2024-08-08



import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.ConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.SimpleMessageListenerContainer;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.adapter.MessageListenerAdapter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class AsyncRabbitConfiguration {
 
    @Bean
    Queue asyncQueue() {
        return new Queue("async_queue", true);
    }
 
    @Bean
    TopicExchange asyncExchange() {
        return new TopicExchange("async_exchange");
    }
 
    @Bean
    Binding bindingAsyncExchange(Queue asyncQueue, TopicExchange asyncExchange) {
        return BindingBuilder.bind(asyncQueue).to(asyncExchange).with("async.#");
    }
 
    @Bean
    SimpleMessageListenerContainer messageListenerContainer(ConnectionFactory connectionFactory, MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
        SimpleMessageListenerContainer container = new SimpleMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.setQueueNames("async_queue");
        container.setMessageListener(listenerAdapter);
        return container;
    }
 
    @Bean
    MessageListenerAdapter listenerAdapter(AsyncRabbitReceiver receiver) {
        return new MessageListenerAdapter(receiver, "receiveMessage");
    }
}
 
public class AsyncRabbitReceiver {
    public void receiveMessage(String message) {
        // 处理接收到的消息
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用中配置和使用RabbitMQ的异步消息队列。首先,我们定义了一个配置类,其中包含了队列、交换器和绑定的定义。然后,我们创建了一个消息监听容器,并指定了适配器来处理接收到的消息。最后,我们定义了一个消息接收者类,其中包含了处理消息的方法。这个例子简单明了地展示了如何在Spring Boot中集成异步消息队列服务RabbitMQ。

2024-08-08

由于提出的是一个技术专家,我们可以假设他们具有相关的知识和经验。以下是一个简化的解决方案,展示了如何使用Java中的HashMap、线程池、消息队列和Redis来实现一个简单的分布式服务。




import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import com.aliyun.openservices.ons.api.Message;
import com.aliyun.openservices.ons.api.MessageListener;
import com.aliyun.openservices.ons.api.Producer;
import com.aliyun.openservices.ons.api.RedisMQProducer;
import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class AntFinanceSolution {
 
    // 假设这是用于处理消息的线程池
    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
 
    // 假设这是用于处理数据的HashMap
    private static Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
 
    // 假设这是一个用于发送消息的Producer
    private static Producer producer = new RedisMQProducer("localhost:6379");
 
    // 假设这是一个用于操作Redis的Jedis实例
    private static Jedis jedis = new Jedis("localhost");
 
    public static void main(String[] args) {
        // 注册一个消息监听器
        producer.subscribe("FinanceTopic", new MessageListener() {
            @Override
            public void onMessage(Message message, Object context) {
                executorService.submit(() -> {
                    processMessage(message);
                });
            }
        });
    }
 
    private static void processMessage(Message message) {
        // 处理消息,例如更新HashMap或Redis中的数据
        String key = message.getKey();
        Object value = dataMap.get(key);
        if (value == null) {
            // 如果不存在,从Redis获取
            value = jedis.get(key);
        }
        // 更新value的逻辑...
        jedis.set(key, value.toString());
        // 发布处理结果
        producer.sendAsync("FinanceResultTopic", message.getBody(), (error, data) -> {
            if (error != null) {
                // 处理错误
            }
        });
    }
}

这个简化的代码展示了如何使用HashMap来存储临时数据,使用线程池来异步处理消息,使用消息队列(这里是模拟的producer)来发送和接收消息,以及使用Redis来存储持久化数据。虽然这个例子没有实现完整的功能,但它展示了如何将这些技术组合起来以构建一个分布式系统的核心组件。

2024-08-08

在RabbitMQ中,扇形交换机(Fanout Exchange)和主题交换机(Topic Exchange)是两种常用的交换机类型。

  1. 扇形交换机:将接收到的消息广播到所有与其绑定的队列。



import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个扇形交换机
channel.exchange_declare(exchange='logs_fanout', exchange_type='fanout')
 
