推荐开源项目:Rqueue - 基于Spring的高效Redis消息队列
2024-05-22 20:14:47作者:邓越浪Henry

Rqueue 是一个专为Spring和Spring Boot设计的Redis驱动的消息队列系统,可作为任务队列和调度队列,提供即时投递、任务调度、唯一性消息处理等多种功能。通过Spring框架的消息传递库,它能够实现轻量级的消息中间件功能,所有服务代码均在Spring环境中运行。
项目简介
Rqueue 提供了以下核心特性:
- 即时投递:背景中立即执行消息。
- 消息调度:按任意时间段计划消息。
- 唯一性消息:基于消息ID的唯一性处理。
- 周期性消息:以特定间隔重复同一消息。
- 优先级任务:高、低、中等优先级的任务。
- 至少一次交付保证:确保消息至少被消费一次(由于应用崩溃或重启等情况可能导致多次消费)。
- 自动消息序列化与反序列化。
- 多播消息:每个消息可以调用多个监听器。
- 批量消息取样:从Redis一次性获取多个消息。
- 监控指标:记录飞行中的消息、等待消费和已计划的消息。
- 竞争消费者:多条消息可由不同工人并行消费。
- 并发控制:监听器的并发配置。
- 队列优先级:组级和子队列级别的优先级。
- 长时间运行作业:长跑作业可以定期检查。
- 执行回退:指数和固定回退策略(默认固定回退)。
- 中间件:添加一个或多个中间件,在监听器方法之前调用。
- 回调函数:死信队列、丢弃等事件的回调。
- 事件:启动事件和任务执行事件。
- Redis连接配置:用于Rqueue的独立Redis设置。
- Redis集群支持:使用Lettuce客户端与Redis集群配合。
- Redis哨兵支持:Rqueue 支持 Redis 哨兵。
- 响应式编程:支持Reactive Redis和Spring WebFlux。
- Web仪表板:管理队列和队列洞察,包括延迟统计。
技术分析
Rqueue 使用Spring框架的强大功能,结合Redis持久化存储,提供了稳定可靠的异步任务处理能力。它利用Redis的数据结构特性来实现消息的存储和排序,通过Spring的消息传递API简化了消息生产和消费的流程。其分布式设计允许在大型微服务架构中轻松集成,而不需要复杂的配置或额外的依赖。
应用场景
- 实时通知:例如发送电子邮件、短信或推送通知。
- 后台数据处理:如图片、视频的转码,或者大数据分析。
- 定时任务:执行日志清理、备份等定时操作。
- 负载均衡:将任务分配到多台服务器上进行并行处理。
- 消息重试机制:对于可能导致失败的操作,Rqueue可以自动重试。
- Web应用扩展:在高流量环境下,利用Rqueue对请求进行缓冲,防止服务器过载。
项目特点
- 简单易用:仅需添加依赖,无需额外配置即可快速启用。
- 灵活配置:支持多队列、优先级、回退策略和中间件定制。
- 监控友好:内置Web仪表盘方便实时查看队列状态,并与Micrometer兼容,可接入Grafana等第三方监控工具。
- 健壮性:确保消息至少被消费一次,支持异常情况下的自动重试。
- 生产就绪:已在多个大型项目中稳定运行,处理大量消息。
总的来说,Rqueue是一个强大且灵活的消息队列解决方案,无论你是新手还是经验丰富的开发人员,都能轻松地将其整合到你的Spring或Spring Boot应用程序中,提升系统的效率和可靠性。现在就开始探索Rqueue,让您的应用享受到更加高效的消息处理体验!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660