首页手记消息队列源码剖析入门详解

消息队列源码剖析入门详解

标签：

挖掘源码

概述

本文深入探讨了消息队列的基础概念、工作原理及应用场景，帮助读者理解消息队列的内部机制。文章还详细介绍了开发环境的搭建、消息队列的源码结构分析以及消息发送与接收的具体步骤。通过实战案例和调试技巧，进一步强化了消息队列的实用性和可靠性。消息队列源码剖析入门，让你轻松掌握消息队列的核心知识。

消息队列基础概念

消息队列是一种软件组件，它允许在不同的进程或线程之间传递消息。这种设计模式主要用于提高软件系统之间的解耦，并实现异步处理。消息队列可以保证即使发送者和接收者在不同的时间工作，消息也能正确地传递。

消息队列的基本概念

消息队列的基本概念包括：

生产者：生成消息并将其发送到消息队列。
消费者：从消息队列中读取消息并进行处理。
队列：保存由生产者发送的消息，消费者可以从队列中读取。
主题：用于分发消息的抽象概念，可以指向一个或多个队列。

消息队列的典型应用场景包括：

异步处理：通过消息队列，生产者和消费者可以异步地进行操作，从而提高了系统的响应速度。
解耦：生产者和消费者不必直接交互，这使得系统容易扩展。
负载均衡：消息队列可以将消息分发给多个消费者，实现负载均衡。
数据持久化：消息队列可以持久化消息，确保即使在系统崩溃后消息也不会丢失。

消息队列的工作原理

消息队列的工作原理主要涉及以下几个步骤：

消息生成：生产者生成消息并发送到消息队列。
消息存储：消息队列将消息存储在队列中，等待消费者读取。
消息消费：消费者从消息队列中读取消息并处理。
消息确认：消费者处理完消息后，向消息队列发送确认信号，表示消息已处理完毕。
消息删除：消息队列收到确认信号后删除消息，释放资源。

示例代码：发送和接收消息

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用RabbitMQ发送和接收消息。

# 基于RabbitMQ的生产者代码
import pika

def send_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')

    message = 'Hello World!'
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='hello',
                          body=message)
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

send_message()

# 基于RabbitMQ的消费者代码
import pika

def receive_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')

    def callback(ch, method, properties, body):
        print(f'Received {body}')

    channel.basic_consume(queue='hello',
                          on_message_callback=callback,
                          auto_ack=True)
    print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
    channel.start_consuming()

receive_message()

Kafka示例代码

# 基于Kafka的生产者代码
from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
topic_name = 'test_topic'
message = 'Hello, Kafka!'.encode()
producer.send(topic_name, message)
print(f'Sent {message}')
producer.close()

# 基于Kafka的消费者代码
from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test_topic', bootstrap_servers='localhost:9092')
for message in consumer:
    print(f'Received {message.value}')
    break
consumer.close()

ActiveMQ示例代码

# 基于ActiveMQ的生产者代码
from activemq import ActiveMQConnection
from activemq.message import Message

url = 'vm://localhost'
user = 'admin'
password = 'admin'
queue_name = 'test_queue'

connection = ActiveMQConnection(url, user=user, password=password)
session = connection.createSession()
producer = session.createProducer()

message = Message(queue_name, 'Hello, ActiveMQ!')
producer.send(message)
print(f'Sent {message}')
connection.close()

# 基于ActiveMQ的消费者代码
from activemq import ActiveMQConnection
from activemq.message import Message

url = 'vm://localhost'
user = 'admin'
password = 'admin'
queue_name = 'test_queue'

connection = ActiveMQConnection(url, user=user, password=password)
session = connection.createSession()
consumer = session.createConsumer(queue_name)

message = consumer.receive()
print(f'Received {message.body}')
connection.close()

常见的消息队列类型介绍

常见的消息队列类型包括：

RabbitMQ：一个开源、实现AMQP协议的消息代理和队列服务器，支持多种消息协议，如AMQP、STOMP等。
Kafka：一个分布式流处理平台，主要用于大规模日志聚合和实时数据流。
ActiveMQ：一个开源的消息代理，支持JMS、OpenWire、WS、REST等协议。
RocketMQ：一个分布式消息系统，支持高可用性、高可靠性、高吞吐量的消息传输。

开发环境搭建

开发环境的搭建是进行消息队列开发的基础步骤。正确的开发环境配置能够确保开发和测试工作的顺利进行。

选择合适的语言和库

消息队列开发中，选择合适的编程语言和库非常重要。常用的编程语言包括Python、Java、Go等，而消息队列库的选择则取决于实际使用的消息队列类型。

RabbitMQ：可以使用pika库（Python）或rabbitmq-client库（Java）。
Kafka：可以使用kafka-python库（Python）或kafka-clients库（Java）。
ActiveMQ：可以使用activemq-client库（Java）或activemq-python库（Python）。

