消息队列二

简介: 常用Message Queue对比 RabbitMQRabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它非常重量级,更适合于企业级的开发。

常用Message Queue对比

    • RabbitMQ
      RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它非常重量级,更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由,负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。
    • Redis
      Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库,开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,各执行100万次,每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明:入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。
    • ZeroMQ
      ZeroMQ号称最快的消息队列系统,尤其针对大吞吐量的需求场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,但是开发人员需要自己组合多种技术框架,技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库,可以使用NuGet安装,然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,也就是说如果down机,数据将会丢失。其中,Twitter的Storm中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输。
    • ActiveMQ
      ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ,它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ,它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。
    • Kafka/Jafka
      Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版。具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,自动实现复杂均衡;支持Hadoop数据并行加载,对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理,这一点也是本课题所研究系统所看重的。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统,除了性能非常好之外,还是一个工作良好的分布式系统。

消息队列一

消息队列二

消息队列三

消息队列四

消息队列五

消息队列六

消息队列七

目录
相关文章
|
存储 数据库管理
走向DBA[MSSQL篇] 详解游标
原文:走向DBA[MSSQL篇] 详解游标 前篇回顾:上一篇虫子介绍了一些不常用的数据过滤方式,本篇详细介绍下游标。 概念 简单点说游标的作用就是存储一个结果集,并根据语法将这个结果集的数据逐条处理。
1238 0
|
21天前
|
人工智能 JSON API
全网刷屏的 Jev 模型正式开放!一手实战测评 + 保姆级教程
全网爆火的 Jev 模型是什么?有什么用?怎么使用?怎么接入 AI 编程工具?效果真的好么?傻子可懂的 Jev 保姆级实战教程 + 项目实战测评来啦
9071 29
|
20天前
|
人工智能 并行计算 PyTorch
秋叶 ComfyUI 2026 整合包 v3.2 完整部署教程:Python 3.13 + Torch 2.13 全栈升级
秋叶aaaki ComfyUI 2026年8月整合包v3.2正式发布!全面升级Python 3.13.11、PyTorch 2.13.0+cu130及ComfyUI v0.30.2,原生支持MiniMax H3、Wan 2.2、Qwen-Image-2.1等2026主流音视频/图像模型,解压即用,无需环境配置。
4177 16
|
19天前
|
人工智能 测试技术 API
最近全网爆火的 Jev 到底是什么?适合干什么、怎么用,一篇讲透!
Jev是TypeSafe AI推出的“系统一模型”,不生成文本,专做毫秒级结构化决策:Choice(多选)、Score(打分)、Noul(是非概率)。响应快193倍、成本低444倍,适合工单路由、内容审核、测试定级等高频判断场景。
2337 4
最近全网爆火的 Jev 到底是什么?适合干什么、怎么用,一篇讲透!
|
7天前
|
存储 人工智能 并行计算
大模型本地部署终端选型方法论:以 Qwen3.8-27B 为例的四档分层完整流程
本文提出一套大模型本地部署终端选型方法论:定约束、定档位、定框架、定参数四步决策法,配合入门、主力、质量、无损四档分层模型。以 Qwen3.8-27B 实测数据为例,逐环节解读显存、带宽、存储、散热、系统、预算等要素,给出面向不同预算的优选方案、决策自查清单与市场观察框架。文末前瞻 AI 笔记本的 CPU+GPU 与统一内存两条路线,论证四步决策法在新品类上的延续性。
|
6天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
2026 年 Jev 决策模型深度拆解:原理解读、实战测评与保姆级落地教程
有一款特殊AI模型在开发者圈子刷屏,它摒弃传统大模型擅长的对话聊天能力,专注做高速结构化决策,它就是TypeSafe AI推出的Jev模型。该模型由ChatGPT共同发明人Diogo Almeida主导研发,定位为**System One Model(系统一模型)**,对标人类大脑快速直觉判断的思维模式,在响应延迟、调用成本、结构化输出稳定性上相比传统生成式大模型有着巨大差异。本文会完整拆解Jev底层原理、三大核心原语能力、适用业务场景,同时提供可直接运行的curl、Python代码示例,并且结合多组实测数据,客观分析模型优势与能力边界,帮助普通开发者和AI应用从业者快速上手落地。
495 1
|
14天前
|
人工智能 Linux 开发者
【2026国内使用】Codex安装过程一篇讲透(Win/Mac/Linux全支持)
Codex是OpenAI推出的AI编程智能体,可读取本地项目、理解需求并自动修改代码。支持桌面GUI、命令行(CLI)及VS Code/Cursor插件三种形态,覆盖可视化操作、终端高效开发与编辑器无缝集成场景,助开发者用自然语言驱动编码全流程。(239字)
1094 2
【2026国内使用】Codex安装过程一篇讲透(Win/Mac/Linux全支持)