消息队列中推和拉模式

最新推荐文章于 2025-06-26 10:55:41 发布
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#推拉模式 #消息队列

本文深入探讨了消息队列中核心的推拉模式，解析了Push模式与Pull模式的特点与优缺点，帮助读者理解如何在不同场景下选择合适的消息推送方式。

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消息队列比较核心的应用场合有三个：解耦、异步和削峰
在消息队列中一种常用的消息推送类型是推拉模式

下面是推拉模式的对比：
推拉模式对比

具体的比较
1.Push模式

  • 推模式是服务器端根据用户需要，由目的、按时将用户感兴趣的信息主动发送到用户的客户端
  • Push模式的主要优点是
    • （1）对用户要求低，方便用户获取需要的信息
    • （2）及时性好，服务器端即使地向客户端推送更行的动态信息
  • Push模式的缺点
    • 不能确保发送成功。Push模式采用广播方式，只有服务器端和客户端在同一个频道上，推模式才有效，用户才能接收到信息
    • 没有信息状态跟踪。Push模式采用开环控制技术，一个信息推送后的状态，比如客户端是否接收等，无从得知
    • 针对性较差。推送的信息可能并不能满足客户端的个性化需求。

2.Pull模式

  • 拉模式是客户端主动从服务器端获取信息
  • 拉模式的主要优点是
    • 针对性强，能满足客户端的个性化需求
    • 信息传输量较小，网络中传输的知识客户端的请求和服务器端对该请求的响应
    • 服务器端的任务轻。服务器端只是被动接收查询，对客户端的查询请求做出响应
  • 拉模式的缺点
    • 实时较差，针对于服务器端实时更新的信息，客户端难以获取实时信息
    • 对于客户端用户的要求较高，需要对服务器端具有一定的了解。
RocketMQ（11）——消费者拉模式和推模式
Elim的博客
09-05 3556
RocketMQ提供了两种消息的消费模式，拉模式和推模式。我们先来看一下拉模式消费的应用。
rocketmq推拉消息模式设计
09-05
rocketmq推消息模式分享，讲述了基本原理，消息与消息队列，长轮询，offset存储机制，消息异常重推机制的总体概述
消息队列，推拉模式的区别在哪？
05-17 2102
大家好，我是【架构摆渡人】，一只十年的程序猿。这是消息队列的第五篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 在学习消息队列的时候，大家都有一个共同的问题，那就是消息到底是服务端推送给客户端还是客户端主动去服务端拉取然后进行消费。今天这篇文章就来解答大家的这个的疑问。 推模式 首先我们来解决下什么是推模式，顾名思义，推模式就是我推给你。在MQ中也就是Broker收到消息后主动推送给Consumer的操作，叫做推模式。 推模式的实现是客户端会与服务端（Broker
消息队列设计成推消息还是拉消息？推拉模式的优缺点？
最新发布
weixin_43521001的博客
06-26 531
在消息队列的设计中，推（Push）和拉（Pull）是两种基本的消息传递模式，它们在架构设计、性能表现和适用场景上存在显著差异。实际设计中，可参考 Kafka（拉模式为主）、RabbitMQ（推模式为主）等成熟框架的实现，根据业务特性调整参数或二次开发。消息生产者将消息发送到 broker（消息中间件）后，broker 主动将消息推送给订阅的消费者，无需消费者主动请求。若配合 ACK（确认机制），broker 可确保消息至少被推送一次（如 RabbitMQ 的推送确认）。
【RabbitMQ】消息堆积、推拉模式
weixin_73060900的博客
09-26 1223
对消息积压以及推拉模式进行简单概述.
【消息队列】推拉模式是什么
这里是和风coding的博客
07-29 1112
producer：发布消息broker：MQ 所在服务器的总称，可以理解为消息存储的地方consumer：处理消息producer 和 broker 之间的通讯方式就是推模式，由客户端主动发送消息到消息队列中。而 consumer 和 broker 之间的通讯方式则有推和拉两种模式。本质上来说，推拉两种模式的本质区别就是消息推送的主动权掌握在 broker 还是 consumer。如果是 broker 主动推送，实时性好，但是容易忽略消费端的消费能力。
Java面试八股之消息队列中推模式和拉模式分别有哪些使用场景
u012151345的博客
08-19 664
多级队列：在某些复杂的系统架构中，可能会使用多级队列来优化消息处理过程，例如先用推模式快速分发，再用拉模式进行精细化处理。混合模式：一些系统可能会采用推模式来快速传递消息，然后使用拉模式来处理消息，以确保消息被可靠处理。可靠性较高：消费者可以根据需要控制消息的获取频率和数量，降低因处理速度跟不上导致的消息丢失风险。系统资源可控：推模式对消费者端的资源管理要求较高，适用于资源可控的场景。资源受限的环境：消费者端资源有限，需要精细控制消息的处理量和频率。消费者数量固定：消费者数量相对稳定，且容易预测。
复习RabbitMQ消息队列，顺序消费，保证消息不丢，不重复消费，消息失败，推和拉的使用
qq_43206800的博客
03-16 1555
1 MQ有什么用？ 消息队列有很多使用场景，比较常见的有3个：解耦、异步、削峰。 1、解耦：传统各个模块之间都要时刻关注其他模块的是否更改或者是否挂掉等等，使用消息队列，可以避免模块之间直接调将所需共享的数据放在消息队列中，对于新增业务模块，只要对该类消息感兴趣，即可订阅该类消息 2、异步：不需要立即处理消息，，在之后需要的时候再慢慢处理。 3、削峰：访问量骤增时，消息队列的容量可以配置的很大，如果采用磁盘存储消息，则几乎等于“无限”容量，这样一来，高峰期的消息可以被积压起来，在随后的时间内进行平滑的处理完
RabbitMQ消费消息的两种模式：推和拉
lixinlin2nj的博客
02-16 1561
