消息通信组件Net分布式系统的核心中间件之一,应用与系统高并发,各个组件之间解耦的依赖的场景.本框架采用消息队列中间件主要应用于两方面:一是解决部分高并发的业务处理:二是通过消息队列传输系统日志.目前业界使用较多的消息队列组件有RabbitMQ.ActiveMQ.MSMQ.kafka.zeroMQ等,本文对系统架构之MQ Component诠释,并采用RabbitMQ作为消息队列中间件. 图1- 消息队列组件示意图 一.RabbitMQ介绍 RabbitMQ是一款基于AMQP(消息队列协议),由

经过前段时间的学习和铺垫,已经对spring amqp有了大概的了解.俗话说学以致用,今天就利用springAMQP来完成一个日志管理模块.大概的需求是这样的:系统中有很多地方需要记录操作日志,比如登录.退出.查询等,如果将记录日志这个操作掺杂在主要的业务逻辑当中,势必会增加响应的时间,对客户来说是一种不好的体验.所以想到用异步消息队列来进行优化.系统处理完主要业务逻辑之后,将日志的相关实体发布到特定Queue下,然后设置一个监听器,监该Queue的消息并做处理.客户不用等待日志的处理就可直接返

参考:https://www.cnblogs.com/fengjian2016/p/5841556.html    https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html https://blog.csdn.net/lhmood/article/details/79099615   https://www.cnblogs.com/Orgliny/p/5730381.html ELK可以使用redis作为消息队列,但redis作为消息队列不是强项而且redi

RabbitMQ服务主机名更改导致消息队列无法连接 在多节点环境中,RabbitMQ服务使用一个独立节点部署.在此环境下,如果修改了RabbitMQ节点的主机名,则需要更新RabbitMQ用户才能保证服务能够被正确访问. RabbitMQ节点原主机名为: root@Aloe-Express-20:/etc# cat /etc/hostname Aloe-Express-20 root@Aloe-Express-20:/etc# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost

一.什么是Trace       Trace是Rabbitmq用于记录每一次发送的消息,方便使用Rabbitmq的开发者调试.排错.可通过插件形式       提供可视化界面   二.Trace实现概况       1.Trace启动后会自动创建系统Exchange:amq.rabbitmq.trace       2.每个队列会自动绑定该Exchange,绑定后发送到队列的消息都会记录到Trace日志   三.怎样使用Trace       1.先了解Rabbitmq的使用及Web监控工具的使

主要技术: log4net-生成日志. ActiveMQ-生成日志的时候发送消息,并实时监控日志. SignalR-将ActiveMQ监控的日志实时显示到浏览器上,而不用刷新浏览器. 小实例介绍: 左侧命名为系统一,右侧命名为系统二 系统一是生成日志的小工具,系统二根据生成的日志实时显示数据,如果ERROR级别的日志超过50条则实时显示警报. 系统一主要代码分析: 1.消息队列类-发送消息的方法 public class ActiveMQHelper { private IConnectionF

前言 最新项目中要用到消息队列来做消息的传输,之所以选着 Kafka 是因为要配合其他 java 项目中,所以就对 Kafka 了解了一下,也算是做个笔记吧. 本篇不谈论 Kafka 和其他的一些消息队列的区别,包括性能及其使用方式. 简介 Kafka 是一个实现了分布式的.具有分区.以及复制的日志的一个服务.它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能.它是一种发布订阅功能的消息系统. 一些名词 如果要使用 Kafka ,那么在 Kafka 中有一些名词需要知道,文本不讨论这些名词是否在其他

开源QQ群: .net 开源基础服务  238543768 开源地址: http://git.oschina.net/chejiangyi/Dyd.BusinessMQ ## 业务消息队列 ##业务消息队列是应用于业务的解耦和分离,应具备分布式,高可靠性,高性能,高实时性,高稳定性,高扩展性等特性. ## 优点: ##- 大量的业务消息堆积能力- 无单点故障及故障监控,异常提醒- 生产者端负载均衡,故障转移,故障自动恢复,并行消息插入.- 消费者端负载均衡,故障保持,故障自动恢复,并行消息消费.

1.下载安装ActiveMQ ActiveMQ官网下载地址:http://activemq.apache.org/download.html ActiveMQ 提供了Windows 和Linux.Unix 等几个版本,楼主这里选择了Linux 版本下进行开发. 下载完安装包,解压之后的目录: 从它的目录来说,还是很简单的: bin存放的是脚本文件 conf存放的是基本配置文件 data存放的是日志文件 docs存放的是说明文档 examples存放的是简单的实例 lib存放的是activemq所

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

ELKStack-使用消息队列扩展 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.x/deploying-and-scaling.html 流程图 流程:数据源 --> logstash(input收集.output消息队列) -->  MQ  -->  logstash (input收集消息队列.filter过滤.output ES) --> ES 使用这个流程,主要是基于性能考虑,第一层logstash主要做原始数据收集,不对数

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

引言 你是否遇到过两个(多个)系统间需要通过定时任务来同步某些数据?你是否在为异构系统的不同进程间相互调用.通讯的问题而苦恼.挣扎?如果是,那么恭喜你,消息服务让你可以很轻松地解决这些问题.消息服务擅长于解决多系统.异构系统间的数据交换(消息通知/通讯)问题,你也可以把它用于系统间服务的相互调用(RPC).本文将要介绍的RabbitMQ就是当前最主流的消息中间件之一. RabbitMQ简介 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue )的开源

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,

分布式消息队列 Kafka 2016-02-25 杜亦舒 Kafka是一个高吞吐量的.分布式的消息系统,由Linkedin开发,开发语言为scala具有高吞吐.可扩展.分布式等特点 适用场景 活动数据统计活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息.搜索情况等内容先以日志的形式存储,然后周期性地对这些文件进行统计分析运营数据统计收集服务器的性能数据(CPU.内存.IO使用率 --),之后进行统计Linkedin就是基于这类需求开发出了Kafka,所以kafka最适合的场景为

一.引言 在上一专题中,商家发货和用户确认收货功能引入了消息队列来实现的,引入消息队列的好处可以保证消息的顺序处理,并且具有良好的可扩展性.但是上一专题消息队列是基于内存中队列对象来实现,这样实现有一个弊端,就是一旦服务重启或出现故障时,此时消息队列中的消息会丢失,并且也记录不了日志.所以就会出现,商家发货成功后,用户并没有收到邮件通知,并且也没有日志让我们发现是否发送了邮件通知.为了解决这个问题,就需要引入一种可恢复的消息队列.目前有很多开源的消息队列都支持可恢复的,例如TibcoEms.ne

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