spring boot 集成rabbitMq中间件消息

本文介绍了RabbitMQ作为消息中间件的基本概念及其在SpringBoot中的应用,详细阐述了Direct、Topic等交换机类型的功能及使用场景,并提供了SpringBoot整合RabbitMQ的实例。

RabbitMQ的介绍:

          RabbitMQ是消息中间件的一种,消息中间件即分布式系统中完成消息的发送和接收的基础软件.这些软件有很多,包括ActiveMQ(apache公司的),RocketMQ(阿里巴巴公司的,现已经转让给apache).

          消息中间件的工作过程可以用生产者消费者模型来表示.即,生产者不断的向消息队列发送信息,而消费者从消息队列中消费信息.具体过程如下:

 

从上图可看出,对于消息队列来说,生产者,消息队列,消费者是最重要的三个概念,生产者发消息到消息队列中去,消费者监听指定的消息队列,并且当消息队列收到消息之后,接收消息队列传来的消息,并且给予相应的处理.消息队列常用于分布式系统之间互相信息的传递.

  对于RabbitMQ来说,除了这三个基本模块以外,还添加了一个模块,即交换机(Exchange).它使得生产者和消息队列之间产生了隔离,生产者将消息发送给交换机,而交换机则根据调度策略把相应的消息转发给对应的消息队列.那么RabitMQ的工作流程如下所示:

紧接着说一下交换机.交换机的主要作用是接收相应的消息并且绑定到指定的队列.交换机有四种类型,分别为Direct,topic,headers,Fanout.

  Direct是RabbitMQ默认的交换机模式,也是最简单的模式.即创建消息队列的时候,指定一个BindingKey.当发送者发送消息的时候,指定对应的Key.当Key和消息队列的BindingKey一致的时候,消息将会被发送到该消息队列中.

  topic转发信息主要是依据通配符,队列和交换机的绑定主要是依据一种模式(通配符+字符串),而当发送消息的时候,只有指定的Key和该模式相匹配的时候,消息才会被发送到该消息队列中.

  headers也是根据一个规则进行匹配,在消息队列和交换机绑定的时候会指定一组键值对规则,而发送消息的时候也会指定一组键值对规则,当两组键值对规则相匹配的时候,消息会被发送到匹配的消息队列中.

  Fanout是路由广播的形式,将会把消息发给绑定它的全部队列,即便设置了key,也会被忽略.

 

SpringBoot整合RabbitMQ(Topic转发模式):

 

 

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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