# 消息内容
message = "信息广播"
 
# 将消息发送到扇形交换机
channel.basic_publish(exchange='logs_fanout', routing_key='', body=message)
 
print(f" [发送] {message}")
 
connection.close()
  1. 主题交换机:根据消息的路由键与队列的绑定模式进行匹配,将消息路由到一个或多个队列。



import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个主题交换机
channel.exchange_declare(exchange='logs_topic', exchange_type='topic')
 
# 消息路由键
routing_key = "k.test"
message = "主题匹配测试"
 
# 将消息发送到主题交换机
channel.basic_publish(exchange='logs_topic', routing_key=routing_key, body=message)
 
print(f" [发送] {routing_key}:{message}")
 
connection.close()

以上代码展示了如何声明并使用RabbitMQ中的扇形交换机和主题交换机。在实际应用中,还需要创建相应的队列并将它们绑定到对应的交换机上。

2024-08-08

在RabbitMQ中,Direct Exchange是一种点对点的模式,它将消息路由到那些binding key与routing key完全匹配的队列中。

以下是一个使用Python和pika库实现的基于Direct Exchange的生产者和消费者的示例代码:

生产者(发送消息):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明Direct Exchange
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')
 
# 发送消息
severity = 'info'
message = 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)
 
print(f" [x] Sent '{message}'")
 
# 关闭连接
connection.close()

消费者(接收消息):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明Direct Exchange
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')
 
# 声明一个临时队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
 
# 根据需求绑定对应的routing key
severities = ['info', 'warning', 'error']
for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)
 
# 定义一个回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 开始监听队列
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(f" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
channel.start_consuming()

在这个例子中,我们创建了一个名为direct_logs的Direct Exchange,并且定义了三个消费者(对应于infowarningerror三个routing key)来监听队列。生产者发送消息时,它将消息发送到direct_logs Exchange,并通过指定的routing key(例如infowarningerror)来决定消息流向哪个队列。消费者将接收到它所绑定的routing key的消息。

2024-08-08

以下是一个简化版本的解决方案,用于在生产环境中搭建一个常用的中间件服务集群:

  1. 安装和配置ZooKeeper集群。
  2. 安装和配置ActiveMQ Broker(可选择集群配置)。
  3. 安装和配置Kafka集群。
  4. 安装和配置Redis集群(可选择高可用配置)。
  5. 安装和配置Nacos集群作为服务注册和配置中心。

以下是每个步骤的核心命令或配置文件示例:

ZooKeeper集群配置示例(需要对每个节点进行配置):




clientPort=2181
dataDir=/var/lib/zookeeper
server.1=zoo1:2888:3888
server.2=zoo2:2888:3888
server.3=zoo3:2888:3888

ActiveMQ集群配置示例(需要对每个节点进行配置):




<broker xmlns="http://activemq.apache.org/schema/core" brokerName="my-broker">
    ...
    <networkConnectors>
        <networkConnector uri="static:(tcp://other-broker-1,tcp://other-broker-2)"/>
    </networkConnectors>
    ...
</broker>

Kafka集群配置示例(需要对每个节点进行配置):




broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9092
log.dirs=/var/local/kafka/logs
zookeeper.connect=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181

Redis集群配置示例(使用Redis Cluster进行自动分片):




redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 ...

Nacos集群配置示例(需要对每个节点进行配置):




# nacos.cfg
server.port=8848
server.contextPath=/nacos
server.servlet.contextPath=/nacos
spring.datasource.platform=mysql
db.num=1
db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos_config?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true
db.user=nacos
db.password=nacos

