场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种 1.串行的方式 2.并行的方式
在微服务架构中，服务之间有着错综复杂的依赖关系，每个服务都有自己的依赖配置，在运行期间很多配置会根据访问流量等因素进行调整，传统的配置信息处理方式是将配置信息写入xml、.properties等配置文件中，和应用一起打包，每次修改配置信息，都需要重新进行打包，效率极低，动态配置中心就是为了解决这一问题。动态配置中心也是一个微服务，我们把微服务中需要动态配置的配置文件存放在远程git私有仓库上，微服务会去服务器读取配置信息，当我们在本地修改完代码push到git服务器，git服务器端hooks自动检测是否有配置文件更新，如果有，git服务端通过消息队列给配置中心发消息，通知配置中心刷新配置文件。
*学到后面的时候，你将知道，我为什么举得这两个例子命名可以都在一个条件下成立，为什么还换到了另一个不着边际的立场点上。
消息中间件是Java开发消息队列的一种中间件产品。中间件类似windows编程开发中的插件。工具插件在软件工具中是中间插件。插件也是应用程序。消息的分发过程包装之后是chatlog 系统或者是手机短信。系统与系统之间的通信通过消息的发送和接收。堆积频繁过多的系统通知消息需要进行系统系列化的处理操作。消息中间件在Java的运行平台中使用配置文件注入的方式调用平台的运行服务。
A lite distributed Java spider framework. 这是一个轻量级的分布式java爬虫框架
检索对实时性的要求很高，不仅是对索引建立、结果召回、策略干扰等核心部分，也包括数据录入的部分。检索的数据流主要包括全量数据与增量数据，其中全量数据是在运行前就已经生成好的，在检索进程运行开始时就直接解析加载了，后面不会再产生，所以不会对录入有高实时性的需求；而增量数据理论上在整个检索进程运行过程中随时都可能新增，新增了就需要录入。所以，提高增量数据录入的实时性，对提升整个检索的性能有重要作用。
NS4系列包括4个开源模块，分别是：ns4_frame分布式服务框架、ns4_gear_idgen ID 生成器组件（NS4框架Demo示例）、ns4_gear_watchdog 监控系统组件（服务守护、应用性能监控、数据采集、自动化报警系统）和ns4_chatbot通讯组件。本文将详细介绍ns4_frame分布式服务框架开发指南。
想要成为编程大牛，不仅要具备充足的理论知识，还要有在实际项目中积累的编程经验和解决问题的能力。
我们在使用消息队列时，经常关注的是消息队列收发消息的功能。但好多时候需要对客户端有一定的限制，比如只有持有令牌的客户端才能访问集权，不允许 Producer 发送消息到某一个 Topic，或者某一个 Topic 只能给固定 Consumer 消费。
系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异常，影响用户使用体验。
Spring Cloud Bus 是 Spring Cloud 微服务框架中的一个组件，可以用于在微服务之间广播消息，从而实现微服务之间的协调和通信。
在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。
##前言 ###Kafka简介 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 ###Kafka优点 Kafka好处：转自 InfoQ：Kafka剖析
前两天看了看一下消息队列——RabbitMQ，从配置到使用，说说消息队列MQ的工作机制.
MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。其中较为成熟的MQ产品有IBM WEBSPHERE MQ等等。
前言 Kafka简介 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 Kafka优点 Kafka好处：转自InfoQ：Kafka剖析
搭建集群后，主节点和从节点的交换机和消息队列是镜像的。如果此时主节点宕机了，从节点还能继续消费，Queues中的Node会替换成子节点，当主节点重启完成后，会加入到对应的Node子节点中，这样就形成了高可用架构。
消息队列目前流行的有KafKa、RabbitMQ、ActiveMQ等，它们的诞生无非不是为了解决消息的分布式消费，完成项目、服务之间的解耦动作。消息队列提供者与消费者之间完全采用异步通信方式，极力的提高了系统的响应能力，从而提高系统的网络请求吞吐量。 每一种的消息队列都有它在设计上的独一无二的优势，在实际的项目技术选型时根据项目的需求来确定。 本章目标 基于SpringBoot项目整合RabbitMQ消息队列，完成DirectExchange（路由键）分布式消息消费。 SpringBoot 企业级核心技术
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 消息的发布描述为producer，消息的订阅描述为consumer，将中间的存储阵列称作broker(代理)。kafka是linkedin用于日志处理的分布式消息队列，同时支持离线和在线日志处理。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者就是Producer，消息接受者就是Consumer，每个kafka实例称为broker。然后三者都通过Zookeeper进行协调。 也即：
Spring Cloud对Spring Cloud Stream（简称SCS）的定位是用于构建高度可扩展的基于事件驱动的微服务，其目的是简化消息在Spring Cloud应用程序中的开发。同时SCS能够提供一套灵活可扩展的编程模型，在Spring的基础上，支持发布/订阅模型、消费者分组、数据分片等。使用SCS能使微服务基于消息驱动的开发模式更加简单透明。
实际常用：应用无状态，配置文件有状态，例如，不同的机房读取不同的配置文件，通过配置中心指定。
消息代理中间件构建一个共用的消息主题让所有微服务实例订阅，当该消息主题产生消息时会被所有微服务实例监听和消费。
前面介绍了分布式锁以及如何使用Redis实现分布式锁，接下来介绍分布式系统中另外一个非常重要的组件：消息队列。