安装和配置开发环境

安装和配置开发环境主要包括以下几个步骤：

安装Python或Java环境：确保安装了Python或Java的最新版本。
安装消息队列服务器：如RabbitMQ或Kafka。
安装消息队列库：使用pip或maven等工具安装相应库。
配置消息队列服务器：根据文档配置消息队列服务器，如设置用户权限等。

示例代码：安装和配置RabbitMQ

以下是安装和配置RabbitMQ的步骤：

# 在Ubuntu上安装RabbitMQ
sudo apt-get update
sudo apt-get install rabbitmq-server

# 启动RabbitMQ服务
sudo systemctl start rabbitmq-server

# 安装Python库`pika`
pip install pika

# 发送消息的脚本
import pika

def send_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')

    message = 'Hello World!'
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='hello',
                          body=message)
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

send_message()

# 接收消息的脚本
import pika

def receive_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')

    def callback(ch, method, properties, body):
        print(f'Received {body}')

    channel.basic_consume(queue='hello',
                          on_message_callback=callback,
                          auto_ack=True)
    print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
    channel.start_consuming()

receive_message()

示例代码：安装和配置Kafka

以下是安装和配置Kafka的步骤：

# 在Ubuntu上安装Kafka
wget http://apache.mirrorren.com/kafka/2.8.0/kafka_2.13-2.8.0.tgz
tar -xzf kafka_2.13-2.8.0.tgz
cd kafka_2.13-2.8.0
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

# 发送消息的脚本
from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
topic_name = 'test_topic'
message = 'Hello, Kafka!'.encode()
producer.send(topic_name, message)
print(f'Sent {message}')
producer.close()

# 接收消息的脚本
from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test_topic', bootstrap_servers='localhost:9092')
for message in consumer:
    print(f'Received {message.value}')
    break
consumer.close()

示例代码：安装和配置ActiveMQ

以下是安装和配置ActiveMQ的步骤：

# 在Ubuntu上安装ActiveMQ
wget http://archive.apache.org/dist/activemq/apache-activemq/5.15.12/apache-activemq-5.15.12-bin.tar.gz
tar -xzf apache-activemq-5.15.12-bin.tar.gz
cd apache-activemq-5.15.12
bin/activemq start

# 发送消息的脚本
from activemq import ActiveMQConnection
from activemq.message import Message

url = 'vm://localhost'
user = 'admin'
password = 'admin'
queue_name = 'test_queue'

connection = ActiveMQConnection(url, user=user, password=password)
session = connection.createSession()
producer = session.createProducer()

message = Message(queue_name, 'Hello, ActiveMQ!')
producer.send(message)
print(f'Sent {message}')
connection.close()

# 接收消息的脚本
from activemq import ActiveMQConnection
from activemq.message import Message

url = 'vm://localhost'
user = 'admin'
password = 'admin'
queue_name = 'test_queue'

connection = ActiveMQConnection(url, user=user, password=password)
session = connection.createSession()
consumer = session.createConsumer(queue_name)

message = consumer.receive()
print(f'Received {message.body}')
connection.close()

连接消息队列服务器

在开发过程中，需要编写代码来连接消息队列服务器。连接代码通常包括连接参数的配置，如主机名、端口号、用户名、密码等。下面是一个连接RabbitMQ服务器的示例代码。

示例代码：连接RabbitMQ服务器

import pika

def connect_to_rabbitmq():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    return channel

channel = connect_to_rabbitmq()

源码结构分析

消息队列的源码结构分析是理解消息队列工作原理的重要步骤。通过分析源码，可以更好地理解消息队列的内部机制和实现细节。

代码文件组织结构

消息队列源码通常由多个文件和目录组成，这些文件和目录按照功能划分，分为以下几个部分：

配置文件：用于配置消息队列和相关参数。
核心源码文件：实现消息队列的核心逻辑，如消息发送、接收、存储等。
库文件：支持消息队列运行的第三方库。
文档文件：提供消息队列的文档和使用说明。

示例代码：配置文件示例

# RabbitMQ配置文件示例（rabbitmq.config）
[
    {rabbit, [{tcp_listeners, ["127.0.0.1"]}]},
    {rabbitmq_management, [{listener, [{port, 15672}]}]}
]

