redis和mq使用场景，redis实现mq

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。redis消息推送（基于分布式pub/sub）多用于实时性较高的消息推送，并不保证可靠。

测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

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。短命消息：Redis Redis的内存数据库几乎适用于不需要持久性的消息短暂的用例。

利用Redis设计库存系统的苦与乐

1、我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值。

2、对于像Redis和Memcached这种基于内存的数据库系统来说，内存管理的效率高低是影响系统性能的关键因素。

3、redis 做流计算太过勉强，一是根据业务上的需求，需要统计的key 至少有几亿个，最多也有几十亿个，另外redis 中需要存储少量的交易的信息。

4、库存全部放在redis是可取的。商品的库存全部放入redis，库存的读取直接读取redis，到了下单环节，库存的扣除也直接在redis扣除，通过消息队列通知后端数据库，最终把库存的扣减异步同步到后台数据库，避免了对数据库的瞬时压力。

Kafka,Mq和Redis作为消息队列使用

kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志）。日志数据量巨大，处理组件一般会处理不过来，所以作为缓冲层的kafka，支持巨大吞吐量。

用了消息队列系统出现问题排查的范围就变大、需要考虑消息队列导致的问题。

基于Redis消息队列-实现短信服务化 Redis实现消息队列原理，常用的消息队列有RabbitMQ，ActiveMQ，个人觉得这种消息队列太大太重，本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务。 一般来说，消息队列有两种模式，一种是发布者订阅模式，另外一种是生产者和消费者模式。

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。短命消息：Redis Redis的内存数据库几乎适用于不需要持久性的消息短暂的用例。

消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

高并发三种解决方法

1、处理高并发的方法不止三种。1：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2、具体来说，Java程序可以通过以下方式处理高并发数据： 多线程：Java程序可以创建多个线程来并发执行任务。每个线程可以独立地执行一部分任务，从而提高程序的执行效率。在Java中，可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来创建线程。

3、解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。我们可以使用信息发布系统来实现简单的信息录入自动生成静态页面，频道管理、权限管理和自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的信息发布系统CMS是必不可少的。

4、请求等待时间超时 可以利用消息队列实现请求的排队等待，如果请求等待超时则拒绝请求，以保证服务不过载、系统高可用。流量控制 在短视频app开发中可以使用的流量控制算法包含漏桶算法、令牌桶算法等，在流量控制的作用下可以保护下游服务不被大量流量的冲击压垮。

redis和mq使用场景的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于redis实现mq、redis和mq使用场景的信息别忘了在本站进行查找喔。