一文看懂什么是MQ消息队列

本文介绍了消息队列MQ的基本概念、主要用途,如流量削峰和异步解耦,并详细对比了RocketMQ、RabbitMQ、ActiveMQ和Kafka四款主流MQ产品的性能、特点及适用场景。此外,还探讨了MQ的常见协议JMS、STOMP、AMQP和MQTT。

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概念

MQ,Message Queue,是一种提供消息队列服务的中间件,也称为消息中间件,是一套提供了消息生产、存储、消费全过程API的软件系统。消息即数据。一般消息的体量不会很大。

用途

流量削峰

MQ可以将系统的超量请求暂存其中,以便系统后期可以慢慢进行处理,从而避免了请求的丢失或系统被压垮。防止因为短时请求超负荷导致服务器宕机。

异步解耦

上游系统对下游系统的调用若为同步调用,则会大大降低系统的吞吐量与并发度,且系统耦合度太高。而异步调用则会解决这些问题。所以两层之间若要实现由同步到异步的转化,一般性做法就是,在这两层间添加一个MQ层。

数据收集

分布式系统会产生海量级数据流,如:业务日志、监控数据、用户行为等。针对这些数据流进行实时或批量采集汇总,然后对这些数据流进行大数据分析,这是当前互联网平台的必备技术。通过MQ完成此类数据收集是最好的选择。


常见MQ

RocketMQ

RocketMQ是使用Java语言开发的一款MQ产品。经过数年阿里双11的考验,性能与稳定性非常高。其没有遵循任何常见的MQ协议,而是使用自研协议。对于Spring Cloud Alibaba,其支持RabbitMQ、Kafka,但提倡使用RocketMQ

RabbitMQ

RabbitMQ是使用ErLang语言开发的一款MQ产品。其吞吐量较Kafka与RocketMQ要低,且由于其不是Java语言开发,所以公司内部对其实现定制化开发难度较大

ActiveMQ

ActiveMQ是使用Java语言开发一款MQ产品。早期很多公司与项目中都在使用。但现在的社区活跃度已经很低。新的项目中已经很少使用了

Kafka

Kafka是使用Scala/Java语言开发的一款MQ产品。其最大的特点就是高吞吐率,常用于大数据领域的实时计算、日志采集等场景。其没有遵循任何常见的MQ协议,而是使用自研协议。对于Spring Cloud Netflix,其仅支持RabbitMQ与Kafka。

ActiveMQRabbitMQKafkaRocketMQ
开发语言JavaErlangJavaJava
单机吞吐量万级万级十万级十万级
topic--百级topic会影响吞吐量千级topic会影响吞吐量
社区活跃度

MQ 常见协议

JMS

JMS,Java Messaging Service(Java消息服务)。是Java平台上有关MOM(Message Oriented Middleware,面向消息的中间件 PO/OO/AO)的技术规范,它便于消息系统中的Java应用程序进行消息交换,并且通过提供标准的产生、发送、接收消息的接口,简化企业应用的开发。ActiveMQ是该协议的典型实现。

STOMP

STOMP,Streaming Text Orientated Message Protocol(面向流文本的消息协议),是一种MOM设计的简单文本协议。STOMP提供一个可互操作的连接格式,允许客户端与任意STOMP消息代理(Broker)进行交互。ActiveMQ是该协议的典型实现,RabbitMQ通过插件可以支持该协议。

AMQP

AMQP,Advanced Message Queuing Protocol(高级消息队列协议),一个提供统一消息服务的应用层标准,是应用层协议的一个开放标准,是一种MOM设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受客户端/中间件不同产品,不同开发语言等条件的限制。 RabbitMQ是该协议的典型实现

MQTT

MQTT,Message Queuing Telemetry Transport(消息队列遥测传输),是IBM开发的一个即时通讯协议,是一种二进制协议,主要用于服务器和低功耗IoT(物联网)设备间的通信。该协议支持所有平台,几乎可以把所有联网物品和外部连接起来,被用来当做传感器和致动器的通信协议。 RabbitMQ通过插件可以支持该协议

### DeepSeek-R1 模型概述 DeepSeek-R1 是一种基于强化学习激励推理能力的大规模语言模型 (LLM)[^1]。该模型旨在通过改进现有技术来增强其在各种实际应用中的表现,特别是在智能客服、推荐算法优化、搜索引擎语义理解和实时数据分析等领域。 #### 工作原理详解 DeepSeek-R1 利用了组相对策略优化(GRPO)算法,这是一种用于提高模型泛化能力和稳定性的方法[^2]。GRPO 算法的核心在于动态调整训练过程中不同参数之间的关系,从而使得模型能够在面对新数据时做出更合理的预测。 此外,为了进一步提升计算效率并减少资源消耗,DeepSeekR1 还引入了 MoE 架构下的多头潜意识注意力机制(MLA)。这种设计允许模型根据不同类型的输入灵活调配内部组件的工作负载,在保持高性能的同时降低了整体能耗[^3]。 #### 技术特点 - **高效的任务分发**:采用类似于人类专家协作的方式,即对于每一个具体的任务请求,系统能够自动识别最适合处理它的子模块,并将任务传递过去执行;这不仅提高了响应速度也增强了准确性。 - **自适应的学习框架**:借助于 GRPO 方法论的支持,使整个网络具备更强的学习灵活性——可以快速适应变化的数据分布情况而不失稳定性。 ```python def grpo_algorithm(params, data): """ 实现了一个简化版的GRPO算法逻辑 参数: params -- 当前模型参数集 data -- 输入样本 返回值: updated_params -- 更新后的最优参数配置 """ # 计算梯度方向... return updated_params ``` #### 应用场景展示 得益于上述技术创新,DeepSeek-R1 展现出广泛的应用潜力: - 在医疗健康领域内实现精准诊断辅助; - 支持金融科技公司开发更加个性化的理财产品建议服务; - 协助科研人员加速复杂课题的研究进展等。
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