Laravel 是一个流行的 PHP Web 开发框架，其中一个非常有用的特性是队列（Queue）系统。队列是一种异步处理方式，可以将一些耗时的任务交给队列系统异步处理，从而让 Web 应用程序变得更加高效和稳定。
终于项目继续迭代更新了，在开源这两年多，也是感谢每一个支持Blog.Core项目的同学，同时也感谢每一个在生产环境中使用，并提出意见和建议的小伙伴，2,606个Star，是我们相互之间共同的努力和肯定，上边的这些都是我和各位使用者提出的需求，刚开始很快，越是到后边，开发起来越难，这里先说明几点问题：
一 前言 Redis Queue 一款轻量级的P分布式异步任务队列，基于Redis作为broker，将任务存到redis里面，然后在后台执行指定的Job。就目前而言有三套成熟的工具celery，huey ，rq 。按照功能和使用复杂度来排序的话也是 celery>huey>rq. 因为rq 简单，容易上手，所以自己做的系统也会使用RQ作为分布式任务调度系统。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
从前面文章可以看出，消息总线是EDA(事件驱动架构)与微服务架构的核心部件，没有消息总线，就无法很好的实现微服务之间的解耦与通讯。通常我们可以利用现有成熟的消息代理产品或云平台提供的消息服务来构建自己的消息总线；也可以自己完全写一个消息代理产品，然后基于它构建自己的消息总线。通常我们不用重复造轮子（除非公司有特殊的要求，比如一些大型互联网公司考虑到自主可控的白盒子），可以利用比如像RabbitMq这样成熟的消息代理产品作为消息总线的底层支持。
另外，Elastic-Job-Cloud 作业事件追踪 和 Elastic-Job-Lite 基本类似，不单独开一篇文章，记录在该文章里。如果你对 Elastic-Job-Cloud 暂时不感兴趣，可以跳过相应部分。
内聚： 标志一个模块内各个元素彼此结合的紧密程度；内聚从功能角度衡量模块内的联系，好的内聚模块应当恰好做一件事。 耦合： 是对一个软件结构内各个模块之间相互依赖程度的度量；耦合的强弱取决于模块间接口的复杂程度、进入或访问一个模块的点以及通过接口的数据。 需求的原则是：高内聚，低耦合。然而在实际需求过程中，往往会因为技术驱动，导致需求间耦合很紧，不利于后期有效地迭代开发。有效的解决办法是按流程、和业务梳理需求。
由于队列任务是长期存在的进程，因此如果不重新启动，他们不会注意到代码的更改。因此，使用队列任务部署应用程序的最简单方法是在部署过程中重新启动任务。您可以通过发出 queue:restart 命令优雅地重新启动所有进程：
你要知道的iOS多线程NSThread、GCD、NSOperation、RunLoop都在这里 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 本系列文章主要讲解iOS中多线程的使用，包括:NSThread、GCD、NSOperation以及RunLoop的使用方法详解，本系列文章不涉及基础的线程/进程、同步/异步、阻塞/非阻塞、串行/并行，这些基础概念，有不明白的读者还请自行查阅。本系列文章将分以下几篇文章进行讲解，读者可按需查阅。 iOS
RabbitMQ转载原文【推荐】:https://www.jianshu.com/p/78847c203b76
在ToB 和ToG市场中，数字化转型的核心特征是连接、智能和决策。连接就是要打通不同业务系统之间的壁垒，将中断的业务流程衔接起来，将线下的业务线上化，通过系统把人、业务、设备之间的数据流打通，提高业务和流程的运转效率。而解决数据连接问题的关键在于集成技术的应用。Gartner认为，未来在数字平台的构建过程中，大部分的时间和支出将用于集成工作，数字化转型需要融合集成平台（Hybrid Integration Platform ）。融合集成平台是融合技术、数据，赋能应用的机构数字服务中枢，能够很好的解决企业数字化转型的诉求，是重构数字化世界的基础。
4、高响应比优先调度算法：在批处理系统中，短作业优先算法是一种比较好的算法，其主要的不足之处是长作业的运行得不到保证。如果我们能为每个作业引入前面所述的动态优先权，并使作业的优先级随着等待时间的增加而以速率a 提高，则长作业在等待一定的时间后，必然有机会分配到处理机。该优先权的变化规律可描述为：
