RabbitMQ 相关概念

RabbitMQ作为消息中间件,接收并转发消息。核心概念包括生产者(发送消息)、消费者(接收消息)、交换机(负责消息路由)。生产者发布消息到队列,消费者从队列消费消息。交换机根据类型决定消息如何分配到队列,队列是消息存储的地方,支持多个消费者同时订阅。此外,文中还提及了Broker、Virtual host、Connection、Channel、Exchange、Queue和Binding等名词。

每日一句

Human beings are designed for many things, but loneliness isn't one of them. 人类能应对许多问题,但孤独并不在其中。

概述

RabbitMQ 是一个消息中间件:它接受并转发消息。类比于快递站点,当你要发送一个包裹时,你把你的包裹放到快递站,快递员最终会把你的快递送到收件人那里,按照这种逻辑 RabbitMQ 是一个快递站,一个快递员帮你传递快件。

RabbitMQ 与快递站的主要区别在于,它不处理快件而是接收,存储和转发消息数据。

几个核心概念

  • 生产者与消费者
  • 交换机
  • 队列

生产者与消费者

生产者:向队列发送消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块,使对方按照约定处理该消息。

消费者:消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。很多时候生产者,消费者和消息中间件并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。接收消息的一方。当消费者消费一条消息时,只是消费消息的消息体。在消息路由的过程中,会丢弃标签,存入到队列中的只有消息体。

交换机

交换机是 RabbitMQ 非常重要的一个部件,一方面它接收来自生产者的消息,另一方面它将消息推送到队列中。

交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息,由交换机类型决定是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列,亦或者是把消息丢弃.

队列

队列是用于存储消息的,生产者将消息送到队列,消费者从队列中获取和消费消息。多个消费者可以同时订阅同一个队列,队列里的消息分配给不同的消费者。

队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束,本质上是一个大的消息缓冲区。

名词介绍

  • Broker:接收和分发消息的应用,RabbitMQ Server 就是 Message Broker
  • Virtual host:虚拟地址,用于进行逻辑隔离,是最上层的消息路由。一个 Virtual Host 里面可以有若干个 Exchange 和 Queue,同一个 Virtual Host 里面不能有相同名称的 Exchange 或 Queue
  • Connection:连接,应用程序与 Broker 的网络连接
  • Channel:网络信道,几乎所有的操作都在 Channel 中进行,Channel 是进行消息读写的通道。客户端可建立多个 Channel,每个Channel 代表一个会话任务;
  • Exchange:交换机,负责接收消息,根据路由键将消息转发到绑定的队列;
  • Queue:也称 Message Queue,消息队列,保存消息并将它们转发给消费者。
  • Binding:exchange 和 queue 之间的虚拟连接,binding 中可以包含 routing key,Binding 信息被保存到 exchange 中的查询表中,用于 message 的分发依据

美文佳句

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个历史最优解和群全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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