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原创版权标志c++ 轻量级的持久化消息队列

作者:GyaoG  发表时间:2016/12/15 0:01:55  阅读:115
[摘要]C++技术网已经用心解答了用户提出的问题【c++ 轻量级的持久化消息队列】,如还有问题,请继续在文章底部留言交流,直到完全懂了为止。
文章来源:C++技术网 原创文章版权所有,未经授权,禁止转载。
我想找下一个C++使用的c++ 轻量级的持久化消息队列,可以将一些小的文本文件里面的文字可以随时读取,但是以前没接触过这类,所以想请教下有没有可以推荐下的

C++技术网会员解答:

    持久化消息队列也就是将内存中存储的消息队列数据写到可以持久存储的地方,比如文本文件、数据库等。而这个重点是对消息队列的处理,持久化只是其中一个小部分。持久化的目的是防止消息丢失,比如掉电或者程序崩溃了,内存中的消息队列的数据就丢失了。

    你问的问题是,对小文件的直接操作。也就是,关注的只是持久化的操作,说白了就是读写文件的操作。看自己的需要,可以自己实现一个简单的消息队列,然后可以将消息队列的数据写入文件保存。所以,难点不在于文件的读写,而在于消息队列本身。如果是用其他的消息队列库,则不用你去实现,你只要关注消息队列库能不能实现持久化就行。

    持久化方式有文件存储,还有数据库存储。所以你可以关注一下这些方式,来选择你需要的。

    下面是我在网上收集的不错的消息队列实现,供你参考。

    原文:http://blog.csdn.net/sunxinhere/article/details/7968886


目前业界有很多MQ产品,我们作如下对比:

RabbitMQ

是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发。同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持。

Redis

是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,各执行100万次,每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明:入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

 

入队

出队

 

128B

512B

1K

10K

128B

512B

1K

10K

Redis

16088

15961

17094

25

15955

20449

18098

9355

RabbitMQ

10627

9916

9370

2366

3219

3174

2982

1588

ZeroMQ

号称最快的消息队列系统,尤其针对大吞吐量的需求场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,但是开发人员需要自己组合多种技术框架,技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库,可以使用NuGet安装,然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,也就是说如果down机,数据将会丢失。其中,Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。

ActiveMQ

是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ,它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ,它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、PythonPHP、 Ruby等。

Jafka/Kafka

Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版。具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,自动实现复杂均衡;支持Hadoop数据并行加载,对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理,这一点也是本课题所研究系统所看重的。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统,除了性能非常好之外,还是一个工作良好的分布式系统。

其他一些队列列表HornetQ、Apache Qpid、Sparrow、Starling、Kestrel、Beanstalkd、Amazon SQS就不再一一分析。


    这些都是比较有名的消息队列了。如果感觉都很庞大,可以参照这些实现的方案,自己写一个简单的够用就行了。你可以再找找这些消息队列的介绍。我本人没有用过这些,只是经过筛选,这些还是可以了解一下。希望能够帮助到你。

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