zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Rabbitmq 基本属性

    MQ全称为Message Queue, 是一种分布式应用程序的的通信方法,它是消费-生产者模型的一个典型的代表,producer往消息队列中不断写入消息,而另一端consumer则可以读取或者订阅队列中的消息。RabbitMQ是MQ产品的典型代表,是一款基于AMQP协议可复用的企业消息系统。业务上,可以实现服务提供者和消费者之间的数据解耦,提供高可用性的消息传输机制,在实际生产中应用相当广泛。本文意在介绍Rabbitmq的基本原理,包括rabbitmq基本框架,概念,通信过程等。

    系统架构

    Rabbitmq系统最核心的组件是Exchange和Queue,下图是系统简单的示意图。Exchange和Queue是在rabbitmq server(又叫做broker)端,producer和consumer在应用端。

    producer&Consumer

    producer指的是消息生产者,consumer消息的消费者。

    Queue

    消息队列,提供了FIFO的处理机制,具有缓存消息的能力。rabbitmq中,队列消息可以设置为持久化,临时或者自动删除。

    1. 设置为持久化的队列,queue中的消息会在server本地硬盘存储一份,防止系统crash,数据丢失
    2. 设置为临时队列,queue中的数据在系统重启之后就会丢失
    3. 设置为自动删除的队列,当不存在用户连接到server,队列中的数据会被自动删除

    Exchange

    Exchange类似于数据通信网络中的交换机,提供消息路由策略。rabbitmq中,producer不是通过信道直接将消息发送给queue,而是先发送给Exchange。一个Exchange可以和多个Queue进行绑定,producer在传递消息的时候,会传递一个ROUTING_KEY,Exchange会根据这个ROUTING_KEY按照特定的路由算法,将消息路由给指定的queue。和Queue一样,Exchange也可设置为持久化,临时或者自动删除。

    Exchange有4种类型:direct(默认),fanout, topic, 和headers,不同类型的Exchange转发消息的策略有所区别:

    1. Direct
      直接交换器,工作方式类似于单播,Exchange会将消息发送完全匹配ROUTING_KEY的Queue

    2. fanout
      广播是式交换器,不管消息的ROUTING_KEY设置为什么,Exchange都会将消息转发给所有绑定的Queue。

    3. topic
      主题交换器,工作方式类似于组播,Exchange会将消息转发和ROUTING_KEY匹配模式相同的所有队列,比如,ROUTING_KEY为user.stock的Message会转发给绑定匹配模式为 * .stock,user.stock, * . * 和#.user.stock.#的队列。( * 表是匹配一个任意词组,#表示匹配0个或多个词组)

    4. headers
      消息体的header匹配(ignore)

    Binding

    所谓绑定就是将一个特定的 Exchange 和一个特定的 Queue 绑定起来。Exchange 和Queue的绑定可以是多对多的关系。

    virtual host

    在rabbitmq server上可以创建多个虚拟的message broker,又叫做virtual hosts (vhosts)。每一个vhost本质上是一个mini-rabbitmq server,分别管理各自的exchange,和bindings。vhost相当于物理的server,可以为不同app提供边界隔离,使得应用安全的运行在不同的vhost实例上,相互之间不会干扰。producer和consumer连接rabbit server需要指定一个vhost。

  • 相关阅读:
    图像风格迁移也有框架了:使用Python编写,与PyTorch完美兼容,外行也能用
    YOLOv5的项目实践 | 手势识别项目落地全过程(附源码)
    TensorFlow 参考学习资料
    eeglab中文教程系列(6)-数据叠加平均{1}(Data averaging)
    eeglab中文教程系列(5)-提取数据epoch
    eeglab中文教程系列(4)-预处理工具
    eeglab中文教程系列(3)-绘制通道光谱图
    eeglab中文教程系列(2)-绘制脑电头皮图
    eeglab中文教程系列(1)-加载、显示数据
    eeglab在MATLAB中安装教程
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jtlgb/p/8024213.html
Copyright © 2011-2022 走看看