amqp

php7.3 插件 php-redis php-igbinary php-amqp 【初识RabbitMQ,附RabbitMQ+PHP演示实例】 https://www.cnblogs.com/miketwais/p/RabbitMQ.html 【php的amqp扩展 安装(windows) rabbitmq学习篇】 https://www.cnblogs.com/M-D-Luffy/p/6203124.html 开发环境变量path如下 C:\Program Files\EsafeNet\Cobra DocGuard Client;%APACHE_HOME%\bin;%MYSQL_HOME%\bin;%PHP_HOME%\php-7.2.1-nts;%REDIS_HOME%;%MEMCACHE_HOME%;C:\Users\zhengqiang.wang.RAGENTEKXIAN\AppData\Local\Programs\Fiddler;C:\Program Files\Git\mingw64\bin;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;C:\Users\zhengqiang.wang.RAGENTEKXIAN\AppData\Roaming\npm;%GOROOT%\bin;%IntelliJ IDEA%;%GOBIN%;%ERLANG

背景 我们都知道，在微服务架构风格里，一个应用会被拆分成多个小的服务系统，并且这些小系统都可以自成体系，可以拥有自己的数据库、框架语言等。它们通常都可以提供接口来被各种应用程序调用。 但是在UI上进行展示的时候，我们通常需要在一个界面上展示很多数据，这些数据可能来自于不同的微服务中。 打个比方：要查看一个电商平台的商品详情页，这个商品详情页包括标题、价格、库存、评价等等，这些数据可能在不同的微服务系统之中，如下所示： • 产品 - 负责提供商品的标题，描述，规格等。 • 价格 - 负责对产品进行定价，价格策略计算，促销价等。 • 库存 - 负责产品库存。 • 评价 - 负责用户对商品的评论，回复等。 现在，商品详情页需要从这些微服务中拉取相应的信息，问题来了？ 由于用的是多个服务系统的架构，所以依靠单个数据库的 join 查询结果不可行，那么该怎么访问各个服务呢？ 按照微服务设计的指导原则，我们的微服务可能存在下面的问题： • 服务使用了多种协议，因为不同的协议有不同的应场景用，比如可能同时使用 HTTP, AMQP, gRPC 等。 • 服务的划分可能随着时间而变化。 • 服务的实例或者Host+端口可能会动态的变化。 那么，对于前端的UI需求也可能会有以下几种： • 粗粒度的API，而微服务通常提供的细粒度的API，对于UI来说如果要调用细粒度的api可能需要调用很多次

这是Bella酱的第 89 期分享 作者 | SnoWalker 来源 | 分布式朝闻道 学习DDD的时候，作为开发，我们更关心它在技术层面的东西，尤其体现在DDD的分包方式、编码技巧等方面。 自然的，我们不禁发问，用了DDD的分包，就是实践落地了DDD了么？ 不卖关子，直接说答案，并不是。 用了DDD的分包，只能说满足了DDD的"形"，并没有抓住DDD的"神"。DDD的神是什么，归根到底还是 面向对象，领域建模 。所谓的各种分包方式本质上还是为了满足DDD面向对象的本质,方便开发者进行代码编写而提供的一种"战术设计" 工具 。 要深入讨论这个问题,我们需要花一点时间来学习讨论一下DDD中常见的几种分包。 DDD分包概述 基于DDD的分包主要有两大流派：分层架构以及六边形架构。 分层架构以四层架构为主，基于四层架构又诞生出衍生的五层架构、六层架构等等（限于篇幅以及讨论重点，本文中我们只讨论四层架构）。 六边形架构出自 Robert C Martin（没错，就是传说中的鲍勃大叔）提出的整洁架构，后来者不断探索，又衍生出了洋葱架构。 这个过程可谓是百家争鸣。实际开发中，最为我们熟知的当属四层架构与六边形架构了，其余的各种架构都是基于这两种架构方式的变体。 四层分层架构 四层架构的分层如下图： 从上往下依次为： |- userinterface 用户界面层/表示层 |-

简介 RabbitMQ：接受消息再传递消息，可以视为一个"邮局"。发送者和接受者通过队列来进行交互，队列的大小可以视为无限的，多个发送者可以发生给一个队列，多个接收者也可以从一个队列中接受消息。 code rabbitmq使用的协议是amqp，用于python的推荐客户端是pika pip install pika -i https://pypi.douban.com/simple/ 生产者：send.py import pika # 建立一个连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( 'localhost')) # 连接本地的RabbitMQ服务器 channel = connection.channel() # 获得channel 这里链接的是本机的，如果想要连接其他机器上的服务器，只要填入地址或主机名即可。 接下来我们开始发送消息了，注意要确保接受消息的队列是存在的，否则rabbitmq就丢弃掉该消息. channel.queue_declare(queue='hello') # 在RabbitMQ中创建hello这个队列 channel.basic_publish(exchange='', # 使用默认的exchange来发送消息到队列 routing_key='hello', #

