iOS RabbitMQ集成及使用

RabbitMQ 从入门到精通 消息中间件基于队列模型实现异步/同步传输数据作用:可以实现支撑高并发、异步解耦、流量削峰、降低耦合度。 阅读详情
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基本概念

RabbitMQ是流行的开源消息队列系统,用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP(高级消息队列协议)的标准实现。如果不熟悉AMQP,直接看RabbitMQ的文档会比较困难。不过它也只有几个关键概念,这里简单介绍。
RabbitMQ的结构图如下:
几个概念说明:
Broker:简单来说就是消息队列服务器实体。
Exchange:消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列。
Queue:消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列。
Binding:绑定,它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
Routing Key:路由关键字,exchange根据这个关键字进行消息投递。
vhost:虚拟主机,一个broker里可以开设多个vhost,用作不同用户的权限分离。
producer:消息生产者,就是投递消息的程序。
consumer:消息消费者,就是接受消息的程序。
channel:消息通道,在客户端的每个连接里,可建立多个channel,每个channel代表一个会话任务。
消息队列的使用过程大概如下:
(1)客户端连接到消息队列服务器,打开一个channel。
  (2)客户端声明一个exchange,并设置相关属性。
  (3)客户端声明一个queue,并设置相关属性。
  (4)客户端使用routing key,在exchange和queue之间建立好绑定关系。
  (5)客户端投递消息到exchange。
exchange接收到消息后,就根据消息的key和已经设置的binding,进行消息路由,将消息投递到一个或多个队列里。
exchange也有几个类型,完全根据key进行投递的叫做Direct交换机,例如,绑定时设置了routing key为”abc”,那么客户端提交的消息,只有设置了key为”abc”的才会投递到队列。对key进行模式匹配后进行投递的叫做Topic交换机,符号”#”匹配一个或多个词,符号”*”匹配正好一个词。例如”abc.#”匹配”abc.def.ghi”,”abc.*”只匹配”abc.def”。还有一种不需要key的,叫做Fanout交换机,它采取广播模式,一个消息进来时,投递到与该交换机绑定的所有队列。
RabbitMQ支持消息的持久化,也就是数据写在磁盘上,为了数据安全考虑,我想大多数用户都会选择持久化。消息队列持久化包括3个部分:
  (1)exchange持久化,在声明时指定durable => 1
  (2)queue持久化,在声明时指定durable => 1
  (3)消息持久化,在投递时指定delivery_mode => 2(1是非持久化)
如果exchange和queue都是持久化的,那么它们之间的binding也是持久化的。如果exchange和queue两者之间有一个持久化,一个非持久化,就不允许建立绑定。
以上是来自百度百科的关于RabbitMQ的基本概念,只有先了解基本概念才能更好的使用它。
集成
对于iOS来说网上很少有关于mq的使用与集成,所以今天我就写这一篇日志来说一下简单mq集成。

使用CocoaPods插入库文件
pod 'RMQClient', '~> 0.9.0'  (注:如果插入失败,则使用 pod 'RMQClient',)
运行
pod install
直接上代码:
导入头文件 oc版本
#import <RMQClient/RMQClient.h>
发送消息:(简单的发送消息,具体还要配合后台使用共同的方式和队列)

- (void)send { RMQConnection *conn = [[RMQConnection alloc] initWithDelegate:[RMQConnectionDelegateLogger new]]; // 初始化连接 [conn start]; // 开始连接 RMQConnection *conn = [[RMQConnection alloc] initWithUri:@"amqp://myrabbitserver.com:1234" delegate:[RMQConnectionDelegateLogger new]]; id<RMQChannel> ch = [conn createChannel]; RMQQueue *q = [ch queue:@"hello"]; // 队列 [ch.defaultExchange publish:[@"Hello World!" dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding] routingKey:q.name]; // 发送 [conn close]; }

 接收消息:
      

- (void)receive { NSLog(@"Attempting to connect to local RabbitMQ broker"); RMQConnection *conn = [[RMQConnection alloc] initWithDelegate:[RMQConnectionDelegateLogger new]]; [conn start]; id<RMQChannel> ch = [conn createChannel]; RMQQueue *q = [ch queue:@"hello"]; NSLog(@"Waiting for messages."); [q subscribe:^(RMQMessage * _Nonnull message) { NSLog(@"Received %@", [[NSString alloc] initWithData:message.body encoding:NSUTF8StringEncoding]); }];

当然还有其他方式发送和接收要求和后台对应 具体可以参照 这
有详细说明我在这就不过多说了。

RabbitMQ-IOS-lib-New:RabbitMQ iOS库的RabbitMQ iOS库 RabbitMQ-IOS-lib-新 RabbitMQ iOS库的RabbitMQ iOS库 请参阅此处以获取更多信息: : 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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