一.常用的消息模式 我们在工作的使用中,经常会遇到多个消费者监听同一个队列的情况,模型如下图所示: 当有多个消费者时,我们的消息会被哪个消费者消费呢,我们又该如何均衡消费者消费信息的多少呢: 主要有两种模式: 1.轮询模式的分发:一个消费者一条,按均分配: 2.公平分发:根据消费者的消费能力进行公平分发,处理快的处理的多,处理慢的处理的少:按劳分配: 二.轮询模式(Round-Robin) 该模式接收消息是当有多个消费者接入时,消息的分配模式是一个消费者分配一条,直至消息消费完成: 2.1 生产

原文地址:http://www.jianshu.com/p/f63820fe2638 当生产者投递消息到broker,rabbitmq把消息分发到消费者. 如果设置了autoAck=true 消费者会自动确认收到信息.这时broker会立即将消息删除,这种情况下如果消费者出现异常(连接中断)该消息就会丢失.为了保证消息能够被正确的消费,rabbitmq支持消息确认.   String basicConsume(String queue, boolean autoAck, Consumer cal

公平分发(fair dipatch)和轮询分发其实基本一致,只是每次分发的机制变了,由原来的平均分配到现在每次只处理一条消息 1.MQ连接工厂类Connection package com.mmr.rabbitmq.util; import java.io.IOException; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; public class Connection

RabbitMQ 队列消息持久化 假如消息队列test里面还有消息等待消费者(consumers)去接收,但是这个时候服务器端宕机了,这个时候消息是否还在? 1.队列消息非持久化 服务端(producer): import pika # 声明一个socket 实例 connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost")) # 声明一个管道 channel = connect.channel() #

上篇文章讲的轮询分发 : 1个队列,无论多少个消费者,无论消费者处理消息的耗时长短,大家消费的数量都一样. 而公平分发,又叫 : 能者多劳,顾名思义,处理得越快,消费得越多. 生产者 public class Producer { private const string QueueName = "test_work2_queue"; public static void Send() { //获取一个连接 IConnection connection = ConnectionHelp

1.什么是RabbitMQ工作队列 我们在应用程序使用消息系统时,一般情况下生产者往队列里插入数据时速度是比较快的,但是消费者消费数据往往涉及到一些业务逻辑处理导致速度跟不上生产者生产数据.因此如果一个生产者对应一个消费者的话,很容易导致很多消息堆积在队列里.这时,就得使用工作队列了.一个队列有多个消费者同时消费数据. 下图取自于官方网站(RabbitMQ)的工作队列的图例 P:消息的生产者 C1:消息的消费者1 C2:消息的消费者2 红色:队列 生产者将消息发送到队列,多个消费者同时从队列中获

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

1.消息持久化在实际应用中,可能会发生消费者收到Queue中的消息,但没有处理完成就宕机(或出现其他意外)的情况,这种情况下就可能会导致消息丢失.为了避免这种情况发生,我们可以要求消费者在消费完消息后发送一个回执给RabbitMQ,RabbitMQ收到消息回执(Message acknowledgment)后才将该消息从Queue中移除:如果RabbitMQ没有收到回执并检测到消费者的RabbitMQ连接断开,则RabbitMQ会将该消息发送给其他消费者(如果存在多个消费者)进行处理.这里不存在

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.接下来我们分布讲解. 应用场景就是RabbitMQ Server会将queue的Message分发给不同的Consumer以处理计算密集型的任务 1. Message acknowledgment 消息确认 每个Consumer可能需要一段时间才能处理完收到的数据.如果在这个过程中,Consumer出错了,异常退出了,而数据还没有处理完成,那么 非常不幸,这段数据

发送消息: package org.study.workfair; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import org.junit.Test; import org.study.utils.ConnectionUtils; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; publ

