RabbitMQ之入门

最新推荐文章于 2025-05-15 19:24:31 发布
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RabbitMQ快速入门指南
weixin_51326478的博客
09-19 1253
本文全面介绍了消息队列(MQ)及其主流产品RabbitMQ的核心概念与应用。首先阐述了MQ的异步通信机制、应用场景（解耦、削峰、异步处理等）及常见产品对比。重点解析RabbitMQ的基础架构，包括Exchange类型（Direct/Fanout/Topic/Headers）、队列特性、路由机制等核心组件。详细演示了SpringBoot集成RabbitMQ的配置方法，涵盖生产者/消费者实现、消息转换、ACK确认机制等关键技术。最后深入探讨高级特性：死信队列处理、TTL过期控制、优先级队列等可靠性方案，为
Rabbitmq从入门到精通
程序员进阶之路
07-23 1484
交换机和队列的名称是不能相同的。相互隔离，不同用户之间创建的交换机是不可见的。生产者通过tcp连接到broker，broker是接收和分发消息的实体，vhost是一个虚拟主机，不同用户之间的隔离。每次连接占用一个管道，每一次连接可以多次发送消息。exchange：交换机，queue：存放消息的队列rabbitMQ四大核心：生产者，交换机，队列，消费者AMQP协议四大核心：消息，没交换，队列，绑定。
RabbitMQ快速入门（详细）
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kavito的博客
06-12 24万+
在介绍RabbitMQ之前，我们先来看下面一个电商项目的场景： 商品的原始数据保存在数据库中，增删改查都在数据库中完成。 搜索服务数据来源是索引库（Elasticsearch），如果数据库商品发生变化，索引库数据不能及时更新。 商品详情做了页面静态化处理，静态页面数据也不会随着数据库商品更新而变化。 如果我们在后台修改了商品的价格，搜索页面和商品详情页显示的依然是旧的...
RabbitMQ最新入门教程
自己在学习过程中的总结
05-15 3289
1.什么是消息队列 2.为什么使用消息队列 3.消息队列协议 4.安装Erlang 5.安装RabbitMQ 6.RabbitMQ核心模块 7.RabbitMQ六大模式 7.1 简单模式 7.2 工作模式 7.3 发布订阅模式 7.4 路由模式 7.5 主题模式 7.6 RPC模式 8.RabbitMQ四种交换机 8.1 直连交换机 8.2 主题交换机 8.3 扇形交换机 8.4 首部交换机 9.RabbitMQ Management使用 9.1 Queues操作 9.2 Exchanges操作
RabbitMQ快速入门
qq_74056922的博客
02-28 1621
RabbitMQ简单实现生产者，消费者
RabbitMQ 入门
2201_75456895的博客
08-04 1553
MQ( Message queue )，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先进先出，只不过队列中存放的内容是消息(message)，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，JSON 等，也可以很复杂，比如内嵌对象，MQ 多用于分布式系统之间进行通信；：在业务流程中，一些操作可能非常耗时，但并不需要即时返回结果。借助MQ可以将这些操作异步化。：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但这样的突发流量并不常见。如果以能处理这类峰值为标准而投入资源，无疑是巨大的浪费。
RabbitMQ的快速入门
博客
08-03 1086
RabbitMQ是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的Erlang写成。
RabbitMQ之入门概述及安装解读
一个菜鸡的博客
10-05 271
RabbitMQ是一个广泛使用的消息服务器，采用Erlang语言编写，是一种开源的实现 AMQP（高级消息队列协议）的消息中间件；RabbitMQ 拥有数万名用户，是最受欢迎的开源消息代理之一。从T-Mobile 到Runtastic，RabbitMQ 在全球范围内的小型初创公司和大型企业中得到使用。RabbitMQ 是轻量级的，易于在本地和云中部署。它支持多种消息传递协议和流媒体。RabbitMQ 可以部署在分布式和联合配置中，以满足高规模、高可用性的需求。
RabbitMQ速通入门
yueyoucai的博客
01-01 3211
RabbitMQ快速上手
精选资源
《RabbitMQ从入门到精通：全方位实战指南》
05-21
内容概要：本文全面介绍了RabbitMQ这一基于AMQP协议的开源消息队列中间件，涵盖其基础概念、核心组件、工作原理、应用场景、集群搭建、工作模式、Spring Boot集成、高级特性和性能优化策略。文中详细解释了生产者、...
