这是最简单的功能了，实现发布消息和单个消费者消费的功能，代码如下，有几处要注意的地方稍后提到： package com.bolingcavalry.service.impl; import com.bolingcavalry.service...， // 这样每次处理事件时，都会将已经处理事件的总数打印出来 Consumer<?...sequenceBarrier, new StringEventHandler(eventCountPrinter)); // 将消费者的...eventCount() { return eventCount.get(); } } 上述代码有以下几处需要注意： 自己创建环形队列RingBuffer实例 自己准备线程池，里面的线程用来获取和消费消息...传给ringBuffer，确保ringBuffer的生产和消费不会出现混乱 启动线程池，意味着BatchEventProcessor实例在一个独立线程中不断的从ringBuffer中获取事件并消费；
1.对单个元素的函数使用线程池: # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print...[pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： hi xijun.gong hi xijun hi gxjun 2.对于多个参数的情况使用方式
消费者消息预读取 消费者消息预读取是一个更加合理和高效的限制未确认消息数量的解决方式。...不幸的是，信道其实并不是限制未确认消息数量的理想范畴，因为单个信道有可能有多个消费者订阅多个不同的队列，所以信道和队列需要为发送的每个消息相互协调，以确保消息总数量不超过限制，造成了性能下降，单机性能出现瓶颈...global：false表示prefetchCount单独应用于信道上的每个新消费者，true表示prefetchCount在同一个信道上的消费者共享。...消费者consumer1和consumer2自身最多只能有10条未确认的预读取消息。 也就是有双重限制，这种限制需要信道和队列之间协调，会耗费额外的性能。...可以根据消费者实际的消费速度和消息发布的速度，对消费者的预读取未确认消息的上限进行配置，这样在大多数场景下可以提高消费者的性能。
原文地址：Saga Overview Introduce 编排一系列事件的能力是一个强大的功能，而MassTransit使这成为可能。 saga是由协调器管理的长期事务。...saga是由事件发起的，saga编排事件，saga维护整个事务的状态。saga旨在管理分布式事务的复杂性，而不需要锁定和一致性。它们管理状态并跟踪发生部分故障时所需的任何补偿。...State Machine Sagas MassTransit包括Automatonymous，它提供了一个强大的状态机(State Machine)语法来创建saga。...在使用MassTransit时，强烈建议使用这种方法。 Consumer Sagas MassTransit支持Comsumer Sagas，它实现一个或多个接口来消费相关的saga events。...包含此支持，以便将应用程序从其他saga实现轻松移动到MassTransit。 Definitions Saga 定义用于指定消费者的行为，以便可以自动配置它们。
，同时内置了连接管理、消息序列化和消费者生命周期管理，以及诸如重试、限流、断路器等异常处理机制，让开发者更好的专注于业务实现。...简而言之，MassTransit实现了消息代理透明化。无需面向消息代理编程进行诸如连接管理、队列的申明和绑定等操作，即可轻松实现应用间消息的传递和消费。...核心概念 MassTranist 为了实现消息代理的透明化和应用间消息的高效传输，抽象了以下概念，其中消息流转流程如下图所示： Message：消息契约，定义了消息生产者和消息消费者之间的契约。...MassTransit 包括多种消费者类型，主要分为无状态和有状态两种消费者类型。 无状态消费者 无状态消费者，即消费者无状态，消息消费完毕，消费者就释放。...其中IConsumer已经在上面的快速体验部分举例说明。
由于时间原因，今天我们也就先实现第一大类的两种情况，第二大类的，明后天在专门的文章来详细介绍。 简单模式： 简单模式就是只有一个生产者，一个消费者。这个很简单，下面用一个实际例子来说明。...但是在实际工作中，不可能只会有一个消费者，在实际的生产环境中生产者、消费者都可能会有多个存在，这也就是我们说的工作模式。那么，有多个生成的者的时候，不同的生产者之间又是怎么来消费消息的呢?...下面我们先通过实践的例子来说明： 具体的代码和上面的代码是一样的，我们可以直接开两个消费者就可以实现数据模拟，直接看运行结果： ? ...同上面的实际运行结果我们可以简单的得出以下结论： 当一个队列有多个消费者时，在生成的实时消息时，消息队列服务器会轮询的均匀的分发给每一个消费者。 ...下面分别对prefetchCount设置不同的值，来看看不同的效果： 实例一：将prefetchCount设置为10，并生成3条历史消息，然后同时打开两个消费者，看看3条消息的分发消费情况： ?
