精华内容
下载资源
问答
  • RabbitMQ吞吐量测试-PerfTest上 PerfTest RabbitMQ有一个基本的吞吐量测试工具PerfTest(文档,源代码和版本),它基于Java客户端,可以配置为模拟基本工作负载。PerfTest有额外的工具可以生成输出的HTML图形。...

    RabbitMQ吞吐量测试-PerfTest上

    PerfTest

    RabbitMQ有一个基本的吞吐量测试工具PerfTest(文档,源代码和版本),它基于Java客户端,可以配置为模拟基本工作负载。PerfTest有额外的工具可以生成输出的HTML图形。RabbitMQ集群可能受到很多因素的限制,从基础设施级限制(如网络带宽)到RabbitMQ配置和拓扑到发布和使用的应用程序。PerfTest可以演示节点或节点集群的基准性能。

    安装

    PerfTest也是从Bintray和 GitHub发布的二进制版本库中分发的 。 如果需要将它作为库,也可以在Maven Central上使用。

    Bintray:https://bintray.com/rabbitmq/java-tools/perf-test
    GitHub:https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-perf-test/releases
    Maven Central:http://search.maven.org/#search%7Cga%7C1%7Cg%3A%22com.rabbitmq%22%20AND%20a%3A%22perf-test%22

    要验证PerfTest安装,请使用

    bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest --help
    
    can@can:/usr/local/mq/rabbitmq_server-3.6.14/rabbitmq-perf-test-2.0.0.RC4$ bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest --help
    usage: <program>
     -?,--help                           show usage
     -A,--multi-ack-every <arg>          multi ack every
     -a,--autoack                        auto ack
     -ad,--auto-delete <arg>             should the queue be auto-deleted,
                                         default is true
     -B,--body <arg>                     comma-separated list of files to use
                                         in message bodies
     -b,--heartbeat <arg>                heartbeat interval
     -C,--pmessages <arg>                producer message count
     -c,--confirm <arg>                  max unconfirmed publishes
     -ct,--confirm-timeout <arg>         waiting timeout for unconfirmed
                                         publishes before failing (in seconds)
     -D,--cmessages <arg>                consumer message count
     -d,--id <arg>                       test ID
     -e,--exchange <arg>                 exchange name
     -f,--flag <arg>                     message flag
     -H,--uris <arg>                     connection URIs (separated by commas)
     -h,--uri <arg>                      connection URI
     -i,--interval <arg>                 sampling interval in seconds
     -K,--random-routing-key             use random routing key per message
     -k,--routing-key <arg>              routing key
     -L,--consumer-latency <arg>         consumer latency in microseconds
     -l,--legacy-metrics                 display legacy metrics (min/avg/max
                                         latency)
     -M,--framemax <arg>                 frame max
     -m,--ptxsize <arg>                  producer tx size
     -ms,--use-millis                    should latency be collected in
                                         milliseconds, default is false. Set to true if producers are consumers run
                                         on different machines.
     -n,--ctxsize <arg>                  consumer tx size
     -o,--output-file <arg>              output file for timing results
     -p,--predeclared                    allow use of predeclared objects
     -Q,--global-qos <arg>               channel prefetch count
     -q,--qos <arg>                      consumer prefetch count
     -qa,--queue-args <arg>              queue arguments as key/pair values,
                                         separated by commas
     -R,--consumer-rate <arg>            consumer rate limit
     -r,--rate <arg>                     producer rate limit
     -S,--slow-start                     start consumers slowly (1 sec delay
                                         between each)
     -s,--size <arg>                     message size in bytes
     -sb,--skip-binding-queues           don't bind queues to the exchange
     -T,--body-content-type <arg>        body content-type
     -t,--type <arg>                     exchange type
     -u,--queue <arg>                    queue name
     -udsc,--use-default-ssl-context     use JVM default SSL context
     -X,--producer-channel-count <arg>   channels per producer
     -x,--producers <arg>                producer count
     -Y,--consumer-channel-count <arg>   channels per consumer
     -y,--consumers <arg>                consumer count
     -z,--time <arg>                     run duration in seconds (unlimited by
                                         default)
    