rabbitmq基础入门
04-01
RabbitMQ基础入门主要涵盖了MQ的基本概念、使用MQ的原因、MQ的分类以及RabbitMQ的详细知识。MQ，即Message Queue，是一种基于FIFO（先进先出）原则的消息队列服务，用于不同进程间的通信，尤其在互联网架构中，它起...
精选资源
RabbitMQ快速入门及API介绍（401M）
04-11
RabbitMQ快速入门及API介绍(401M) QQ截图 20191220230107.png?x-oss-process=style/pnp8 (42.73KB, 下载次数：227) 下载附件 2019-12-2023 :01 上传【课程介绍】：第一章 : RabbitMQ介绍：消息中间件概念、RabbitMQ...
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
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遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
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内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
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【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
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【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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12-20
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【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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最新发布
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RabbitMQ之基础入门
07-28
RabbitMQ 是一个开源的消息中间件，主要用于实现系统间的异步通信和解耦。其核心概念包括生产者（Producer）、消费者（Consumer）、队列（Queue）、交换机（Exchange）和绑定（Binding）。生产者将消息发送到交换机，交换机根据绑定规则将消息路由到一个或多个队列中，消费者从队列中获取并处理消息 [^3]。 ### 核心组件与工作流程 - **生产者（Producer）**：负责生成消息并将其发送到交换机。 - **交换机（Exchange）**：接收来自生产者的消息，并根据绑定规则决定将消息发送到哪些队列。RabbitMQ 支持多种类型的交换机，如直连（Direct）、扇出（Fanout）、主题（Topic）和头部（Headers）交换机 [^2]。 - **队列（Queue）**：存储消息的缓冲区，直到消费者处理它们。 - **消费者（Consumer）**：从队列中获取消息并进行处理。 - **绑定（Binding）**：定义了交换机与队列之间的关系，通常通过路由键（Routing Key）来指定消息的路由规则 [^3]。 ### 消息确认机制 为了确保消息不会因为消费者崩溃而丢失，RabbitMQ 提供了手动确认（ACK）机制。消费者在处理完消息后，必须显式地向 RabbitMQ 发送确认信号，告知该消息已经成功处理。如果消费者在处理消息时发生错误或崩溃，RabbitMQ 将不会收到确认信号，并会将消息重新放入队列中，以便其他消费者可以处理它 [^1]。 ### 流量控制与公平分发 当多个消费者同时从同一个队列中消费消息时，可能会出现某些消费者负载过高的情况。为了解决这个问题，RabbitMQ 提供了 `basicQos` 方法，允许设置 `prefetchCount` 参数。通过将 `prefetchCount` 设置为 1，可以确保 RabbitMQ 不会在消费者尚未确认前一条消息之前向其发送新的消息。这样可以实现更公平的消息分发，避免某些消费者过载 [^1]。 ### 主题交换机（Topic Exchange） 主题交换机是一种灵活的路由方式，它使用通配符来匹配路由键。`*` 可以匹配一个单词，而 `#` 可以匹配零个或多个单词。这种方式非常适合需要根据多个条件进行路由的场景 [^2]。 ### 示例代码：使用 Python 和 `pika` 库发送和接收消息 ```python import pika # 连接到 RabbitMQ 服务器 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明一个名为 'hello' 的队列 channel.queue_declare(queue='hello') # 发送消息到 'hello' 队列 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") # 关闭连接 connection.close() ``` ```python import pika # 连接到 RabbitMQ 服务器 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明一个名为 'hello' 的队列 channel.queue_declare(queue='hello') # 定义回调函数，用于处理接收到的消息 def callback(ch, method, properties, body): print(f" [x] Received {body}") # 手动确认消息 ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) # 开始消费消息 channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C') # 启动消费者循环 channel.start_consuming() ``` ###
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