面向EDA（事件驱动架构）的方式来设计你的消息 AMQP routing key的设计 RabbitMQ cluster搭建 Mirror queue policy设置 两个不错的RabbitMQ plugin 大型应用插件(Sharding、Rederation) Queue镜像失败手动同步 各集群配置同步方式（RabbitMQ export\import） 客户端连接方式（尽量采用AMQP组来动态链接） RabbitMQ 产线二次产品化封装（消息补偿、发送消息持久化、异常处理、监控页面、重复消息剔除） 1.面向EDA（事件驱动架构）的方式来设计你的消息 在通常情况下你在使用消息中间件的时候，都是未经设计的使用，你没有把应用架构和系统架构边界搞清楚。消息中间件只是一个纯粹的技术工具，当你引入的时候是站在应用架构的角度引入的。这是架构的角度，也是架构的上帝视角，这样你就不会用到最后发现越来越混乱，而且也无法结合软件模式、方法论、最佳实践来综合提升系统的架构能力。 EDA（Event Driven Architecture， EDA ） 事件驱动架构，它是一种用来在SOA或者Micro service中进行的架构模式。它的好处有几个，柔性具有很高的伸缩性。 （具体参考本人的SOA架构文章： SOA架构设计经验分享—架构、职责、数据一致性 ）

1、消息如何保证100%的投递？ 2、幂等性概念 3、Confirm确认消息 4、Return返回消息 5、自定义消费者 消息 100% 的投递 消息如何保障 100%的投递成功？ 什么是生产端的可靠性投递？ u 保障消息的成功发出 u 保障MQ节点的成功接收 u 发送端收到MQ节点（Broker）确认应答 u 完善的消息进行补偿机制 BAT/TMD互联网大厂的解决方案： u 消息落库，对消息状态进行打标 u 消息的延迟投递，做二次确认，回调检查 幂等性概念 幂等性是什么？ u 我们可以借鉴数据库的乐观锁机制 u 比如我们执行一条更新库存的SQL语句 u Update t_repository set count = count -1,version = version + 1 where version = 1 u Elasticsearch也是严格遵循幂等性概念，每次数据更新，version+1（博主博客前面有提到） 消费端-幂等性保障 在海量订单产生的业务高峰期，如何避免消息的重复消费问题？ 消费实现幂等性，就意味着，我们的消息永远不会消费多次，即使我们收到了多条一样的消息 业界主流的幂等性操作 唯一ID+指纹码机制，利用数据库主键去重 利用Redis的原子性去实现 唯一ID+指纹码 机制 唯一ID+指纹码机制，利用数据库主键去重 Select count(1) from T

一、RabbitMQ 官网地址: https://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-one-python.html RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。 rabbitMQ是一款基于AMQP协议的消息中间件，它能够在应用之间提供可靠的消息传输。在易用性，扩展性，高可用性上表现优秀。使用消息中间件利于应用之间的解耦，生产者（客户端）无需知道消费者（服务端）的存在。而且两端可以使用不同的语言编写，大大提供了灵活性。 二、RabbitMQ的安装 rabbitmq-server服务端 1 .下载centos源 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.cloud.tencent.com/repo/ centos7_base.repo 2 .下载epel源 wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.cloud.tencent.com/repo/epel-7 .repo 3 .清空yum缓存并且生成新的yum缓存 yum clean all yum makecache 4 .安装erlang $ yum - y install erlang 5 .安装RabbitMQ $ yum -y

一 . MQ:message queue 　　消息队列的作用: 　　 1 通信解耦 　　2 高峰限流 原理分析: 一开始,认证系统是强耦合的,A系统传递认证系统消息接收计算结果的过程中 　　1 传给认证系统 　　2 认证系统计算 　　3 返回计算结果 　　4 读取A系统逻辑 只要当前计算没有完成,对于认证系统来讲消耗线程资源.并存在强耦合现象 有了消息队列,每一次连接不管是生成消息还是消费消息,都有各自的逻辑与其他逻辑无关--通信解耦 　 　通信强耦合的情况下高峰访问拒绝,达到了高峰限流的效果 二 . Rabbitmq 　 　1 rabbitmq的结构(组件) 　　　外部: 生产者和消费者 　　　　生产者:对于消息来讲,生成消息客户端是生产者 　　　　消费者:消费消息执行消费后的逻辑的客户端是消费者 　 　客户端可以使用各种其他技术或者语言 都不是rabbitmq自身的技术 　　 2 rabbitmq内部组件 　　 connection: 基于底层通信逻辑的长连接 　　 channel: 基于长连接创建的;可以在一次长连接的基础上多次频繁的创建和销毁,占用资源非常少 　　 交换机Exchange 优点:并发能力高 并发稳定 　　　　 客户端连接发送消息,多种情况都需要并发的发送,如果从客户端执行并发的发送逻辑,rabbitmq的并发能力就限制在了客户端