关键组件解析

消息队列的源码通常包含以下几个关键组件：

生产者组件：负责生成消息并发送到队列。
消费者组件：负责从队列中读取消息并进行处理。
消息队列组件：负责存储和分发消息。
路由组件：负责将消息从生产者路由到合适的队列或主题。
持久化组件：负责将消息持久化到磁盘，确保消息不会丢失。

示例代码：生产者组件示例

# 生产者组件示例代码
import pika

class Producer:
    def __init__(self, host='localhost', queue='default'):
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue=queue)

    def send_message(self, message):
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='default',
                                   body=message)
        print(f'Sent {message}')

    def close(self):
        self.connection.close()

producer = Producer()
producer.send_message('Hello World')
producer.close()

示例代码：消费者组件示例

# 消费者组件示例代码
import pika

def receive_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')

    def callback(ch, method, properties, body):
        print(f'Received {body}')

    channel.basic_consume(queue='hello',
                          on_message_callback=callback,
                          auto_ack=True)
    channel.start_consuming()
    connection.close()

receive_message()

示例代码：路由组件示例

import pika

def send_message(message, routing_key='default'):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')

    channel.basic_publish(exchange='my_exchange',
                          routing_key=routing_key,
                          body=message)
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

示例代码：持久化组件示例

import pika

def send_message(message):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='task_queue',
                          body=message,
                          properties=pika.BasicProperties(
                              delivery_mode=pika.spec.PERSISTENT_DELIVERY_MODE
                          ))
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

核心逻辑流程图

消息队列的核心逻辑流程通常包括以下几个步骤：

生产者发送消息：生产者将消息发送到指定的消息队列。
消息队列存储消息：消息队列将接收到的消息存储在内存或磁盘上。
消费者接收消息：消费者从消息队列中读取消息并进行处理。
消息队列确认消息：消息队列收到确认信号后删除消息，表示消息已处理完毕。

示例代码：核心逻辑流程图示例

graph TD
    Prod1[Producer] --> Mq1[Message Queue]
    Mq1 --> Cons1[Consumer]
    Cons1 --> Mq1
    Mq1 --> Mq2[Message Queue]
    Mq2 --> Cons2[Consumer]

消息发送与接收

消息发送与接收是消息队列的基础操作，理解这些操作的步骤可以更好地掌握消息队列的使用。

发送消息的步骤详解

发送消息的步骤通常包括以下几个步骤：

建立连接：生产者与消息队列服务器建立连接。
声明队列：生产者声明一个队列，如果没有该队列则创建一个。
发送消息：生产者将消息发送到队列。
关闭连接：发送完毕后关闭连接。

示例代码：发送消息

import pika

def send_message(message):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body=message)
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

send_message('Hello World')

示例代码：发送Kafka消息

from kafka import KafkaProducer

def send_kafka_message():
    producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
    topic_name = 'test_topic'
    message = 'Hello, Kafka!'.encode()
    producer.send(topic_name, message)
    print(f'Sent {message}')
    producer.close()

send_kafka_message()

示例代码：发送ActiveMQ消息

from activemq import ActiveMQConnection
from activemq.message import Message

def send_activemq_message(message):
    url = 'vm://localhost'
    user = 'admin'
    password = 'admin'
    queue_name = 'test_queue'

    connection = ActiveMQConnection(url, user=user, password=password)
    session = connection.createSession()
    producer = session.createProducer()

    message = Message(queue_name, message)
    producer.send(message)
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

send_activemq_message('Hello, ActiveMQ!')

接收消息的步骤详解

接收消息的步骤通常包括以下几个步骤：

建立连接：消费者与消息队列服务器建立连接。
声明队列：消费者声明一个队列，如果没有该队列则创建一个。
接收消息：消费者从队列中读取消息。
处理消息：消费者对读取的消息进行处理。
关闭连接：处理完毕后关闭连接。

示例代码：接收消息

import pika

def receive_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='hello')

    def callback(ch, method, properties, body):
        print(f'Received {body}')

    channel.basic_consume(queue='hello',
                          on_message_callback=callback,
                          auto_ack=True)
    channel.start_consuming()
    connection.close()

receive_message()

示例代码：接收Kafka消息

from kafka import KafkaConsumer

def receive_kafka_message():
    consumer = KafkaConsumer('test_topic', bootstrap_servers='localhost:9092')
    for message in consumer:
        print(f'Received {message.value}')
        break
    consumer.close()

receive_kafka_message()

示例代码：接收ActiveMQ消息

from activemq import ActiveMQConnection
from activemq.message import Message

def receive_activemq_message():
    url = 'vm://localhost'
    user = 'admin'
    password = 'admin'
    queue_name = 'test_queue'

    connection = ActiveMQConnection(url, user=user, password=password)
    session = connection.createSession()
    consumer = session.createConsumer(queue_name)

    message = consumer.receive()
    print(f'Received {message.body}')
    connection.close()

receive_activemq_message()

