原文:(八)RabbitMQ消息队列-通过Topic主题模式分发消息 前两章我们讲了RabbitMQ的direct模式和fanout模式,本章介绍topic主题模式的应用.如果对direct模式下通过routingkey来匹配消息的模式已经有一定了解那fanout也很好理解.简单的可以理解成direct是通过routingkey精准匹配的,而topic是通过routingkey来模糊匹配. 在topic模式下支持两个特殊字符的匹配. * (星号) 代表任意 一个单词 # (井号) 0个或者多个单…

原文:(七)RabbitMQ消息队列-通过fanout模式将消息推送到多个Queue中 前面第六章我们使用的是direct直连模式来进行消息投递和分发.本章将介绍如何使用fanout模式将消息推送到多个队列. 有时我们会遇到这样的情况,多个功能模块都希望得到完整的消息数据.例如一个log的消息,一个我们希望输出在屏幕上实时监控,另外一个用户持久化日志.这时就可以使用fanout模式.fanout模式模式不像direct模式通过routingkey来进行匹配,而是会把消息发送到所以的已经绑定的队列…

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而…

微服务框架Spring Cloud介绍 Part1: 使用事件和消息队列实现分布式事务 本文转自:http://skaka.me/blog/2016/04/21/springcloud1/ 不同于单一架构应用(Monolith), 分布式环境下, 进行事务操作将变得困难, 因为分布式环境通常会有多个数据源, 只用本地数据库事务难以保证多个数据源数据的一致性. 这种情况下, 可以使用两阶段或者三阶段提交协议来完成分布式事务.但是使用这种方式一般来说性能较差, 因为事务管理器需要在多个数据源之间进行…

1.实现功能 希望使用一套API,实现两种模式下的消息发送和接收功能,方便业务程序调用 1.发送Topic 2.发送Queue 3.接收Topic 4.接收Queue 2.接口设计 根据功能设计公共调用接口 /** * 数据分发接口(用于发送.接收消息队列数据) * * @author eguid * */ public interface MsgDistributeInterface {   /** * 发送到主题 * * @param topicName -主题 * @param data…

一.理解JMS   1.什么是JMS?         JMS即Java消息服务(Java Message Service)应用程序接口,API是一个消息服务的标准或者说是规范,允许应用程序组件基于JavaEE平台创建.发送.接收和读取消息.它使分布式通信耦合度更低,消息服务更加可靠以及异步性. 我们可以简单的理解:两个应用程序之间需要进行通信,我们使用一个JMS服务,进行中间的转发,通过JMS 的使用,我们可以解除两个程序之间的耦合. JMS不是消息队列,更不是某种消息队列协议.JMS是Jav…

上篇博客中,我们用实际的业务场景和代码示例了Azure Messaging-ServiceBus Messaging对复杂对象消息的支持和消息的持久化: Azure Messaging-ServiceBus Messaging消息队列技术系列4-复杂对象消息是否需要支持序列化和消息持久化 本文中我们主要研究并介绍Azure Messaging对重复消息的支持. MessageReceiver 对象创建时可以指定消息接收模式: ReceiveAndDelete 和 PeekLock (默认),其中…

主题交换(Topic exchange) 使用 topic 类型的交换器,不能有任意的绑定键,它必须是由点隔开的一系列的标识符组成.标识符可以是任何东西,但通常它们指定与消息相关联的一些功能.其中,有几个有效的绑定键,例如 “stock.usd.nyse”, “nyse.vmw”, “quick.orange.rabbit”.可以有任何数量的标识符,最多可达 255 个字节. topic 类型的交换器和 direct 类型的交换器很类似,一个特定路由的消息将被传递到与匹配的绑定键绑定的匹配的所有…

在上篇文章中,我们解决了从发送端(Producer)向接收端(Consumer)发送“Hello World”的问题.在实际的应用场景中,这是远远不够的.从本篇文章开始,我们将结合更加实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 当有Consumer需要大量的运算时,RabbitMQ Server需要一定的分发机制来balance每个Consumer的load.试想一下,对于web application来说,在一个很多的HTTP request里是没有时间来处理复杂的运算的,只能通过后台的一些工作线程…

在上篇文章中,我们解决了从发送端(Producer)向接收端(Consumer)发送“Hello World”的问题.在实际的应用场景中,这是远远不够的.从本篇文章开始,我们将结合更加实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 当有Consumer需要大量的运算时,RabbitMQ Server需要一定的分发机制来balance每个Consumer的load.试想一下,对于web application来说,在一个很多的HTTP request里是没有时间来处理复杂的运算的,只能通过后台的一些工作线程…