云消息队列

Redis Stream Redis最新的大版本5.0已经RC1了，其中最重要的Feature莫过于Redis Stream了，关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章（Redis Stream简介）。

在阿里云生态日，阿里巴巴中间件产品专家不铭分享了《Aliware-MQ消息队列》。他从功能特性、技术架构、最佳实践、案例分析四个方面进行了分享。在分享中，他主要介绍了Aliware-MQ的线性扩展技术、存储模型、负载均衡、数据流、刷盘策略、高可靠/高可用方案进行了介绍，并通过案例进行了具体实践分享。

前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 公司用到的很多技术，自己之前都没学过(尬)，于是只能慢慢补了。

前言 最近在做一款秒杀的案例，涉及到了同步锁、数据库锁、分布式锁、进程内队列以及分布式消息队列，这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录。 Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。

一般来说，消息队列都会保证queue当中的消息的顺序。然而如果有多个consumer同时消费同一个queue，那么这时就不能保证的消息的顺序性。 有时候，消息的顺序是非常重要的，为了能顺序的消费消息，我们只能启动一个consumer来消费这个queue。

在开发中应用过ActiveMQ，kafka等mq，不过对消息队列背后的实现原理关注不多，其实了解消息队列背后的实现特别重要，比如对一致性等实现的关注，可以帮助我们在开发中避免踩坑，规避问题的出现。这篇文章简单探讨下当设计和实现一个消息队列时，我们需要关心哪些地方。

简介 近年来随着 Web 前端的快速发展，浏览器新特性层出不穷，越来越多的应用可以在浏览器端或通过浏览器渲染引擎实现，Web 应用的即时通信方式 WebSocket 得到了广泛的应用。 WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。

前言 消息队列，通常有两种场景，一种是发布者订阅模式，一种是生产者消费者模式。发布者订阅模式，即发布者生产消息放入队列，多个监听的消费者都会收到同一份消息，也就是每个消费者收到的消息是一样的。生产者消费者模式，生产者生产消息放入队列，多个消费者同时监听队列，谁先抢到消息就会从队列中取走消息，最终每个消息只会有一个消费者拥有。

消息队列Kafka是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。本文就将带你走进消息队列Kafka。

下面来说说如何用不用消息队列来进行进程间的通信，消息队列与命名管道有很多相似之处。有关命名管道的更多内容可以参阅我的另一篇文章：Linux进程间通信——使用命名管道   一、什么是消息队列 消息队列提供了一种从一个进程向另一个进程发送一个数据块的方法。

在全面兼容Apache Kafka生态的基础上，消息队列Kafka彻底解决Apache Kafka稳定性不足的长期痛点，并且支持消息无缝迁移到云上。

RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用 ，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。

springboot使用rabbitmq消息队列

针对消息队列的数据积压问题，我们主要做了三个方面的优化处理，取消同步锁、ActiveMQ参数优化、本地双队列优化，通过这三个方面的优化基本解决了队列数据积压的问题。

38道Java面试题解析（MyBatis+消息队列+Redis）

在消息队列中，当消费者去消费消息的时候，无论是通过 pull 的方式还是 push 的方式，都可能会出现大批量的消息突刺。如果此时要处理所有消息，很可能会导致系统负载过高，影响稳定性。但其实可能后面几秒之内都没有消息投递，若直接把多余的消息丢掉则没有充分利用系统处理消息的能力。

springboot 整合消息队列RabbitMQ

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-ipc/part3/ 继续坚持，或许不能深刻理解，但至少要保证有印象。 ~~~~~~~~~~~~~~ 消息队列（也叫做报文队列）能够克服早期unix通信机制的一些缺点。

7月25日，阿里云宣布正式推出消息队列Kafka，全面融合开源生态。在兼容Apache生态的基础上，阿里云消息队列Kafka彻底解决了开源产品稳定性不足的痛点，可用性达99.9%，数据可靠性99.999999%，并且支持消息无缝迁移到云上。

前言：前面讨论了信号、管道的进程间通信方式，接下来将讨论消息队列。 　　一、系统V IPC 　　三种系统V IPC：消息队列、信号量以及共享内存（共享存储器）之间有很多相似之处。 　　每个内核中的 I P C结构（消息队列、信号量或共享存储段）都用一个非负整数的标识符( i d e n t i f i e r )加以引用。

消息中间件 消息中间件即Message-oriented middleware(MOM)，消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。 通过提供消息传递和消息排队模型，消息中间件可以在分布式环境下扩展进程间的通信。

RPC RPC（Remote Procedure Call）远程过程调用，主要解决远程通信间的问题，不需要了解底层网络的通信机制。 RPC框架 知名度较高的有Thrift(FB的)、dubbo(阿里的)。

消息队列作为系统解耦，流量控制的利器，成为分布式系统核心组件之一。 如果你对消息队列背后的实现原理关注不多，其实了解消息队列背后的实现非常重要。 不仅知其然还要知其所以然，这才是一个优秀的工程师需要具备的特征。

一、课程介绍 如果您从工作中之听过但未有接触过消息对队列(MQ)，如果你接触过一点关于MQ的知识，如果没有这么的多如果的话......，那么阿笨将通过本次《C#消息队列零基础从入门到实战演练》分享课让您对消息队列有一个实质性的了解和认识，达到实际的灵活贯通和运用。

本篇笔记旨在使用Redis的List(列表)命令实现消息队列，生产者使用lPush命令发布消息，消费者使用rpoplpush命令获取消息，同时将消息放入监听队列，如果处理超时，监听者将把消息弹回消息队列

目前阿里云官方对于微消息队列 MQTT提供了很多语言的参考示例，但是在实际的使用中发现很多用户在使用Android Sample的时候总是会遇到问题，无法正常调试使用。本文主要介绍Android Sample的使用。

高可用是必问的，因为MQ的缺点很多，导致系统可用性降低。 所以只要你用了MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着MQ的那些缺点怎么解决. 要是你傻乎乎的就干用了一个MQ，各种问题从来没考虑过，那你就杯具了，面试官对你的印象就是，只会简单实用一些技术，没任何思考，马上对你的印象就不太好了。

　　前言：最近在学进程间通信，所以做了一个小项目练习一下。主要用消息队列和socket(UDP)实现这个系统，并数据库存储数据，对C语言操作不熟悉的可以参照我的这篇博客：https://www.cnblogs.com/liudw-0215/p/9593414.html，所有代码提交我的Github上，地址：https://github.com/ldw0215/Chat-System.git，可以自行下载，然后make一下就可以了。

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。 消息被处理的过程相当于流程A被处理。我们这里以一个实际的模型来讨论下，比如用户下单成功时给用户发短信，如果没有这个消息队列，我们会选择同步调用发短信的接口， 并等待短息发送成功，这时候假设短信接口实现出现问题了，或者短信调用端超时了，又或者短信发送达到上限了，我们是选择重试几次还是放弃，还是选择把这个放到数据库 过一段时间再看看呢，不管怎样，实现都很复杂。

Redis的消息队列使用简单，没有什么配置，比ActiveMQ要轻量级太多，当然功能也比较简单，如果只需要简单的订阅以及发布，可以考虑使用它。 订阅操作 命令为:subscribe [channel] [channel] ..，如【代码1】所示，即成功订阅频道[redis.blog]。 发布操作 命令为publish [channel] [message]，如【代码2

aurora 是一个基于 Web 的 Beanstalk 消息队列服务器管理工具，单文件无需依赖其他组件，支持管理本地和远程多个队列服务器