分布式消息队列的设计与实现
rocketmq messagelistenerconcurrently工作原理 -回复
rocketmq messagelistenerconcurrently工作原理-回复RocketMQ是一个分布式消息队列系统，由阿里巴巴开源并逐渐成为Apache顶级项目。
其具有高吞吐量、高可用性、可水平扩展等特点，非常适用于大规模的分布式系统中。
在RocketMQ中，消息的生产者和消费者之间通过消息队列进行异步通信。
RocketMQ提供了一种名为MessageListenerConcurrently的机制，用于实现消息的并发消费。
本文将从MessageListenerConcurrently 的工作原理入手，详细解析其实现过程。
首先，我们来了解一下什么是MessageListenerConcurrently。
MessageListenerConcurrently是RocketMQ用于消息并发消费的接口，其中定义了一个名为consumeMessage的方法，用来实现消息的处理逻辑。
开发者需要实现该接口，并将其注册到消息消费者中，从而实现消息的并发消费。
在RocketMQ中，由于消息的生产者和消费者可能存在网络延迟、时间差等原因，消息的顺序不能得到保证。
因此，为了实现消息的并发消费，RocketMQ采用了一种多线程的方式。
具体来说，当消息到达消息队列后，消费者线程池会从消息队列中拉取消息，并将其分发给注册的MessageListenerConcurrently实例进行消费。
消息队列会将消息分片并将每个分片分发给不同的消费者线程。
每个消费者线程会调用MessageListenerConcurrently的consumeMessage方法来处理消息。
在处理消息的过程中，MessageListenerConcurrently可以返回ConsumeConcurrentlyStatus枚举，用来表示消息的处理结果。
ConsumeConcurrentlyStatus包括以下几种状态：SUCCESS（成功消费）、RECONSUME_LATER（稍后重试）和SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT（暂停当前队列一段时间）。
zeromq ipc实现原理
一、概述在分布式系统中，进程间通信是非常重要的。
而zeromq作为一个高性能的消息中间件，提供了多种进程间通信的方式。
其中，IPC （Inter-Process Communication）是zeromq中较为常用的一种方式。
本文将深入探讨zeromq IPC的实现原理。
二、zeromq简介1. zeromq是一个轻量级、高性能、开源的消息中间件，提供了一系列简单易用的API，用于实现分布式系统中的进程间通信。
2. zeromq支持多种通信模式，包括REQ/REP、PUB/SUB、P本人R 等，以及多种传输协议，如TCP、IPC、inproc等。
三、IPC通信方式1. IPC，即Inter-Process Communication，是指进程间通信的方式。
在zeromq中，IPC通信方式可以用于同一台机器上的进程间通信。
2. IPC通信方式可以实现进程间的高效数据传输，同时也可以利用多核处理器来实现并行计算。
四、zeromq IPC的实现原理1. zeromq基于消息队列的方式实现了IPC通信，它采用了多线程并发、IO复用等技术来实现高效的消息传输。
2. 通信流程在zeromq IPC通信中，通信流程一般包括以下步骤：a) 服务端创建Socket并绑定到相应的位置区域b) 客户端创建Socket并连接到服务端位置区域c) 客户端向服务端发送消息d) 服务端接收消息并处理e) 服务端向客户端发送响应消息f) 客户端接收响应消息并处理3. 基于消息队列在zeromq IPC通信中，消息队列是一个核心概念。
通过消息队列，zeromq可以实现异步、无阻塞的消息传输，从而提高了通信效率。
4. 多线程并发在IPC通信中，zeromq利用多线程并发来处理多个Socket的消息传输，从而实现了高并发的能力。
5. IO复用zeromq使用了IO复用技术，来实现对多个Socket的高效监控和消息处理。
六、总结zeromq IPC作为一个高性能的消息中间件，在分布式系统中发挥着重要的作用。
rocketmq的c++实现代码_示例及概述说明
rocketmq的c++实现代码示例及概述说明1. 引言1.1 概述本篇文章主要介绍了RocketMQ的C++实现代码示例及其概述说明。
RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件，旨在解决大规模分布式系统下的消息通信和处理问题。
C++实现是RocketMQ的一个重要组成部分，它提供了高性能的消息生产和消费功能，适用于各种场景。
1.2 文章结构本文按照以下结构展开介绍RocketMQ的C++实现代码示例及其相关内容：第2部分：RocketMQ的C++实现代码示例- 2.1 简介: 简要介绍RocketMQ C++实现代码示例的背景和作用。
- 2.2 安装与配置: 讲解如何安装和配置RocketMQ C++客户端环境。
- 2.3 生产者代码示例: 提供具体的生产者代码示例，展示如何使用RocketMQ C++实现进行消息生产。
第3部分：RocketMQ C++实现代码解析- 3.1 架构概述: 对RocketMQ C++实现代码架构进行概述和解析。
- 3.2 主要组件介绍: 详细介绍RocketMQ C++实现涉及的主要组件及其功能。
- 3.3 消息发送流程解析: 分步解析RocketMQ C++实现中消息发送的流程，包括各个环节和交互过程。
第4部分：RocketMQ C++实现代码性能优化分析- 4.1 性能瓶颈分析: 分析RocketMQ C++实现在性能方面可能遇到的瓶颈和问题。
- 4.2 优化策略和措施讨论: 探讨如何通过优化策略和措施提升RocketMQ C++实现的性能。
- 4.3 实际测试结果与对比分析: 提供基于实际测试的结果展示和与其他实现方式进行对比分析。
第5部分：结论与展望- 5.1 结论总结: 总结本文所介绍的RocketMQ C++实现代码示例及其相关内容，并给出结论。
- 5.2 发展前景展望: 展望RocketMQ C++实现在未来发展方向上的可能性和前景。
1.3 目的本文旨在为读者提供关于RocketMQ C++实现代码示例的详细说明，帮助读者理解如何使用RocketMQ C++客户端进行消息生产，并深入了解其架构、组件以及性能优化等方面。
TP6基于redis实现消息队列和延迟队列
TP6基于redis 实现消息队列和延迟队列什么是消息队列机制消息(Message):传输的数据。
队列(Queue):队列是⼀种先进先出的数据结构。
消息队列从字⾯的含义来看就是⼀个存放消息的容器。
消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。
把数据放到消息队列叫做⽣产者从消息队列⾥边取数据叫做消费者⼀般来说，消息队列是⼀种异步的服务间通信⽅式，是分布式系统中重要的组件，主要解决应⽤耦合，异步消息，流量削锋等问题，实现⾼性能，⾼可⽤，可伸缩和最终⼀致性架构消息队列使⽤场景为什么要⽤消息队列，也就是在问：⽤了消息队列有什么好处。
消息队列在实际应⽤中包括如下三个场景：解耦，异步，削峰1.应⽤耦合：多应⽤间通过消息队列对同⼀消息进⾏处理，避免调⽤接⼝失败导致整个过程失败；2.异步处理：多应⽤对消息队列中同⼀消息进⾏处理，应⽤间并发处理消息，相⽐串⾏处理，减少处理时间；3.限流削峰：⼴泛应⽤于秒杀或抢购活动中，避免流量过⼤导致应⽤系统挂掉的情况；TP6 基于 redis 实现消息队列和延迟队列TP6 中使⽤ think-queue 来实现redis 的消息队列和延迟队列的过程以及其中出现的问题think-queue ：是thinkphp 官⽅提供的⼀个消息队列服务，它⽀持消息队列的⼀些基本特性：消息的发布，获取，执⾏，删除，重发，失败处理，延迟执⾏，超时控制等队列的多队列， 内存限制 ，启动，停⽌，守护等消息队列可降级为同步执⾏think-queue 安装安装需要在项⽬的根⽬录下安装完成以后可以在项⽬根⽬录下 vendor > topthink > think-queue 进⾏查看创建驱动配置⽂件如果config 下没有queue.php ，我们需要在安装好的 think-queue > src 下找到 config.php 复制⾥⾯的内容，然后在根⽬录下 config ⽬录下创建 queue.php ⽂件，将复制的内容粘贴进去# env 指的就是我在外部的资源⽂件中设置了值消息队列实现过程1、通过⽣产者推送消息到消息队列服务中2、消息队列服务将收到的消息存⼊redis 队列中3、消费者进⾏监听队列，当监听到队列有新的消息时，获取队列第⼀条4、处理获取下来的消息调⽤业务类进⾏处理相关业务5、业务处理后，需要从队列中删除消息功能实现创建⼀个⽣产者composer require