Redis Message Queue (RMQ) 使用指南
2024-08-23 19:38:24作者:侯霆垣
一、项目目录结构及介绍
rmq
├── RMQ.go # 主入口文件
├── cmd # 命令行工具相关代码
│ ├── rq_consumer # 消费者命令处理
│ └── rq_producer # 生产者命令处理
├── config # 配置文件夹
│ └── example.toml # 示例配置文件
├── internal # 内部实现模块
│ ├── amqp # AMQP协议相关实现
│ ├── consumer # 消费者逻辑
│ ├── producer # 生产者逻辑
│ ├── rabbitmq # RabbitMQ操作接口
│ └── util # 工具函数
├── pkg # 公共包,如错误处理、日志等
│ └── errors # 自定义错误类型
└── README.md # 项目说明文件
本项目遵循标准的Go语言项目结构。cmd目录包含了运行时所需的命令行程序;config中提供配置模板;internal是核心业务逻辑,其中细分了对RabbitMQ的操作、消费者和生产者的具体实现;而pkg则封装了一些通用的功能组件。
二、项目的启动文件介绍
启动文件主要位于 cmd 目录下,尤其是 rq_consumer 和 rq_producer 子目录中的主执行文件,它们分别负责启动消费者和生产者的逻辑。虽然直接的启动脚本或入口在顶层可能不是立即显眼,实际运行这个应用通常通过编译后产生的命令来完成,例如:
- 对于消息消费者,可能会有一个类似于
rq_consumer/main.go的入口点。 - 对于消息生产者,则可能是
rq_producer/main.go。
实际开发或部署时,开发者需先编译对应的命令,然后根据需要执行该命令来启动消费者或生产者服务。
三、项目的配置文件介绍
配置文件主要以 .toml 格式存在于 config/example.toml 中。这是一个示例配置,展示了如何设置与RabbitMQ的连接信息以及其他可能的配置项。典型的配置结构包括:
[server]
host = "localhost"
port = 5672
[rabbitmq]
username = "guest"
password = "guest"
virtual_host = "/"
[consumer]
queue = "test_queue" # 要监听的队列名
concurrency = 1 # 并发数
[producer]
exchange = "direct" # 交换机类型
routingKey = "key" # 路由键
该配置文件详细说明了如何连接到RabbitMQ服务器,以及消费者和生产者的特定配置。开发者在部署前应将这些默认值替换为实际环境的配置,并根据项目需求调整其他参数。
此文档提供了Redis Message Queue(RMQ)项目的基本导航和初始化设置概览,为新用户提供一个快速入门的引导。在进行项目集成或定制开发之前,仔细阅读项目源码及其官方文档将会更加有益。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873