消息推送系统

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构建高效的消息中台与灵活方案

2025-05-25 19:40
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张工: 李工,最近我们的系统在高并发情况下消息传递变得非常不稳定,你有没有什么好的建议?

李工: 张工,我觉得我们可以考虑引入一个消息中台来优化这个问题。消息中台可以集中管理消息的生产、消费和存储。

张工: 好主意!那我们该怎么设计这个消息中台呢?

李工: 首先,我们需要选择合适的消息队列系统,比如RabbitMQ或者Kafka。然后,我们可以基于微服务架构来构建它。

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张工: 具体来说,怎么实现呢?能给我一个简单的代码示例吗?

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李工: 当然可以。以下是一个使用RabbitMQ作为消息中台的简单示例:

消息中台

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)

message = "Hello World!"

channel.basic_publish(

exchange='',

routing_key='task_queue',

body=message,

properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2)

)

print(" [x] Sent %r" % message)

connection.close()

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='task_queue')

def callback(ch, method, properties, body):

print(" [x] Received %r" % body)

channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')

channel.start_consuming()

张工: 这样的话,我们就可以实现消息的可靠传递了。不过,如果遇到更高的并发怎么办?

李工: 我们可以进一步优化,比如使用负载均衡器将请求分发到多个消费者实例上,同时增加消息队列的容量。

张工: 明白了,这样就能很好地应对高并发了。谢谢你的建议!

李工: 不客气,有问题随时交流。

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