topthink/think-queue<?php/*** 消息队列配置*/return ['default' => 'redis','connections' => ['sync' => ['type' => 'sync',],'database' => ['type' => 'database','queue' => 'default','table' => 'jobs','connection' => null,],'redis' => ['type' => 'redis','queue' => 'default','host' => env('redis.host', '127.0.0.1'),'port' => env('redis.port', 6379),'password' => env('redis.password', ''),'select' => 0,'timeout' => 0,'persistent' => false,],],'failed' => ['type' => 'none','table' => 'failed_jobs',],];<?phpnamespace app\api\controller;use app\BaseController;use think\facade\Queue;class Index extends BaseController{public function index(){// 1.当前任务由哪个类来负责处理// 当轮到该任务时，系统将⽣成该类的实例，并调⽤其fire⽅法$jobHandlerClassName = 'app\api\controller\Job1';// 2.当任务归属的队列名称，如果为新队列，会⾃动创建$jobQueueName = "helloJobQueue";// 3.当前任务所需业务数据，不能为resource类型，其他类型最终将转化为json形式的字符串 $jobData = ['ts' => time(), 'bizId' => uniqid(), 'a' => 1];// 4.将该任务推送到消息列表，等待对应的消费者去执⾏// ⼊队列，later延迟执⾏，单位秒，push⽴即执⾏$isPushed = Queue::later(10, $jobHandlerClassName, $jobData, $jobQueueName);// database 驱动时，返回值为 1|false ; redis 驱动时，返回值为随机字符串|falseif ($isPushed !== false) {echo '推送成功';} else {echo '推送失败';}}}创建⼀个消费者<?phpnamespace app\api\controller;use think\facade\Log;use think\queue\Job;class Job1{/*** fire⽅法是消息队列默认调⽤的⽅法* @param Job $job 当前的任务对象* @param array $data 发布任务时⾃定义的数据*/public function fire(Job $job, array $data){// 有些任务在到达消费者时，可能已经不再需要执⾏了$isJobStillNeedToBeDone = $this->checkDatabaseToSeeIfJobNeedToBeDone($data);if (!$isJobStillNeedToBeDone) {$job->delete();return;}$isJobDone = $this->doHelloJob($data);if ($isJobDone){$job->delete();echo "删除任务" . $job->attempts() . '\n';}else{if ($job->attempts() > 3){$job->delete();echo "超时任务删除" . $job->attempts() . '\n';}}}/*** 有些消息在到达消费者时,可能已经不再需要执⾏了* @param array $data* @return bool*/private function checkDatabaseToSeeIfJobNeedToBeDone(array $data) {return true;}/*** 根据消息中的数据进⾏实际的业务处理...* @param array $data* @return bool*/private function doHelloJob(array $data){echo '执⾏业务逻辑:' . $data['bizId'] . '\n';return true;}}通过浏览器访问，开始触发消息队列此时我们需要在项⽬根⽬录下运⾏命令创建⼯作进程来处理队列中的消息php think queue:work --queue helloJobQueue通过上述可以看到，当我们开启了work进程时，就会从队列中获取任务，然后找到消费者执⾏后续的业务逻辑。
