Redis Message Queue (RMQ) 使用指南
2024-08-23 23:09:00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
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
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