在上一节中,我们改进了我们的日志系统,替换使用fanout exchange仅仅能广播消息,使得选择性的接收日志成为可能. 虽然使用direct exchange改进了我们的系统,但是它仍然由他的局限性,--不能根据多个条件来做路由. 在我们的日志系统,我们可能不仅仅想根据严重性来订阅日志,还可以根据其发出的日志源.你可能知道UNIX的系统日志工具,它同时根据严重性(info/warn/crit...)和来源(auth/cron/kern...)来路由日志. 这就给我们一个很大的灵活性--我们可…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 项目文件,请在这里下载 在笔者之前的文章中Windows Azure Service Bus (1) 基础 介绍了Service Bus支持主题(Topic).如下图: 当2个客户端同时订阅了相同的主题(Topic).当向这个Topic发送消息的时候,2个客户端会同时收到该消息. 笔者模拟一个在线聊天室的场景: 1.创建一个Windows Console命令行项目,编写相应的代码 2.运行项目,要求输入聊天室名称(即订阅了相同的主…

文章转载于https://www.cnblogs.com/hayasi/p/7792191.html 我们已经把相关的连接报文搞定了.笔者想来想去还是决定先讲解一下订阅报文(SUBSCRIBE ).如果传统的通信方式是客户端和服务端之间一般就直接传输信息.但是MQTT的通信方式是通过发布/订阅的方式进行的.笔者不知道他是否跟设计模式中的发布订阅模式有没有关系.可是他们思想却有一点相似之处. 客户端知道服务上有很多个主题.就好比如说有很多消息的分类一样子.有社会新闻.体育讲坛等.那么客户端只要找到…

(本实例都是使用的Net的客户端,使用C#编写),说明,中文方括号[]表示名词. 在上一个教程中,我们改进了我们的日志记录系统. 没有使用只能够进行虚拟广播的[Fanout]交换机,而是使用了[Direct]类型的交换机,这样做就可以让我们有可能选择性地接收日志. 虽然使用[Direct]类型的[消息交换机]改进了我们的系统,但它仍然有限制 - 它不能基于多个标准进行路由选择. 在我们的日志记录系统中,我们可能不仅要根据严重性订阅日志,还可以基于发出日志的源进行订阅. 您可能会从syslog u…

前面我们介绍了通过使用direct exchage,改善了fanout exchange只能进行虚拟广播的方式.尽管如此,直接交换也有自身的局限,它不能基于多个条件路由. 在我们的日志系统中,也许我们希望不仅要根据严重程度,而且要基于发送日志的源订阅日志.为了实现这个功能,我们需要学习更复杂的主题交换(topic exchange). 主题交换(Topic exchange) 发送到主题交换机的消息不能随意设置路由键.它必须是由点分隔的一系列标识符.理论上可以是任何词,但最好见名知义,例如:"s…

在上一个教程中,我们改进了我们的日志记录系统.我们使用direct类型转发器,使得接收者有能力进行选择性的接收日志,,而非fanout那样,只能够无脑的转发 虽然使用direct类型改进了我们的系统,但它仍然存在一些局限性 - 它不能够基于多重条件进行路由选择. 在我们的日志记录系统中,我们可能不仅要根据严重性订阅日志,还可以基于发出日志的源进行订阅.您可能会从unix工具syslog 中了解此概念,该工具根据严重性(info / warn / crit ...)和设备(auth / cron…

http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/40887775 参考:http://blog.csdn.NET/lmj623565791/article/details/37706355 direct类型的消息通过绑定键转发到队列,但是存在一些局限性:它不能够基于多重条件进行路由选择,有可能希望不仅根据日志的级别而且想根据日志的来源进行订阅,这就需要主题类型的转发器来实现. 发往主题类型的转发器的消息不能随意的设置选择键(routing_key…

更多的问题 Direct Exchange帮助我们解决了分类发布与订阅消息的问题,但是Direct Exchange的问题是,它所使用的routingKey是一个简单字符串,这决定了它只能按照一个条件进行分类. 比如RabbitMQ学习笔记(四)Routing中的列子,我们是按照新闻的类型分类的,分为game, sport, music. 如果game下面有ff7,ff8的子分类,sport下面有soccer, basketball的分类.现在我们要求消费者程序接收game下面ff7子类别的所有…

我们以前讲过 Service Cloud 零基础(三)Knowledge浅谈,我们日常可以看见很多得文章或者帖子,我们可以将其通过data category / group进行管理.但是一个系统中得文章可能成千上万或者百万计,常用得文章可能会大打折扣,这个时候我们应该如何更好得对文章进行管理分类呢?这里就引入了Topic得概念,我们使用Topic来组织社区得内容或者突出得重点讨论得东西.不要觉得 Topic有多神气,实际得冲浪场景中随处可见.我们在知乎,在微博,在脉脉上看文章都会有通过 主题/…

topic主题交换器它根据在队列绑定的路由键和路由模式通配符匹配将消息路由到队列. 生产者在消息头中添加路由键并将其发送到主题交换器. 收到消息后,exchange尝试将路由键与绑定到它的所有队列的绑定路由模式匹配. 如果找到匹配,则将消息路由到其路由模式匹配的队列,如果未找到匹配,则忽略该消息 Routing key: 它是单词列表,由句点 (.) 分隔,例如"asia.china.beijing" Routing Pattern: 它是在绑定队列时指定的模式,它是单词和通配符的列表…