    

    使用PerfTest

    运行PerfTest的最基本的方法只是指定要连接的URI,要使用的发布者(比如说1)和一些消费者(比如2)。请注意,RabbitMQ Java客户端可以实现较高的发布速率(每个连接每秒高达80至90K条消息),给予足够的带宽,并且当某些安全措施(发行商确认)被禁用时,很少需要过度配置发布者(除非这是特定的测试目标)。

    bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -x 1 -y 2 -u "throughput-test-1" -a --id "test 1"
    
    QQ截图20171211135939.png

    使用2个发布者和4个消费者:

    bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -x 2 -y 4 -u "throughput-test-2" -a --id "test 2"
    

    此修改将消费者切换到手动确认:

    bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -x 1 -y 2 -u "throughput-test-3" --id "test 3"
    

    修改将消息大小从默认(12字节)更改为4 kB:

    bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -x 1 -y 2 -u "throughput-test-4" --id "test 4" -s 4000
    

    使用持久队列和持久消息:

    bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -x 1 -y 2 -u "throughput-test-5" --id "test-5" -f persistent
    

    转载于:https://my.oschina.net/u/3010553/blog/1590210

    展开全文
  • RabbitMQ 吞吐量 延迟 和带宽

    千次阅读 2018-07-30 11:43:59
    本文是rabbitmq 官方社区的一篇关于一些队列的基本理论的文章,觉得写得挺不错,主要是对rabbitmq的QoS进行了深入的分析。尝试着翻译一下~原文链接 首先,考虑一下,我们在Rabbit上新建了一个队列,并且有几个消费...

    本文是rabbitmq 官方社区的一篇关于一些队列的基本理论的文章,觉得写得挺不错,主要是对rabbitmq的QoS进行了深入的分析。尝试着翻译一下~原文链接

    首先,考虑一下,我们在Rabbit上新建了一个队列,并且有几个消费者此队列,如果我们没有设置QoS(basic.qos),那么Rabbit 会尽可能快的把队列的消息推送到客户端(博主备注:尽可能快是指Rabbit会一直发送消息直到把socket 缓冲区打满)。此时消费者客户端内存会迅速膨胀因为它们缓存了大量的消息在内存中。这种情况下,队列消息可能已经是空的,但是可能有数百万的未确认消息存储在消费者客户端,等待消费者处理,此时,如果在增加新的消费者,那么此消费者将无消息可消费。此时,消息存储在已经存在的客户端,或许会存在很长时间(博主备注:此时消息已经被Rabbit 服务端分发给客户端,并被客户端缓存起来了),如果增加消费者以求更快的处理消息其实是达不到效果的。

    所以,默认的QoS的prefetch 使得客户端可以无限制的缓存(博主备注:其实还是要考虑带宽,网卡被打满时),这时明显会导致处理效率低下。那么我们设置Qos frefetch的主要目的是什么呢?答案是保持消费者始终处于忙碌状态,并且通过最大限度的减少客户端缓冲区大小,把更多的消息留在Rabbit队列中,可以供新的消费者使用或者说在消费者空闲时发送给消费者。

    举个栗子:假如Rabbit 从队列里取出一条消息通过网络发送到消费端需要花费50ms,而消费者处理一条消息需要花费4ms。当消费者处理完成后会发送一条ack消息到Rabbit服务端,同样也花费50ms.这里可以看到,一条完整的消息的处理需要花费104ms,如果我们每次只预取一条(prefetch = 1),那么在一次消息处理中客户端忙的时间只有4ms,其效率只有4/104 = 3.8%,正常情况下我们希望客户端一直处于忙碌状态。
    这里写图片描述

