Message queue概述： 多个独立的进程之间可以通过消息缓冲机制来相互通信，这种通信的实现是以消息缓冲区为中间介质，通信双方的发送和接收操作均以消息为单位。 消息队列一旦创建后即可由多进程共享，发送消息的进程可以在任意时刻发送任意个消息到制定的消息队列上，并检查是否有接收进程在等待它所发送的消息，若有则唤醒它。而接收信息的进程可以在需要消息的时候到制定的消息队列上获取消息，如果消息还没有到来，则转为睡眠状态等待 消息队列是IPC对象的一种 消息队列有消息队列ID来唯一标识 消息队列就是一个消息的列别
Linux：进程间通信（二.共享内存详细讲解以及小项目使用和相关指令、消息队列、信号量）
队列又称消息队列，是一种常用于任务间通信的数据结构，队列可以在任务与任务间、中断和任务间传递信息，实现了任务接收来自其他任务或中断的不固定长度的消息，任务能够从队列里面读取消息，当队列中的消息是空时，读取消息的任务将被阻塞，用户还可以指定阻塞的任务时间 timeout，在这段时间中，如果队列为空，该任务将保持阻塞状态以等待队列数据有效。当队列中有新消息时，被阻塞的任务会被唤醒并处理新消息；当等待的时间超过了指定的阻塞时间，即使队列中尚无有效数据，任务也会自动从阻塞态转为就绪态。消息队列是一种异步的通信方式。
两者的区别在哪？ 异步相对于同步来说，页面非阻塞，减少了用户等待的时间体验相对来说比较好
进程间通信 转自 https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5816326.html
于是坤坤转念一想 天下女神千千万 何必单恋一枝花？ 他提出了这样一个理论“只要舔的够多 够快 总能成功的” 于是他转换策略 他决定在列表中循环
一个Handler允许发送和处理Message，通过关联线程的 MessageQueue 执行 Runnable 对象。 每个Handler实例都和一个单独的线程及其消息队列绑定。 可以将一个任务切换到Handler所在的线程中去执行。一个用法就是子线程通过Handler更新UI。
前传：分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— Message 拉取与消费（上） 本文主要基于 RocketMQ 4.0.x 正式版 1、概述 2、Consumer 3、PushConsumer 一览 4、PushConsumer 订阅 5、PushConsumer 消息队列分配 6、PushConsumer 消费进度读取 7、PushConsumer 拉取消息 8、PushConsumer 消费消息 9、PushConsumer 发回消费失败消息 10、Consumer 消费进度 11、结尾 --
本文主要讲解PushConsumer，部分讲解PullConsumer，跳过顺序消费。 本文主要讲解PushConsumer，部分讲解PullConsumer，跳过顺序消费。 本文主要讲解PushConsumer，部分讲解PullConsumer，跳过顺序消费。
在操作系统中进程具有独立性，那么进程之间进行通信必然成本不低。那么进程间通信方式有哪些呢？
消息队列 消息队列是Linux IPC中很常用的一种通信方式，它通常用来在不同进程间发送特定格式的消息数据。 消息队列和之前讨论过的管道和FIFO有很大的区别，主要有以下两点(管道请查阅我的另一篇文章：https://cloud.tencent.com/developer/article/1021159)： Ø 一个进程向消息队列写入消息之前，并不需要某个进程在该队列上等待该消息的到达，而管道和FIFO是相反的，进程向其中写消息时，管道和FIFO必须已经打开来读，否则写进程就会阻塞（默认情况下）。 Ø IP
php多进程通信,有各种各样的方法(进程信号,消息队列,管道,共享内存,socket等等)
通常我们使用Handler的消息延时都是调用sendMessageDelayed函数实现的，其中delayMillis是需要延时的毫秒。
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，以及实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。
第二十七章 新版消息队列RabbitMQ回顾和容器化安装部署 第1集 基于Linux服务器安装RabbitMQ容器化部署 简介：Docker安装RabbitMQ消息队列 阿里云安装RabbitMQ 最少 2核4g或者推荐 2核8g（用家人账号购买，接近1折，初次买1年或者3年） 登录个人的Linux服务器 ssh root@8.129.113.233 Docker安装RabbitMQ 地址：https://hub.docker.com/_/rabbitmq/ #拉取镜像 docker pull ra
大型网站架构系列：消息队列 一、消息队列概述 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。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件
我们在裸机开发中，每个函数之间进行数据通信往往采用全局变量。而在嵌入式开发中。我们在进行进程间通信的时候，往往采用消息队列。对于操作系统来说，消息队列是非常重要的一个数据结构。本文将介绍一下，如何使用消息队列进行通信。
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。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
一、消息队列概述 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。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 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
ipcs命令用于报告Linux中进程间通信设施的状态，显示的信息包括消息列表、共享内存和信号量的信息。可以帮助开发人员定位进程间通信中出现的问题。
“RabbitMQ？”“Kafka？”“RocketMQ？”...在日常学习与开发过程中，我们常常听到消息队列这个关键词，可能你是熟练使用消息队列的老手，又或者你是不懂消息队列的新手，不论你了不了解消息队列，本文都将带你搞懂消息队列的一些基本理论。如果你是老手，你可能从本文学到你之前不曾注意的一些关于消息队列的重要概念，如果你是新手，相信本文将是你打开消息队列大门的一板砖。
本文主要探讨了Linux消息队列的发送、接收以及异步通知机制。首先介绍了消息队列的发送和接收过程，然后详细描述了异步通知的方式，最后通过一个示例展示了如何使用epoll机制实现异步通知。
xadd key [NOMKSTREAM] [MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]] *|id field value [field value ...]
