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网站开展营销的思路和方法,西安网是科技发展有限公司,春考网站建设,网站权重怎么看MQ#xff08;消息队列#xff09;的世界。MQ#xff0c;就像是一个巨大的邮局#xff0c;负责在不同服务或应用间传递消息。它可以帮助我们解耦系统#xff0c;提高性能#xff0c;还能做到异步处理和流量削峰。 基本使用 RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器消息队列的世界。MQ就像是一个巨大的邮局负责在不同服务或应用间传递消息。它可以帮助我们解耦系统提高性能还能做到异步处理和流量削峰。 基本使用 RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器可以在分布式系统中促进消息的接收、传输和处理。它支持多种消息协议易于使用和部署被广泛应用于多个场景比如系统解耦、负载均衡、流量削峰等。 ConnectionFactory factory new ConnectionFactory(); factory.setHost(localhost); // 设置MQ服务器地址 Connection connection factory.newConnection(); Channel channel connection.createChannel();channel.queueDeclare(hello, false, false, false, null); // 创建队列 String message Hello World!; channel.basicPublish(, hello, null, message.getBytes()); // 发送消息 System.out.println( [x] Sent message );channel.close(); connection.close();上面这段代码就是用Java发送一个简单消息到RabbitMQ的示例。不难吧 最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记一下子打通了我的任督二脉进大厂原来没那么难。 这是大佬写的 7701页的BAT大佬写的刷题笔记让我offer拿到手软 性能优化 RabbitMQ的性能优化可以从多个方面入手比如合理配置队列、消息持久化、负载均衡、合理利用交换机和路由等。但是相比于Kafka、RocketMQ这些RabbitMQ在高吞吐量场景下的表现可能稍逊一筹。 开源生态 RabbitMQ有着成熟的社区和广泛的用户基础。但在国内随着阿里巴巴的RocketMQ和Apache的Kafka的崛起这些基于大数据背景对高吞吐量和高可靠性有着更强需求的系统逐渐成为主流。 使用场景 RabbitMQ擅长于低延迟、确保消息顺序、复杂路由等场景。但当面对超大规模消息处理需求时它可能就显得力不从心了。而Kafka和RocketMQ在这方面就表现得更加出色。 真实案例比较 小到中型企业对于不需要处理海量消息的公司RabbitMQ是一个很好的选择。它简单易用部署方便适合快速迭代和开发。 大型企业/高吞吐量需求这里就得说Kafka和RocketMQ了。 比如在电商、金融等行业面对巨量数据和消息他们的性能和可扩展性就显得尤为重要。 RabbitMQ的特点和实际应用案例 轻量级和易于部署对于初创公司或小型项目来说RabbitMQ是一个非常好的选择。举个例子假设有个初创电商公司他们的订单系统、库存系统和用户通知系统需要解耦合。RabbitMQ就可以在这些系统间高效地传递消息而且部署和维护成本相对较低。 channel.queueDeclare(OrderQueue, true, false, false, null); // 创建一个持久化队列 channel.basicPublish(, OrderQueue, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, orderMessage.getBytes()); // 发送订单消息确保消息顺序在需要保证消息严格顺序的系统中RabbitMQ是一个不错的选择。例如银行的交易系统每笔交易的顺序都是至关重要的。RabbitMQ可以保证同一个队列中消息的顺序。 Kafka和RocketMQ的优势及应用案例 高吞吐量Kafka和RocketMQ都非常擅长处理大规模数据流。以视频直播平台为例需要处理成千上万的用户消息和互动Kafka能够承担起这种高并发、高吞吐量的需求。 Properties props new Properties(); props.put(bootstrap.servers, localhost:9092); props.put(key.serializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer); props.put(value.serializer, org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer);ProducerString, String producer new KafkaProducer(props); producer.send(new ProducerRecordString, String(UserMessages, userId, message)); // 发送用户消息高可靠性和可扩展性对于大型互联网公司比如电商平台在大促期间系统需要处理巨量的订单和交易。RocketMQ不仅可以处理高吞吐量的消息还能保证消息的高可靠性和服务的高可用性。 DefaultMQProducer producer new DefaultMQProducer(please_rename_unique_group_name); producer.setNamesrvAddr(localhost:9876); producer.start(); producer.send(new Message(TopicTest, OrderTag, (Hello RocketMQ orderId).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET))); // 发送订单消息推荐一个学习 RabbitMQ 的专栏 01、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ简介02、RabbitMQ 实战 - Linux安装RabbitMQ03、RabbitMQ 实战 - 创建RabbitMQ的Java项目04、RabbitMQ 实战 - 使用Java实现RabbitMQ的生产者发送消息05、RabbitMQ 实战 - 使用Java实现RabbitMQ的消费者接收消息06、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ模式之工作队列(Work queues)的简介及实现07、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ消息应答及消息未应答后重新入队08、RabbitMQ 实战 - 实现RabbitMQ队列持久化及消息持久化09、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ预取值及利用预取值实现不公平分发10、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ发布确认模式的概念及实现11、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ交换机Exchange简介12、RabbitMQ 实战 - Fanout交换机的简介与实现13、RabbitMQ 实战 - Direct交换机的简介与实现14、RabbitMQ 实战 - Topics交换机的简介与实现15、RabbitMQ 实战 - 死信队列的简介与死信队列和死信消费者的实现16、RabbitMQ 实战 - 用SpringBoot整合RabbitMQ17、RabbitMQ 实战 - 延迟队列的简介与实现18、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ基于插件实现延迟队列19、RabbitMQ 实战 - 实现在RabbitMQ宕机的情况下对消息进行处理20、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ备份交换机21、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ幂等性22、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ优先级队列23、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ惰性队列24、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ集群搭建25、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ搭建镜像队列26、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ实现高可用负载均衡27、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ使用解决异地访问延迟问题28、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ使用解决异地访问延迟问题29、RabbitMQ 实战 - RabbitMQ搭建Shovel RabbitMQ在轻量级、易于部署、消息顺序保证方面表现优秀但在面对大规模数据处理的场景时可能就不太适用。而Kafka和RocketMQ在高吞吐量、高可靠性方面更有优势。 结论 RabbitMQ在国内之所以不如Kafka或RocketMQ流行主要是因为随着互联网企业对数据处理能力的需求日益增长更适合高吞吐量、高可靠性场景的Kafka和RocketMQ逐渐成为首选。而RabbitMQ虽然在某些场景下表现优秀但在这波“大数据潮流”中显得略显不足。 最后技术的选择永远都是多方面权衡的结果。每种技术都有它的优势和最适合的应用场景关键在于找到最适合你当前业务需求的那一款。嘿说不定哪天RabbitMQ又会因为某些独特的优势重新火起来呢 最后说一句(求关注求赞别白嫖我) 最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记一下子打通了我的任督二脉进大厂原来没那么难。 这是大佬写的 7701页的BAT大佬写的刷题笔记让我offer拿到手软 项目文档视频 项目文档 视频 本文已收录于我的技术网站 ddkk.com有大厂完整面经工作技术架构师成长之路等经验分享 求一键三连点赞、分享、收藏 点赞对我真的非常重要在线求赞加个关注我会非常感激
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