    所以这里做一个除法,一次完整的消息处理周期时间除以客户端处理的时间 ,即104 / 4 = 26。那么如果我们设置预取 26条就可以解决我们的问题:假设客户端每次缓存26条数据,每条消息处理需要花费4ms,那么当客户端处理完第一条消息,花费第一个4ms后,客户端发送一个ack并继续处理缓存中的下一条消息,ack消息花费50ms到达Rabbit 服务端,服务端发送新的消息到客户端,同样花费50ms到达,那么当消费者处理完成上次取得26条消息之后,新的消息已经到达并等待消费者处理。这样,消费者能始终保持忙碌状态(博主备注:SpringAMQP 默认的prefetch 从1改成250以提高吞吐量),此时增加prefetch 并不会获得更快的处理速度,反而会导致消息的处理延时:客户端缓存消息的时间不超过其处理的时间,客户端始终处于饱和状态,实际上,客户端能够在下一条消息到达之前完全耗尽缓冲区,因此缓冲区实际上保持为空。

    现在假设网络和处理时间保持一致,但是考虑一下,当网络突然发生延迟:预取的缓冲区就不够大了,此时消费者处于空闲状态,等待新的消息到来,其处理速度是大于Rabbit发送的速度。

    为了解决这个问题,我们可以设置双倍或者近似双倍的预取数量,比如从26设置到51,消息处理保持在4ms每条,此时缓存了204ms(处理时间)的消息在缓冲区,这样也能够保证消费者处于忙碌状态。

    但是假如网络恢复正常,双倍的预取消息会导致消息在客户端保存一段时间而不是立即处理。还是以上述处理时间举例,一次取51条消息,但是100ms内,消费者能处理25条信息,那么新的消息到达时缓冲区还有25条消息,每条消息都会在缓冲区保存100ms,无疑增加了消息处理的延迟。

    因此,我们看到增加预取消息数量能够应对较差的网络性能,保持客户端忙碌,但是也大大增加网络正常运行时的延迟。

    同样的,假如网络性能良好,但是客户端处理消息需要花费40ms而不是4ms,如果之前Rabbit队列保存稳定的长度(即生产和消费速率保持一致),那么队列将快速增长,因为消费速度下降为原来的十分之一。这种情况下我们可以考虑新增消费者处理,但是假设客户端缓冲区大小为26条消息,ack和Rabbit发送消息都需要50ms,那么在100ms内,客户端只能处理100 / 40 = 2.5条消息,此时缓冲区长度为22条消息。新的消息不会立即处理,而是位于缓冲区的第23位,此时延迟位22*40=880ms,Rabbit的网络延迟为50ms,那么额外的880ms延迟现在为 (880/(880+50) =0.946)95%.

    结语:文章最后提到了CoDel 算法来解决这个问题,有兴趣的同学可以搜索一下,后续的就不在翻译了~

    展开全文
  • hyperf使用RabbitMQ 参考 AMQP 组件 使用接口生产数据(用于压测) 这里使用hyperf的注解路由 /** * @Controller(prefix="amqp") * Class AmqpController * @package App\Controller\User */ class AmqpController...

    虚拟机配置(2G,4核)

    hyperf使用RabbitMQ

    参考 AMQP 组件

    使用接口生产数据(用于压测)

    这里使用hyperf的注解路由

    /**
     * @Controller(prefix="amqp")
     * Class AmqpController
     * @package App\Controller\User
     */
    class AmqpController extends AbstractController
    {
        /**
         * @GetMapping(path="sms")
         * 短信发送
         */
        public function sms(Producer $producer): array
        {
            $data = [
              'id'=>bin2hex(random_bytes(20)),
              'data'=>[
                  'message' => '你的短信验证码是12121',
                  'mobile' => '13*********1'
              ]
            ];
            $sms = new SmsProducer($data);
            $res = $producer->produce($sms);
            $data['published'] = $res;
            return $data;
        }
    }
    

    ab 进行压力测试

    ab -c5000 -n 10000 http://*.com/amqp/sms

    压力测试结果

    测试结果
    由于测试接口没有任何业务逻辑且为本地环境,压测数据仅供参考

    RabbitMQ表现

    生产与消费同时进行

    在这里插入图片描述

    生产者最高1.5k/s,消费者最高1.5k+/s

    两个消费者

    在这里插入图片描述

    生产者最高2.0k/s,消费者最高1.5k+/s;

