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  • 查看mq队列中的消息
    2021-08-09 04:01:44

    MQ服务消息队列介绍

    资源简介MQ服务器端和客户端通信浅谈

    1. WebSphere MQ的服务端的安装和配置

    (1)创建名为venus.queue.manager的默认队列管理器。

    在DOS窗口命令提示符下,输入以下命令:

    crtmqm -q venus.queue.manager

    (2)启动刚才创建的队列管理器。

    在DOS窗口命令提示符下,输入以下命令:

    strmqm venus.queue.manager

    (3)启动MQSC命令。

    在DOS窗口命令提示符下,输入以下命令:

    runmqsc venus.queue.manager

    (4)新建名为orange.queue的本地队列。

    输入以下命令:

    define qlocal (orange.queue)

    注意:MQSC中任何小写字母将自动转换成大写,除非用单引号将它们括起来。这意味着如果使用名称Orange.Queue创建了队列,则记住在MQSC以外其他命令中都必须使用Orange.Queue。

    (5)停止MQSC。

    输入以下命令:

    end

    现在,我们已经定义了以下对象:

    (1)名为venus.queue.manager的默认队列管理器。

    (2)名为ORANGE.QUEUE的队列。

    测试对象:要测试队列管理器和队列,请使用样本程序amqsput(将消息放入队列)和amqsget(从队列获取消息),步骤如下:

    (1)启动DOS窗口,进入到C:\Program Files\IBM\WebSphere MQ\bin目录下。

    (2)将消息放入队列。

    输入以下命令:

    amqsput ORANGE.QUEUE

    显示以下消息:

    Sample amqsput0 start

    Target queue is ORANGE.QUEUE

    (3)输入一些字符数据,然后双击"Enter"键,则显示以下消息:

    Sample amqsput0 end

    现在消息已经被放在队列中了。

    (4)要从队列中获取消息,输入以下命令:

    amqsget ORANGE.QUEUE

    在屏幕上将显示您刚才输入的字符数据消息。暂停后,例子程序结束。

    如果以上步骤都能完成,则完成了本地安装的验证。

    注意:如果在任何阶段中断整个安装过程,则应该从头开始重新运行安装。

    2. WebSphere MQ客户端的安装和配置

    如果我们开发的基于MQ的应用与MQ服务器不在同一台机器上,那么就必须在MQ应用端安装MQ客户端。下面我们以在Suse Linux 10下安装WebSphere MQ v6.0 Client为例介绍MQ客户端在Linux下的安装和配置步骤。

    (1)解压缩MQ客户端安装包:C84CJML.WebSphere MQ V6.0 Linux x86 Client.tar.gz,命令如下:

    tar -xvfz C84CJML.WebSphere MQ V6.0 Linux x86 Client.tar.gz

    (2)创建WebSphere MQ 必需的文件系统,命令如下:

    mkdir /opt/mqm # for product code

    mkdir /var/mqm # for working data

    (3)创造MQ用户和用户组,命令如下:

    groupadd mqm

    useradd -d /var/mqm -g mqm -G mqm mqm

    passwd mqm #

    change password to "password"

    (4)为mqm用户组添加root组

    cd /etc

    vi group

    修改 mqm:!:1000:mqm ? mqm:!:1000:mqm,root

    (5)

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  • MQ消息队列

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    我们可以把消息队列看作是一个存放消息的容器,当我们需要使用消息的时候,直接从容器取出消息供自己使用即可。 消息队列是分布式系统重要的组件之一。使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、...

    什么是消息队列

    我们可以把消息队列看作是一个存放消息的容器,当我们需要使用消息的时候,直接从容器中取出消息供自己使用即可。
    消息队列是分布式系统中重要的组件之一。使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能削峰降低系统耦合性

    通过异步处理提高系统性能(减少响应所需时间)

    在这里插入图片描述
    因为用户请求数据写入消息队列之后就立即返回给用户了,但是请求数据在后续的业务校验、写数据库等操作中可能失败。因此使用消息队列进行异步处理之后,需要适当修改业务流程进行配合,比如用户在提交订单之后,订单数据写入消息队列,不能立即返回用户订单提交成功,需要在消息队列的订单消费者进程真正处理完该订单之后,甚至出库后,再通过电子邮件或短信通知用户订单成功,以免交易纠纷。这就类似我们平时手机订火车票和电影票。

