[000-01-022].第09节:RabbitMQ中的消息分发策略

2024-08-22 18:52

本文主要是介绍[000-01-022].第09节:RabbitMQ中的消息分发策略,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

我的后端学习大纲

RabbitMQ学习大纲


1.不公平分发:

1.1.什么是不公平分发:

  • 1.在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮训分发,但在某种场景下这种策略并不是很好,比方说有两个消费者在处理任务,其中有个消费者 1 处理任务的速度非常快,而另外一个消费者2处理速度却很慢,这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态,而处理慢的那个消费者一直在干活,此时轮训分配方式在这种情况下就不好,但RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。为避免这种情况,可以在消费者方设置参数 channel.basicQos(1)
    在这里插入图片描述

1.2.编码实现不公平分发:

  • 1.在消费者方添加如下两行代码,实现消息的不公平分发:
    在这里插入图片描述
  • 2.管理页面这里代表的是不公平分发:
    在这里插入图片描述
  • 3.测试:
    在这里插入图片描述

1.3.此种模式下可能存在的问题:

  • 如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你,你先别分配给我,我目前只能处理一个任务,然后 rabbitmq 就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者
  • 当然如果所有的消费者都没有完成手上任务,队列还在不停的添加新任务,队列有可能就会遇到队列被撑满的情况,这个时候就只能添加新的 worker 或者改变其他存储任务的策略
    在这里插入图片描述

2.预取值

在这里插入图片描述

2.1.什么是预期值:

  • 1.本身消息的发送就是异步发送的,所以在任何时候,channel 上肯定不止只有一个消息
  • 2.另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小,以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置“预取计数”值来完成的

2.2.管理页面上查看预取值:

  • 1.这里是管理页面上代表预取值的地方,默认是1:在这里插入图片描述
  • 2.该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量,RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息,除非至少有一个未处理的消息被确认,例如,假设在通道上有未确认的消息 5、6、7,8,并且通道的预取计数设置为 4,此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息,除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK,RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响

2.3.预取值说明:

  • 1.通常,增加预取将提高向消费者传递消息的速度虽然自动应答传输消息速率是最佳的,但是,在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加,从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器),所以应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式,消费者消费了大量的消息如果没有确认的话,会导致消费者连接节点的内存消耗变大,所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程,不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量,并且不会给消费者带来太大的风险
  • 2.预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低,特别是消费者连接延迟很严重的情况下,特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说,稍微高一点的值将是最佳的。
    在这里插入图片描述

2.4.编码实现预取值:

在这里插入图片描述

这篇关于[000-01-022].第09节:RabbitMQ中的消息分发策略的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1097111

相关文章

如何通过Python实现一个消息队列

《如何通过Python实现一个消息队列》这篇文章主要为大家详细介绍了如何通过Python实现一个简单的消息队列,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录如何通过 python 实现消息队列如何把 http 请求放在队列中执行1. 使用 queue.Queue 和 reque

Deepseek使用指南与提问优化策略方式

《Deepseek使用指南与提问优化策略方式》本文介绍了DeepSeek语义搜索引擎的核心功能、集成方法及优化提问策略,通过自然语言处理和机器学习提供精准搜索结果,适用于智能客服、知识库检索等领域... 目录序言1. DeepSeek 概述2. DeepSeek 的集成与使用2.1 DeepSeek API

Redis的数据过期策略和数据淘汰策略

《Redis的数据过期策略和数据淘汰策略》本文主要介绍了Redis的数据过期策略和数据淘汰策略,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录一、数据过期策略1、惰性删除2、定期删除二、数据淘汰策略1、数据淘汰策略概念2、8种数据淘汰策略

SpringBoot中的404错误:原因、影响及解决策略

《SpringBoot中的404错误:原因、影响及解决策略》本文详细介绍了SpringBoot中404错误的出现原因、影响以及处理策略,404错误常见于URL路径错误、控制器配置问题、静态资源配置错误... 目录Spring Boot中的404错误:原因、影响及处理策略404错误的出现原因1. URL路径错

解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)

《解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)》该文章介绍了使用Redis的阻塞队列和Stream流的消息队列来优化秒杀系统的方案,通过将秒杀流程拆分为两条流水线,使用Redi... 目录Redis秒杀优化方案(阻塞队列+Stream流的消息队列)什么是消息队列?消费者组的工作方式每

使用C/C++调用libcurl调试消息的方式

《使用C/C++调用libcurl调试消息的方式》在使用C/C++调用libcurl进行HTTP请求时,有时我们需要查看请求的/应答消息的内容(包括请求头和请求体)以方便调试,libcurl提供了多种... 目录1. libcurl 调试工具简介2. 输出请求消息使用 CURLOPT_VERBOSE使用 C

微服务架构之使用RabbitMQ进行异步处理方式

《微服务架构之使用RabbitMQ进行异步处理方式》本文介绍了RabbitMQ的基本概念、异步调用处理逻辑、RabbitMQ的基本使用方法以及在SpringBoot项目中使用RabbitMQ解决高并发... 目录一.什么是RabbitMQ?二.异步调用处理逻辑:三.RabbitMQ的基本使用1.安装2.架构

Redis多种内存淘汰策略及配置技巧分享

《Redis多种内存淘汰策略及配置技巧分享》本文介绍了Redis内存满时的淘汰机制,包括内存淘汰机制的概念,Redis提供的8种淘汰策略(如noeviction、volatile-lru等)及其适用场... 目录前言一、什么是 Redis 的内存淘汰机制?二、Redis 内存淘汰策略1. pythonnoe

Java中Springboot集成Kafka实现消息发送和接收功能

《Java中Springboot集成Kafka实现消息发送和接收功能》Kafka是一个高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统,主要用于处理大规模数据流,它由生产者、消费者、主题、分区和代理等组件构成,Ka... 目录一、Kafka 简介二、Kafka 功能三、POM依赖四、配置文件五、生产者六、消费者一、Kaf

Python 中 requests 与 aiohttp 在实际项目中的选择策略详解

《Python中requests与aiohttp在实际项目中的选择策略详解》本文主要介绍了Python爬虫开发中常用的两个库requests和aiohttp的使用方法及其区别,通过实际项目案... 目录一、requests 库二、aiohttp 库三、requests 和 aiohttp 的比较四、requ