| 步骤一 | 安装并启动NSQ服务 | | 步骤二 | 安装Python NSQ库 | | 步骤三 | 生产者端实现 | | 步骤四 | 消费者端实现 | ### 安装并启动NSQ服务 首先,你需要安装并启动NSQ服务,你可以在[官网](https://nsq.io/deployment/installing.html)上找到相应的安装指南。 ### 安装Python NSQ库 我们使用`p...
import nsq: 导入 NSQ 库。 def handler(message): 定义消息处理函数,当接收到消息时会被调用。 print("Received message: {}".format(message.body.decode('utf-8'))): 打印接收到的消息内容,decode('utf-8')是为了将字节转换为字符串。 r = nsq.Reader(...): 创建一个 NSQ 消费者实例,填写 NSQD ...
command: /nsqd --lookupd-tcp-address=nsqlookupd:4160depends_on: - nsqlookupd# networks:# nsqnetwork:# ipv4_address: 172.20.0.3ports: -"9912:4150"# tcp服务客户端-"9913:4151"# 提供http端口nsqadmin: image: nsqio/nsq command: /nsqadmin --lookupd-http-address=nsqlookupd:4161depends_on: ...
IPython 集群如何工作? NSQ 是怎样有助于创建鲁棒的生产系统? 第11章 使用更少的RAM 为什么我应该使用更少的 RAM? 为什么 numpy 和 array 对存储大量数字而言更有利? 怎样把许多文本高效地存储进 RAM? 我该如何能仅仅使用一个字节来(近似地)计数到 1e77? 什么是布隆过滤,为什么我可能会需要它们? 第12章 现...
PERSISTQUEUE = SQLITE_QUEUE # PERSISTQUEUE的别名 NSQ = 'NSQ' # 基于nsq作为分布式消息队列,支持消费确认。 KAFKA = 'KAFKA' # 基于kafka作为分布式消息队列,如果随意重启会丢失消息,建议使用BrokerEnum.CONFLUENT_KAFKA。 """基于confluent-kafka包,包的性能比kafka-python提升10倍。同时应对反复随意重启部署消费...
pythonnsqclient-library Resources Readme License MIT license Activity Custom properties Stars 454stars Watchers 26watching Forks 127forks Report repository Releases20 0.9.1Latest Nov 28, 2021 + 19 releases Packages No packages published Used by143 ...
(message)iflen(buf)>=3:print'***'formsginbuf:printmsgmsg.finish()print'***'buf=[]else:print'deferring processing'all_tasks={"task1":process_message}r=nsq.Reader(all_tasks,lookupd_http_addresses=['http://127.0.0.1:4161'],topic="nsq_reader",channel="async",max_in_flight=9)nsq.run...
实际上对于一般问题的处理,一台计算机上需要花的心思是远远少于一个集群的,所以首先要确定这个时间和精力花的值得。而python有比较成熟的三个集群化的解决方法,分别是parallel python、IPython parallel和NSQ。当然这三者入门的难易程度基本上也是这个顺序。
书中给我们重点介绍了三个集群化解决方案:Parallel Python、IPython Parallel 和 NSQ。引申也介绍了一些普遍使用的方案,如 Celery、Gearman、PyRes、SQS。 关于现场教训,它们不仅仅是一些事故或者故事而已,由成功的公司所总结出来的经验更是来之不易的智慧。书中单独用一章内容分享了六篇文章,这些文章出自几个使用 Pyt...
书中给我们重点介绍了三个集群化解决方案:Parallel Python、IPython Parallel 和 NSQ。引申也介绍了一些普遍使用的方案,如 Celery、Gearman、PyRes、SQS。 关于现场教训,它们不仅仅是一些事故或者故事而已,由成功的公司所总结出来的经验更是来之不易的智慧。书中单独用一章内容分享...