一.五种模式详解 1.简单模式(Queue模式) 当生产端发送消息到交换机,交换机根据消息属性发送到队列,消费者监听绑定队列实现消息的接收和消费逻辑编写.简单模式下,强调的一个队列queue只被一个消费者监听消费. 1.1 结构 生产者:生成消息,发送到交换机 交换机:根据消息属性,将消息发送给队列 消费者:监听这个队列,发现消息后,获取消息执行消费逻辑 1.2应用场景 常见的应用场景就是一发,一接的结构 例如: 手机短信 邮件单发 2.争抢模式(Work模式) 强调的也是后端队列与消费者绑定的…

上篇博文中,我们进一步改良了日志系统.即使用Direct类型的转换器,使得接受者有能力进行选择性的接收日志,而非fanout那样,只能够无脑的转发. 虽然使用Direct类型的转换器改进了日志系统.但它仍然有一定的局限性----不能根据多重条件进行路由选择. 在我们的日志系统中,我们可能不仅仅根据严重性订阅日志,也想根据发送源订阅.你可能根据从unix工具syslog了解过这个概念,它可以根据严重性(info/warning/crit...)和设备(auth/cron/kern)转发日志. 这将…

消费者: static void Main(string[] args) { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory() { HostName = "192.168.254.40", UserName = "admin", Password = "admin", }; //第一步:创建connection var connection = factory.CreateConnection…

在上篇文章RabbitMQ消息队列(五):Routing 消息路由 中,我们实现了一个简单的日志系统.Consumer可以监听不同severity的log.但是,这也是它之所以叫做简单日志系统的原因,因为是仅仅能够通过severity设定.不支持更多的标准. 比如syslog unix的日志工具,它可以通过severity (info/warn/crit...) 和模块(auth/cron/kern...).这可能更是我们想要的:我们可以仅仅需要cron模块的log. 为了实现类似的功能,我们需…

官网介绍:https://www.rabbitmq.com/getstarted.html 五种工作模式的主要特点 简单模式:一个生产者,一个消费者 work模式:一个生产者,多个消费者,每个消费者获取到的消息唯一(消费者彼此竞争成为接收者). 订阅模式:一个生产者发送的消息会被多个消费者获取. 路由模式:发送消息到交换机并且要指定路由key ,消费者将队列绑定到交换机时需要指定路由key topic模式:将路由键和某模式进行匹配,此时队列需要绑定在一个模式上,"#"匹配一个词或多个词…

在之前的章节中我们改进了我们的日志系统,我们使用direct型交换器代替了只能盲目广播消息的fanout型交换器,这使得我们可以有选择性地接收日志. 尽管使用direct型交换器改进了我们的日志系统,但它仍然有缺陷--它不能基于多个规则或标准进行路由. 在我们的系统中,我呢也许希望订阅的不仅仅是严重级别的日志,而且基于日志发送方.你可能了解过systool这个unix工具,该工具不仅能路由严重级别的日志(info.warn.crit等),并且具有各种能力(授权.定时等). 这将会给我们很多灵活性…

* 匹配1个 # 匹配所有 发送者: package com.aynu.bootamqp.service; import com.aynu.bootamqp.commons.utils.Amqp; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; pu…

前面讲到了简单队列和工作队列. 这两种队列有个非常明显的缺点 : 生产者发送的消息,只能进入到一个队列. 消息只能进入到一个队列就意味着消息只能被一个消费者消费. 尽管工作队列模式中,一个队列中的消息可以被多个消费者消费,但是,具体到每一条消息,却只能被一个消费者消费. 如果想要一个消息被多个消费者消费,那么生产者就必须把这条消息发送到多个队列中去. RabbitMQ 在这个点的设计是 : 在生产者和队列两者之间加入了一个叫做"交换机"的东西. 生产者发送消息时,不直接发送到队列,而是…

目录 0. 配置项目 1. 基本消息模型 1.1 生产者发送消息 1.2 消费者获取消息(自动ACK) 1.3 消息确认机制(ACK) 1.4 消费者获取消息(手动ACK) 1.5 自动ACK存在的问题 1.6 演示手动ACK 2. work消息模型 2.1 生产者 2.2 消费者1 2.3 消费者2 2.4 能者多劳 3. 订阅模型分类 4. 订阅模型-Fanout 4.1 生产者 4.2 消费者1 4.3 消费者2 4.4 测试 5. 订阅模型-Direct 5.1 生产者 5.2 消费者1…

// 消息发送 bool PublishExchangeTopicMulti(const std::string &strUri) { AmqpClient::Channel::ptr_t channel = AmqpClient::Channel::CreateFromUri(strUri); if (channel == nullptr) { return false; } // 声明交换机,若不存在则创建 std::string strTopicExchange1 = "topic…

topic模式跟direct差不多,只是把type改一下就行. direct是把固定的routing_key跟queue绑定,topic是把模糊的routing_key跟queue绑定 原理图: 发布者: ''' 发布者publisher ''' import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.chann…