参考Abp事件总线的用法，对拷贝的Demo进行简单封装 定义 RabbitMQOptions 用于配置 { "MyRabbitMQOptions": { "UserName": "admin", "Password": "admin", "Host": "192.168.124.220", "Port": 5672, "ExchangeName": "PerryExchange" } } public class MyRabbitMQOptions
RabbitMQ无疑是目前最流行的消息队列之一，对各种语言环境的支持也很丰富，作为一个.NET developer有必要学习和了解这一工具。消息队列的使用场景大概有3种：
在上一篇文章中，我们了解了Spark事件总线机制的概况，以及ListenerBus、SparkListenerBus的细节。
在 Laravel 中，定义作业是通过实现 Illuminate\Contracts\Queue\Job 接口来完成的。这个接口定义了一个 fire 方法，用于处理作业的逻辑。下面是一个示例：：
如果要创建一个更加真实的场景，我们就需要模拟光和物体表面的交互。这比我们之前制作的不受光的着色器要复杂的多。
在上篇教程中，学院君给大家演示了如何通过 Redis + Socket.io 实现事件消息广播功能，这是一个非常简单的实现，目的在于帮助大家熟悉实时消息广播的底层流程，今天这篇教程，我们将结合 Laravel 生态提供的广播组件和前端技术栈来搭建一个生产环境可用的、更加系统的实时消息系统。
备注：Table & SQL API通过Apache Calcite进行SQL解析，并转换成Calcite执行计划，最终调用Flink DataStream/DataSet API。
MQ（消息队列）作为现代比较流行的技术，在互联网应用平台中作为中间件，主要解决了应用解耦、异步通信、流量削锋、服务总线等问题，为实现高并发、高可用、高伸缩的企业应用提供了条件。
上一篇介绍了一个job的提交过程。期间多次提到通信协议。那么协议是什么？ 协议其实就是通信的双方所遵守的一套规范，这套规范规定了通信时传输的数据的固定的格式。 4.1 RPC协议：在hadoop中，我们采用的是RPC协议。 该协议主要包含四个部分： 序列化层：协议中的参数采用Protocol Buffers来序列化/反序列化。 这个Protocol Buffers是一种数据存储格式，可以理解我们按照其语法格式定义一个数据结构类model，然后使用工具（Protocol Buffers编译器）编译为我们所使用
本系列教程主要针对使用Java语言进行Rabbitmq的相关编程。阅读前请确认已经安装过rabbit服务。关于如何安装rabbitmq，请参考如何使用rabbitmq.
但是如果我们想要运行一个在远程计算机上的函数并等待其结果呢？这将是另外一回事了。这种模式通常被称为 远程过程调用 或 RPC 。
Work Queues对于任务过重或任务较多情况使用工作队列可以提高任务处理的速度，例如短信服务部署多个只要一个发送成功即可
前面在1.4.2节中强调过，在微服务架构中，经常会使用REST 服务或基于消息的通信机制。
之前我们写生产者消费者模型的时候，会有很多冗余代码，比如生产者和消费者都需要创建连接工厂、设置连接配置、以及关闭资源等操作。
在下图中，“ P” 是我们的生产者，“ C” 是我们的消费者。中间的框是一个队列 RabbitMQ 代表使用者保留的消息缓冲区
众所周知，消息中间件是大型分布式系统中不可或缺的重要组件。它使用简单，却解决了不少难题，比如异步处理，系统耦合，流量削锋，分布式事务管理等。实现了一个高性能，高可用，高扩展的系统。本章通过介绍消息中间件的应用场景，消息中间件的传输模式，ActiveMQ快速入门 三个方面来对消息中间件进行入门介绍。还在等什么，赶快来学习吧！
众所周知，消息中间件是大型分布式系统中不可或缺的重要组件。它使用简单，却解决了不少难题，比如异步处理，系统藕合，流量削锋，分布式事务管理等。实现了一个高性能，高可用，高扩展的系统。本章通过介绍消息中间件的应用场景，消息中间件的传输模式，ActiveMQ快速入门 三个方面来对消息中间件进行入门介绍。还在等什么，赶快来学习吧！
Yarn 的全称是 Yet Anther Resource Negotiator（另一种资源协商者）。它作为 Hadoop 的一个组件，官方对它的定义是一个工作调度和集群资源管理的框架。关于 Yarn 的发展历史我们在之前的文章曾介绍过，在这里就不赘述了。
消息队列，主要解决异步消息的管理（注册后，短信发送不是必须，可以使用队列）。实现系统之间的双向解耦,同时也能起到消息缓冲，消息分发的作用。当生产者产生大量数据，而消费者无法快速消费，（秒杀数据量过大使系统崩溃，队列可以废弃多余请求），或者是消费者异常了（服务挂掉后使请求丢失，队列可以保存请求）。
