RabbitMQ

延迟消息是实际开发中一个非常有用的功能，本文第一部分从整体上介绍秒级精度延迟消息的实现思路，在第二部分结合RocketMQ的延迟消息实现，进行细致的讲解，点出关键部分的源码。第三步介绍延迟消息与消息重试的关系。 1 延迟消息介绍 基本概念：延迟消息是指生产者发送消息发送消息后，不能立刻被消费者消费，需要等待指定的时间后才可以被消费。 场景案例：用户下了一个订单之后，需要在指定时间内(例如30分钟)进行支付，在到期之前可以发送一个消息提醒用户进行支付。 一些消息中间件的Broker端内置了延迟消息支持的能力，如： NSQ： 这是一个go语言的消息中间件，其通过内存中的优先级队列来保存延迟消息，支持秒级精度，最多2个小时延迟。Java中也有对应的实现，如ScheduledThreadPoolExecutor内部实际上也是使用了优先级队列。 QMQ： 采用双重时间轮实现。 https://www.toutiao.com/i6851807550690722312/ RabbitMQ： 需要安装一个rabbitmq_delayed_message_exchange插件。 RocketMQ： RocketMQ 开源版本延迟消息临时存储在一个内部主题SCHEDULE_TOPIC_XXXX中， 不支持任意时间精度，支持特定的 level，例如定时 5s，10s，1m 等。

Vue超好玩的新特性：在CSS中使用JS变量 「算法与数据结构」梳理6大排序算法 没用过消息队列？一文带你体验RabbitMQ收发消息 「查缺补漏」巩固你的HTTP知识体系 你真的了解线程池ThreadPoolExecutor吗？ 《RabbitMQ》如何保证消息的可靠性 远程办公十分钟，干完一个月的活，剩下的时间…… MySQL-锁的基本概念 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4416751/blog/4479640

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扫码观看，我是如何被交大学霸怼的 1、下午好，你是来面试的吗？不好意思，刚刚有点事情。 没事，我也是刚到。 2、你先简单的做下自我介绍吧 面试官你好，我叫刘*，是一名大四的应届生，我有过一段实习经历，当时做的项目是一个cms系统，是基于Spring Boot构建的，采用SringCloud微服务框架，用的数据库是mysql，整合了jpa，redis，RabbitMQ，ZooKeeper，Dubbo，用到了Security做安全框架 3、好的，我问你答吧。我听你说你主要做的是电商方面的，你能说说RabbitMQ有什么优缺点？ 优点有解耦，异步，削峰，缺点有系统的可用性降低，复杂度提高，和一致性的问题 5. 能说说你对RabbitMQ工作模式的理解吗？ 好的，（这个时候掰着手指）第一种simple模式，是最简单是收发模式，第二种work工作模式，就是资源的竞争，在高并发的时候需要设置一个syncronize保证消息的唯一性，还有个路由模式和发布订阅模式，记不清了。 6. 还有个topic主题模式。你刚刚提到了消息，你能说说如何保证消息消费时的幂等性吗？ 保证消息的唯一性，在写入消息队列的时候做唯一标识，消费消息的时候，根据唯一标识判断是否消费过。 7. 那你有没有想过怎么保证RabbitMQ消息的可靠传输？ 消息丢失的话分为三种，生产者丢失消息、消息列表丢失消息、消费者丢失消息

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 简述 消息中间件作为分布式系统的重要成员，各大公司及开源均有许多解决方案。目前主流的开源解决方案包括RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、ActiveMQ等。消息这个东西说简单也简单，说难也难。简单之处在于好用方便，接入简单使用简单，异步操作能够解耦系统间的依赖，同时失败后也能够追溯重试。难的地方在于，设计一套可以支撑业务的消息机制，并提供高可用架构，解决消息存储、消息重试、消息队列的负载均衡等一系列问题。然而难也不代表没有方法或者“套路”，熟悉一下原理与实现，多看几个框架的源码后多总结势必能找出一些共性。 消息框架大同小异，熟练掌握其原理、工作机制是必要的。就拿用的比较多的RocketMQ为引，来说说消息引擎的设计与实现。阿里的消息引擎经过了从Notify到Napoli、再到MetaQ三代的发展，现在已经非常成熟，在不同部门的代码中现在没准都还可以从代码里看到这一系列演进过程。当前的Apache RocketMQ 就是阿里将MetaQ项目捐赠给了Apache基金会，而内部还是沿用MetaQ的名称。 首先诠释几个消息相关的基本概念 每个消息队列都必须建立一个Topic。 消息可以分组，每个消息队列都至少需要一个生产者Producer和一个消费者Consumer

