消息队列RabbitMQ应答模式(自动、手动)

.NET CORE消息队列RabbitMQ RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用于在分布式系统中传递消息。它支持多种消息协议,提供可靠的消息传递、灵活的路由、集群和高可用性功能。 阅读详情

消息队列RabbitMQ应答模式(自动、手动)

为了确保消息不会丢失,RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答,告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕了。RabbitMQ就可以删除它了。
如果一个消费者挂掉却没有发送应答,RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全,然后交给另一个消费者去重新处理。这样,你就可以确认即使消费者偶尔挂掉也不会丢失任何消息了。
没有任何消息超时限制;只有当消费者挂掉时,RabbitMQ才会重新投递。即使处理一条消息会花费很长的时间。
消息应答是默认打开的。我们通过显示的设置autoAsk=true关闭这种机制。现即自动应答开,一旦我们完成任务,消费者会自动发送应答。通知RabbitMQ消息已被处理,可以从内存删除。如果消费者因宕机或链接失败等原因没有发送ACK(不同于ActiveMQ,在RabbitMQ里,消息没有过期的概念),则RabbitMQ会将消息重新发送给其他监听在队列的下一个消费者。

 

案例:
生产者端代码不变,消费者端代码这部分就是用于开启手动应答模式的。
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer);
注:第二个参数值为false代表关闭RabbitMQ的自动应答机制,改为手动应答。
在处理完消息时,返回应答状态,true表示为自动应答模式。
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);

 

应答模式: 自动签收~~~

自动应答: 不在乎消费者对消息处理是否成功,都会告诉队列删除消息。如果处理消息失败,实现自动补偿(队列投递过去 重新处理)。

 

手动应答: 消费者处理完业务逻辑,手动返回ack(通知)告诉队列处理完了,队列进而删除消息。

 

生产者代码不变,消费者:

package com.toov5.Consumer;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.Envelope;
import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties;
import com.toov5.utils.MQConnectionUtils;

public class Consumer {
  
     //队列名称
        private static final String QUEUE_NAME = "test_queue";
        
        public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
            System.out.println("消费者启动..........");
            //创建新的连接
        Connection connection = MQConnectionUtils.newConnection();
           //创建Channel
            Channel channel = connection.createChannel();
            // 消费者关联队列
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            
              DefaultConsumer defaultConsumerr = new DefaultConsumer(channel) {
                  //监听获取消息
                    @Override
                    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, BasicProperties properties,
                            byte[] body) throws IOException {
                        String msg =new String(body,"UTF-8");
                        System.out.println("消费者获取生产者消息:"+msg);
                    }
              };
            //牵手模式设置  默认自动应答模式  true:自动应答模式  
              channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumerr);//    fanse手动应答          
              
//            //关闭通道和连接
//             channel.close();
//             connection.close();
        }
}

手动应答。此时 消息队列的消息 一直没有被清除掉

如下修改:

package com.toov5.Consumer;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.Envelope;
import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties;
import com.toov5.utils.MQConnectionUtils;

public class Consumer {
  
     //队列名称
        private static final String QUEUE_NAME = "test_queue";
        
        public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
            System.out.println("消费者启动..........");
            //创建新的连接
        Connection connection = MQConnectionUtils.newConnection();
           //创建Channel
            final Channel channel = connection.createChannel();
            // 消费者关联队列
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            
              DefaultConsumer defaultConsumerr = new DefaultConsumer(channel) {
                  //监听获取消息
                    @Override
                    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, BasicProperties properties,
                            byte[] body) throws IOException {
                        String msg =new String(body,"UTF-8");
                        System.out.println("消费者获取生产者消息:"+msg);
                        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);  //手动应答 告诉消息队列服务器 消费成功
                    }
              };
            //牵手模式设置  默认自动应答模式  true:自动应答模式  
              channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumerr);//    fanse手动应答          
              
//            //关闭通道和连接
//             channel.close();
//             connection.close();
        }
}

 

 这样就消费完毕了

 

基于STM32的红外测温系统设计 为了实现本次的毕业设计,我搜集了大量的文献与资料,通过这些资料了解到红外测温的优点,与实现所需的基本器件,并设计了几个方案,最终选择了STM32作为主控芯片,为此还查阅了关于STM32的资料,在此次设计中采用的是MLX90614医用红外测温模块,通过查阅其数据手册了解其测量精度高且自带温度补偿,所以选择了该传感器作为红外测温模块,本次设计到此已经基本完成,硬件部分和软件部分的设计已基本完成。 阅读详情

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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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zunguitiancheng的专栏 213

04-RabbitMQ-Work Queues&&消息应答&&持久化&&不公平分发

一、介绍 工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务,而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时,这些工作线程将一起处理这些任务。 二、轮训分发消息 ...

秃头之路 250

说说 RabbiMQ 的应答模式

RabbiMQ 我们都很熟悉了,是很常用的一个开源消息队列。搞懂 RabbiMQ 的应答模式对我们排查错误很有帮助,也能避免一些坑。本文说说 RabbiMQ 的应答模式。生产者发出一条消...

dotNET跨平台 345

分布式之RabbitMQ的使用(1)

消息队列(Message Queue,简称MQ),从字面意思上看,本质是个队列,FIFO先入先出,只不过队列中存放的内容是message而已。MQ框架非常之多,比较流行的有RabbitMq、ActiveMq、ZeroMq、kafka,以及阿里开源的RocketMQ。开发语言:Erlang – 面向并发的编程语言。

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