Work Queue
/* Work Queue Model / -> consumers one P -> [...]Q \ -> consumers two */
接下来用Rabbit实现一个工作任务分发,work queue常被用于web应用程序的场景。
生产者Send.java(发送多个消息)
package test; import java.io.IOException; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; public class Send { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建一个连接连接服务器 ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("localhost"); //factory.setPort(1987); Connection connection = factory.newConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 声明一个队列,可以对队列做配置,如持久化等。然后往队列发送数据 channel.queueDeclare("queue1", false, false, false, null); for(int i = 1; i < 10; i ++){ String message = "message " + i; channel.basicPublish("", "queue1", null, message.getBytes()); System.out.println(" [x] Sent '" + message +"'"); } channel.close(); connection.close(); } }
Recv代码不变,开启多个Recv,运行效果如下
root # java -cp .:* Send [x] Sent 'message 1' [x] Sent 'message 2' [x] Sent 'message 3' [x] Sent 'message 4' [x] Sent 'message 5' [x] Sent 'message 6' [x] Sent 'message 7' [x] Sent 'message 8' [x] Sent 'message 9' root # java -cp .:* Recv [x] Received 'message 1' [x] Received 'message 3' [x] Received 'message 5' [x] Received 'message 7' [x] Received 'message 9' root # java -cp .:* Recv [x] Received 'message 2' [x] Received 'message 4' [x] Received 'message 6' [x] Received 'message 8'
默认情况下,RabbitMQ会把消息依次发送给各个consumer,平均情况下各个消费者分配的任务差不多,这种分配方式也称为round-robin轮询。
为了更加智能地按照工作量均分任务,在Recv.java中添加如下代码
int prefetchCount = 1; channel.basicQos(prefetchCount);
上面的模型比较简单,我们考虑如下场景:
有时候完成一个任务需要耗时很久,加入某个consumer执行任务失败(比如进程挂掉),消息队列中也没有这个消息了,这时这条消息就会丢失。
为了保证消息不丢失,RabbitMQ引入ack保证消息被完全处理,队列才会把消息删除掉。rabbitmq默认是开启这个配置的,如果需要关闭这个通知,可以再Recv.java中修改下面代码
channel.basicConsume("queue1", false, consumer);
注:我们也要防止某个队列不能及时收到ack而不断重复发送消息导致耗尽内存,可以用rabbitmqctl查看messages_unacknowledged
此外配置队列和消息持久(生产者消费者均需要配置)
boolean durable = true; channel.queueDeclare("queue1", durable, false, false, null); //发布持久消息 channel.basicPublish("", "queue1", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());
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各城市方言距离数据-中山大学岭南学院产业与区域经济研究中心 方言距离是指两种或多种方言之间的相似程度或差异程度。参考中山大学岭南学院产业与区域经济研究中心的刘毓芸等(2015)文献。他们基于方言树图,并参考《汉语方言大词典》和《中国语言地图集》对方言的划分,将汉语方言从宽泛到具体分为以下几个层级:汉语→方言大区→方言区→方言片。为了量化县与县之间的方言差异,他们采用了一种赋值方法: 若它们分属不同方言大区,则距离为3。: 若两个县同属一个方言片,则它们之间的方言距离为0; 若两个县属于同一方言区但不同方言片,则距离为1; 若它们属于同一方言大区但不同方言区,则距离为2; 方言距离是一个反映方言之间相似程度或差异程度的重要指标,它在语音识别、方言研究等领域具有广泛的应用价值。 参考文献:[1]刘毓芸, 徐现祥, 肖泽凯. 2015. 劳动力跨方言流动的倒U型模式[J]. 经济研究, 50(10): 134-146+162. 指标 语系、语族、方言大区、方言区/语支、方言片/语种、Supergroup、Dialect、group、Sub-dialect、groupPref_1、Pref_2、DiaDist、PrefCode_1、PrefCode_2等等。
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