2.work模式 一个生产者，多个消费者 多个消费者监听同一个队列 消费者1： public class Recv { private final static String QUEUE_NAME...：联合使用Qos和Acknowledge，basicQos方法设置了当前信道最大欲获取(prefetch)消息数量为1，消息从队列异步推送给消费者，消费者的ack也是异步发送给队列，从队列的角度看，总由一批消息已近推送但是未收到...ack确认，Qos的prefetchCount参数就是用来限制这批未确认消息数量的，设置为1的时候，队列只有再消费者发回的上一条消息ack确认之后才会继续推送消息，prefetchCount的默认值是0...，偶数是简单的消息，这样对消费者的待遇不公平，引入公平分发，使用BasicQos(prefetchCount = 1)方法，限制队列只发一条消息给同一个消费者，只有收到ack确认之后再发送第二次，使用公平分发...每个消费者都有自己的队列 生产者将消息发到交换机 每个队列都绑定交换机 生产者发送的消息经过交换机到达队列，一个消息可以被多个消费者消费 注意：一个消费者队列可以有多个消费者实例，但是只有一个消费者实例会消费
一、RabbotMQ接口介绍 1. basicQos预取方法参数解析 basicQos(int prefetchCount) basicQos(int prefetchCount, boolean global...) basicQos(int prefetchSize, int prefetchCount, boolean global) 参数： prefetchSize：可接收消息的大小 prefetchCount...global：是不是针对整个Connection的，因为一个Connection可以有多个Channel，如果是false则说明只是针对于这个Channel的 2. basicConsumer消费方法参数解析...autoAck：是否自动消费消息 consumer：使用的消费者类 二、非Spring项目集成-失败不重试，直接确认 Consumer.java 消费者类 package com.lmc.mq.nospring...max-concurrency: 3 #消费之最大数量 prefetch: 3 #在单个请求中处理的消息个数，他应该大于等于事务数量(unack的最大数量) 监听类 LmcTestConsumer
* 反射处理Bean，得到里面的属性值 * * @author liulinsen * */ public class ReflexObjectUtil { /** * 单个对象的所有键值...else{ System.out.println(f.getType()+"\t"); } */ } System.out.println("单个对象的所有键值...==反射==" + map.toString()); return map; } /** * 单个对象的某个键的值 * * @param...if (f.getName().endsWith(key)) { System.out.println("单个对象的某个键的值...（列表）对象的所有键值====" + list.toString()); return list; } /** * 多个（列表）对象的某个键的值 *
RabbitMQ工作队列（Work Queues）是一种常见的消息模式，也称为任务队列（Task Queue），它用于在多个消费者之间分发耗时的任务。...工作队列的概念工作队列模式是一种消息队列的使用方式，它通过将耗时的任务封装为消息，并将其发送到一个中心队列中。多个消费者同时从队列中获取任务，每个任务只会被一个消费者获取并处理。...消费任务： 多个消费者同时从中心队列中获取任务。RabbitMQ将任务分发给空闲的消费者，每个任务只会被一个消费者获取。...消费者负载均衡： 当有多个消费者同时存在时，RabbitMQ采用轮询的方式将任务平均分配给消费者，实现负载均衡。假设我们有一个邮件发送系统，需要处理大量的邮件发送任务。...每个任务只会被一个消费者获取并处理，实现了任务的分发和并发执行。
大量的消息瞬间被全部推送给了这个消费者，但是单个消费者是无法消费这么多消息的。会导致系统崩溃，线上故障发生。...方法： Void BasiceQos(unit prefetchSize,ushort prefetchCount, boole global); 说明：该方法是在消费端设置的。...参数说明： prefetchSize：消息大小限制。如消息多少M。设置为0表示不做限制 prefetchCount：一次最多能够处理多少条消息。默认设置1 global：限流策略在什么上使用的。...注意： prefetchSize和global这两项，目前版本的rabbit mq没有实现，暂且不做研究。...prefetchCount在no_ask=false的情况下生效，即在自动应答的情况下这两个值是不生效的。要手工签收 代码演示： 在消费端设置限流： 我们可以看到basicQos有三种方式。
