消息队列（rabbitMQ）使用场景和安装搭配

最新推荐文章于 2025-09-11 16:40:35 发布
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1.实用场景

https://www.cnblogs.com/dump/p/8243868.html

2.安装搭配

https://www.cnblogs.com/miketwais/p/RabbitMQ.html

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基于MQ的分布式事务实现方案
m0_71777195的博客
08-31 2523
在与不同业务系统之间进行交互时，怎么保证发送的消息对方一定能收到,可能有人说RocketMQ就能做到，如果贵公司用到的消息队列是kafka、rabbitmq、activemq怎么保证不丢？这里分享一下基于消息的分布式事务解决方案，此种方案是最终一致性的解决方案，不挑MQ，但是前提MQ本身要支持接收到的消息不能丢失。...
消息队列 RabbitMQ + kafka
weixin_45566322的博客
09-22 390
RabbitMQ exchanger fanout：如果交换器收到消息，将会广播到所有绑定的队列上 direct：如果路由键完全匹配，消息就被投递到相应的队列 topic：可以使来自不同源头的消息能够到达同一个队列。 使用 topic 交换器时，可以使用通配符 消息顺序消费 我们遇到的大多数场景都不需要消息的有序的，如果对于消息顺序敏感，那么我们这里给出的方法是,消息体通过hash分派到队列里，每个队列对应一个消费者，多分拆队列。 为什么要这么设计？ 同一组的任务会被分配到同一个队列里，每个队列只能有一个
定时批次任务搭配MQ
qiao的博客
11-08 334
批次任务 总体流程 Created with Raphaël 2.2.0Start数据库存储批次信息【sql、时间、执行类】输入批次任务名字前端发起批次任务请求mybatis获取批次信息执行#批次sql语句获取数据将获取到数据映射到dataUnique将数据存入批次分区表将批次任务发到MQ消费MQ的批次任务End 按模块划分 模块 数据库存储 MQ TOPIC 查询SQL【查出相关的数据，比如要刷新缓存的活动id】 批次分区数量 批次时间等 查询sql 由于查询sql查的对象名不一致，所以需
mq和mysql如何结合使用_使用MySQL配置ActiveMQ
weixin_33265716的博客
02-07 216
我发现如果我有以下配置 . MQ无法启动class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"destroy-method="close">value="jdbc:mysql://localhost/activemq?relaxAutoCommit=true"/>以下是错误2012-05-25 18：40：46,565 |错误|无法加载：类路径...
RocketMQ搭配SpringBoot
方圆师兄
11-28 3327
RocketMQ官网–点击查看 rocketmq-externals rocketmq-dashboard maven依赖 <!-- rocketmq 消息队列 --> <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.
channel rabbitmq 配置_rabbitmq – 在哪里设置交换和队列的绑定(生产者与消费者)？...
weixin_36127082的博客
01-14 471
所有official RabbitMQ examples都在消费者中设置了队列和绑定.Publish/Subscribe tutorial指出The messages will be lost if no queue is bound to the exchange yet, but that’sokay for us; if no consumer is listening yet we can...
消息队列(RabbitMQ&&Kafka)
Abner's Technology Blog
02-25 2304
主流的消息中间件】RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ、RocketMQ RabbitMQ中的生产者和消费者】Producer：生产者，就是投递消息的一方，生产者创建消息，然后发布到 RabbitMQ 中。Consumer：消费者，就是接收消息的一方。消费者连接到 RabbitMQ 服务器，并订阅到队列上。当消费者消费一条消息时，只是消费消息的消息体（payload）。在消息路由的过程中，消息的标签会丢弃，存入到队列中的消息只有消息体，消费者也只会消费到消息体，也就不知道消息的生产者是谁，当然消费
消息队列ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka对比分析和选型
宋发元
03-24 1309
传统企业系统：金融/支付系统：电商/高并发交易：大数据/日志处理：物联网（IoT）：
消息队列RabbitMQ、整合SpringBoot
weixin_44677487的博客
08-11 564
一、消息队列相关概念 消息队列(message queue) 消息队列是应用系统之间通信的方法，本质是队列，具有先进先出(FIFO)的特点，队列的元素是消息，所以叫消息队列，是一种中间件。 JMS Java Message Service，即 Java 消息服务，是基于 JVM 消息代理的规范。实现：ActiveMQ 。 AMQP Advanced Message Queuing Protocol，即高级消息队列协议，也是一个消息代理的规范，兼容 JMS。实现：RabbitMQ。 Spring中对消息队列的