Python中的消息队列与异步任务处理技巧
Python中的消息队列与异步任务处理技巧在现代软件开发中，处理大量的任务和消息是一项常见的需求。
Python提供了一些强大的工具来实现这一目标，其中包括消息队列和异步任务处理。
本文将探讨Python中的消息队列和异步任务处理技巧，以及它们的优势和用法。
一、消息队列的概念和用途消息队列是一种用于在不同组件或服务之间传递异步消息的机制。
在软件系统中，它通常被用于解耦和增强系统的可扩展性。
Python中有许多流行的消息队列实现，如RabbitMQ、Kafka和ZeroMQ。
消息队列的使用场景非常广泛，比如任务队列、事件驱动架构、日志处理和分布式系统等。
其中，任务队列是最常见的用途之一。
通过将任务放入消息队列中，系统可以异步地执行任务，从而减少响应时间和提高系统的吞吐量。
二、异步任务处理的概念和用法异步任务处理是一种并发处理的方法，它允许程序在执行任务时不必等待结果返回。
Python中的异步任务处理通常通过异步框架来实现，如asyncio、aiohttp和celery。
异步任务处理可以提高系统的性能和响应能力。
它适用于那些需要进行I/O操作的任务，如网络请求、数据库查询和文件读写。
通过将这些任务交给异步框架处理，可以避免阻塞主线程，提高系统的并发能力。
三、Python中的消息队列实现1. RabbitMQRabbitMQ是一个功能强大的开源消息队列系统，它完全支持AMQP （Advanced Message Queuing Protocol）协议。
通过AMQP，RabbitMQ可以实现可靠的消息传递，并提供了丰富的特性，如消息持久化、消息确认和消息路由等。
使用Python操作RabbitMQ非常简单。
可以使用pika库来创建RabbitMQ的连接，并使用队列、交换机和生产者/消费者模式来发送和接收消息。
2. KafkaKafka是一个高性能、可扩展的分布式流处理平台，也是一个消息队列系统。
与传统的消息队列系统不同，Kafka将消息以日志的形式保留在磁盘上，从而实现了持久化存储和高吞吐量。
分布式系统原理与范型
分布式系统原理与范型
分布式系统是由多个独立计算机组成的系统，它们通过网络进行通信和协作，以实现共同的任务。
分布式系统的设计和实现涉及到多种原理和范型，这些范型描述了不同方面的分布式系统行为和特征。
1. 分布式计算原理：分布式系统的核心，它描述了如何将任务分配到不同计算节点上进行并行计算。
其中最常用的原理是MapReduce，它将任务划分为多个子任务，每个节点负责处理其中的一部分，最后将结果汇总。
其他常见的分布式计算原理包括Flocking，Migrating，Scatter/Gather 等。
2. 通信原理：描述了分布式系统中不同节点之间的通信方式和协议。
常用的通信原理包括RPC（远程过程调用），消息队列，RESTful API 等。
3. 一致性原理：描述了分布式系统中不同节点之间如何保持数据一致性的方法。
常见的一致性原理包括Paxos算法，Raft算法，分布式锁等。
4. 可靠性原理：描述了分布式系统如何保障可靠性和容错性。
其中最常见的原理是副本备份，即将关键数据在多个节点上备份，以防止单点故障和数据丢失。
还有其他的可靠性原理，如容错冗余，自适应容错等。
5. 安全原理：描述了分布式系统如何保障数据的安全性和隐私性。
常见的安全原理包括身份认证，数据加密，防火墙等。
以上是分布式系统中常见的原理和范型，它们都是构建高可用、可靠、安全的分布式系统的基础。
不同原理和范型之间相互关联，它们之间的交互和协作影响着系统的整体性能和稳定性。
消息队列rabbitmq用法
消息队列rabbitmq用法RabbitMQ是一种开源的消息队列软件，它可以在分布式系统中进行消息传递，实现异步通信。
RabbitMQ的使用非常广泛，可以用于各种场景，例如任务分发、日志处理、实时数据处理等等。
本文将介绍RabbitMQ的用法，包括如何安装、如何创建队列、如何发送和接收消息等。
安装RabbitMQ我们需要安装RabbitMQ。