实战案例演练

下面是一个实战案例，演示如何使用消息队列实现一个简单的生产者-消费者模式。

示例代码：生产者与消费者代码

生产者代码

import pika
import time

def send_message(message):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='task_queue')
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='task_queue',
                          body=message,
                          properties=pika.BasicProperties(
                              delivery_mode=pika.spec.PERSISTENT_DELIVERY_MODE
                          ))
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        send_message(f'Message {i}')
        time.sleep(1)

消费者代码

import pika

def callback(ch, method, properties, body):
    print(f'Received {body}')
    time.sleep(body.count(b'.'))
    print('Done')
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

def receive_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
    channel.basic_qos(prefetch_count=1)
    channel.basic_consume(queue='task_queue',
                          on_message_callback=callback)
    print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
    channel.start_consuming()

if __name__ == '__main__':
    receive_message()

常见问题与调试技巧

在使用消息队列的过程中，可能会遇到各种问题，了解这些问题并掌握调试技巧对于保证消息队列的稳定运行非常重要。

常见错误及解决方法

以下是一些常见的错误及解决方法：

消息丢失：

原因：消息队列配置错误，消息未被持久化。
解决方法：确保消息持久化，设置队列的durable属性为True。

示例代码：

import pika

def send_message(message):
 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
 channel = connection.channel()
 channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
 channel.basic_publish(exchange='',
                       routing_key='task_queue',
                       body=message,
                       properties=pika.BasicProperties(
                           delivery_mode=pika.spec.PERSISTENT_DELIVERY_MODE
                       ))
 print(f'Sent {message}')
 connection.close()

连接超时：
- 原因：服务器端口未开放，网络问题。
- 解决方法：检查网络连接，确保服务器端口开放。
- 示例代码：
```
# 检查网络连接
ping localhost
```

消息重复：

原因：消息未被正确确认。
解决方法：确保消息确认机制正确实现。

示例代码：

import pika

def callback(ch, method, properties, body):
 print(f'Received {body}')
 ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

调试工具介绍与使用

以下是一些常用的调试工具及其使用方法：

RabbitMQ Management Plugin：
- 功能：提供Web界面查看消息队列的状态、消息队列、连接等信息。
- 使用方法：
  - 安装插件：
```
sudo rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
```
  - 访问Web界面：
```
http://localhost:15672
```
Wireshark：
- 功能：网络协议分析工具，可以捕获和分析网络通信。
- 使用方法：
  - 安装Wireshark。
  - 连接网络接口，捕获网络通信数据。
  - 示例代码：
```
# 启动Wireshark并选择网络接口
wireshark -i eth0
```

性能优化策略

优化消息队列的性能可以提高系统的整体性能和响应速度。以下是一些性能优化策略：

调整消息队列大小：根据实际负载调整队列大小，避免队列过长导致消息积压。
增加消费者数量：增加消费者数量可以提高消息处理速度，实现负载均衡。
使用持久化消息：对于重要的消息，使用持久化消息可以确保消息不会丢失。
优化消息格式：减少消息的大小，提高传输效率。
使用消息压缩：压缩消息可以减少网络传输的延迟。

示例代码：调整消息队列大小

import pika

def send_message(message):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='task_queue',
                          body=message,
                          properties=pika.BasicProperties(
                              delivery_mode=pika.spec.PERSISTENT_DELIVERY_MODE
                          ))
    print(f'Sent {message}')
    connection.close()

实战应用与扩展

在实际项目中，消息队列可以用于多种场景，如异步处理、任务队列、日志收集等。下面介绍一些实战应用和扩展开发的方法。

消息队列在实际项目中的应用

异步处理

异步处理是消息队列最常见的应用场景之一。通过消息队列，生产者可以将任务异步地发送给消费者，从而提高系统的响应速度。

任务队列

任务队列是另一种常见的应用场景，生产者将任务放入队列，消费者从队列中取出任务并进行处理。这种方式可以实现任务的负载均衡和高可用性。

日志收集

日志收集是消息队列的一个典型应用场景。生产者将日志消息发送到队列，消费者从队列中读取日志并进行处理，如存储到数据库或发送到日志服务器。

消息队列在实际项目中的应用示例代码

生产者代码

import pika
import time

def send_log(log_message):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='log_queue', durable=True)
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='log_queue',
                          body=log_message,
                          properties=pika.BasicProperties(
                              delivery_mode=pika.spec.PERSISTENT_DELIVERY_MODE
                          ))
    print(f'Sent {log_message}')
    connection.close()

if __name__ == '__main__':
    while True:
        send_log('This is a log message')
        time.sleep(1)