函数原型:int msgsnd(int msqid, const void *msgp, size_t msgsz, int msgflg);
消息队列（Message Queue）是一种常见的软件架构模式，用于在分布式系统中传递和处理异步消息。它解耦了发送消息的应用程序和接收消息的应用程序之间的直接依赖关系，使得消息的发送者和接收者可以独立地演化和扩展。
操作系统版本：SUSE Linux Enterprise Server 10 SP4 32bit
消息队列，既然是队列就能保证消息在进入队列，以及出队列的时候保证消息的有序性，显然这是在消息的生产端(Producer)，但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer)，尽管消费端在拉取消息时是有序的，但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。
不会永久保存消息文件,而是启用文件过期策略,在磁盘空间不足或在凌晨4点删除过期文件,文件默认保存72小时,删除时不会判断该文件上的消息是否被消费
所有基于事件驱动的操作系统中的GUI程序，都会在主线程中运行一个消息泵来从消息队列中取出消息并执行对应的处理逻辑。消息队列中的消息除了由系统产生外，还提供了对应的API接口来将消息存放到消息队列中去。在Windows中所有线程中都可以有消息队列，并且可以建立消息泵来从消息队列中取消息，通过消息队列来进行数据的传递也是一种线程同步的机制。每个线程在建立时都会有一个THREADINFO结构，这个结构是一个未公开的内部数据结构。这个结构的定义大概如下:
创建消息队列时FreeRTOS会先给消息队列分配一块内存空间，这块内存的大小等于消息队列控制块大小加上（单个消息空间大小与消息队列长度的乘积），接着再初始化消息队列，此时消息队列为空。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的，多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue，发送者sender，接收者receiver，提供了一种点对点的消息传递方式，即发送者发送每条消息到队列制定位置，接收者从指定位置获取消息，一旦消息被消费，会从队列移除，发送者和消费者都是点对点一一对应，不会被其他消费者处理。
由于这系列文章实在是太长，所以很抱歉发错了顺序，这应该是第二篇，不过单独来看也是可以成文的。 目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如自己的负责模块，自己的负载情况，对某些数据的掌握等等。而这些和其他进程相关的数据，在故障恢复、扩容缩容的时候变得非常重要。 简单的分布式系统，可以通过静态的配置文件，来记录这些数据：进程之间的连接对应关系，他们的IP地址和端口，等等。然而一个自动化程度高的分布式系统，必然要求这些状态数据都是动态保存的
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
异步处理是一种常见的编程模式，用于处理需要较长时间完成的操作，如网络请求、文件读写或复杂的计算任务。在异步处理中，操作被提交到消息队列中，然后程序可以继续执行其他任务，而不必等待操作完成。这种方式可以提高系统的性能和响应速度，同时还能改善用户体验。
细心的你可能发现了，本系列课程中竟然出现了三个课时都是在说消息队列，第 10 课时讲了程序级别的消息队列以及延迟消息队列的实现，而第 15 课时讲了常见的消息队列中间件 RabbitMQ、Kafka 等，由此可见消息队列在整个 Java 技术体系中的重要程度。本课时我们将重点来看一下 Redis 是如何实现消息队列的。
消息队列是消息的链接表，存放在内核中并由消息队列标识符标识。 标识符是IPC对象的内部名, 而它的外部名则是key(键), 它的基本类型是key_t, 在头文件<sys/types.h>中定义为长整型.。键由内核变换成标识符。
MQ（Message Queue）是一种消息中间件，广泛应用于分布式系统中的解耦、异步、负载均衡和消息传递等场景。在高性能、高可用的分布式系统中，事务消息是一种常见的设计模式，可以确保消息的原子性、可靠性和一致性。本文将介绍 MQ 事务消息方案的设计原理、实现方法和代码 demo。
选择中间件的可以从这些维度来考虑：可靠性，性能，功能，可运维行，可拓展性，社区活跃度。目前常用的几个中间件，ActiveMQ作为“老古董”，市面上用的已经不多，其它几种：
消息队列，即MQ，是典型的生产者、消费者模型。生产者不断生成消息添加到队列中，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦。
虽然你可能还不熟悉 发布-订阅者 模式，但你肯定已经用过它了。因为 发布-订阅者 模式在前端领域可谓是无处不在。
在我们的日常编程中，对消息队列的需求非常常见，使用一个简洁、高效的消息队列编程模型，对于代码逻辑的清晰性，对于事件处理的高效率来说，是非常重要的。这篇文章就来看看 ZWave 中是通过什么机制为我们提供了一个便捷的消息队列处理机制。
Kafka 是一个分布式的、发布-订阅式消息中间件。最初是由 Linkedin 领英公司基于 Scala 和 Java 语言开发的分布式消息系统，现已捐献给 Apache 软件基金会。事实上 Kafka 不仅仅是一个消息队列（MQ），其已然成为一个开源的分布式流处理平台。Kafka 具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据处理系统比如 Storm、Spark、Flink 等都能很好地与之集成。
消息队列：消息队列的本质是由Linux内核创建用于存放消息的链表，并且其功能是用来存放消息的，所以又称之为消息队列。 在Linux的不同进程中，包括有血缘的进程和无血缘的进程，都可以通过Linux消息队列API所得到的消息队列唯一标识符对消息队列进行操作。
IPC的意思是“ 进程间通信机制”，Linux内核有三种常用IPC对象可以拿来做进程间通信--消息队列，共享内存，信号量。这三种IPC对象在Linux内核中都以链表的形式存储，它们都有特定的ID来标识（消息队列标识符msqid、共享内存标识符shmid，信号量标识符semid）。
进程间通信的几种方式：无名管道、有名管道、消息队列、共享内存、信号、信号量、套接字（socket）。
在这之前，我们相继卷完了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper 这些系列的知识体系。今天开始，我们将踏上另一个中间件学习之路：RabbitMQ！
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
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