RabbitMQ支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac OS X等。
在安装之前，需要确保已经安装了Erlang，因为RabbitMQ是基于Erlang语言开发的。
安装Erlang 的方法可以参考官方文档。
安装完成Erlang之后，我们可以下载RabbitMQ的安装包，然后按照提示进行安装。
安装完成后，我们可以启动RabbitMQ服务，然后通过Web界面进行管理。
创建队列在RabbitMQ中，消息是通过队列进行传递的。
因此，我们需要先创建一个队列。
创建队列非常简单，只需要在Web界面中点击“Queues”选项卡，然后点击“Add a new queue”按钮即可。
在弹出的对话框中，我们可以设置队列的名称、持久性、自动删除等属性。
发送消息创建队列之后，我们可以向队列中发送消息。
发送消息需要使用RabbitMQ的客户端库，例如Python的pika库。
下面是一个发送消息的示例代码：```pythonimport pikaconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel = connection.channel()channel.queue_declare(queue='hello')channel.basic_publish(exchange='',routing_key='hello',body='Hello World!')print(" [x] Sent 'Hello World!'")connection.close()```在这个示例中，我们首先建立了一个与RabbitMQ服务器的连接，然后创建了一个通道。
互联网大厂设计面试题目(3篇)
第1篇一、系统设计题1. 题目：设计一个电商平台的商品搜索系统。
描述：电商平台的商品搜索系统需要支持海量商品的快速检索，同时保证查询结果的准确性和相关性。
请设计一个商品搜索系统，并说明其设计思路。
要求：（1）阐述商品搜索系统的整体架构，包括前端、后端、数据库等；（2）设计商品索引结构，并说明其设计原理；（3）设计查询算法，包括查询结果的排序和分页；（4）考虑系统的高可用性和扩展性，说明如何应对海量数据和并发请求；（5）设计系统性能监控和调优方案。
2. 题目：设计一个分布式存储系统。
描述：设计一个分布式存储系统，要求支持海量数据的存储和高效访问。
请阐述设计思路，并说明如何实现以下功能：（1）数据分片和分布式存储；（2）数据一致性和容错性；（3）数据备份和恢复；（4）数据读写分离；（5）系统性能监控和调优。
3. 题目：设计一个社交平台的推荐系统。
描述：设计一个社交平台的推荐系统，要求根据用户兴趣和社交关系推荐相关内容。
请阐述设计思路，并说明如何实现以下功能：（1）用户画像和兴趣建模；（2）推荐算法设计，包括协同过滤、内容推荐等；（3）推荐结果排序和过滤；（4）系统性能优化和扩展性设计；（5）数据清洗和预处理。
4. 题目：设计一个分布式消息队列系统。
描述：设计一个分布式消息队列系统，要求支持高吞吐量和低延迟的消息传输。
请阐述设计思路，并说明如何实现以下功能：（1）消息的生产和消费；（2）消息的可靠传输和顺序保证；（3）消息的持久化和备份；（4）系统的高可用性和扩展性设计；（5）消息队列的监控和性能优化。
二、算法题1. 题目：给定一个整数数组，找出数组中的最大子序和。
描述：给定一个整数数组，找出数组中的最大子序和。
子序和定义为连续子数组中所有元素的和。
示例：输入：[−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4]，输出：6（连续子数组[4,−1,2,1]的最大子序和为6）。
要求：（1）使用动态规划的方法实现；（2）分析算法的时间复杂度和空间复杂度；（3）优化算法，提高执行效率。
中间件设计说明书
中间件设计说明书1. 引言中间件是一种常用的软件架构，用于连接分布式系统中的各个组件，提供消息传递、数据转换、性能监控等功能。
本文将详细介绍我们设计的中间件的功能、架构以及实现细节。
2. 功能概述我们的中间件旨在解决分布式系统中的通信和数据转换问题。
具体功能如下：- 提供消息队列功能，实现系统间的异步通信；- 支持多种消息协议，如AMQP、MQTT等；- 实现消息的数据转换和格式化；- 提供性能监控和错误日志功能。
