接收订单用redis做缓存好还是rabbit做消息队列好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 。
首先说RabbitMQ，RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP ， XMPP， SMTP，STOMP，也正因如此 ， 它非常重量级，更适合于企业级的开发 。
【redis做消息队列优缺点 redis和消息队列区别】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提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大 ， 但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足 。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列 。分布式锁：在分布式服务中 。
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 。
Consumer收到消息时需要显式的向rabbit broker发送basic 。ack消息或者consumer订阅消息时设置auto_ack参数为true 。
为什么windows要装redis原因就是redis虽然读写很快，但是不适合做数据持久层，主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的 ， 即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘 ， 这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失 。
下载Redis Redis本身没有提供Windows版本的，并且在Windows上也不太稳定，一般都将其部署到Linux环境下，Redis可以在其官网上下载，MSOpenTech中提供了Windows版本，这里为了学习安装这一版本 。
启动redis服务的doc窗口，不用关闭，因为服务需要一直执行，关闭服务，直接关闭窗口就行 。新打开一个doc窗口，用自带的客户端工具进行测试 命令【redis-cli.exe】，详细操作如下 。
linux下性能和稳定性较好，apache+php+mysql是最佳组合，再加上phpmyadmin管理数据库，要比sql简介不少 。从漏洞和磁盘运行的状态，linux要比windows下优异的多 。在linux下无论从安装到配置到定制，很容易上手 。
怎么理解redis消息队列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 。
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?。?消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的 。
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 。
消息队列、分布式锁 。消息队列：Redis可以作为一种高性能的消息队列使用 ， 实现异步处理和解耦 。分布式锁：Redis可以作为一种分布式锁的存储层，通过缓存锁信息和锁状态 ， 实现分布式锁和并发控制 。
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叫做远程字典服务，是一个key-value存储系统 。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合） 。
常用的消息队列流量削锋也是消息队列中的常用场景 ， 一般在秒杀或团抢活动中使用广泛 。应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉 。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列 。
这样发布者和使用者都不用知道对方的存在 。常用的消息队列有哪些？RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq 。甚至现在部分NoSQL也可做消息队列，如Redis 。
ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景 。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列 ， 但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战 。
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