Python의 메시지 큐 프레임워크 소개
Python 메시지 대기열 프레임워크란 무엇인가요? 다음은 몇 가지 유용한 메시지 대기열 프레임워크입니다. RabbitMQ
는 AMQP, XMPP, SMTP, STOMP 등 다양한 프로토콜을 지원하는 오픈 소스 메시지 대기열입니다. 매우 무겁고 엔터프라이즈 수준 개발에 더 적합합니다. 동시에 브로커(Broker) 아키텍처가 구현됩니다. 즉, 메시지가 클라이언트로 전송될 때 먼저 중앙 대기열에 대기하게 됩니다. 라우팅, 로드 밸런싱 또는 데이터 지속성을 잘 지원합니다.
Redis
는 Key-Value 데이터베이스 저장 시스템이지만 자체적으로 MQ 기능을 지원하므로 경량의 Queue 서비스로 간주할 수 있는 Key-Value NoSQL 데이터베이스입니다. 사용합니다. RabbitMQ와 Redis의 enqueue 및 dequeue 작업은 각각 100만 번 실행되며, 100,000번마다 실행 시간이 기록됩니다. 테스트 데이터는 128Bytes, 512Bytes, 1K, 10K의 네 가지 크기로 나누어집니다. 실험에 따르면 큐에 들어갈 때 데이터가 상대적으로 작을 때 Redis의 성능은 RabbitMQ보다 높지만 데이터 크기가 10K를 초과하면 큐를 나갈 때 Redis는 견딜 수 없을 정도로 느려집니다. RabbitMQ의 큐 제거 성능은 Redis보다 훨씬 낮습니다.
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은 특히 높은 처리량 수요 시나리오에서 가장 빠른 메시지 대기열 시스템으로 알려져 있습니다. ZMQ는 RabbitMQ가 잘 하지 못하는 고급/복잡한 대기열을 구현할 수 있지만 개발자는 여러 기술 프레임워크를 자체적으로 결합해야 합니다. 기술적 복잡성은 MQ의 성공적인 적용에 대한 과제입니다. ZeroMQ에는 미들웨어가 아닌 고유한 모델이 있으므로 애플리케이션이 이 서비스 역할을 수행하므로 메시지 서버나 미들웨어를 설치하고 실행할 필요가 없습니다. NuGet을 사용하여 설치할 수 있는 ZeroMQ 라이브러리를 참조하기만 하면 애플리케이션 간에 메시지를 보낼 수 있습니다. 그러나 ZeroMQ는 비지속적 대기열만 제공합니다. 즉, 머신이 다운되면 데이터가 손실됩니다. 그 중 트위터의 스톰(Storm)은 데이터 스트림 전송으로 ZeroMQ를 사용한다.
ActiveMQ
은 Apache의 하위 프로젝트입니다. ZeroMQ와 유사하게 브로커 및 P2P 기술을 사용하여 대기열을 구현할 수 있습니다. 동시에 RabbitMQ와 유사하게 적은 양의 코드로 고급 애플리케이션 시나리오를 효율적으로 구현할 수 있습니다. RabbitMQ, ZeroMQ 및 ActiveMQ는 모두 일반적으로 사용되는 다국어 클라이언트 C++, Java, .Net, Python, Php, Ruby 등을 지원합니다.
Jafka/Kafka
는 고성능 교차 언어 분산 게시/구독 메시지 큐 시스템으로, Jafka는 Kafka의 업그레이드 버전인 Kafka 위에 인큐베이션됩니다. 이는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다: O(1) 시스템 오버헤드로 메시지를 유지할 수 있는 빠른 지속성, 완전히 분산된 시스템인 브로커, 생산자 및 소비자에서 10W/s의 처리 속도에 도달할 수 있는 높은 처리량; 모두 기본적으로 자동으로 배포를 지원하고 복잡한 균형을 자동으로 달성합니다. 이는 실시간 처리 제한이 필요한 Hadoop과 같은 로그 데이터 및 오프라인 분석 시스템에 적합한 솔루션입니다. Kafka는 Hadoop의 병렬 로딩 메커니즘을 통해 온라인 및 오프라인 메시지 처리를 통합합니다. 이는 이 프로젝트에서 시스템이 연구한 가치이기도 합니다. Apache Kafka는 ActiveMQ에 비해 매우 가벼운 메시징 시스템이며 성능도 매우 뛰어나고 잘 작동하는 분산 시스템입니다.
Rocketmq
RocketMQ는 Alibaba가 2012년에 오픈소스로 공개한 분산 메시징 미들웨어입니다. Apache Software Foundation에 기부되었으며 2017년 9월 25일에 Apache의 최상위 프로젝트가 되었습니다. 알리바바의 더블 일레븐(Double Eleven) 등 수많은 '슈퍼 프로젝트'를 경험하며 안정적이고 뛰어난 성능을 달성한 국내 미들웨어로서, 고성능, 낮은 지연 시간, 높은 신뢰성으로 인해 최근에는 점점 더 많은 사람들이 사용하고 있습니다. 국내 기업에 의해.
위 내용은 Python의 메시지 큐 프레임워크 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