3. 架构设计我们的中间件采用了分层架构，主要包括以下几个组件：- 消息队列：负责接收、存储和分发消息；- 消息协议模块：负责解析不同协议的消息，并进行格式转换；- 数据转换模块：负责对消息进行数据处理和转换；- 性能监控模块：实时监测系统的性能指标，并记录日志。
4. 消息队列消息队列是中间件的核心组件，负责接收和分发消息。
我们采用了基于发布-订阅模式的消息队列，具有以下特点：- 高可靠性：通过数据备份和冗余设计，确保消息的可靠传递；- 高性能：采用多线程和异步处理机制，提高系统的并发处理能力；- 消息持久化：支持将消息存储到数据库或文件系统，防止消息丢失。
5. 消息协议模块消息协议模块负责解析不同协议的消息，并进行格式转换。
我们设计了可插拔的协议适配器，支持多种消息协议，以满足不同系统的需求。
同时，我们还提供了API接口，使用户可以自定义协议适配器。
6. 数据转换模块数据转换模块负责对消息进行数据处理和转换。
我们支持多种数据格式，如XML、JSON等，并提供了丰富的数据处理函数，使用户能够灵活地进行数据转换。
7. 性能监控模块性能监控模块实时监测系统的性能指标，并记录日志。
我们提供了可视化的监控界面，用户可以实时查看系统的吞吐量、延迟等性能指标，并通过日志记录功能，帮助用户追踪和定位问题。
8. 实现细节我们的中间件采用Java语言实现，使用了开源框架和工具，如Spring、RabbitMQ等。
高性能队列Fqueue的设计和使用实践
负责向队列中添加元素，支持并发访问。
消费者（Consumer）
负责从队列中取出元素，支持并发访问。
关键技术选型
无锁化设计
采用无锁化设计避免锁竞争， 提高并发性能。
原子操作
通过原子操作实现线程安全， 避免多线程下的数据竞争问题 。
内存管理
采用内存池技术减少内存分配 和释放的开销，提高性能。
统中。
丰富的功能选项
02
支持多种队列操作和功能选项，满足不同场景下的需求。
良好的文档和社区支持
03
提供详细的文档和活跃的社区支持，帮助开发者解决使用过程
中的问题。
04 fqueue使用实践
使用场景分析
异步处理任务
fqueue适用于需要异步处理大量任务的场景，如日志处理、消息队列等。通过将任务放入队列，可以实现 任务的异步处理，提高系统的吞吐量和响应速度。
2
fqueue的核心思想是采用无锁化设计，通过精细 化的内存管理和多线程并发控制，实现高性能的 消息处理。
3
fqueue支持多种部署方式，可以独立部署，也可 以与其他系统集成，提供灵活的使用方式。
设计目标和原则
设计目标
fqueue的设计目标是提供一个高性能、低延迟、高吞吐的消息队列解决方案， 满足高并发场景下的需求。
优化策略
针对fqueue的性能瓶颈，可以采取多种优化策略。例如，优化队列的数据结构、减少锁 竞争、使用无锁队列等，可以提高fqueue的性能和并发能力。
性能测试工具
为了对fqueue进行性能测试，可以使用一些性能测试工具，如JMH（Java Microbenchmark Harness）等。这些工具可以帮助我们准确地测量fqueue的性能指标，为 优化提供数据支持。
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Ｖｏ ． ＮＯ． Ｉ ３１ ４ Ａｕ ｇ． ２０１ ０
文 章 编 号 ： ６ ２—６ ７ （ ０ ０） ４—０ ３ １７ ８ １２ １ ０ ０ ５—０ ４
分 布 式 消 息 队 列 的 设 计 与 实 现
曹 婧 华 ， 彦 中 ， 志 军 冉 许
（ 林 大 学 和 平 校 区 计 算 机 教 研 室 ， 林 长春 １０
消息 队列是 一种进 程 问通讯 机制 ， 文对单 机 消息 队列 进行 了有 效 的扩展 ， 本 使其 分 布在 网络上作 为
一
种 基础 中间 件平 台为分 布式计 算提 供服 务 。随着 各种 计算 机 标 准 的 出现 和技 术 的进 步 ， 中间 件技 术
作为 软件行 业 崛起 的一个 崭新分 支 ， 正在 全球 范围 内迅猛 发展 ， 缺少 一个 开放 的标 准是 消息 中间件 不能 被大 量使用 的 重要 障碍 。 中间件技术 的广泛运 用 是在 最 近 １ ０年 。消 息 中间件 是 中间件 范 畴 中发 展 最快 的 中间件类 型之一 。国外 中间件 产 品的起 步较早 ， 早 具有 中问件 技 术 思想 及 功 能并 投 入 实用 的 最
．
．
一 。 ． 一 ．
１ 守 护 进 程 的 设 计
守护进 程 （ ａｍｏ ） Ｄ ｅ ｎ 运行 在后 台 ， 期性 的执 周
行 某 种 任 务 或 等 待 处 理 某 些 发 生 的 事 件 。 在 分 布 式