介绍 效果演示 发布确认 发布确认逻辑 开启发布确认的方法 单个确认发布 批量确认发布 异步确认发布 应答和发布区别 # 消息应答 消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了...，第二个参数是表示否应用于多消息，第三个参数表示是否 requeue，与 basicReject 区别就是同时支持多个消息，可以 拒绝签收 该消费者先前接收未 ack 的所有消息。...# 效果演示 生产者生产多个消息，两个消费者的消费时间不同，则消费消息的次数也不同 # 预取值分发 # 介绍 带权的消息分发 默认消息的发送是异步发送的，所以在任何时候，channel 上不止只有一个消息来自消费者的手动确认...消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。 通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。...异步处理 最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些 # 应答和发布区别 应答功能属于消费者，消费完消息告诉 RabbitMQ 已经消费成功。
首先是接受多个图片的接口，就是接受多个文件 收到post请求后首先创建一个文件夹，这里利用uuid创建出唯一标识字符串作为文件夹名称，解析表单中的一串文件循环保存到本地服务器 package main...] { err := context.SaveUploadedFile(file, "emergency/images/"+folder+"/"+file.Filename) //视频存储服务器的地址...= nil { println(err.Error()) return } } 对于单个的视频文件，当然使用上面这个代码也是可以的，不过对于单个文件来说，如果请求中只包含一个文件，我们并不需要使用...String() err = context.SaveUploadedFile(file, "emergency/video/"+folder+"/"+file.Filename) //视频存储服务器的地址
GB/T28181-2022规范说明 GB/T28181-2022相对来GB/T28181-2016针对H.265、AAC的更新如下： ——更改了“联网系统通信协议结构图”，媒体流通道增加了 H.265...针对本文件规定的几种视音频格式,PSM中流类型(stream_type)的取值如下: a) MPEG-4视频流:0x10; b)H.264视频流:0x1B; c) SVAC视频流:0x80; d)H.265...采用H.265编码标准的视频流应为H.265主档次视频流,编码应支持上述主档次选项和工具中的部分或全部;H.265的解码至少应支持上述全部选项和工具。...H.265、AAC的说明，确切的说算是2016的补充，特别是像我们做Android平台GB28181设备接入模块，实际上从GB28181-2016过渡到GB28181-2022难度不大，或者说仅有很少的改动即可...，随着今年七月份开始针对2022的实施推广，相信GB28181这块会渗透到各行各业。
但是这种情况毕竟是理想的，而这种理想情况在实际中很容易会被打破，例如消息丢失，网络原因，异常发生，而且也是在一个生产者和一个消费这的情况，如果多个生产者的话，真的就无法保证哪个消息先到达Broker，也就不能保证顺序...开启publisher confirm后出现超时、中断、拒绝、nack命令等，重新补发消息后，顺序可能是错乱的。 消息分发 RocketMq有多个消费者的时候，队列会以轮询的方式分发给多个消费者。...这里有一个很重要的参数 channel.basicQos()，该方法是允许信道上消费者最大未确认消息数量。他是针对信道而言的，一个连接可以有多个信道，一个信道可以有多个队列。...var1，在他的实现类 AutorecoveringChannel 里参数名叫 prefetchCount， 如果使用 basicQos(int var1)，var1代表消费者所能接收未确认消息总数，...prefetchCount值 信道上新的消费者需要遵循prefetchCount值 true 当前连接上所有消费者都要遵循prefetchCount值 信道上的消息都要遵循prefetchCount值