    三个消费者

    在这里插入图片描述
    生产者最高1.4k/s左右,消费者最高1.8k+/s;

    无消费者(4次)

    在这里插入图片描述

    只消费(3个消费者,4W条消息)

    在这里插入图片描述
    整个测试表现
    在这里插入图片描述
    消费者无业务逻辑且为本地环境,数据仅供参考

    测试结束

    展开全文
  • 该文阅读自RabbitMQ官方网站,分享好文给大家 你在Rabbit有一个队列,然后一些消费者从这个队列中消费。如果你根本没有设置QoS(basic.qos),那么Rabbit会把所有的队列消息都按照网络和客户端允许的速度推送给...



        该文阅读自RabbitMQ官方网站,分享好文给大家

        你在Rabbit有一个队列,然后一些消费者从这个队列中消费。如果你根本没有设置QoS(basic.qos),那么Rabbit会把所有的队列消息都按照网络和客户端允许的速度推送给客户端。消费者将会飞速增加它们的内存占用,因为它们将所有消息都缓存在自己的RAM中。如果您询问Rabbit,队列可能会显示为空,但会有大量在客户端中,正准备由客户端应用程序处理的消息未被确认。如果您添加新的消费者,则队列中不会有消息发送给新的消费者。即使有其他消费者可用于更快地处理这样的消息,它们也只是在现有的客户端缓存,并且可能在那里很长一段时间。这是相当次优的。

        因此,默认的QoS预取设置为客户提供了无限的缓冲区,这可能导致不良的行为和性能。但是,怎样的QoS预取缓冲区大小才是您应该设置的?设置的目的是让消费者保持工作饱和状态,同时尽量减少客户端的缓冲区大小,以便更多的消息留在Rabbit的队列中,来可供新消费者使用,或在消费者空闲时发送给消费者。

         比方说Rabbit从这个队列中拿出一条消息需要50ms,把它放到网络上,然后到达消费者。客户端处理消息需要4ms。一旦消费者处理了消息,它就会发送一个ACK给Rabbit,这个Rabbit需要进一步发送50ms的信息给Rabbit进行处理。所以我们总共有104ms的往返时间。如果我们有1个消息的QoS预取设置,那么在这个往返行程完成之后,Rabbit不会发送下一个消息。因此,客户端每104ms只有4ms,或3.8%的时间忙碌,而我们希望百分之百的时间都在忙碌中。


         如果我们在每个消息的客户端上执行总的往返时间/处理时间,则得到104/4 = 26。如果我们具有26个消息的QoS预取,就解决了我们的问题:假设客户端具有26个消息缓冲,等待处理。 (这是一个明智的假设:一旦你设置了basic.qos,然后从一个队列中消耗,Rabbit将发送尽可能多的消息到你订阅到客户端的队列,直到QoS限制。消息不是很大,带宽也很高,所以Rabbit很可能比你的客户端更快地发送消息到你的客户端,所以从假设的完整性来做所有的数学是合理的(也是更简单的)客户端缓冲区)。如果每条消息需要4ms的处理来处理,那么总共需要26×4 = 104ms来处理整个缓冲区。第一个4ms是第一个消息的客户端处理。客户端然后发出一个确认,然后继续处理缓冲区中的下一条消息。这一点需要50ms才能到达代理。代理向客户端发出一条新消息,这需要50ms的时间,所以到了104ms时间,客户端已经完成缓冲区的处理,代理的下一条消息已经到达,并准备好等待客户端来处理它。因此,客户端始终处于忙碌状态:具有较大的QoS预取不会使其更快;但是我们最大限度地减少了缓冲区的大小,从而减少了客户端消息的延迟:消息被客户端缓冲了,不再需要为了保持客户端的工作。事实上,客户端能够在下一条消息到达之前完全排空缓冲区,因此缓冲区实际上保持为空。