一、为什么要使用Docker？ 理由很简单，用了的人都说好用。在多系统的分布式项目中，往往传统的部署发包等操作，那是让每个上线的程序员恨的牙痒呀。通常都是通宵奋战，上生产解决各种部署发包问题。 个人简单总结一下三点： 1.部署简单且灵活，有独立的运行环境，避免了不必要的冲突。 2.节省了资源开销 3.类似于java, 打包一次各处部署运行。项目迁移灵活便捷。 二、什么是docker呢？ 在讲之前，先来说说什么时容器？什么时虚拟机？ 看下图： 简单解释一下，图左为容器，图右为虚拟机。 Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。 两图比较，我们可以看到在容器中是由docker分配给项目独立的虚拟资源，项目运行是与底层系统隔离开来的。但虚拟机中可以看到项目运行是直接分配资源与底层系统交互。显然，如果App2不工作了，对于容器来说系统资源会运用在App1和3上。而对于VM,由于资源已经分配出去，所以就会出现利用率不高情况。 区别： 特性 容器 虚拟机 启动 秒级 分钟级 硬盘使用 一般为MB 一般为GB 性能 接近原生 弱于 系统支持量 单机支持上千个容器 一般是几十个 docker架构图： 解释： Client: docker client: 客户端提供操作指令给用户，用以连接服务端操作docker。

1.源码获取地址 文章末尾有源代码地址 https://www.sunnyblog.top/detail.html?id=1265257400324063232 本章节主要实现消息的延迟消费，在学习延迟消费之前必须先了解RabbitMQ两个基本概念，消息的TTL和死信Exchange，通过这两者的组合来实现消息的延迟消费。 不想看原理讲解的，直接通过标题6看代码实现 2.消息的TTL(Time To Live) 消息的TTL就是消息的存活时间。RabbitMQ可以对队列和消息分别设置TTL。对队列设置就是队列没有消费者连着的保留时间，也可以对每一个单独的消息做单独的设置。超过了这个时间，我们认为这个消息就死了，称之为死信。 3.死信交换器 Dead Letter Exchanges 一个消息在满足如下条件下，会进死信路由，记住这里是路由而不是队列，一个路由可以对应很多队列。 一个消息被Consumer拒收了，并且reject方法的参数里requeue是false。也就是说不会被再次放在队列里，被其他消费者使用。 上面的消息的TTL到了，消息过期了 队列的长度限制满了。排在前面的消息会被丢弃或者扔到死信路由上。 死信交换器(Dead Letter Exchange)其实就是一种普通的exchange，和创建其他exchange没有两样。只是在某一个设置Dead Letter

介绍： RabbitMQ是一个由erlang开发的基于AMQP（Advanced Message Queue ）协议的开源实现。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面都非常的优秀。是当前最主流的消息中间件之一。（官网： http://www.rabbitmq.com ） AMQP，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，同样，消息使用者也不用知道发送者的存在。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。 　　消息队列的使用过程大概如下： 　　　　（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。 　　　　（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。 　　　　（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。 　　　　（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。 　　（5） 客户端投递消息到exchange。exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。 　　　　P： 为Producer，数据的发送方。 　　　　C：为Consumer，数据的接收方。 　　　　Exchange：消息交换机

作者： 海向 出处： https://www.cnblogs.com/haixiang/p/10966985.html 应用场景 目前常见的应用软件都有消息的延迟推送的影子，应用也极为广泛，例如： 淘宝七天自动确认收货。在我们签收商品后，物流系统会在七天后延时发送一个消息给支付系统，通知支付系统将款打给商家，这个过程持续七天，就是使用了消息中间件的延迟推送功能。 12306 购票支付确认页面。我们在选好票点击确定跳转的页面中往往都会有倒计时，代表着 30 分钟内订单不确认的话将会自动取消订单。其实在下订单那一刻开始购票业务系统就会发送一个延时消息给订单系统，延时30分钟，告诉订单系统订单未完成，如果我们在30分钟内完成了订单，则可以通过逻辑代码判断来忽略掉收到的消息。 在上面两种场景中，如果我们使用下面两种传统解决方案无疑大大降低了系统的整体性能和吞吐量： 使用 redis 给订单设置过期时间，最后通过判断 redis 中是否还有该订单来决定订单是否已经完成。这种解决方案相较于消息的延迟推送性能较低，因为我们知道 redis 都是存储于内存中，我们遇到恶意下单或者刷单的将会给内存带来巨大压力。 使用传统的数据库轮询来判断数据库表中订单的状态，这无疑增加了IO次数，性能极低。 使用 jvm 原生的 DelayQueue ，也是大量占用内存，而且没有持久化策略