RabbitMQ 场景面试问题总结【强烈推荐】
weixin_42118323的博客
09-13 970
我们从生产者、RabbitMQ 自身、消费者三个层面去分析了如果保证 RabbitMQ 消息不丢失的问题和相关解决方案，需要注意的是仅仅依赖 RabbitMQ 自身是没有办法做到 100% 的消息不丢失的，因为 RabbitMQ 的持久化是异步的，就算我们开启了持久化方式，如果 RabbitMQ 的消息在内存中暂存成功后，在持久化之前 RabbitMQ 宕机了，同样会发生消息丢失，如果想做到消息 100% 不丢失，就需要引入本地消息表，通过定时任务轮训的方式来完成消息重新投递。
RabbitMQ环境搭配.doc
05-19
总之，RabbitMQ 是一个强大的消息中间件，通过在 Linux 环境下正确安装和配置，可以有效地解决系统间通信的问题，提高应用的灵活性和稳定性。了解并熟练掌握 RabbitMQ 的使用，对于构建高效、可靠的分布式系统至关...
消息队列使用中防止消息重复消费的深度剖析
恩爸编程
01-12 1502
在分布式系统借助消息队列实现异步处理、解耦模块时，消息重复消费是个棘手难题。不同的消息队列产品有着各异的特性与机制，下面就结合 Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ 来聊聊如何攻克这一难关。
AI-调查研究-74-具身智能 机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇
永远好奇，无限进步！
09-10 848
具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
IT研究室的博客
09-07 1177
本文介绍了基于Hadoop+Spark的贵州茅台股票数据分析系统，采用Python/Java语言开发，集成Django/Spring Boot后端与Vue前端，实现多维金融数据分析。系统核心功能包括价格趋势分析、成交量跟踪、波动性评估及技术指标验证，通过Spark SQL和Pandas处理海量交易数据，支持日均价格走势、价量相关性、MACD/RSI指标等深度挖掘。界面展示包含Echarts动态可视化图表，代码示例演示了Spark计算日均均价、20日均线及价格区间统计逻辑。
Spark核心：单跳转换率计算全解析
渣渣盟的博客
09-08 2007
摘要：该Spark程序旨在计算指定页面之间的单跳转换率，但存在多个逻辑问题。主要问题包括：分子计算中硬编码过滤条件导致仅统计(1,2)页面对；分母计算遗漏最后一个页面；转换率计算未完成且变量引用错误。建议改进方案包括：动态生成页面对、完善过滤条件、处理除零情况、优化代码结构与性能。修正后的代码应支持任意页面列表，正确统计跳转次数与访问次数，安全计算转换率，并具备更好的可读性和扩展性。测试时需验证边界条件和大数据处理能力。
想拿到ip地址库的离线包
Nothing
09-09 648
如果你只做“中国境内日志 -> 省市”离线解析，纯真社区版无论体积还是精度都够用；想要街道级或风险标签，再考虑商业数据源；任何 IP 库都有边界漂移，记得留好“未知”兜底与灰度观测。
当建筑工程遇上“AI+虚拟仿真”：打开未来工程人才培养的创新之门
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09-09 706
虚拟仿真技术助力国际工程管理人才培养。随着一带一路建设推进，海外工程需求激增，传统教学面临实践成本高、文化差异大等瓶颈。AI+虚拟仿真技术构建沉浸式实训场景，通过虚拟仿真技术，模拟海外项目全过程，涵盖招投标、施工管理等环节，同时整合各国法规标准数据库，有效提升学生的跨文化适应能力和实操技能。该模式突破时空限制，为培养复合型国际工程人才提供创新解决方案，精准对接政策要求和市场需求。
Mac本地docker安装Kibana+ElasticSearch
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09-11 493
Kibana是和ElasticSearch协同的经典工具，这里尝试在Mac以Docker方式快速搭建Kibana+ElasticSearch。假设Docker已安装，细节参考Docker若不能正常pull，可能需修改配置，参考。
各地级市含直辖市政策DID数据 2000-2025
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09-08 335
《2000-2025年地级市数字政策DID数据集》摘要 该数据集系统收录了2000-2025年我国各地级市（含直辖市）实施的30余项数字化相关政策，包括智慧城市、数字人民币试点、公共数据开放等典型政策。数据来源于政府官网公开信息，经人工核验确保真实有效，采用DID（双重差分）形式呈现，涵盖科技金融、低碳城市、大数据试验区等重点领域指标。该数据为研究数字中国战略的地方实践效果、破解"数据孤岛"等执行难题、平衡技术效率与伦理风险提供了实证基础，适用于数字经济政策效果评估研究。数据集由数据皮皮
消息队列对比：RabbitMQ, Redis, ZeroMQ, Kafka
本文主要对比了三种常用的消息队列系统——RabbitMQ、Redis和ZeroMQ，并介绍了Kafka作为分布式消息队列的优势和用途。 在消息队列领域，不同的系统有各自的特点和适用场景。RabbitMQ是一个用Erlang编写的开源消息...
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