    削峰/限流

    先将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中,然后后端服务再慢慢根据自己的能力去消费这些消息,这样就避免直接把后端服务打垮掉。

    降低系统耦合性

    生产者(客户端)发送消息到消息队列中去,接受者(服务端)处理消息,需要消费的系统直接去消息队列取消息进行消费即可而不需要和其他系统有耦合, 这显然也提高了系统的扩展性。

    消息队列使利用发布-订阅模式工作,消息发送者(生产者)发布消息,一个或多个消息接受者(消费者)订阅消息。 消息发送者(生产者)和消息接受者(消费者)之间没有直接耦合,消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理,消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理,并不需要知道该消息从何而来。对新增业务,只要对该类消息感兴趣,即可订阅该消息,对原有系统和业务没有任何影响,从而实现网站业务的可扩展性设计

    另外为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失,会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上,等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后,生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。

    使用消息队列带来的一些问题

    • 系统可用性降低: 系统可用性在某种程度上降低,为什么这样说呢?在加入MQ之前,你不用考虑消息丢失或者说MQ挂掉等等的情况,但是,引入MQ之后你就需要去考虑了!
    • 系统复杂性提高: 加入MQ之后,你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题!
    • 一致性问题: 我上面讲了消息队列可以实现异步,消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是,万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办?这样就会导致数据不一致的情况了!

    MQ 的常见问题有:

    消息的顺序问题
    消息的重复问题

    消息的顺序问题

    消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。

    解决:
    (1)保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系
    缺陷:

    • 并行度就会成为消息系统的瓶颈(吞吐量不够)
    • 不关注乱序的应用实际大量存在
    • 队列无序并不意味着消息无序 所以从业务层面来保证消息的顺序而不仅仅是依赖于消息系统,是一种更合理的方式。

    消息的重复问题

    造成消息重复的根本原因是:网络不可达

    消费端处理消息的业务逻辑保持幂等性只要保持幂等性,不管来多少条重复消息,最后处理的结果都一样。保证每条消息都有唯一编号且保证消息处理成功与去重表的日志同时出现。利用一张日志表来记录已经处理成功的消息的 ID,如果新到的消息 ID 已经在日志表中,那么就不再处理这条消息。

    JMS vs AMQP

    在这里插入图片描述

    常见的消息队列对比

    在这里插入图片描述
    总结:

    • ActiveMQ 的社区算是比较成熟,但是较目前来说,ActiveMQ 的性能比较差,而且版本迭代很慢,不推荐使用。
    • RabbitMQ 在吞吐量方面虽然稍逊于 Kafka 和 RocketMQ ,但是由于它基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。但是也因为 RabbitMQ 基于 erlang 开发,所以国内很少有公司有实力做erlang源码级别的研究和定制。如果业务场景对并发量要求不是太高(十万级、百万级),那这四种消息队列中,RabbitMQ 一定是你的首选。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
    • RocketMQ 阿里出品,Java 系开源项目,源代码我们可以直接阅读,然后可以定制自己公司的MQ,并且 RocketMQ 有阿里巴巴的实际业务场景的实战考验。RocketMQ 社区活跃度相对较为一般,不过也还可以,文档相对来说简单一些,然后接口这块不是按照标准 JMS 规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码。还有就是阿里出台的技术,你得做好这个技术万一被抛弃,社区黄掉的风险,那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ 挺好的
    • Kafka 的特点其实很明显,就是仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms 级的延迟,极高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意扩展。同时 kafka 最好是支撑较少的 topic 数量即可,保证其超高吞吐量。kafka 唯一的一点劣势是有可能消息重复消费,那么对数据准确性会造成极其轻微的影响,在大数据领域中以及日志采集中,这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集。
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  • IBM MQ消息发送至远程队列,文档详细,有截图,有命令
  • mq消息队列

    千次阅读 2022-01-07 16:07:06
    MQ(messagequeue)a从字面意思上看,本质是个队列,FIFO 先入先出,只不过队列中存放的内容是message而已,还是-种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。在互联网架构中,MQ是一种非常常见的上下游"逻辑解耦+物理...