前言 在rabbitmq中有两种消息处理的模式，一种是推模式/订阅模式/投递模式（也叫push模式），消费者调用channel.basicConsume方法订阅队列后，由RabbitMQ主动将消息推送给订阅队列的消费者；另一种是拉模式/检索模式（也叫pull模式），需要消费者调用channel.basicGet方法，主动从指定队列中拉取消息。 推模式：消息中间件主动将消息推送给消费者 拉模式：消费者主动从消息中间件拉取消息 推模式（push） 1：推模式接收消息是最有效的一种消息处理方...
消息队列中推和拉模式区别
龚厂长的博客
06-05 1289
kafka使用拉模式；rocketmq支持拉模式和推模式。 介绍推模式和拉模式的区别
信息推拉模式
wangpan
10-01 455
信息推拉模式   信息推拉技术是将信息推送与拉取两种模式结合，因而能做到取长补短，使二者优势互补。根据推、拉结合顺序及结合方式的差异，又分以下四种不同推拉模式： 先推后拉——先由信源及时推送公共信息，再由用户有针对性地拉取个性化信息； 先拉后推——根据用户拉取的信息，信源进一步主动提供（推送）与之相关的信息； 推中有拉——在信息推送过程中，允许用户随时中断并定格在感兴趣的网页上，以拉取更有针对性的...
message queue的推拉模式学习
QingTC
02-04 95
broker将消息推向Consumer，也就是Consumer是被动的去接收这个消息，broker来将消息主动的去推给Consumer；RocketMQ和kafka都是使用的拉模式。Consumer是主动从broker拉取消息。拉取模式分为普通轮询和长轮询两种方式。
Kafka~消息队列中拉模式和推模式的区别
feizuiku0116的博客
06-15 2519
1. 推模式介绍、优点、缺点 2. 拉模式介绍、优点、缺点
RocketMQ 和 Kafka 关于消息队列的推拉模式是怎么做的？
2401_84419325的博客
06-23 1420
总的而言推拉模式各有优劣，而我个人觉得一般情况下拉模式更适合于消息队列。RocketMQ 和 Kafka 都是功能强大的消息队列系统，各自在不同的应用场景中有着显著的优势和适用性。选择合适的系统取决于具体的业务需求，包括数据处理的速度、可靠性要求以及整体架构设计等方面的考量。
消息队列推拉的区别
weixin_33739646的博客
03-12 1368
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
后端面试必备：消息队列设计：推模式与拉模式的深度解析
qq_58299462的博客
03-29 821
在现代分布式系统中，消息队列作为解耦生产者和消费者的重要组件，其设计模式直接影响了系统的性能、可靠性和扩展性。其中最基本的设计决策之一就是选择推(Push)模式还是拉(Pull)模式。本文将深入探讨这两种模式的工作原理、优缺点以及适用场景。
Kafka ~ 消息队列之推还是拉
热门推荐
qq_38294275的博客
09-03 1万+
文章目录推拉模式推模式好处缺点拉模式好处缺点推还是拉Kafka中的长轮询总结 推拉模式 1> 首先明确一下推拉模式到底是在讨论消息队列的哪一个步骤，一般而言我们在谈论推拉模式的时候指的是 Comsumer 和 Broker 之间的交互。 2> 默认的认为 Producer 与 Broker 之间就是推的方式，即 Producer 将消息推送给 Broker，而不是 Broker 主动去拉取消息。 3> 想象一下，如果需要 Broker 去拉取消息，那么 Producer 就必须在本地通过日
推拉模式
得失不过二分意,去留只随一寸缘.青山作画千秋墨,绿水为琴万古弦.
12-05 1355
推(push)模式是一种基于客户器/服务器机制、由服务器主动将信息送到客户器的技术（联想一下木马的端口反弹技术？）。在push模式应用中，服务器把信息送给客户器之前，并没有明显的客户请求。push事务由服务器发起。push模式可以让信息主动、快速地寻找用户/客户器，信息的主动性和实时性比较好。但精确性较差，可能推送的信息并不一定满足客户的需求。推送模式不能保证能把信息送到客户器，因为推模式采用了广
rabbitmq推模式和拉模式区别及代码
03-31
RabbitMQ是一种消息队列中间件，支持推模式和拉模式两种消息传递方式。 推模式是指消息发送者将消息直接推送到队列中，之后消费者可以从队列中获取这些消息。推模式的优点是实时性好，消息可以立即被消费者获取，适用于对实时性要求较高的场景。推模式的缺点是消息发送者无法控制消息被哪些消费者获取，可能会导致浪费消息。 拉模式是指消费者主动从队列中拉取消息，消费者需要在队列中轮询，判断是否有消息需要被消费。拉模式的优点是可以控制消息被哪些消费者获取，避免消息浪费，适用于对消息精细控制的场景。拉模式的缺点是实时性差，需要消费者轮询队列，可能会出现消息延迟。 下面是RabbitMQ使用推模式和拉模式的示例代码： 推模式示例代码： ``` import pika # 建立连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明队列 channel.queue_declare(queue='hello') # 发送消息 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") # 关闭连接 connection.close() ``` 拉模式示例代码： ``` import pika # 建立连接 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明队列 channel.queue_declare(queue='hello') # 定义回调函数 def callback(ch, method, properties, body): print(" [x] Received %r" % body) # 从队列中获取消息 channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') channel.start_consuming() ``` 在拉模式中，消费者需要定义一个回调函数callback，用于接收从队列中获取到的消息。之后调用basic_consume方法，指定需要从哪个队列中获取消息，并指定回调函数。最后调用start_consuming方法，开始从队列中获取消息，并调用回调函数进行处理。
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