RabbitMQ对网络分区的处理
rabbitmq没有很好的分区容错性，因此，如果需要在广域网里使用rabbitmq集群，建议使用federation或者shovel进行替代。那么即使rabbitmq集群运行在局域网内也不能完全避免网络分区现象（network partition），例如，当路由器或者交换机出现问题，或者网口down掉时，都可能发生网络分区。 那么，出现网络分区对rabbit……
为什么需要消息队列，及使用消息队列的好处？
一、消息队列的特性 业务无关，一个具有普适性质的消息队列组件不需要考虑上层的业务模型，只做好消息的分发就可以了，上层业务的不同模块反而需要依赖消息队列所定义的规范进行通信。 FIFO，先投递先到达的保证是一个消息队列和一个buffer的本质区别。 容灾，对于普适的消息队列组件来说，节点的动态增删和消息的持久化，都是支持其容灾能力的重要基本特性。当然，这个特性……
Docker：搭建RabbitMQ集群
学习参考文章： RabbitMQ原理介绍（一） RabbitMQ安装使用（二） RabbitMQ添加新用户并支持远程访问（三） RabbitMQ管理命令rabbitmqctl详解（四） RabbitMQ两种集群模式配置管理（五） RabbitMQ应用实例Python版-Hello World RabbitMQ应用实例Python版-工作队列 RabbitMQ……
安装配置MemcacheQ消息队列服务
MemcacheQ介绍 队列（Queue）是一种常用的数据结构。在队列这种数据结构中，最先插入的元素将会最先被取出；反之最后插入的元素将会最后被取出，因此队列又称为“先进先出”（FIFO：First In First Out）的线性表。 加入元素的一端叫“队尾”，取出元素的一端叫“队头”。利用消息队列可以很好地异步处理数据的传送和存储，当遇到频繁且密集地向后……
ZooKeeper的观察者节点（三）
观察者：在不影响写入性能的情况下缩放Zookeeper 虽然客户端直接连接到投票选举的Zookeeper成员执行良好，但这个架构很难扩展到大量的客户端。问题就是因为我么添加了更多的投票成员，写入性能下降。这是由于这样的事实：一个写入操作要求共识协议至少是整体的一半，因此投票的成本随着投票者越多会显著增加。 我们引入了一个新的Zookeeper节点类型叫做Ob……
ZooKeeper工作原理阐述（一）
Zookeeper是什么？ Zookeeper是一个维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供群组服务的集中式服务。这些各种类型的服务以某种形式被分布式应用程序使用。每当应用程序实现这些服务都不可避免的引入大量的修复BUG和竞争条件的工作。因为实现这些服务的难度在于应用最初通常跳过它们,使应用程序在发生变化时不易维护并难以管理。即使做对了,当应用程序已经部署后……
ZooKeeper安装运维详解（二）
一、安装配置zookeeper单节点模式 Zookeeper分布式服务框架，是Apache Hadoop的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。 安装Zookeeper的单机模式非常简单。服务包含在一个单独的压缩文件中，所以安装只需要创建配置文件。一旦你下载了一……
RabbitMQ应用实例Python版-路由
路由(Routing) 在前面的教程中，我们实现了一个简单的日志系统。可以把日志消息广播给多个接收者。本篇教程中我们打算新增一个功能 —— 使得它能够只订阅消息的一个字集。例如，我们只需要把严重的错误日志信息写入日志文件（存储到磁盘），但同时仍然把所有的日志信息输出到控制台中。 绑定（Bindings） 前面的例子，我们已经创建过绑定（bindings），代……
RabbitMQ应用实例Python版-发布/订阅
发布／订阅 我们搭建了一个工作队列，每个任务只分发给一个工作者（worker）。在本篇教程中，我们要做的跟之前完全不一样 —— 分发一个消息给多个消费者（consumers）。这种模式被称为“发布／订阅”。 为了描述这种模式，我们将会构建一个简单的日志系统。它包括两个程序——第一个程序负责发送日志消息，第二个程序负责获取消息并输出内容。 在我们的这个日志系统……
RabbitMQ应用实例Python版-工作队列
工作队列 在第一篇教程中，我们已经写了一个从已知队列中发送和获取消息的程序。在这篇教程中，我们将创建一个工作队列（Work Queue），它会发送一些耗时的任务给多个工作者（Worker）。 工作队列（又称：任务队列——Task Queues）是为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作。当我们把任务（Task）当作消息发送到队列中，一个运行在后台的工作者（w……
RabbitMQ应用实例Python版-消息确认和消息持久化
消息确认 当处理一个比较耗时得任务的时候，你也许想知道消费者（consumers）是否运行到一半就挂掉。当前的代码中，当消息被RabbitMQ发送给消费者（consumers）之后，马上就会在内存中移除。这种情况，你只要把一个工作者（worker）停止，正在处理的消息就会丢失。同时，所有发送到这个工作者的还没有处理的消息都会丢失。 我们不想丢失任何任务消息。……
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