消息队列

【SpringBoot整合系列】Kafka的各种模式及Spring Boot整合的使用基础案例Apache Kafka 是一个开源的流处理平台，广泛用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。Kafka 采用发布-订阅模型，并支持多种消息通信模式，如点对点、发布-订阅、流处理等。本文将介绍 Kafka 的各种模式，以及如何使用 Spring Boot 整合每种模式。

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Kafka消息服务之Java工具类注：此内容是本人在另一个技术平台发布的历史文章，转载发布到CSDN；Apache Kafka是一个开源分布式事件流平台，也是当前系统开发中流行的高性能消息队列服务，数千家公司使用它来实现高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。 Kafka 可以很好地替代更传统的消息代理。消息代理的使用原因多种多样（将处理与数据生产者分离开来、缓冲未处理的消息等）。与大多数消息系统相比，Kafka 具有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错能力，这使其成为大规模消息处理应用程序的良好解决方案。

docker 安装 Rabbitmq 详解在平常的开发工作中，我们经常会使用到 rabbitmq，rabbitmq 主要可以进行应用解耦、异步通信、流量削峰、负载均衡、消息持久化、死信队列等。比如商城系统，下单后，通过消息队列通知库存系统、积分系统、物流系统等。发送短信时通过消息队列异步通知，导入处理大文件时通过消息队列异步处理等。那么 docker 下如何安装 rabbitmq 呢？今天简单来总结下主要步骤。

大数据技术Kafka详解 ⑥ | Kafka大厂面试题kafka消费消息的offset是定义在zookeeper中的，如果想重复消费kafka的消息，可以在redis中自己记录offset的checkpoint点(n个)，当想重复消费消息时，通过读取redis中的checkpoint点进行zookeeper的offset重设，这样就可以达到重复消费消息的目的了。

仿 RabbitMQ 消息队列5（实战项目）硬盘上存储数据, 只是为了实现 “持久化” 这样的效果. 但是实际的消息存储/转发, 还是主要靠内存的结构. 对于 MQ 来说, 内存部分是更关键的, 内存速度更快, 可以达成更⾼的并发.

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消息队列基础知识和主流消息队列对比消息队列（Message Queue，MQ）本质上是一个数据存储队列，用于临时保存和传输消息。消息中间件是一种基于高效、可靠的消息传递机制，实现跨平台数据通信的工具。它在分布式系统中发挥重要作用，主要用于异步处理、解耦应用、削峰限流、消息通讯，从而提升系统的性能、可用性、扩展性，并确保数据的最终一致性。

华为云kubernetes基于keda自动伸缩deployment副本（监听redis队列长度）KEDA（Kubernetes-based Event-Driven Autoscaler，网址是https://keda.sh）是在 Kubernetes 中事件驱动的弹性伸缩器，功能非常强大。不仅支持根据基础的CPU和内存指标进行伸缩，还支持根据各种消息队列中的长度、数据库中的数据统计、QPS、Cron 定时计划以及您可以想象的任何其他指标进行伸缩。KEDA支持的所有scaler，可从如下网址里查询：

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RocketMQ及和Kafka的区别假设A服务过来一个请求，但是不想让B服务马上处理，需要等待一段时间才做处理，比如定时外卖的场景。那如何处理上述问题，那就可以在服务之间加一个中间层。

ASP.NET Core SignalR的分布式部署假设聊天室程序被部署在两台服务器上，客户端1、2连接到了服务器A上的ChatRoomHub，客户端3、4连接到服务器B上的ChatRoomHub，那么客户端1发送群聊消息时，只有客户端1、2能够收到，客户端3、4收不到；在客户端3发送群聊消息，只有客户端3、4能够收到，客户端1、2收不到。因为这两台服务器之间的ChatRoomHub没有通信。可以让多台服务器上的集线器连接到一个消息队列中，通过这个消息队列完成跨服务器的消息投递。

智能家居监控系统数据收集积压优化假设我们正在开发一个智能家居监控系统。该系统从数百万个智能设备（如温度传感器、安全摄像头、烟雾探测器等）收集数据，并通过 RocketMQ 将这些数据传输到后端进行处理和分析。

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消息队列MQ面试题解，基础面试题主要是：解耦、异步、削峰。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压

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【Prometheus】RabbitMQ安装部署，如何通过prometheus监控RabbitMQ✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，Prometheus监控，linux，shell脚本等实操经验，网站搭建，数据库等分享。

接口 V2 完善：分布式环境下的 WebSocket 实现与 Token 校验🎯 本文档详细介绍了如何使用WebSocket协议优化客户端与服务端之间的通信，特别是在处理异步订单创建通知的场景中。通过引入WebSocket代替传统的HTTP请求-响应模式，实现了服务器主动向客户端推送数据的功能，极大地提高了实时性和效率。文中首先概述了WebSocket的优势，随后深入探讨了其在分布式系统中的具体实现，包括依赖管理、网关配置、WebSocket服务类的设计以及消息队列的使用等关键环节。特别地，针对分布式架构下WebSocket连接状态同步问题，提出了一种基于消息队列广播机制的解决方

基于 Colyseus 的实时消息处理与广播机制Colyseus 是一个用于构建实时多人游戏和协作应用的开源框架，基于 Node.js 运行，并使用 WebSocket 进行高效的消息传输。它提供了一套结构化的 API 来管理房间（Rooms）、客户端（Clients）和游戏状态（State），从而支持高效的实时消息处理与广播机制。

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消息队列实战指南：三大MQ 与 Kafka 适用场景全解析前言：在当今数字化时代，分布式系统和大数据处理变得愈发普遍，消息队列作为其中的关键组件，承担着系统解耦、异步通信、流量削峰等重要职责。ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka 作为市场上极具代表性的消息队列产品，各自拥有独特的功能特性与适用场景。本博客旨在深入剖析这四种消息队列的适用场景，通过详细阐述与丰富实例，为技术人员在架构选型时提供清晰且实用的参考。无论你是初涉分布式开发领域的新手，还是经验丰富的架构师，都能从中获取到有价值的信息，帮助你在面对复杂的业务需求时，做出最适

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业务幂等性技术架构体系之消息幂等深入剖析在系统中当使用消息队列时，无论做哪种技术选型，有很多问题是无论如何也不能忽视的，如：消息必达、消息幂等等。本文以典型的RabbitMQ为例，讲解如何保证消息幂等的可实施解决方案，其他MQ选型均可参考。

如何编写和运行 Lua 脚本优化复杂的 Redis 操作Redis 是一款高性能的内存数据库，支持丰富的数据结构和多种操作。然而，在某些场景中，通过单一命令无法完成复杂操作，或者多次网络请求带来性能损耗时，Lua 脚本就成为一个强大的解决方案。本文将详细讲解如何编写和运行 Lua 脚本来优化复杂的 Redis 操作。

全方位解读消息队列：原理、优势、实例与实践要点在数字化转型浪潮下，分布式系统架构愈发复杂，消息队列成为其中关键一环。不妨把消息队列想象成一个超级“信息驿站”，在古代，各地的信件、物资运输依赖驿站周转，消息队列与之类似。系统里的不同程序模块，也就是生产者，把各类数据、指令“打包”成消息，投递到这个驿站。驿站有着一套成熟的存放、排序规则，而其他模块，即消费者，按照需求依次来驿站取走对应的消息去处理，这就巧妙实现了模块间异步通信，打破了同步通信时必须紧密对接的局限，让系统架构更具灵活性。