场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
RabbitMQ是一种比较流行的消息中间件，之前我一直使用redis作为消息中间件，但是生产环境比较推荐RabbitMQ来替代Redis，所以我去查询了一些RabbitMQ的资料。相比于Redis，RabbitMQ优点很多，比如：
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>、<CDP中Yarn管理队列>、<Yarn在全局级别配置调度程序属性>和<Yarn配置每个队列属性>。
我在刚接触使用中间件的时候，发现，中间件的使用并不是最难的，反而是中间件的下载，安装，配置才是最难的。
工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进=程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。
可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级（在这两种方法中，可以选VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW中的任何值作为优先级）。在作业调度器选择要运行的下一个作业时，选择的是优先级最高的作业。然而，在FIFO调度算法中，优先级并不支持抢占，所以高优先级的作业任然受阻于此前已经开始的，长时间运行的低优先级的作业。MR1的默认调度器是最初基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别为公平调度器和容量调度器。
可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级（在这两种方法中，可以选VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW中的任何值作为优先级）。在作业调度器选择要运行的下一个作业时，选择的是优先级最高的作业。然而，在FIFO调度算法中，优先级并不支持抢占，所以高优先级的作业任然受阻于此前已经开始的，长时间运行的低优先级的作业。MR1的默认调度器是最初基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别为公平调度器
通常我们在NIFI里最常见的使用场景就是读写关系型数据库，一些组件比如GenerateTableFetch、ExecuteSQL、PutSQL、ExecuteSQLRecord、PutDatabaseRecord等等，都会有一个属性配置大概叫Database Connection Pooling Service的，对应的接口是DBCPService，其实现类有：HiveConnectionPool DBCPConnectionPool DBCPConnectionPoolLookup。我们用的最多的就是DBCPConnectionPool。具体怎么配置这里就不赘述了，看对应的Controller Service文档就可以了。
对应的基本工作流程是生产者（业务代码）先将消息数据推送到队列，然后再通过其他的处理进程来消费队列中的消息数据，从而实现生产者和消费者之间的解耦。因此，消息队列非常适用于一些需要异步执行的耗时操作（比如邮件发送、文件上传），或者业务临时的高并发操作（比如秒杀、消息推送），对于提升系统性能和负载非常有效，尤其是 PHP 这种本身不支持并发编程的语言，是实现异步编程的不二之选。
上篇教程发布后，有同学反馈消息队列的优先级怎么实现，Laravel 本身对此提供了支持，除此之外，Laravel 的队列组件还支持批处理、延迟推送、失败任务处理、消息队列中间件、频率限制等很多特性，一篇教程根本介绍不完，毕竟消息队列也是个很复杂的系统，但是放到这里来讲似乎又偏离了 Redis 这个主题，所以这里学院君先给大家简单介绍下消息队列优先级和失败任务处理的实现，至于更多功能特性，后面单独开一个消息队列专题进行系统介绍。
RabbitMQ 相较于其他消息队列，有一系列防止消息丢失的措施，拥有强悍的高可用性能，它的吞吐量可能没有其他消息队列大，但是其消息的保障性出类拔萃，被广泛用于金融类业务。与其他消息队列的比较以及强大的防止消息丢失的能力我们将在后续文章再做介绍。
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