    MQ 消息队列 学习-尚硅谷

    1.1.什么是MQ

    MQ(messagequeue)a从字面意思上看,本质是个队列,FIFO 先入先出,只不过队列中存放的内容是message而已,还是-种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。在互联网架构中,MQ是一种非常常见的上下游"逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后,消息发送上游只需要依赖MQ,不用依赖其他服务。

    1.流量消峰:进行访问进行排队

    举个例子,如果订单系统最多能处理一万次订单,这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余,正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期,如果有两万次下单操作系统是处理不了的,只能限制订单超过-万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲,我们可以取消这个限制,把一秒内下的订单分散成一段时间来处理,这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作,但是比不能下单的体验要好。

    在这里插入图片描述

    2.应用解耦

    以电商应用为例,应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。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,都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后,系统间调用的问题会减少很多,比如物流系统因为发生故障,需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里,物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中,用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后,继续处理订单信息即可,中单用户感受不到物流系统的故障,提升系统的可用性。

    在这里插入图片描述

    3.异步处理

    在这里插入图片描述

    有些服务间调用是异步的,例如A调用B, B需要花费很长时间执行,但是A需要知道B什么时候可
    以执行完,以前一般有两种方式,A过一段时间去调用B的查询api查询。或者A提供-个callback api,
    B执行完之后调用api通知A服务。这两种方式都不是很优雅,使用消息总线,可以很方便解决这个问题,
    A调用B服务后,只需要监听B处理完成的消息,当B处理完成后,会发送一条消息给 MQ, MQ会将此
    消息转发给A服务。这样A服务既不用循环调用B的查询api,也不用提供callback api。同样B服务也不
    用做这些操作。A服务还能及时的得到异步处理成功的消息。

    第1种.ActiveMQ

    优点:单机吞吐量万级,时效性ms级,可用性高,基于主从架构实现高可用性,消息可靠性较
    低的概率丢失数据
    缺点:官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少,高吞吐量场景较少使用。

    第2种. Kafka

    大数据的杀手锏,谈到大数据领域内的消息传输,则绕不开Kafka,这款为大数据而生的消息中间件,
    以其百万级TPS的吞吐量名声大噪,迅速成为大数据领域的宠儿,在数据采集、传输、存储的过程中发挥
    着举足轻重的作用。目前已经被LinkedIn, Uber, Twitter, Netlix等大公司所采纳。
    优点:性能卓越,单机写入TPS约在百万条/秒,最大的优点,就是吞吐量高。时效性ms级可用性非
    常高,kafka 是分布式的,-个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用,消费者采
    用Pull方式获取消息,消息有序,通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费-次;有优秀的第三方
    Kafka Web管理界面Kafka-Manager;在日志领域比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用;功能支持:
    功能较为简单,主要支持简单的MQ功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用
    缺点: Kafka 单机超过64个队列/分区,Load 会发生明显的飙高现象,队列越多, load越高,发送消
    息响应时间变长,使用短轮询方式,实时性取决于轮询间隔时间,消费失败不支持重试;支持消息顺序,
    但是一台代理宕机后,就会产生消息乱序,社区更新较慢;

    第3种. RocketMQ

    RocketMQ出自阿里巴巴的开源产品,用Java语言实现,在设计时参考了Kafka, 并做出了自己的一
    些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理, binglog 分发等场
    景。
    优点:单机吞吐量十万级,,可用性非常高,分布式架构,消息可以做到0丢失,MQ功能较为完善,还是分
    布式的,扩展性好,支持10亿级别的消息堆积,不会因为堆积导致性能下降,源码是java我们可以自己阅
    读源码,定制自己公司的MQ
    缺点:支持的客户端语言不多,目前是java及c++,其中c++不成熟;社区活跃度一般,没有在 MQ
    核心中去实现JMS等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

    第4种.RabbitMQ

    2007年发布,是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最
    主流的消息中间件之? -。
    优点:由于erlang语言的高并发特性,性能较好;吞吐量到万级,MQ功能比较完备,健壮、稳定、易
    用、跨平台、支持多种语言如: Python. Ruby、 .NET、 Java、 JMS、C、PHP、 ActionScript. XMPP、STOMP
    等,支持AJAX文档齐全;开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用,社区活跃度高;更新频率相当高
    https://www.rabbitmq.com/news.html
    缺点:商业版需要收费,学习成本较高

