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。
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：
- 队列（Queue）：是RabbitMQ的内部对象，用于存储消息。
- 生产者（Producer）：发送消息到队列的应用。
- 消费者（Consumer）：从队列接收消息的应用。
- 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。
- 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_queuesPython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。
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。
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架构图基本流程
- 生产者连接NameServer，获取Broker地址。
- 生产者将消息发送到Broker。
- Broker将消息存储并通知消费者。
- 消费者连接Broker拉取消息。
- 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。
以下是使用Docker部署MySQL、Nginx、Redis、RabbitMQ、Elasticsearch、Nacos、Sentinel以及Seata的基本步骤和示例Docker Compose配置。
- 创建一个名为
docker-compose.yml的文件。 - 编辑
docker-compose.yml文件，添加以下内容：
version: '3.8'
services:
mysql:
image: mysql:5.7
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
MYSQL_DATABASE: mydb
ports:
- "3306:3306"
nginx:
image: nginx:latest
ports:
- "80:80"
redis:
image: redis:latest
ports:
- "6379:6379"
rabbitmq:
image: rabbitmq:3-management
ports:
- "5672:5672"
- "15672:15672"
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
environment:
- discovery.type=single-node
ports:
- "9200:9200"
nacos:
image: nacos/nacos-server
environment:
- MODE=standalone
ports:
- "8848:8848"
sentinel:
image: bladex/sentinel-dashboard:latest
ports:
- "8858:8858"
seata:
image: seataio/seata-server:latest
ports:
- "8091:8091"
- 在终端或命令行中运行以下命令来启动所有服务：
docker-compose up -d请注意，这些配置是基础版本，您可能需要根据自己的需求进行相应的配置调整，例如环境变量、卷挂载、网络设置等。此外，确保您了解每个服务的镜像版本，以选择最合适的版本。
EMQX Enterprise 5.5 版本增加了与 Elasticsearch 集成的功能，可以将消息数据存储到 Elasticsearch 中。以下是如何配置 EMQX Enterprise 以集成 Elasticsearch 的步骤：
- 确保 Elasticsearch 已安装并运行。
- 在 EMQX Enterprise 配置文件
emqx.conf中启用 Elasticsearch 集成插件，并配置相关参数。
配置示例：
## 启用 Elasticsearch 数据集成插件
## 注意：确保插件已经通过 EMQX 插件市场安装
## 如果插件未安装，请取消注释下行并重启 EMQX
# emqx.plugins.emqx_extension_hook = on
## Elasticsearch 集群节点
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.servers = http://localhost:9200
## Elasticsearch 索引名称
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.index = emqx_messages
## 是否启用认证
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.auth.enable = false
## 认证信息
# extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.auth.username = admin
# extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.auth.password = public
## 请求超时时间
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.request_timeout = 5000配置完成后，重启 EMQX Enterprise 以使配置生效。
注意：具体配置可能随版本而异，请根据实际使用的 EMQX Enterprise 5.5 版本文档进行配置。
在RocketMQ中，消息可能因为多种原因而丢失，包括生产者发送失败、消费者消费失败、Broker存储失败等。以下是一些常见的消息丢失场景及其解决方法：
生产者发送失败
- 解决方法：生产者需要实现消息发送的确认机制，并处理发送失败的情况。可以使用同步发送或异步回调方式来确保消息能够发送成功。
消费者消费失败
- 解决方法：确保消费者能够正确处理消息，并且在消费者消费消息后能够正确地进行确认。如果消费者处理消息失败，可以选择消息重试或者将消息放到死信队列中。
Broker存储失败
- 解决方法：Broker 需要配置有效的存储机制，并确保磁盘有足够的可用空间。同时，可以开启Broker的同步刷盘策略，确保消息被正确写入磁盘。
网络问题导致的消息丢失
- 解决方法：通过多副本机制来保证消息的高可用性，即使发生网络故障，也可以从另一个副本消费消息。
消费者未正常关闭导致的消息丢失
- 解决方法：可以通过设置消费者的消息缓存策略，在消费者非正常退出时能够缓存一部分消息，在恢复后继续消费。
主题被删除导致的消息丢失
- 解决方法：开启主题的防删除功能，或者定期备份主题的数据，以防止数据丢失。
在实际应用中，可以根据具体的消息丢失情况选择合适的解决方法。同时，应该定期监控消息丢失的情况，并进行必要的容灾备份。
RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用于通过可靠的消息传递进行软件之间的集成。以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用pika库（Python的RabbitMQ客户端）来发送和接收消息。
安装pika库（如果尚未安装）:
pip install pika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()
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
# 默认情况下,消息是持久的
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
# 关闭连接
connection.close()消费者（接收消息并处理）:
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')
def callback(ch, method, properties, body):
print(f" [x] Received {body}")
# 告诉RabbitMQ我们想要接收消息，并告诉它我们想要使用callback函数来处理消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 开始接收信息
channel.start_consuming()在这个例子中，我们首先声明了一个队列，然后生产者发送了一个简单的字符串消息到这个队列中。随后，消费者开始监听这个队列，并在消息到达时调用回调函数callback来处理消息。这个回调函数简单地打印出接收到的消息。
确保RabbitMQ服务正在运行，并且在发送和接收消息之前，根据需要更改连接参数（例如主机名）。
由于提问中的代码涉及到的内容较多，且没有明确的代码问题，我将提供一个简化的示例，展示如何使用Spring Cloud、RabbitMQ、Docker、Redis和搜索引擎来构建一个分布式系统的基本框架。
// 假设我们有一个简单的Spring Boot应用程序，使用Spring Cloud进行服务发现和配置管理，
// RabbitMQ用于消息队列，Redis用于缓存，并且我们想要集成一个搜索引擎（如Elasticsearch）。
// 1. 在pom.xml中添加所需依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 添加Elasticsearch依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
// 2. 配置文件application.yml
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-name: elasticsearch-cluster
cluster-nodes: 127.0.0.1:9300 # Elasticsearch节点地址
rabbitmq:
host: localhost
port: 5672
username: guest
password: guest
redis:
host: redis-server
port: 6379
// 3. 创建服务类，使用消息队列、Redis缓存和搜索引擎
@Service
public class DistributedService {
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
public void processMessage(String message) {
// 处理接收到的消息
}
public void sendMessage(String message) {
rabbitTemplate.convertAndSend("exchangeName", "routingKey", message);
}
public void saveToCache(String key, String value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
public void searchInElasticsearch(String query) {
// 使用ElasticsearchTemplate执行搜索操作
}
}
// 4. 配置RabbitMQ监听器
@Component
public class RabbitMQListener {
@RabbitListener(queues = "myQueue")
public void listen(String message) {
// 处理接收到的消息
}
}
// 5. 主类启动配置
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class DistributedApplication {
public static void main(String[] args) {