环境 下 的每 个 节 点上 ， 责维 护 关 键 字值 表 和 不 同 负 节 点之 间的通 信 ， 护进 程从 用 户端 接 收请 求 ， 不 守 在 同的 节 点 之 间协 调 ， 将 应 答 信 息 返 回 给用 户 端 。 并
，‘ 表ｌ ’ ， 一 ） 、 —ｊ ｌｅ ’ 、 值 一’ ： ｋ 护初化 （ ） 始ｆ ；
鼻 发送信 息
护 进 程 ・— 一 守 护 进 程
其在 分布 式消 息队列 机制 中的使 用过 程将 在具 体 的
创建 、 读写操 作 中给 出 。其 功能设 计 如 图 １所示 。
第３ １卷 第 ４期
２１ ０ ０年 ８月
河 南 科 技 大 学 学 报 ：自 然 科 学 版
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎａ ｉ ｅｓｔ ｆＳ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｏｏ ｙ： ｔ ｒ ｌＳｃｅ ｅ ｏ ｒ ａ ｆＨｅ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ ｈｎ ｌｇ Ｎａ ｕ ａ ｉｎｃ ｙ
ｓｒ ｃ ｅ ｌｓ ｉ ｍｔ ｔｕ ｔｋ ｙ ｉｔ ｔ ｅ
—
／ 分 布式 消息 队列 Ｋ Ｙ值表 表项 的结 构 ／ Ｅ ／ 全局 唯一 的键值 ／ ／ 该键值 消 息 队列 描述 符 ／
ｋｙ ｅ
—
ｔ ｅ； ｙ ｋ
ｉｔ ｓｉ ； ｎ ｍ ｑｄ
基 金 项 目 ： 林 省科 技厅 国 际合 作 项 目 （０ ４ ７５— ） 吉 林 大 学 农 学 部 青 年 科 研 基 金项 目（９ １７ 吉 ２ ０ ００ ２ ； ０ １６ ） 作 者 简 介 ： 婧 华 （ ９８一） 女 ， 曹 １７ ， 吉林 公 主 岭 人 ， 师 ， 究 方 向 为分 布 式 系 统 ． 讲 研
收 稿 日期 ： ０ ０— １～ ２ ２ １ ０ ２
・
３ ・ ６
ｓｒ ｅ ｏ ｋ ｔｄ ｒ ｉ ｆ ｒ ｔｕ ｔｓ ｃ ｅａ ｄ ｎ ｏ ｍ
—
河 南 科 技 大 学 学 报 ：自 然 科 学 版
—
Ｉ； Ｐ
／ ／该 键 值 消 息 队 列 所 在 节 点 的 Ｉ 址 Ｐ地 ／ ／表 的 下 一 项 ｆ
摘 要 ： 了在 分 布 式 计 算 环 境 中集 成 分 布 式 应 用 ， 异 构 网 络 环 境 下 的 分 布 式 应 用 提 供 有 效 的 通 信 手 段 和 管 为 对 理共 享 的信 息 ， 文 建 立 了 基 于 守 护 进 程 的 消 息 队 列 机 制 ， 出其 进 程 通 信 的具 体 实 现过 程 ， 将 其 与 传 统 的 本 给 并
ｓｒ ｅ ｅ ｌｓ ｉ ｍ ｔｕ ｔｋ ｙ ｉ ｔ ｔ ｅ
—
ｎ ｘ； ｅｔ
ｓｕ ｔ ｅｌｔ／ 分 布式信 号量集 Ｋ Ｙ值表 表头 的结构 ／ ｔ ｅ ｋｙｉ ｛ ｒ ｓ Ｅ
ｉ ｅ ｎｔｋ ｙ
—
ｎｍ ｅ； ｕ ｂｒ
—
／ ／关键 字值 表 中的项数
ｌｓ ， ｌ ｓｋ ｙ： ｉ ｔ ａ ｔ ｅ
套接 字方 式 进 行 对 比 。实 验 结 果 表 明 ： 布 式 消 息 队 列 在 性 能 上 与 套接 字 方 式 接 近但 比其 字 具 有 更 好 的 实 用 分
性 和 透 明性 。
关键词 ： 布式 ； 程通 信； 护进程 ； 分 进 守 消息 队列
中 图 分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ ３ 文 献 标 识 码 ： Ａ
是 ＩＭ 的 Ｃ Ｃ ， ＣＣ Ｂ Ｉ Ｓ 但 ＩＳ不是分 布式 环境 的产 物 。国 内在 中间件 技术 上 基本 与 国外 保 持 同步 发展 的
水 平 。但 由于 网络 分布 异构 等特 点 ， 定 了其技术 形 态 的多 样性 。本 文 基 于守 护 进 程 给 出 了消息 队列 决 机制在 分布 式 系统进程 问通信 的实现具 体 过程 ， 验 结果表 明 ： 布 式消息 队列 在性 能上 与套接 字方 式 实 分 接近 ， 比其 具有 更好 的实用 性 和透 明性 。 且
异地节点 ：
、 一
２ 分 布式 消 息 队列 的创建 、 写操作 的 读
设 计
２ １ 分 布 式 消 息 队 列 关 键 字 值 表 的 设 计 ．
图 １ 守 护 进 程 的 主 要 功 能 图
一
・
一
一
一
．
，
分 布式 系统 中消息 队列 在使用 时须 为该 消息 队列 确定 唯一 的键值 ｋｙ 结 构如 图 ２所示 。 ｅ，