消费者代码

import pika

def callback(ch, method, properties, body):
    print(f'Received log message: {body}')
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

def receive_log():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='log_queue', durable=True)
    channel.basic_qos(prefetch_count=1)
    channel.basic_consume(queue='log_queue',
                          on_message_callback=callback)
    print('Waiting for log messages. To exit press CTRL+C')
    channel.start_consuming()

if __name__ == '__main__':
    receive_log()

源码扩展与二次开发

扩展和二次开发消息队列源码可以帮助解决特定问题或增强功能。以下是一些常见的扩展和二次开发场景：

自定义消息路由规则：根据业务需求自定义消息路由规则，实现更复杂的路由逻辑。
增加消息过滤功能：增加消息过滤功能，根据特定条件过滤消息。
实现消息优先级：增加消息优先级功能，确保重要消息优先处理。
集成其他服务：将消息队列与其他服务集成，如数据库、监控系统等。

示例代码：实现消息优先级

import pika

def callback(ch, method, properties, body):
    priority = properties.priority
    print(f'Received message with priority {priority}: {body}')
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

def receive_message():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='priority_queue', durable=True)
    channel.basic_qos(prefetch_count=1)
    channel.basic_consume(queue='priority_queue',
                          on_message_callback=callback)
    print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
    channel.start_consuming()

if __name__ == '__main__':
    receive_message()

源码阅读心得分享

阅读消息队列源码可以帮助我们更好地理解消息队列的实现细节和工作原理。以下是一些源码阅读心得：

分层理解：从高层到低层逐步深入理解消息队列的实现，如消息发送、接收、存储等。
关注设计模式：消息队列源码中通常使用了多种设计模式，如生产者-消费者模式、观察者模式等。
理解核心组件：了解消息队列的核心组件，如生产者、消费者、消息队列、路由等。
掌握数据结构和算法：消息队列中通常使用了多种数据结构和算法，如队列、链表、哈希表等。

通过这些心得分享，可以更好地理解和使用消息队列。

点击查看更多内容

为 TA 点赞

若觉得本文不错，就分享一下吧！

评论

评论

共同学习，写下你的评论

评论加载中...

展开查看更多评论

作者其他优质文章

正在加载中

哆啦的时光机

手记
篇

粉丝

20

获赞与收藏

53

关注作者，订阅最新文章

阅读免费教程

Scrapy 入门教程

27个小节 10493 251

后端通用面试教程

41个小节 30583 343

网络编程入门教程

20个小节 12561 237

推荐

评论

收藏

共同学习，写下你的评论



感谢您的支持，我会继续努力的～

扫码打赏，你说多少就多少

赞赏金额会直接到老师账户

支付方式

打开微信扫一扫，即可进行扫码打赏哦

今天注册有机会得

100积分直接送

付费专栏免费学

大额优惠券免费领

立即参与放弃机会

点击
抽奖

慕课手记新用户专享福利

恭喜你，你的运气太好了，居然抽中了 100个积分！

恭喜你，抽中了价值元的专栏！

太棒了，直接落到你账户里！

积分商城里的罗技鼠标、机械键盘、
Kindle 阅读器、小米平衡车
Apple iPad （10.2英寸）、大额优惠券
在等着你去兑换了噢

作者：

免费赠送

兑换码：1111222211 复制

优惠券可用于购买实战课、体系课
无门槛使用

先去看看，有什么好东西马上兑换我爱学习，选课去


热搜

最近搜索清空

消息队列源码剖析入门详解

示例代码：发送和接收消息

Kafka示例代码

ActiveMQ示例代码

示例代码：安装和配置RabbitMQ

示例代码：安装和配置Kafka

示例代码：安装和配置ActiveMQ

示例代码：连接RabbitMQ服务器

示例代码：配置文件示例

示例代码：生产者组件示例

示例代码：消费者组件示例

示例代码：路由组件示例

示例代码：持久化组件示例

示例代码：核心逻辑流程图示例

示例代码：发送消息

示例代码：发送Kafka消息

示例代码：发送ActiveMQ消息

示例代码：接收消息

示例代码：接收Kafka消息

示例代码：接收ActiveMQ消息

示例代码：生产者与消费者代码

生产者代码

消费者代码

示例代码：调整消息队列大小

异步处理

任务队列

日志收集

消息队列在实际项目中的应用示例代码

生产者代码

消费者代码

示例代码：实现消息优先级

阅读免费教程