RabbitMQ 基本概念即原理

  1. 消息
    消息包含两部分内容,有效载荷和标签。有效载荷指需要传输的数据,他可以是任何格式的内容;标签描述了有效载荷,并且RabbitMQ用他来决定谁将获得消息的拷贝。

  2. 信道(channel)
    RabbitMQ使用信道来进行消息交互。信道建立在真实TCP连接内的虚拟连接,每个信道都会被指派一个唯一ID(AMQP库会记住此ID),AMQP命令都是通过信道发送出去的。
    通过使用信道,避免了大量TCP连接的建立与销毁,对于操作系统来说建立与销毁TCP连接是非常昂贵的开销。

  3. 队列
    消息达到队列中并等待消费,消费者有两种方式从队列中接收消息。
    1). 持续订阅,通过AMQP的basic.consume命令订阅
    2). 单条订阅,通过AMQP的basic.get来接收消息。
    如果有消费者订阅了队列,消息会立即发送给消费者,但是如果没有订阅,消息将在队列中等待。

队列是AMQP消息通信的基础模块
1). 为消息提供了处所,消息在此等待消费
2). 对负载均衡来说,队列是一个很好的方案
3). 队列是rabbit中消息的最后的终点,除非消息进入了黑洞。

exclusive
如果设置为true,队列将变成私有的,此时只有你的应用程序才能够消费队列消息。

auto-delete
当最后一个消费者取消订阅的时候,队列就会自动移除。

passive
用于检验队列是否存在,若存在 queue.declare返回成功,否则queue.declare报错。

  1. 交换器(路由)
    RabbitMQ根据路由键将消息投递到所匹配的队列,匹配不上消息将进入“黑洞”。

direct 交换器
如果路由键匹配上,消息就被投递到对应的队列。

fanout 交换器
当发送一条消息到fanout交换器时,它会将消息广播到所有附加在此交换器上的队列。

topic交换器
使来自不同源头的消息能够到达同一个队列

  1. 虚拟主机vhost
    vhost之间是相互隔离的,便于管理,保证队列和交换器的安全。

rabbitmqctl add_vhost[test]
rabbitmqctl delete_vhost[test]
6. 消息持久化
每个队列和交换器都有一个属性 durable,默认为false,不支持持久化,即Rabbit服务器重启后多有交换器和队列会消失。因此当需要持久化的时候应该将其设置为true。
在消息发布前,需要将其“投递模式”(delivery mode)设置为2。
RabbitMQ 通过持久化日志文件来实现消息的持久化。当消息发不到持久化交换器时,Rabbit会在消息提交到持久化文件后才会发送响应。

  1. 消息确认
  2. 消费方
    1.消费者通过basic.ack命令显示的向RabbitMQ发送一个确认。
    2.在订阅到队列的时候,就将auto_ack参数设置为true,这样,一旦消费者接收消息,RabbitMQ会自动认为确认了消息。
    3.消费者通过命令告诉RabbitMQ它已经正确的接收了消息,同时RabbitMQ才能安全地把消息从队列中删除。如果消费者接收到一条消息,在它确认之前从Rabbit断开连接(或者从队列上取消订阅),RabbitMQ会认为这条消息没有分发,然后重新分发给下一条订阅的消费者。如果消费者没有发送消息确认,那么Rabbit将不会继续分发消息给此消费者。

如果想明确拒绝而不是确认收到该消息的话,可以使用有两种方式
a. 把消费者行RabbitMQ服务器断开连接。
b. RabbitMQ2.0.0及以上版本,那就使用AMQP的basic.reject命令。requeue参数设为true,消息会发给下一个消费者,否则将删除该消息。
2. 发送方
将信道设置为confirm模式
channel.confirm_delivery(callback=confirm_handler)
8. 发布者
连接到RabbitMQ
获取信道
声明交换器
创建消息
发布消息
关闭信道
关闭连接

  1. 消费者
    连接到RabbitMQ
    获取信道
    声明交换器
    声明队列
    将队列和交换器绑定起来
    消费消息
    关闭信道
    关闭连接
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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