         这个解决方案绝对没问题,只要处理时间和网络行为保持不变。但考虑一下如果网络突然间速度减半会发生什么情况:预取缓冲区不够大,现在客户端会闲置,等待新消息到达,因为客户端能够处理消息的速度比Rabbit能够提供新消息。

        为了解决这个问题,我们仅仅需要翻倍(或几乎是双倍)QoS预取大小。如果我们把这个大小从26升到51,而客户仍然在每4ms处理消息,那么我们现在有51 * 4 = 204ms消息缓冲区中,其中4ms将用于处理消息,剩余200ms为发送一个ACK回Rabbit和接收下一个消息。因此,我们现在可以应对网络速度的减半。

        但是,如果网络正常运行,现在将QoS预取提高一倍,意味着每个消息都会驻留在客户端缓冲区中一段时间,而不是在到达客户端时立即处理。再次,从现在51条消息的完整缓冲区开始,我们知道新消息将在客户端完成处理第一条消息100ms后开始出现在客户端。但是在这100ms内,客户端将会处理50个可用的100/4 = 25个消息。这意味着当新的消息到达客户端时,它将被添加到缓冲区的末尾,当客户端从缓冲区的头部移除时。因此,缓冲区总是保持50 – 25 = 25个消息长度,因此每个消息将在缓冲区中保持25 * 4 = 100ms,Rabbit发送给客户端以及客户端开始处理它的时间从50ms增加到150ms 。

         因此,我们看到,增加预取缓冲区,使客户端可以应对恶化的网络性能,但是同时也会使得客户端繁忙,大大增加了网络正常运行时的延迟。

         同样,排除掉网络的性能恶化,如果客户端开始处理每个消息40毫秒,而不是4ms,会发生什么?如果Rabbit的队列以前是稳定的(即入口和出口速率相同),它现在将开始快速增长,因为出口率降到了原来的十分之一。您可能会决定尝试通过添加更多的消费者来处理这种增长的积压,但现在有消息正在被现有客户端缓冲。假设26条消息的原始缓冲区大小,客户端将花费40ms处理第一条消息,然后将确认消息发送回Rabbit并移至下一条消息。 ack仍然需要50ms才能到达Rabbit,而Rabbit发出一个新的消息还需要50ms,但是在100ms内,客户端只处理了100/40 = 2.5个消息,而不是其余的25个消息。因此缓冲区在这个点上是25 – 3 = 22个消息长。现在来自Rabbit的新消息,不是立即处理,而是会位于第23位,落后于其他22个等待处理的消息,直到22 * 40 = 880ms后才会被客户端触及。考虑到从Rabbit到客户端的网络延迟仅为50ms,现在这个额外增加的880ms延迟相当于多增加了延迟的95%(880 /(880 + 50)= 0.946)。

         更糟糕的是,如果我们将缓冲区大小加倍到51条消息以应对网络性能下降,会发生什么?第一条消息处理完毕后,会在客户端缓存50条消息。 100ms后(假设网络运行正常),一条新的消息将从Rabbit到达,客户端将处理这50条消息中的第三条消息(缓冲区现在为47条消息长)的一半,因此新消息将在缓冲区中是第48位,并且不会再触及直到47 * 40 = 1880ms之后。再一次,考虑到向客户端发送消息的网络延迟仅为50ms,现在这个1880ms的延迟意味着客户端缓冲占据了超过97%的延迟(1880 /(1880 + 50)= 0.974)。这可能是不可接受的:如果数据处理得很快,而不是在客户端收到数据后2秒,数据才可能是有效的和有用的!如果其他消费客户端空闲,他们无能为力:一旦Rabbit向客户端发送消息,消息就是客户端的责任,直到他们拒绝或拒绝消息为止。一旦消息被发送到客户端,客户端不能窃取彼此的消息。你想要的是让客户端保持忙碌,但是客户端尽可能少地缓存消息,这样消息就不会被客户端缓冲区延迟,因此新消费的客户端可以快速地接收到来自Rabbit队列的消息。