首先讲解一下何为异步消息队列： 所谓消息队列，就是一个以队列数据结构为基础的一个实体，这个实体是真实存在的，比如程序中的数组，数据库中的表，或者redis等等，都可以。 异步队列的作用： 个人认为消息队列的主要特点是异步处理，主要目的是减少请求响应时间和解耦。所以主要的使用场景就是将比较耗时而且不需要即时（同步）返回结果的操作作为消息放入消息队列 转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/129383173
Linux/Unix/Mac 64bit JDK 1.8+; Maven 3.2.x
在2018-3-1日SpringBoot官方发版了2.0.0.RELEASE最新版本，新版本完全基于Spring5.0来构建，JDK最低支持也从原来的1.6也改成了1.8，不再兼容1.8以下的版本，更多新特性请查看官方文档。 本章目标 基于SpringBoot整合RabbitMQ完成消息延迟消费。 构建项目 注意前言 由于SpringBoot的内置扫描机制，我们如果不自动配置扫描路径，请保持下面rabbitmq-common模块内的配置可以被SpringBoot扫描到，否则不会自动创建队列，控制台会输出4
SpringBoot 笔记 (六): 消息 1.基本概念 1.应用场景 2.重要概念 消息代理（broker）：消息队列服务器 目的地：消息消费者 1.消息队列的两种目的地： 队列：点对点的通讯，这种
在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。
我们在之前的两个章节第四十一章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息消费、第四十二章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息多消费者消费提高了RabbitMQ消息队列的DirectExchange交换类型的消息消费，我们之前的章节提到了RabbitMQ比较常用的交换类型有三种，我们今天来看看TopicExchange主题交换类型。 本章目标 基于SpringBoot平台完成RabbitMQ的TopicE
学习了RabbitMQ、Spring Boot整合RabbitMQ以及使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ之后，我们着手改造下吧
本文将对Kafka做一个入门简介，并展示如何使用Kafka构建一个文本数据流管道。通过本文，读者可以了解一个流处理数据管道（Pipeline）的大致结构：数据生产者源源不断地生成数据流，数据流通过消息队列投递，数据消费者异步地对数据流进行处理。
Celery由以下三部分构成：消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend)
RocketMQ作为阿里系的一款开源的MQ中间件，经历了双十一的高并发场景的消息流转，能够处理万亿级别的消息。
OpenStack如火如荼，现在Liberty版本已经发布，下面本文将一步一步详细介绍一下该版本的单机部署。当然如果有多个服务器，也可以按照该教程进行分布式部署。本文假设读者对OpenStack的架构和基本组件有基本的了解。首先介绍一下基础环境的安装。所谓基础环境，是运行OpenStack所必须的软件组件，包含NTP服务，数据库和消息队列等软件模块。
今天是习惯养成的第三天了，昨天给自己安排今天任务时想尝试了任务少会是什么状态，因为前两天总觉得任务过满，自己完成之后很疲惫，觉得时间不够用。
近期考虑换工作的问题，于是投简历面试，面试5家公司的高级Java工程师，有4家给了我offer，想着总结一下面试经验，方便最近正在寻求机会的你们
本文实例讲述了PHP PDO和消息队列的个人理解与应用。分享给大家供大家参考，具体如下：
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think-queue是ThinkPHP官方提供的一个消息队列服务，是专门支持队列服务的扩展包。think-queue消息队列适用于大并发或返回结果时间比较长且需要批量操作的第三方接口，可用于短信发送、邮件发送、APP推送。think-queue消息队列可进行发布、获取、执行、删除、重发、失败处理、延迟执行、超时控制等操作。
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
消息队列是在工作中作为服务解耦和消息推送等各种场景的应用中使用的组件，常用的队列组件有
异步处理，应用解耦(拆分多系统)，流量削峰（秒杀活动、请求量过大）和消息通讯（发布公告、日志）四个场景。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，具有高扩展性、可恢复性、送达保证、顺序保证等特点，可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ、Redis等。
FanoutExchange 的数据交换策略是把所有到达 FanoutExchang 的消息转发给所有与它绑定的Queue ，在这种策略中， routingkey 将不起任何作用.
Redis专题（四） ——Redis排序、消息队列、优化存储 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、排序 1、命令 SORTkey [ALPHA] [DESC] [LIMIT start end]，对列表、集合和有序集合进行排序，当加上alpha参数后，则可以按照字典顺序排序，加上desc则倒序排序，加上limit则支持分页。 2、关键参数 by参数：by key:*->val，可以指定排序的标准，可以自己传入一个list，也可以指定某个列进行排序。
ActiveMQ是Apache所提供的一个开源的消息系统，完全采用Java来实现，因此，它能很好地支持J2EE提出的JMS（Java Message Service,即Java消息服务）规范。JMS是一组Java应用程序接口，它提供消息的创建、发送、读取等一系列服务。JMS提供了一组公共应用程序接口和响应的语法，类似于Java数据库的统一访问接口JDBC,它是一种与厂商无关的API，使得Java程序能够与不同厂商的消息组件很好地进行通信。
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