rabbitmqredis性能，rabbitmq配置参数

通过Redis消息队列实现大文件处理

通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可。 通过取模拆Key 分片到不同小Key存储 ，降低单个节点存储压力，也充分利用了存储资源。

这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等。

redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。这些数据结构使得redis能够灵活的存储和处理各种类型的数据。例如，哈希表可以用于存储对象，列表可以用于实现消息队列，有序集合可以用于实现排行榜等功能。

消息队列：Redis可以作为消息队列使用，支持消息的发布和订阅。通过使用Redis，可以提高系统的异步处理能力和灵活性。数据结构：Redis支持丰富的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。

redis中的list（本质上是个双向链表）、zset（有序set）都可以用做“消息队列”的容器，稍加处理就可以实现一个高可用的“消息队列”。

redis消息队列先进先出需要注意什么?

1、消息队列要能支持组件通信消息的快速读写，而Redis本身支持数据的高速访问，正好可以满足消息队列的读写性能需求。

2、(redis教程)redis中的消息队列redis中可以使用自带的publish和subscribe命令完成“消息推送”和“消息拉取”功能，实现消息队列。但这种方式有一个缺陷就是，消费者必须一致在线，否则会出现消费遗漏。

3、生产者和消费者模式：生产者将消息放入队列，多个消费者共同监听，谁先抢到资源，谁就从队列中取走消息去处理。注意，每个消息只能最多被一个消费者接收。

4、新来一个视图数据，去redis中取ID，如果存在，则不需insert 如果不存在，在本地的queue中取（线程安全），如果取不到，则进行查sequence，然后执行redis中的hsetnx，。。

5、注意：需要注意的是，我们从Stream中删除一个消息，这个消息并不是被真正的删除了，而是被 标记为删除 ，这个时候这个消息还是占据着内容空间的。如果所有Stream中所有的消息都被标记删除，这个时候才会回收内存空间。

6、Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等。通过使用队列，可以将请求分发到多个处理节点，从而提高系统的并发处理能力。Redis采用单线程模型处理客户端请求。

openwrt中的docker性能

该环境下运行Docker的优缺点如下：优点：隔离性强，安全性高，可以快速部署，轻量级，方便管理。

同样软件在openwrt和docker哪个快？同样软件在openwrt和docker上同样快。

分离程序与结构。Docker能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助Docker能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。docker是分离软件程序的必备程序是无法或缺的，如果学不会一定尽早学习。

nas好用。openwrt导航主页还是安装在软路由里比较方便，就是安装在NAS里，操作方便，导航准确，是非常好用的。NAS按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。

RabbitMQ与redis的区别是什么呢?

我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议。

测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。

消息队列指：一端进消息，一端出消息 RabbitMQ就是实现了消息队列概念的一个组件，以面向对象的思想去理解，消息队列就是类，而RabbitMQ就是实例，当然不仅仅只有RabbitMQ，例如ActiveMQ，RocketMQ，Kafka，包括Redis也可以实现消息队列。

redis只是提供一个高性能的、原子操作内存键值对，具有高速访问能力，可用做消息队列的存储，但是不具备消息队列的任何功能和逻辑，要作为消息队列来实现的话，功能和逻辑要通过上层应用自己实现。我们以RabbitMQ为例介绍。

redis怎么做消息队列?

(redis教程)redis中的消息队列redis中可以使用自带的publish和subscribe命令完成“消息推送”和“消息拉取”功能，实现消息队列。但这种方式有一个缺陷就是，消费者必须一致在线，否则会出现消费遗漏。

有两种方法：Redis自带的PUB/SUB机制，即发布-订阅模式。

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

要将用户的请求封装成一个Task，然后将这个Task再push到redis队列，然后后端的worker.php完全可以多进程、多线程的并发处理 Task并将处理结果回调给请求方。

redis：redis的持久化是针对于整个redis缓存的内容，它有RDB和AOF两种持久化方式（redis持久化方式，后续更新），可以将整个redis实例持久化到磁盘，以此来做数据备份，防止异常情况下导致数据丢失。

如何使用NODEJS+REDIS开发一个消息队列

1、基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。

2、npm install redis --save 演示demo 下面的demo就演示一下：nodejs设置和读取一个redis的值。

3、我自己的程序是多线程还是单线程，如果是多线程，用多个连接、每个线程一个连接，编程起来要简单很多，可以直接使用同步socket的方式；单线程一般本身就是多路复用，用多个连接跟使用pipelining的编程复杂度是一样的。

4、经过一翻思索，我们可以用现有工具，粘合多个套件，所以，我们有了以下思路：这个框架主要使用到了Fluentd，ElasticSearch，以及NodeJS，我就称它为 FEN 架构吧，如下图。

5、大致经过以上这几步的操作，Node.js框架就安装完毕了，为了检验Node环境是否正确，可以使用以下命令检测Node的版本：node -v 2 如果显示出正确的版本号，则说明Node环境搭建成功了。

6、上图看出，这样的日志架构和第一个图基本没什么不同，只是多了后面的分析与分批入库处理，并且大量使用了NodeJS。注：在这里不会介绍各组件的详细的安装配置方法，网上有太多了，怎样使用好每一个组件才是关键。

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