在工作中要用到消息队列,但是主管为了追求开发速度,让用了一个简易的类  beanstalk 下面来说明这个东西 参考博客:https://my.oschina.net/u/698121/blog/157092 客户端github地址:https://github.com/davidpersson/beanstalk 由于是在windows环境下实用,在安装服务端的时候,还需要安装cygwin,链接:https://github.com/caidongyun/beanstalkd-win 一切准备

微软消息队列服务MSMQ (Microsoft Message Queue),工作在在线或者离线场景,并提供异步编程功能.互联网和企业开发很多场景应用,例如电商的订单处理流程,这是因为客户端不需要等待服务端返回确认. 项目开发中用MSMQ分为公有队列(Public)和私有队列(Private),主要区别是接收,私有队列需要本地接收,或者调用WMI接收,公有队列远程接收需要有域用户权限.创建消息队列的时候分为事务和非事务,主要区别是非事务队列存储在内存,事务队列存储在内存和硬盘,重启Windows

[root@localhost chen]# cat b.py #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import json,time import requests from requests.auth import HTTPBasicAuth def check_r(url='http://10.0.0.1:15672',username='xxxxx',password='yyyyyyyy',threshold=100000): alert_n

概况:Beanstalkd,一个高性能.轻量级的分布式内存队列系统,最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟,支持过有9.5 million用户的Facebook Causes应用.后来开源,现在有PostRank大规模部署和使用,每天处理百万级任务.Beanstalkd是典型的类Memcached设计,协议和使用方式都是同样的风格,所以使用过memcached的用户会觉得Beanstalkd似曾相识. beanstalk核心概念: job:一个需要异

using System.Diagnostics; PerformanceCounter objCounter = new PerformanceCounter("MSMQ Queue", "Messages in Queue", @"mymachine\private$\MyQueue"); int count = (int)(objCounter.NextValue()); //MSMQ性能计数器PerformanceCounterCateg

首先我们知道队列是先进先出的机制,所以在处理并发是个不错的选择.然后就写两个队列的简单应用. Queue 命名空间 命名空间:System.Collections,不在这里做过多的理论解释,这个东西非常的好理解. 可以看下官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.collections.queue?view=netframework-4.7.2 示例代码 我这里就是为了方便记忆做了一个基本的例子,首先创建了QueueTest类

ipcs是Linux下显示进程间通信设施状态的工具.可以显示消息队列.共享内存和信号量的信息.对于程序员非常有用,普通的系统管理员一般用不到此指令. ipcs -q 查看系统使用的IPC队列资源 ipcs -m 查看系统使用的IPC共享内存资源 ipcs -s 查看系统使用的IPC信号量资源 ipcs -a命令可以查看当前使用的共享内存.消息队列及信号量所有信息 ipcs -p命令可以得到与共享内存.消息队列相关进程之间的消息 ipcs -u命令可以查看各个资源的使用总结信息,其中可以看到使用的

Beanstalkd 消息队列 一.基本信息Beanstalkd,一个高性能.轻量级的分布式内存队列系统,最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟,支持过有9.5 million用户的Facebook Causes应用.后来开源,现在有PostRank大规模部署和使用,每天处理百万级任务.Beanstalkd是典型的类Memcached设计,协议和使用方式都是同样的风格,所以使用过memcached的用户会觉得Beanstalkd似曾相识. 二 特性

Beanstalk是一个高性能.轻量级的.分布式的.内存型的消息队列系统.最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟.其实Beanstalkd是典型的类Memcached设计,协议和使用方式都是同样的风格.其基本设计思想很简单:高性能离不开异步,异步离不开队列,而内部都是生产者-消费者模式的. 背景介绍: 现在市面上有很多消息队列系统了.常用的有ActiveMQ, RabbitMQ,ZeroMA,Kafka,RocketMQ.Redis之父最近又开源了一