         因此,如果网络变慢,缓冲区太小会导致客户端空闲,但如果网络正常运行,缓冲区太大会导致大量额外的延迟;如果客户端突然开始花费更长时间来处理每个缓冲区,消息比正常。很明显,你真正想要的是一个不同的缓冲区大小。这些问题在网络设备中是常见的,并且一直是很多研究的主题。主动队列管理算法试图尝试丢弃或拒绝消息,以避免消息长时间坐在缓冲区中。当缓冲器保持空闲(每个消息只遭受网络延迟,并且根本不在缓冲器中)并且缓冲器在那里吸收尖峰时,达到最低延迟。 Jim Gettys一直从网络路由器的角度来研究这个问题:局域网和广域网性能之间的差异正在遭受同样的问题。实际上,无论何时,在生产者(在本例中为Rabbit)和消费者(客户端应用程序逻辑)之间都有一个缓冲区,双方的性能可以动态变化,您将会遇到这样的问题。最近出现了一种名为Controlled Delay的新算法,它在解决这些问题上表现得很好。

        作者声称他们的CoDel(“coddle”)算法是一个“无旋钮”算法。这实际上是一个谎言:这里有两个旋钮,他们都需要适当的设置。但是每次性能改变时都不需要改变它们,这是一个巨大的好处。我已经为我们的AMQP Java客户端实现了这个算法,作为QueueingConsumer的一个变种。虽然原来的算法是针对TCP层的,那么丢弃数据包是有效的(TCP本身会处理丢失数据包的重传),但在AMQP中这不太有礼拜!因此,我的实现使用Rabbit的basic.nack扩展来显式地将消息返回给队列,以便其他人可以处理它们。

        使用它几乎和普通的QueueingConsumer一样,除了你应该提供三个额外的参数给构造函数来获得最好的性能。

    1. 首先是requeue,它设置当消息被阻塞,是否应该重新排序或丢弃。如果设置为FALSE,那么它们将被丢弃,这样可能会触发死信交换机制。

    2. 第二个是targetDelay,这是消息在客户端QoS预取缓冲区中等待的可接受时间(以毫秒为单位)。

    3. 第三个是interval,是以毫秒为单位的一个消息的预期最坏情况处理时间。这不一定是精确的,但在一个数量级内肯定有帮助。

        您仍然应该适当地设置QoS预取大小。如果不这样做,可能是客户端会收到很多消息,然后如果他们在缓冲区中的时间太长,算法将不得不将它们返回给Rabbit。消息返回给Rabbit时,很容易产生大量额外的网络流量。一旦性能偏离规范,CoDel算法就意味着只会开始丢弃(或拒绝)消息,因此一个可行的例子可能会有所帮助。

       同样,假设每个方向的网络遍历时间为50ms,并且我们期望客户端平均花费4ms的时间处理每条消息,但是这可以达到20ms。因此我们把CoDel的interval参数设置为20。有时网络速度减半,所以每个方向的遍历时间可以是100ms。为此,我们将basic.qos预取设置为204/4 = 51.是的,这意味着在网络正常运行的大部分时间内,缓冲区将保持25个消息(见前面的工作),但是我们认为这可以接受。我们预期每个消息将在缓冲区中驻留25 * 4 = 100ms,因此将CoDel的targetDelay设置为100。

       正常运行时,CoDel不会碍事,很少有消息会被nacked。但是,如果客户端开始处理消息的速度比正常情况慢,CoDel会发现消息已经被客户端缓存了太久,那就将这些消息返回给队列。如果这些消息被重新发送,则它们将可用于发送给其他客户端。

       这在目前是非常具有实验性的,也有可能看到CoDel不适合处理纯IP的AMQP消息的原因。另外值得记住的是,通过nacks重新发送消息是一个相当昂贵的操作,所以最好设置CoDel的参数来确保极少数的消息会在正常操作中被nacked。后台管理插件会是一个来检查有多少消息被nacked的简单方法。一如以往,评论,反馈和改进是最受欢迎的!