均衡调度是针对Consumer来说的.现在有两个Consumer请求同一个队列的消息.RabbitMQ会将序号为奇数的消息发给第一个Consumer,会将序号为偶数的消息发送给第二个Consumer.如果第一个Consumer处理消息的时间需要很久,而第二个Consumer很快就处理完已经收到的消息,这样看来,第一个Consumer很忙,第二个Consumer很空闲,这就白白的浪费了系统资源.要是每个Consumer处理完一个消息后再去获取下一个消息,这是多么理想呀!针对这种情况,RabbitM

一,前言 如果我们一个生产者,对应多个消费者,rabbitmq 会发生什么呢 二,消息分发轮询 前提条件:1个生产者  ---->  多个消费者,且no_ack=True (启动三次生产者) ①初始化状态:3个消费者都在等待生产者发消息 ②生产者发第1条消息:只有第1个消费者受到消息,第2个和第3个消费者没有收到消息 ③生产者发第2条消息:只有第2个消费者受到消息,第1个和第3个没有收到的消息 ④生产者发第3条消息:只有第3个收到消息,第1个和第2个没有收到消息. 总结:一个生产者对应多个消费者

多个Consumer的消息分发 之前讲过一个queue对应一个consumer的小例子, 但是在实际项目中,一个consumer肯定是不够的,queue中的消息过多.一个consumer明显会处理过慢,等待时间过长.这时候就需要多个consumer来缓解压力. 消息发布端 无论是创建connection还是创建channel与之前的步骤都是一样的,在上面我们使用的是默认的交换机.在这里可以自己声明一个交换机 这里是与上个例子不同的地方,创建了exchange,把queue绑定到了交换机上.然后去

一.消息分发 RabbitMQ中的消息都只能存储在Queue中,生产者(下图中的P)生产消息并最终投递到Queue中,消费者(下图中的C)可以从Queue中获取消息并消费. 多个消费者可以订阅同一个Queue,这时Queue中的消息会被平均分摊给多个消费者进行处理,而不是每个消费者都收到所有的消息并处理. 启动3个消费者 生产者依次生成3条消息 可见3条消息分别被3个消费者获取,所以RabbitMQ是采用轮询机制将消息队列Queue中的消息依次发给不同的消费者 二.消息确认(Message Ac

生产者 package cn.wh.work; import cn.wh.util.RabbitMqConnectionUtil; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; public class Send { private static final String QUEVE_NAME = "test_work_queue"; public static void main(

1.收消息:一对多,默认依次轮询的发给每个消费端. 2.消息确认:默认RabbitMQ不会设置no_ack=Ture,意思是,当生产者给消费者发送发送消息时,消费者处理这个消息,处理完后会手动确认发送ACK确认给服务端. 3.如果生产端没有收到确认,这个消息就会一直轮询给每个消费端,直到生产端收到ack确认,在会把队列中的这条消息删除. send端 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import pika,time # 实例话创建socket

网上对于java有很多开源的组件可以搭建分布式日志系统,我参考一些组件自己开发一套简单的分布式日志系 全部使用采用.NET进行开发,所用技术:MVC.EF.RabbitMq.MySql.Autofac 整体构架如下: 主要采用的RabbitMq进行处理,下面我主要讲讲.NET下运用RabbitMq 1.RabbitMQ Erlang 的安装,网上很多介绍,我这里就不多少了,请参考https://jingyan.baidu.com/article/a17d5285173ce68098c8f2e5.

异常情况处理 上篇最后提到了这个问题, consumer异常退出.queue出错.甚至rabbitMQ崩溃.因为它们都是软件 ,软件都会有bug,这是无法避免的.所以RabbitMQ在设计的时候也想到了这一点 在之前,消息分发给consumer后立即就会被标记为已消费,这时候如果consumber接到了一个消息但是还没有来的及处理就异常退出,那么这个消息的状态是已被消费的,于是就会造成消息丢失的问题. 可以看到在进行消费的方法里,第二个参数noAck(不进行确认)我们是设置为true.在这里我们

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