[源码解析] 消息队列 Kombu 之 基本架构 目录 [源码解析] 消息队列 Kombu 之 基本架构 0x00 摘要 0x01 AMQP 1.1 基本概念 1.2 工作过程 0x02 Poll系列模型 2.1 select 2.2 poll 2.3 epoll 2.4 通俗理解 2.4.1 阻塞I/O模式 2.4.2 非阻塞模式 2.4.2.1 代理模式 2.4.2.2 epoll 0x03 Kombu 基本概念 3.1 用途 3.2 术语 0x04 概念具体说明 4.1 概述 4.2 Co

Dissecting Message Queues 概述: 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息.在这个分析中,我看了几个不同的方面,包括API特性,易于部署和维护,以及性能质量..消息队列已经被分为两组:brokerless和brokered. brokerless消息队列是对等的,没有中间商参与信息的传递,而brokered队列有一些服务器端点之间. 性能分析的一些系统: Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ NATS Kafka Kest

目前业界流行的分布式消息队列系统(或者可以叫做消息中间件)种类繁多,比如,基于Erlang的RabbitMQ.基于Java的ActiveMQ/Apache Kafka.基于C/C++的ZeroMQ等等,都能进行大批量的消息路由转发.它们的共同特点是,都有一个消息中转路由节点,按照消息队列里面的专业术语,这个角色应该是broker.整个消息系统通过这个broker节点,进行从消息生产者Producer到消费者Consumer的消息路由.当然了,生产者和消费者可以是多对多的关系.消息路由的时候,可以

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件

前言 最近花了我几个月的业余时间,对EQueue做了一个重大的改造,消息持久化采用本地写文件的方式.到现在为止,总算完成了,所以第一时间写文章分享给大家这段时间我所积累的一些成果. EQueue开源地址:https://github.com/tangxuehua/equeue EQueue相关文档:http://www.cnblogs.com/netfocus/category/598000.html EQueue Nuget地址:http://www.nuget.org/packages/eq

PHP 进程间通信--消息队列 本文不涉及PHP基础库安装.详细安装说明,请参考官网,或期待后续博客分享. 1.消息队列函数准备 <?php//生成一个消息队列的key$msg_key = ftok(__FILE__, 'a');//产生一个消息队列$msg_queue = msg_get_queue($msg_key, 0666);//检测一个队列是否存在 ,返回boolean值$status = msg_queue_exists($msg_key);//可以查看当前队列的一些详细信息$mes

消息队列出现的原因 随着互联网的高速发展,门户网站.视频直播.电商领域等web应用中,高并发.大数据已经成为基本的标识.淘宝双11.京东618.各种抢购.秒杀活动.以及12306的春运抢票等,他们这些网站都有一个显著的特点:在短时间内,会涌现出大量的用户(高并发请求),导致并发访问量过大,超过了系统的最大负载能力.一方面可以通过增加服务器数量配置服务器集群实现均衡负载,另外一方面异步操作也被广泛采用.而异步操作中最核心的就是使用消息队列. 消息队列的优点 异步通信,可以向队列里放入很多消息,在你

一年前,当我第一次开发完EQueue后,写过一篇文章介绍了其整体架构,做这个框架的背景,以及架构中的所有基本概念.通过那篇文章,大家可以对EQueue有一个基本的了解.经过了1年多的完善,EQueue无论是功能上还是成熟性上都完善了不少.所以,希望再写一篇文章,介绍一下EQueue的整体架构和关键特性. EQueue架构 EQueue是一个分布式的.轻量级.高性能.具有一定可靠性,纯C#编写的消息队列,支持消费者集群消费模式. 主要包括三个部分:producer, broker, consume

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明

NoSQL初探之人人都爱Redis:(3)使用Redis作为消息队列服务场景应用案例   一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高

消息队列的实现中,RabbitMQ以其健壮和可靠见长.公司的项目中选择了它作为消息队列的实现.关于MQ的机制和原理网上有很多文章可以看,这里就不再赘述,只讲几个比较容易混淆的问题 1,binding key和routing key binding key和routing key是都不过是自己设置的一组字符,只是用的地方不同,binding key是在绑定交换机和队列时候通过方法传递的字符串,routing key是在发布消息时候,顺便带上的字符串,有些人说这两个其实是一个东西,也对也不对,说对,