    (全文完)

    点击下方
    阅读原文

    展开全文
  • rabbitmq实现高吞吐量的rpc调用

    千次阅读 2016-10-09 16:21:13
    rabbitmq实现rpc调用基本思路: 客户端(client):客户端发起rpc调用,这当成一个消息,发送到rabbitmq服务器。这个消息会携带两个特殊(额外)的信息,一个是调用序号,一个是回调队列名称。调用序号需要服务端...
  • 调整吞吐量是一个共同的目标,可以通过增加TCP缓冲区大小,确保Nagle算法被禁用,启用可选的TCP功能和扩展来实现改进。 对于后两种情况,可以参考操作系统级优化部分。 请注意,吞吐量的调整将涉及权衡。例如,增加...
  • RabbitMQ环境变量设置

    万次阅读 2017-11-28 11:12:58
    原文:... RabbitMQ的配置可以由三种方式进行定制。 环境变量 配置文件 运行时参数和策略 ...定义端口、配置文件的位置(rabbitmq.config)和名值对(可以通过shell,也可以通过rabbitmq-env.conf)
  • 与其他中间件产品类似,RabbitMQ也是通过集群的方式来解决单节点在处理海量消息时的性能瓶颈,通过集群的方式来实现高吞吐量,如单个RabbitMQ节点每秒只能处理1000个消息,而通过集群方式拓展,则可以进一步达到每秒...
  • 下面看一下存储的目录结构: [why@localhost]$pwd /usr/local/var/lib/rabbitmq/mnesia/rabbit@localhost/msg_stores/vhosts/628WB79CIFDYO9LJI6DKMI09L [why@localhost]$ll total 16 drwxr-xr-x 3 why staff 96 4 ...
  • 使用 RabbitMQ 消息队列时两个重要的考虑因素是:吞吐与可靠。有的场景要求高吞吐,有的场景要求高可靠。在系统设计时候如何平衡消息队列的的吞吐量与可靠性,是使用好 RabbitMQ ...
  • /** * 订单实体类 * create by tomato * date 2020年5月30日 */ @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor @Entity public class ShoppingOrder implements Serializable { ... private String id;...
  • 提高消息处理性能(例:存库时,优化sql或数据库本身的瓶颈) 6.rabbitMQ性能优化 配置消息存放 [root@rabbit1 rabbitmq_server-3.7.25]# vi etc/rabbitmq/rabbitmq.conf 按百分比 disk_free_limit.relative=0.5 ...
  • RabbitMQ

    2021-03-22 11:56:02
    1. rabbitmq 的使用场景有哪些? 2. rabbitmq 有哪些重要的角色? 3. rabbitmq 有哪些重要的组件? 4. rabbitmq 中 vhost 的作用是什么? 5. rabbitmq 的消息是怎么发送的? 6. rabbitmq 怎么保证消息的稳定性? 7. ...
  • rabbitmq

    2021-02-22 14:06:44
    1.rabbitmq 的使用场景有哪些? 解耦,异步,削峰。 2.rabbitmq 有哪些重要的角色? 生产者:消息的创建者,负责创建和推送数据到消息服务器 消费者:消息的接收方,用于处理数据和确认消息 代理:就是RabbitMQ...
  • RabbitMq

    2019-04-03 16:42:00
    数据一致性 完整性好Kafka:Kafka设计的初衷就是处理日志的,不支持AMQP事务处理,可以看做是一个日志系统,针对性很强,所以它并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性Kafka的性能(吞吐量、tps)比RabbitMq要强,如果...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 18,330
精华内容 7,332
关键字:

rabbitmq吞吐量设置