    MQ的选择

    在这里插入图片描述

    ActiveMQ 学习

    3、安装步骤

    3.1 官网下载
    3.2 /opt目录下面
    3.3解压缩apache activemq-5.15.9-bin. tar.gz
    3.4在根目录Fmkdir /myactiveMQ
    3.5 cp -r apache -activemq-5.15.9 /myactiveMQ/
    3.6普通启动mq: ./activemq start(开)/stop(关)
    3.7 activemq的默认进程端口是61616
    3.8复习查看后台进程的方法 :ps -ef|grep activemq | grep -v grep(去掉 本机自带的命令 );lsof 61616(查看端口号 是否存在,打印其内容)
    3.9带运行日志的启动方式(重要)
    在这里插入图片描述

    mysql的jdbc

    在这里插入图片描述

    订阅主体消费者(上手案例)

    (1)生产者将消息发布到topic中,每个消息可以有多个消费者,属于1: N的关系
    (2)生产者和消费者之间有时间上的相关性。订阅某一个主题的消费者只能消费自它订阅之后发布的消息。
    (3)生产者生产时,topic不保 存消息它是无状态的不落地,假如无人订阅就去生产,那就是一.条废消息,所以,一般

    先启动消费者再启动生产者:
    JMS规范允许客户创建持久订阅,这在- -定程度上放松了时间上的相关性要求。持久订阅允许消费者消费它在未处于激活状态时发送的消息.一句话,好比我们的微信公众号订阅。

    JMS规范

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    消息头

    这里是引用

    消息体

    在这里插入图片描述

    1、生产者Dame

    package xyz.activemq;
    
    import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;
    
    import javax.jms.*;
    
    /**
     * @ClassName : JmsProduce  //类名
     * @Description : 第一次使用mq  //描述
     * @Author : W //作者
     * @Date: 2022/1/19  21:48
     */
    public class JmsProduce {
        private static final String DEFAULT_BROKER_HOST = "tcp://47.108.216.90:61616";
    
        // 消费创建者
        public static void main(String[] args) throws JMSException {
            // 1 创建连接工场,按照给定Mur地址, 采用欧认用户名和南码
            ActiveMQConnectionFactory activeMQConnectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory (DEFAULT_BROKER_HOST);
            // 2 通过连接工场,获得连按connection 并启动访问
            Connection connection = activeMQConnectionFactory.createConnection ();
            connection.start ();
            // 3 创建会话session .
            // 两个参数, 第一个叫事务/第二个签收 DUPS_OK_ACKNOWLEDGE 允许重复消费  使用 CLIENT_ACKNOWLEDGE手动签收 要加 textMessage.acknowledge ();
            Session session = connection.createSession (true, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
            // 4创造目的地
            Queue queue = session.createQueue ("国产007");
            // 5 创建消息生成者
            MessageProducer messageProducer = session.createProducer (queue);
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                TextMessage textMessage = session.createTextMessage ("msg----" + i);
                messageProducer.send (textMessage);
            }
            session.commit ();
            messageProducer.close ();
            session.close ();
            connection.close ();
        }
    }
    

    属性值

    JMS的可靠性:消息的持久性、事务、签收. 事务最大

    两大模式:一对一(Queue),一对多(Topic);

    // 开启事务
         Session session = connection.createSession (true, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
    

    四. Spring / SpringBoot 整合 ActiveMQ

    1. 对 Spring 的整合
    1.1 所需jar 包

    <!--  activeMQ  jms 的支持  -->
    <dependency>
      <groupId>org.springframework</groupId>
      <artifactId>spring-jms</artifactId>
        <version>4.3.23.RELEASE</version>
    </dependency>
    <dependency>    <!--  pool 池化包相关的支持  -->
      <groupId>org.apache.activemq</groupId>
      <artifactId>activemq-pool</artifactId>
      <version>5.15.9</version>
    </dependency>
    
    <!--  aop 相关的支持  -->
    <dependency>
      <groupId>org.springframework</groupId>
      <artifactId>spring-core</artifactId>
      <version>4.3.23.RELEASE</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework</groupId>
      <artifactId>spring-context</artifactId>
      <version>4.3.23.RELEASE</version>
    </dependency>
    

    1.2 写xml 文件 (applicationContext.xml)

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://camel.apache.org/schema/spring"
           xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
           http://www.springframework.org/schema/context
             http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
            http://www.springframework.org/schema/aop
         http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd
         http://camel.apache.org/schema/spring http://camel.apache.org/schema/spring/camel-spring.xsd">
    
        <context:commponent-scan base-package="com.at.activemq"/>
        <bean id="jmsFactory" class="org.apache.activemq.pool.PooledConnectionFactory"  destroy-method="stop">
            <property name="connectionFactory">
                <bean class="org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory">
                    <property name="brokerURL" value="tcp://192.168.17.3:61616"></property>
                </bean>
            </property>
            <property name="maxConnections" value="100"></property>
        </bean>
    
