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RabbmitMQ从入门到精通课程(第1季)--RabbitMQ快速入门以及API介绍
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消费消息:拉模式
易学笔记(qq:1776565180)
2023-01-13 00:42:14
课时名称
课时知识点
消费消息:拉模式
消费消息:拉模式
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消费消息:拉模式
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kaiki924
2022-02-17
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麻烦发一下课件,42421018@qq.com,谢谢。
Kafka
消费
者:Pull
模式
及其优势
Apache Kafka 是一个高性能、分布式的
消息
队列系统,广泛用于实时数据流处理。在 Kafka 中,
消费
者(Consumer)与
消息
系统之间的交互
模式
是 Pull
模式
,即
消费
者主动从 Kafka 集群中
拉
取(Pull)
消息
,而不是 Kafka 主动推送(Push)
消息
给
消费
者。本文将详细介绍 Kafka
消费
者的 Pull
模式
,以及这种
模式
的优势。Pull
模式
定义:Pull
模式
流程:
消费
者控制权:负载均衡:背压控制(Backpressure Control):简单性和可预测性:避免
消息
丢失和重
RabbitMQ
消费
消息
的两种
模式
:推和
拉
前言 在rabbitmq中有两种
消息
处理的
模式
,一种是推
模式
/订阅
模式
/投递
模式
(也叫push
模式
),
消费
者调用channel.basicConsume方法订阅队列后,由RabbitMQ主动将
消息
推送给订阅队列的
消费
者;另一种是
拉
模式
/检索
模式
(也叫pull
模式
),需要
消费
者调用channel.basicGet方法,主动从指定队列中
拉
取
消息
。 推
模式
:
消息
中间件主动将
消息
推送给
消费
者
拉
模式
:
消费
者主动从
消息
中间件
拉
取
消息
推
模式
(push) 1:推
模式
接收
消息
是最有效的一种
消息
处理方...
RocketMQ -推
拉
消费
模式
推
模式
(Push Model):Broker 主动将
消息
推送给
消费
者。当有新
消息
到达时,Broker 会立即将
消息
推送给订阅的
消费
者。
拉
模式
(Pull Model):
消费
者主动从 Broker
拉
取
消息
。
消费
者根据自己的节奏,定期或不定期地从 Broker
拉
取
消息
。RocketMQ 提供的推
拉
消费
模式
,为不同的业务场景提供了灵活的选择。推
模式
适用于实时性要求高的场景,而
拉
模式
则适用于
消费
能力有限或需要自主控制
消费
节奏的场景。
后端面试必备:
消息
队列设计:推
模式
与
拉
模式
的深度解析
在现代分布式系统中,
消息
队列作为解耦生产者和
消费
者的重要组件,其设计
模式
直接影响了系统的性能、可靠性和扩展性。其中最基本的设计决策之一就是选择推(Push)
模式
还是
拉
(Pull)
模式
。本文将深入探讨这两种
模式
的工作原理、优缺点以及适用场景。
RocketMQ:两种
消费
方式:pull
拉
、push推
RocketMQ:两种
消息
消费
方式:pull
拉
、push推 1、推送方式pull
模式
:
拉
取,DefaultMQPullConsumer
模式
。 是由客户端主动向MQ请求数据,主动权在客户端,先
拉
取数据再
消费
。不会因为推送太快而处理不及时。 2、push
模式
: 推送,DefaultMQPushConsumer
模式
。 一般的push是MQ主动推送信息,但是可能会导致
消费
者跟不上推送速度。RocketMQ采用的是长轮询的方式,客户端访问MQ,有信息就
拉
取关闭连接
消费
,然后再请求并
拉
取。没有信息请求就会等待新信息,
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十年IT从业经验,从底层编码开始一步步到现在系统架构设计,推崇全栈技术开发,积累大量个人学习资料,非常适合入门和提高学习。十年工作经验前后积累了多种技术: 开发语言:C/C++/JAVA/PYTHON/GO/JSP WEB架构:Servlets/springMVC/springBoot/springClound 容器架构:Docker容器/Docker集群/Docker与微服务集成/ 数据库:Oracle/Mysql/Redis/MongoDB 中间件:Nginx/消息队列/ 大数据:Hadoop/Hbase/hlive等 人工智能:数学基础/机器学习/深度学习/数据挖掘/推荐系统
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十年IT从业经验,从底层编码开始一步步到现在系统架构设计,推崇全栈技术开发,积累大量个人学习资料,非常适合入门和提高学习。十年工作经验前后积累了多种技术: 开发语言:C/C++/JAVA/PYTHON/GO/JSP WEB架构:Servlets/springMVC/springBoot/springClound 容器架构:Docker容器/Docker集群/Docker与微服务集成/ 数据库:Oracle/Mysql/Redis/MongoDB 中间件:Nginx/消息队列/ 大数据:Hadoop/Hbase/hlive等 人工智能:数学基础/机器学习/深度学习/数据挖掘/推荐系统
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