Remote Procedure Call or RPC(远程函数调用) 当我们需要在远程计算机上运行一个函数,并且等待结果的时候,我们用到RPC 在rabbitmq客户端使用call函数,发送RPC请求并阻塞等待结果返回. 提示:虽然RPC是一个很好计算处理的常见模式,但是有时程序员无法判断 一个函数调用时一个本地调用还是一个缓慢的RPC调用.所以有很多错误的不可预知的结果. 并且增加调试的复杂性. 有三个建议: 1.确定函数调用时本地还是远程调用. 2.给系统添加文档,确定各个组件之间的依赖…

RabbitMQ的集群是依赖erlang集群的,而erlang集群是通过.erlang.cookie文件进行通信认证的,所以我们使用RabbitMQ集群时只需要配置一下.erlang.cookie文件即可.下边简单演示一下RabbitMQ高可用集群的搭建,附带一个简单使用C#驱动RabbtiMQ集群的小栗子. 1 搭建RabbitMQ高可用集群 首先准备三台设备,这里采用的三台Centos7的虚拟机,测试一下各个虚拟机能不能相互ping通,如果可以相互ping通的话,在每台虚拟机上分别安装Rab…

一.生成者-队列-多消费者(前言) 上篇文章,我们做了一个简单的Demo,一个生产者对应一个消费者,本篇文章就介绍 生产者-队列-多个消费者,下面简单示意图 P 生产者    C 消费者  中间队列 需求背景:工厂某部门需要生产n个零件,部门下面有2个小组,每个小组需要生产n/2个 公平派遣 每个小组的情况下,当所有奇怪的信息都很重,甚至信息很轻的时候,一个工作人员将不断忙碌,另一个工作人员几乎不会做任何工作.那么,RabbitMQ不知道什么,还会平均分配消息. 这是因为当消息进入队列时,Rab…

// strUri = "amqp://guest:guest@192.168.30.11:8820/test" // strUri = "amqp://[帐户名]:[密码]@[服务主机以及端口]/[虚拟机目录] bool PublishExchangeTopic(const std::string strUri, const std::string &strTopicExchange) { // 连接到rabbitMQ 服务器 AmqpClient::Channel…

什么是TTL RabbitMQ的TTL全称为Time-To-Live,表示的是消息的有效期.消息如果在队列中一直没有被消费并且存在时间超过了TTL,消息就会变成了"死信" (Dead Message),后续无法再被消费了.设置TTL有两种方式: 第一种是声明队列的时候,在队列的属性中设置,这样该队列中的消息都会有相同的有效期:第二种是发送消息时给消息设置属性,可以为每条消息都设置不同的TTL. 如果两种方式都设置了,则以设置的较小的为准.两者的区别:如果声明队列时设置了有效期,则消息过…

由于在实际应用中,简单队列模型无法解决很多实际问题,而且生产者和消费者是一对一的关系.模型较为单一.故引入Work模式. 结构图 一个生产者.多个消费者. 一个消息只能被一个消费者获取. 测试实现: 1.生产者 private final static String QUEUE_NAME = "test_queue_work"; public static void main(String[] argv) throws Exception { // 获取到连接以及mq通道 Connec…

在第二个教程中,我们学习了如何使用工作队列在多个worker之间分配耗时的任务. 但是如果我们需要在远程计算机上运行功能并等待结果呢?嗯,这是另外一件事情,这种模式通常被称为远程过程调用(RPC). 在本教程中我们将使用RabbitMQ的建立一个RPC系统:一个客户端和一个可伸缩的RPC服务器.由于我们没有什么耗时的任务,我们要创建一个返回斐波那契数虚设RPC服务. 客户端接口(Client interface) 为了说明RPC如何使用,我们将创建一个简单的客户端类.它将创建一个名为call的方…

在上一节中,我们创建了一个简单的日志系统,可以广播消息到很多接收者. 这一节,我们将在上一节的基础上加一个功能--订阅部分消息.例如,我们只将严重错误信息写入到日志文件保存在磁盘上,同时我们能将所有的日志都打印到屏幕上. 绑定(Binding) 我们之前已经创建了一个绑定: channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, ""); 绑定是exchange和队列之间的联系,我们可以简单的理解为:队列对这个exchange中的消息感兴趣. 绑定可以采…

在上一节中我们创建了一个工作队列,最好的情况是工作队列能够把任务恰到好处的分配给每一个worker.这一节中我们将做一些完全不同的事情--将消息传递给每一个消费者,这种模式被称为发布/订阅. 为了说明这种模式,我们构建一个日志系统,其包括两个部分,一个发出日志消息,另一个接收并打印出来. 在我们的日志系统里,每一个拷贝的接收者都将收到消息,这样我们就能够跑一个接收者将收到的日志消息写入磁盘,并在同时另外一个接收者将日志消息打印在屏幕上. 本质上来说,发布日志消息将要被广播到所有的接收器. 交换器…