,一个消费者有可能不够用 那么怎么让消费者同事处理多个消息呢?...在同一个队列上创建多个消费者,让他们相互竞争,这样消费者就可以同时处理多条消息了 使用任务队列的优点之一就是可以轻易的并行工作。...消费者2中将基数部分处理掉了 我想要的是 1 处理的多,而 2 处理的少 5、测试结果: 1.消费者 1 和消费者 2 获取到的消息内容是不同的,同一个消息只能被一个消费者获取 2.消费者 1 和消费者...为了解决这个问题，我们使用 basicQos( prefetchCount = 1)方法，来限制 RabbitMQ 只发不超过 1 条的消息给同 一个消费者。...(prefetchCount); // 发送的消息 for (int i = 0; i < 50; i++) { String message = "." + i; /
作者简介：五月君，Nodejs Developer，慕课网认证作者，热爱技术、喜欢分享的 90 后青年，欢迎关注 Nodejs技术栈 和 Github 开源项目 https://www.nodejs.red...消费端限流机制 RabbitMQ 提供了服务质量保证 ( QOS) 功能，对 channel（通道）预先设置一定的消息数目，每次发送的消息条数都是基于预先设置的数目，如果消费端一旦有未确认的消息，这时服务端将不会再发送新的消费消息...: boolean): Promise; ... } prefetch 参数说明： count：每次推送给消费端 N 条消息数目，如果这 N 条消息没有被ack，生产端将不会再次推送直到这...); }, { noAck: false }); } consumer(); 未确认消息情况测试 在 consumer 中我们暂且将 channel.ack(msg) 注释掉，分别启动生产者和消费者...autoAck 为 false 构建消费者 // 设置限流 prefetchCount 表示每次处理多少条 // void BasicQos(uint prefetchSize, ushort prefetchCount
RabbitMQ的预取值（Prefetch Value）是指消费者在从队列中获取消息时，一次性获取的消息数量。通过设置合适的预取值，可以优化消息的分发和消费者的负载均衡。...通过设置合适的预取值，可以提高消息处理的效率，减少网络延迟和消费者之间的通信开销。预取值的工作原理RabbitMQ的预取值机制基于信道（Channel）级别，可以对每个消费者进行个性化的设置。...假设我们有一个任务队列，任务被放入RabbitMQ的"taskQueue"队列中，多个消费者需要从队列中获取任务进行处理。为了实现负载均衡，我们可以通过设置预取值来优化任务的分发。...这样可以实现任务的负载均衡，每个消费者一次只处理一个任务，提高了系统的稳定性和可伸缩性。创建一个Consumer对象，并重写handleDelivery()方法，在该方法中处理接收到的任务。...通过运行以上代码，消费者将会从RabbitMQ的"taskQueue"队列中获取任务，并处理完成后发送应答消息，实现任务的负载均衡和可靠处理。
消费者通知 MQ 的这个过程就是消息的应答。在 RabbiMQ 中有两种应答模式：自动应答和手动应答。...生产者的代码和上面的一样，消费者代码需要做相关调整，如下： static void Main(string[] args) { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory...Ready 中转入一条到 Unacked global：设置为 true 表示对 channel 进行控制，否则对每个消费者进行限制，一个 channel 可以有多个消费者 为什么使用 Qos ： 提高服务稳定性...，因为有 prefetchCount 参数的控制，不会有海量的数据涌进来导致消费者服务挂掉； 提高吞吐量，当队列有多个消费者时，每个消费者的能力不一样，我们可以通过 prefetchCount 参数来合理安排每个消费者的处理能力...prefetchCount 是一个非常关键的参数，当消费者处理消息时，出现一些异常情况，导致无法进行 Ack 应答，没有应答的数量大于等于 prefetchCount 时，队列就会发生堵塞。
1 消息过载场景 假设Rabbitmq服务器有上万条未处理的消息，随便打开一个消费端，会造成巨量消息瞬间全部推送过来，然而我们单个客户端无法同时处理这么多数据。...此时很有可能导致服务器崩溃，严重的可能导致线上的故障。 还有一些其他的场景，比如说单个Pro一分钟产生了几百条数据，但是单个Con一分钟可能只能处理60条，这时Pro-Con不平衡的。...这些设置强加数据的服务器将需要确认之前，为消费者发送的消息数量限制。 因此，他们提供消费者发起的流量控制的一种手段。 ?...0，表示不做限制 prefetchCount: 一次最多能处理多少条消息 global: 是否将上面设置true应用于channel级别还是取false代表Con级别 prefetchSize和global...这两项，RabbitMQ没有实现，不研究 prefetchCount在 autoAck=false 的情况下生效，即在自动应答的情况下该值无效，所以必须手工ACK。
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