        <!-- 队列目的地 -->
        <bean id="destinationQueue" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue">
            <constructor-arg index="0" value="spring-active-queue"></constructor-arg>
        </bean>
    
    
        <!--  jms 的工具类 -->
        <bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate">
            <property name="connectionFactory" ref="jmsFactory"/>
            <property name="defaultDestination" ref="destinationQueue"/>
            <property name="messageConverter">
                <bean class="org.springframework.jms.support.converter.SimpleMessageConverter"/>
            </property>
        </bean>
    </beans>
    
    展开全文
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    最近在做汇总的时候需要用到mq做消息发送,由于之前没有使用过,近期看了一点内容,做一个小小的总结:

    队列管理器相当于我们的数据库,而队列名相当于库表,我们查看的信息其实就是相当于查看库表信息。

    1、首先需要进入装有MQ的服务器

    84053379_1

    2、进入该服务器后,在命令行中输入dspmq命令

    84053379_2

    QMNAME(WNMS4_QM)括号内为队列名,status表示队列运行的状态。表示正在运行的队列和没有运行的队列。

    3、这个时候再执行 runmqsc +队列管理器名 进入mq客户端

    84053379_3

    这样我们就启动了队列名为WNMS4_QM的队列管理器名,也就是进入了MQ的客户端

    4、在客户端里我们可以查看我们需要看的相关信息,一般用dis ql(KPIIN.Q)查看相关信息,KPIIN.Q是队列名

    84053379_4

    像我常常关注红框内的几个信息,队列深度查看CURDEPTH

    如果只是单独查看CURDEPTH 可以这么使用

    DIS QL(KPIIN.Q) CURDEPTH

    更深入的我也不会,暂时只关注这些信息,日后会补充相关知识!

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  • mongo-mq mongoDB 消息队列
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    2017-05-05 16:49:11
    Java向MQ发送消息三种方式
  • 作为中间件,消息队列是...所以消息队列可以解决应用解耦、异步消息、流量削锋等问题,是实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构不可以或缺的一环。文档为市场上流行的消息队列以列表对比形式进行分析,比较全面
  • 消息队列MQ与微消息队列MQTT

    千次阅读 2019-11-10 20:24:35
    文章目录为什么要使用MQ消息队列1. 解耦(可用性)2. 流量削峰3. 数据分发缺点MQ对比传统消息队列RocketMQ和微消息队列MQTT对比 https://www.jianshu.com/p/15081799d66b 为什么要使用MQ消息队列 1. 解耦(可用性) ...
  • MQ消息队列的优缺点介绍以及对比选型

    千次阅读 多人点赞 2021-10-21 11:38:09
    详细介绍了MQ消息队列的有点和缺点,以及MQ消息队列的选型。
  • Windows消息队列MQ的使用

    千次阅读 2022-01-21 10:58:17
    win10使用RabbitMQ实现消息队列 - 简书
  • 本文提供一种市面上最/极简单的使用RabbitMQ的方式,只需要会调用以下三个方法,**你就几乎可以...(1) SendMessage,发送一个消息 (2) GetMessage,获取一个消息 (3) UseMessage,使用一个消息(连续使用)...
  • 以下内容均为个人观点,有错误之处请予以指点,多谢 MQ配置 一、双方定义 ...在A_dlglq_name(服务器端mq队列管理器名称)队列管理器创建本地队列,名称为A_bddl_name(服务器端mq本地队列名称); 3、.
  • 常规MQ队列消息的处理流程和特点,详细说明 系列资源分享
  • 常见MQ队列介绍

    千次阅读 2019-04-24 15:39:11
    消息队列 为什么写这篇文章? 博主有两位朋友分别是小A和小B: 小A,工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司),每天工作内容就是和产品聊聊需求,改改业务逻辑。再不然就是和运营聊聊天,写几个SQL,生成下报表...
  • 创建MQ队列和通道的脚本,使用脚本创建队列很快很快
  • 去包装SysV消息队列 sysv_mq是的Go包装器。 使用该库之前,请务必阅读 , 和的这一点很重要。 sysv_mq是一个非常轻巧的包装器,不会对您隐藏任何错误。 可以在上查看公共API的文档。 sysv_mq已在Linux和OS X上进行了...

空空如也

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