云消息队列

剖析nsq消息队列-目录 实际应用中，一部分服务集群可能会同时订阅同一个topic,并且处于同一个channel下。当nsqd有消息需要发送给订阅客户端去处理时，发给哪个客户端是需要考虑的，也就是我要说的消息的负载。

在高并发业务场景下，消息队列在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、Pulsar 等。 消息队列这么多，到底该选择哪款消息队列呢？ 选择消息队列的基本标准 虽然这些消息队列在功能和特性方面各有优劣，但我们在选择的时候要有一个基本标准。

分布式消息队列nsq，简单易用，去中心化的设计使nsq更健壮，nsq充分利用了go语言的goroutine和channel来实现的消息处理，代码量也不大，读不了多久就没了。后期的文章我会把nsq的源码分析给大家看。

在分布式系统架构中，尤其是金融级业务应用的解决方案设计中，消息队列提供 “事务型消息” 特性是必不可少的，“数据一致性” 是金融级分布式架构的基本要求。

今天的首篇文章，讲述了：网易云音乐从13年4月上线以来，业务和用户突飞猛进。后台技术也从传统的 Tomcat 集群到分布式微服务快速演进和迭代，在业务的不断催生下，诞生了云音乐的 RPC，API 网关和链路跟踪等多种服务，消息队列也从 RabbitMQ 集群迁移到 Kafka集群。

如何保证消息的顺序性？

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。

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

初次使用AMQP的过程中，总是容易被AMQP支持的消息模型绕晕，这里结合官方的教程，对AMQP的消息模型做一个简要总结，供参考。目前官方给出了六种消息发送/接收模型，这里主要介绍前五种消息模型。

kafka是Linkedin开源的分布式发布-订阅消息系统（消息队列） kafka特点 1 高吞吐率、低延迟，每秒处理几十万消息，延迟最低几毫秒 2 可扩展性，支持动态扩展节点数据 3 持久性与可靠性，数据被持久化磁盘，支持数据多副本防止数据丢失 4 高容错，允许节点失败 5 高并发，支持上千个客...

消费者 apache kafka工具类，消费者Consumer类 public class Consumer { private ConsumerHandler handler; private ConsumerConfig config; private KafkaConsu...

常用的消息队列有Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、metaq等 kafka有什么？ producer 消息的生成者，即发布消息consumer 消息的消费者，即订阅消息broker Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，服务即brokerzookeeper 协调转发 1、下载kafka cd /usr/nacp/ wget http://mirror.

近日，阿里云消息队列MQ发布了多项产品新特性，上线消息队列AMQP全新子产品，全面兼容RabbitMQ 开源产品以及 AMQP 标准协议，用户得以在享用开源技术红利的同时，免去部署和运维方面的投入。同时，消息队列RocketMQ采用全新的HTTP Restful标准，并推出 7 种多语言客户端，包括Java / C++ / .

消息队列MQ推出新用户体验尝鲜包： 赠送增2000万次 API 请求次数 150次Topic规格，有效时长达6个月 限时特惠6.8折（降价前270元） -> 特惠入口

Linux进程通信，软中断+消息队列，实现了简单的聊天功能。

什么是ActiveMQ？ ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,尽管JMS规范出台已经是很久的事情了,但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。

原文:【c#】队列（Queue）和MSMQ（消息队列）的基础使用       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。

　　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语言操作数据库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。

springboot 整合消息队列RabbitMQ

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。

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。

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。

消息队列设计精要总结之高级特性篇 队列高级特性设计 上面都是些消息队列基本功能的实现，下面来看一些关于消息队列特性相关的内容，不管可靠投递/消息丢失与重复以及事务乃至于性能，不是每个消息队列都会照顾到，所以要依照业务的需求，来仔细衡量各种特性实现的成本，利弊，最终做出最为合理的设计。

消息队列设计精要总结之基础篇 消息队列概述 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。

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。

引言 复习要点 本文大概围绕如下几点进行阐述: 为什么使用消息队列？ 使用消息队列有什么缺点? 消息队列如何选型? 如何保证消息队列是高可用的？ 如何保证消息不被重复消费? 如何保证消费的可靠性传输? 如何保证消息的顺序性？ 我们围绕以上七点进行阐述。

前言         本人觉得码农的技术提升应该是从how to do到why do，而项目或产品都是从why do到how to do，按题来，所以呢下面先从大的方面介绍一下消息队列。         消息队列是分布式高并发面目中必不可少的一部分，随着互联网、云计算、大数据的使用，消息队列的应...

目前业务上需要选用合适的消息队列来做数据传输，因此特意调研了一下当下较主流的消息队列的各特点： 消息中间件三要素：生产者、消息、消费者。   衡量标准：生产者、消息、消费者三者的交互。 1.消息路由：消息如何经过消息中间件到达消费者。

目前业务上需要选用合适的消息队列来做数据传输，因此特意调研了一下当下较主流的消息队列的各特点： 消息中间件三要素：生产者、消息、消费者。   衡量标准：生产者、消息、消费者三者的交互。 1.消息路由：消息如何经过消息中间件到达消费者。

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。

通过上一篇文章 **《消息队列深入解析》**，我们已经消息队列是什么、使用消息队列的好处以及常见消息队列的简单介绍。 这一篇文章，主要带大家详细了解一下消息队列ActiveMQ的使用。 学习消息队列ActiveMQ的使用之前，我们先来搞清**JMS**。

前言 提高系统性能首先考虑的是数据库的优化，之前一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》中有提到过开发中，针对数据库需要注意的事项。但是数据库因为历史原因，横向扩展是一件非常复杂的工程，所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。

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

Kafka是什么，JMS是什么，常见的类JMS消息服务器，为什么需要消息队列（来自学习笔记） 1、Kafka是什么  Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

最近在看消息队列框架 ，alibaba的RocketMQ单机支持1万以上的持久化队列，支持诸多特性， 目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景 比kafka还是有过之无不及，其实kafka文档很丰富 但RocketMQ网上的...

最近在看消息队列框架 ，alibaba的RocketMQ单机支持1万以上的持久化队列，支持诸多特性， 目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景 比kafka还是有过之无不及，其实kafka文档很丰富 但RocketMQ网上的...

上一篇聊了聊批处理的缺点，对于无界数据来说，流处理会是更好的选择，“流”指的是随着时间的推移逐步增加的数据。消息队列可以将这些流组织起来，快速的在应用程序中给予反馈。