nsq-简单启动说明

xiaohai 2021-06-04 08:32:20 共2006人围观 标签： NSQ 
简介NSQ 是实时的分布式消息处理平台，其设计的目的是用来大规模地处理每天数以十亿计级别的消息。它具有分布式和去中心化拓扑结构，该结构具有无单点故障、故障容错、高可用性以及能够保证消息的可靠传递的特征
nsqlookupd

会监听两个端口：

  • http: 4161 客户端用它来发现和管理。
  • tcp: 4160 nsqd 用它来广播

支持参数

  • -http-address=”0.0.0.0:4161”: : 监听 HTTP 客户端
  • -inactive-producer-timeout=5m0s: 从上次 ping 之后，生产者驻留在活跃列表中的时长
  • -tcp-address=”0.0.0.0:4160”: TCP 客户端监听的 :
  • -broadcast-address: 这个 lookupd 节点的外部地址, (默认是 OS 主机名)
  • -tombstone-lifetime=45s: 生产者保持 tombstoned 的时长
  • -verbose=false: 允许输出日志
  • -version=false: 打印版本信息
nsqd

nsqd —lookupd-tcp-address=127.0.0.1:4160

会监听两个端口：

  • http: 4151
  • tcp: 4150

nsqd 是一个守护进程，负责接收，排队，投递消息给客户端。

nsqadmin

nsqadmin —lookupd-http-address=127.0.0.1:4161

监听一个端口
http:4171

推送数据

curl -d ‘hello world 1’ ‘http://127.0.0.1:4151/put?topic=test‘

打印数据

nsq_to_file —topic=test —output-dir=/tmp —lookupd-http-address=127.0.0.1:4161

相同类型文章

热门标签

每日一句

    当你连尝试的勇气都没有，你就不配拥有幸福，也永远不会得到幸福，伤过，痛过，才知道有多深刻。

    ——三毛

今日排行

  • OpenCV-Python边缘检测：Sobel、Scharr、Laplacian算子和Canny算子

    图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。本节主要介绍Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子和Canny算子的使用.

  • Flutter：图标组件Icon

    图标组件是展示图标的组件，但是再Flutter中，Icon组件是只是起一个展示效果，不能进行交互，如果要实现交互，就需要使用图标按钮IconButton组件。

  • 网页扫描二维码库：Html5-Qrcode

    网页扫描二维码库：Html5-Qrcode，官网地址：https://scanapp.org/html5-qrcode-docs/

  • PHP-FPM中启用慢日志配置（用于检测执行较慢的PHP脚本）

    某些时候在寻找某个接口反映较慢的排除方法，除了从网络和服务器的硬件上面排除外，可能还需要我们通过PHP-FPM来排查问题。所以本文我们将说明如何通过PHP-FPM来查询慢日志，帮我们来排查相关问题。

  • 迪米特法则（Law of Demeter，LoD）

    迪米特法则（Law of Demeter，LoD）又叫作最少知识原则（Least Knowledge Principle，LKP)，产生于 1987 年美国东北大学（Northeastern University）的一个名为迪米特（Demeter）的研究项目，由伊恩·荷兰（Ian Holland）提出，被 UML 创始者之一的布奇（Booch）普及，后来又因为在经典著作《程序员修炼之道》（The Pragmatic Programmer）提及而广为人知。

点击排行

友情链接