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redis用作消息队列常见问题及解决 redis用作消息队列常见问题

生活百科Redis

Kafka,Mq和Redis作为消息队列使用1、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） 。
2、RabbitMQ于2007年发布，是最早创建的常见消息代理之一 。它是一个开放源代码，通过实现高级消息队列协议（AMQP）通过点对点和pub-sub方法传递消息 。它旨在支持复杂的路由逻辑 。
3、ActiveMQ是Apache下的一个子项目 。类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列 。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景 。
4、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 。
5、其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟（非实时系统没有保证延迟） 。redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全可靠不会丢 。
redis消息队列先进先出需要注意什么?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 。
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 。
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 。
【redis用作消息队列常见问题及解决 redis用作消息队列常见问题】首先，数据可靠性的无法保障，题主的数据最终需要落库，如果消息丢失、Redis宕机部分数据没有持久化甚至突然的网络抖动都可能带来数据的丢失 ， 应该是无法忍受的 。
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 。
redis常见问题常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步 。
以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的 ， 会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高 ， 出现短暂服务暂停现象 。
Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况 ， 例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
原因如下：配置错误：配置错误是导致泛微无法连接到Redis集群的常见原因之一 。包括配置文件错误或网络连接问题 。若Redis集群的配置文件中的地址或端口设置不正确，泛微将无法正确连接到集群 。
Redis(五)-特性-消息队列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、进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头 。消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器 。
3、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 。
redis消息队列怎样处理失败状态1、这种情况解决办法有：重试机制、限流措施、回滚机制 。重试机制：当库存扣减失败时 ， 可以加入重试机制 ， 让请求重新执行一次，一般情况下，问题可以得以解决 。
2、Redis 常见的性能问题和解决方法 Master写内存快照 save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
3、这种方案相对于第一种方案是数据可靠性提高了 ， 只有在Redis宕机且数据没有持久化的情况下丢失数据，可以根据业务通过AOF和缩短持久化间隔来保证很高的可靠性，而且也可以通过多个client来提高消费速度 。
4、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 。

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