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Redis不仅可作为缓存服务器,还可用作消息队列。它的列表类型天生支持用作消息队列。
由于Redis的列表是使用双向链表实现的,保存了头尾节点,所以在列表头尾两边插取元素都是非常快的。
所以可以直接使用redis的list实现消息队列,只需简单的两个指令lpush和rpop或者rpush和lpop。
Python之操作RabbitMQ参考网址
利用Python学习RabbitMQ消息队列
redis:没有相应的机制保证消费可靠性,如果发布者发布一条消息,没有订阅者的话,这条消息会丢失,不会保存在内存中
Rabbitmq:具有消息消费确认机制,如果发布一条消息,还没有消费者消费该队列,那么这条消息将一直存放在队列中,直到有消费者消费了该条消息,以此可以保证消息的可靠消费
rabbitmq消费端确认机制
为了保证消息从队列可靠的到达消费者,rabbitmq提供了消息确认机制(message acknowledgement)。
消息确认—消费者在订阅队列时,可以指定autoAck参数:
消息拒绝
1、消费者拒绝一条消息:
消费者如果接收到消息后,想明确的拒绝而不是确认,可以通过:
channel.basicReject(deliveryTag, requeue);
其中deliveryTag可以看作是消息的编号,requeue为true时,rabbitmq会重新将这条消息加入队列,以便发送下一个订阅的消费者;如果requeue为false时,rabbitmq会立刻把消息从队列中删除,而不会把它发送给新的消费者
2、消费者批量拒绝消息
而channel.basicReject方法一次性只能拒绝一条消息,如果要指批量拒绝,可以调用:
channel.basicNack(deliveryTag, multiple, requeue)
当multiple为false时,只能描绘一条消息,作用和channel.basicReject一样;multiple为true时,表示拒绝deliveryTag编号之前所有未被当前消费者确认的消息
redis实时性高,redis作为高效的缓存服务器,所有的数据都保存在内存中,所以它具有更高的实时性
rabbitmq队列可以被多个消费者同时监控消费,但是每一条消息只能被消费一次,由于rabbitmq的消费确认机制,因此它能够根据消费者的消费能力而调整它的负载;
redis发布订阅模式,一个队列可以被多个消费者同时订阅,当有消息到达时,会将该消息依次发送给每个订阅者,她是一种消息的广播形式,redis本身不做消费者的负载均衡,因此消费效率存在瓶颈;
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,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。
rabbitmq:队列,每条消息都可以选择性持久化,持久化粒度更小,更灵活;
rabbitmq队列可以选择队列持久化和消息持久化,如果我们希望即使在RabbitMQ服务重启的情况下,也不会丢失消息,我们可以将Queue与Message都设置为可持久化的(durable),这样可以保证绝大部分情况下我们的RabbitMQ消息不会丢失。当然还是会有一些小概率事件会导致消息丢失。
(1)队列持久化
在声明队列名称时,持久化队列,生产端和消费端都要
channel.queue_declare(queue=‘hello’, durable=True)
(2)消息持久化
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='hello',
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, # make message persistent
))
# 增加properties,这个properties 就是消费端 callback函数中的properties
# delivery_mode = 2 持久化消息
关于rabbitmq持久化的总结:
rabbitmq实现了后台监控平台,可以在该平台上看到所有创建的队列的详细情况,良好的后台管理平台可以方面我们更好的使用;
redis没有所谓的监控平台。
总结
redis: 轻量级,低延迟,高并发,低可靠性;
rabbitmq:重量级,高可靠,异步,不保证实时;
rabbitmq是一个专门的AMQP协议队列,他的优势就在于提供可靠的队列服务,并且可做到异步,而redis主要是用于缓存的,redis的发布订阅模块,可用于实现及时性,且可靠性低的功能。
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