注意:每个步骤中的详细配置和安装步骤取决于你的具体环境和需求。这里提供的是一个简化版本的示例,实际部署时需要根据具体环境进行调整。

2024-08-08



import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;
import org.apache.activemq.pool.PooledConnectionFactory;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.IMqttDeliveryToken;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttCallback;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttClient;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttConnectOptions;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttException;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttMessage;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.persist.MemoryPersistence;
 
public class MqttActiveMQSubPub {
 
    private static final String BROKER_URL = "tcp://localhost:61613";
    private static final String CLIENT_ID = "JavaClient";
    private static final String TOPIC = "MQTT_Examples_Topic";
 
    public static void main(String[] args) {
        // 创建MQTT客户端,使用PooledConnectionFactory提高连接复用效率
        PooledConnectionFactory pooledConnectionFactory = new PooledConnectionFactory(new ActiveMQConnectionFactory(BROKER_URL));
        MqttClient client = null;
        try {
            client = new MqttClient(pooledConnectionFactory.getClientURI(), CLIENT_ID, new MemoryPersistence());
            MqttConnectOptions connOpts = new MqttConnectOptions();
            connOpts.setCleanSession(true);
            // 设置连接认证信息,如果ActiveMQ需要
            // connOpts.setUserName("username");
            // connOpts.setPassword("password".toCharArray());
 
            // 连接到MQTT代理
            client.connect(connOpts);
 
            // 订阅主题
            client.subscribe(TOPIC);
 
            // 回调实现,用于处理消息接收
            client.setCallback(new MqttCallback() {
                public void messageArrived(String topic, MqttMessage message) throws Exception {
                    System.out.println("Received message: " + new String(message.getPayload()));
                }
 
                public void connectionLost(Throwable cause) {
                    System.out.println("Connection lost");
                }
 
                public void deliveryComplete(IMqttDeliveryToken token) {
                    System.out.println("Delivery complete");
                }
            });
 
            // 发布消息
            MqttMessage message = new MqttMessage("Hello MQTT".getBytes());
            client.publish(TOPIC, message);
 
        } catch (MqttException me) {
            System.out.println("reason " + me.getReasonCode());
            System.out.println("msg " + me.getMess
2024-08-08

以下是一个简化的代码示例,展示了如何在树莓派上使用Flask来提供一个基于HTML和JavaScript的用户界面,并与MQTT代理进行通信以使用文心一言进行自然语言处理:




from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import paho.mqtt.client as mqtt
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
# MQTT 配置
MQTT_BROKER = "your_mqtt_broker_address"
MQTT_PORT = 1883
MQTT_KEEPALIVE_TIME = 60
 
# MQTT 客户端实例
client = mqtt.Client("pi_control_system")
client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, MQTT_KEEPALIVE_TIME)
client.loop_start()
 
# 文心一言API配置
WUJUN_API_URL = "http://your_wujunyiyan_api_address"
 
@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html")
 
@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
    question = request.form["question"]
    data = {"text": question}
    response = requests.post(WUJUN_API_URL, json=data)
    return jsonify(response.json)
 
@app.route("/control", methods=["POST"])
def control():
    device = request.form["device"]
    action = request.form["action"]
    client.publish(f"control/{device}", action)
    return jsonify({"status": "success"})
 
if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

在这个简化的代码示例中,我们创建了一个Flask应用程序,提供了两个路由:/用于渲染HTML页面,/ask用于向文心一言API发送请求并返回响应。另外,/control路由用于接收前端发送的控制命令,并将这些命令发送到MQTT代理,进而可能被树莓派上的其他智能设备执行。

注意:这个示例假设你已经有了文心一言API的有效地址和MQTT代理的配置信息。此外,对于MQTT客户端的实现和API请求的处理,你可能需要根据你的实际环境进行相应的调整。

2024-08-07

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用来通过插件机制来支持多种消息协议,并且可以提供用于消息路由的复杂逻辑。

以下是RabbitMQ的基本概念和操作:

  1. 队列(Queue):是RabbitMQ的内部对象,用于存储消息。
  2. 生产者(Producer):发送消息到队列的应用。
  3. 消费者(Consumer):从队列接收消息的应用。
  4. 交换器(Exchange):用来接收生产者发送的消息,并将这些消息路由到服务中的队列。
  5. 绑定(Binding):是一种规则,告诉交换器如何将消息路由到特定的队列。

安装和基本使用:




# 安装RabbitMQ
sudo apt-get install rabbitmq-server
 
# 启动RabbitMQ管理界面
sudo rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
 
# 添加用户
sudo rabbitmqctl add_user username password
 
# 设置用户角色
sudo rabbitmqctl set_user_tags username administrator
 
# 设置用户权限
sudo rabbitmqctl set_permissions -p / username ".*" ".*" ".*"
 
# 查看所有队列
sudo rabbitmqctl list_queues

Python中使用RabbitMQ:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 定义回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received {body.decode()}")
 
# 消费消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

在这个例子中,我们首先连接到RabbitMQ服务器,然后声明一个名为'hello'的队列,接着定义一个回调函数来处理消息,最后开始消费消息。

以上是RabbitMQ的基本介绍和使用,实际应用中还会涉及到更复杂的场景,如消息确认、持久化、消费者负载均衡等。

2024-08-07



import time
import random
from multiprocessing import Process
 
# 模拟发送消息的函数
def send_message(queue, num_msgs):
    for i in range(num_msgs):
        # 模拟消息体
        message = f"message_{i}"
        queue.put(message)
        # 模拟发送延迟
        time.sleep(random.uniform(0, 0.1))
 
# 模拟接收消息的函数
def receive_message(queue):
    while True:
        message = queue.get()
        # 模拟处理延迟
        time.sleep(random.uniform(0.01, 0.1))
        # 处理完毕后,通知队列
        queue.task_done()
 
# 性能测试函数
def performance_test(queue, num_messages, num_workers):
    start_time = time.time()
    # 创建工作进程
    workers = [Process(target=receive_message, args=(queue,)) for _ in range(num_workers)]
    # 启动工作进程
    for worker in workers:
        worker.start()
    # 发送消息
    send_message(queue, num_messages)
    # 等待所有任务完成
    queue.join()
    end_time = time.time()
    # 计算总时间
    total_time = end_time - start_time
    # 输出结果
    print(f"Total time taken: {total_time} seconds")
 
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    from multiprocessing import Queue
    queue = Queue()
    num_messages = 10000  # 假设我们发送10000条消息
    num_workers = 5  # 使用5个工作进程
    performance_test(queue, num_messages, num_workers)

这段代码模拟了一个简单的异步消息队列处理流程,其中包含发送消息、接收消息和性能测试的函数。通过多进程队列,我们可以在生产者和消费者之间建立一个高效的消息传递机制,并通过性能测试来评估系统的整体性能。

2024-08-07

RocketMQ是一个分布式消息中间件。以下是RocketMQ的基础概念和架构简介。

基本概念

  • Topic: 主题,用于区分不同类型的消息。
  • Producer: 消息生产者,向Topic发送消息。
  • Consumer: 消息消费者,从Topic订阅和接收消息。
  • Broker: 消息中间件服务器实例,存储和转发消息。
  • NameServer: 命名服务,管理Broker的信息。

RocketMQ架构

RocketMQ架构图RocketMQ架构图

基本流程

  1. 生产者连接NameServer,获取Broker地址。
  2. 生产者将消息发送到Broker。
  3. Broker将消息存储并通知消费者。
  4. 消费者连接Broker拉取消息。
  5. 消费者处理消息并反馈Broker。

安装和启动

  • 下载RocketMQ: 官方网站
  • 配置NameServer和Broker。
  • 启动NameServer和Broker。

代码示例




// 生产者发送消息
public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException, RemotingException, MQBrokerException {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("producer_group");
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        producer.start();
 
        Message message = new Message("topic_test", "tag_test", "message body".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
        SendResult sendResult = producer.send(message);
        System.out.printf("%s%n", sendResult);
 
        producer.shutdown();
    }
}
 
// 消费者接收消息
public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("consumer_group");
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        consumer.subscribe("topic_test", "tag_test");
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            for (Message msg : msgs) {
                System.out.printf("message body: %s%n", new String(msg.getBody()));
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

以上代码提供了RocketMQ生产者和消费者的简单示例。生产者发送消息,消费者接收并处理消息。这为开发者提供了一个入门级的了解,后续可以根据具体业务场景进行深入学习和应用。