❶ 入门Python爬虫需要掌握哪些技能和知识点
对于程序员来说基本上不存在重复性的工作，任何重复劳动都可以通过程序自动解决。下面千锋带你一起了解爬虫需要哪些相关的技能。
1、基本的编码基础（至少一门编程语言）
这个对于任何编程工作来说都是必须的。基础的数据结构你得会吧。数据名字和值得对应（字典），对一些url进行处理（列表）等等。事实上，掌握的越牢固越好，爬虫并不是一个简单的工作，也并不比其他工作对编程语言的要求更高。
熟悉你用的编程语言，熟悉相关的框架和库永远是百益无害。我主要用Python，用java写爬虫的也有，理论上讲任何语言都可以写爬虫的，不过最好选择一门相关的库多，开发迅速的语言。用C语言写肯定是自找苦吃了。
2、任务队列
当爬虫任务很大的时候，写一个程序跑下来是不合适的：
如果中间遇到错误停掉，重头再来？这不科学
我怎么知道程序在伏局蔽哪里失败了？任务和任务之间不应该相互影响
如果我有两台机器怎么分工？
所以我们需要一种任务队列，它的作用是：讲计划抓取的网页都放到任务队列里面去。然后worker从队列中拿出来一个一个执行，如果一个失败，记录一下，然后执行下一个。这样，worker就可以一个接一个地执行下去。也增加了扩展性，几亿个任务放在队列里也没问题，有需要可以增加worker，就像多一双亏筷子吃饭一样。
常用的任务队列有kafka，beanstalkd，celery等。
3、数据库
这个不用讲了，数据保存肯定要会数据库的。不过有时候一些小数据也可以保存成json或者csv等。我有时想抓一些图片就直接按照文件夹保存文件。推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb，因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有，mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。
4、HTTP知识
HTTP知识是必备技能。因为要爬的是网页，所以必须要了解网页。首腊差先html文档的解析方法要懂，比如子节点父节点，属性这些。我们看到的网页是五彩斑斓的，只不过是被浏览器处理了而已，原始的网页是由很多标签组成的。处理最好使用html的解析器，如果自己用正则匹配的话坑会很多。
5、运维
这个话题要说的有很多，实际工作中运维和开发的时间差不多甚至更多一些。维护已经在工作的爬虫是一个繁重的工作。随着工作时间增加，一般我们都会学着让写出来的爬虫更好维护一些。
比如爬虫的日志系统，数据量的统计等。将爬虫工程师和运维分开也不太合理，因为如果一个爬虫不工作了，那原因可能是要抓的网页更新了结构，也有可能出现在系统上，也有可能缺州是当初开发爬虫的时候没发现反扒策略，上线之后出问题了，也可能是对方网站发现了你是爬虫把你封杀了，所以一般来说开发爬虫要兼顾运维。
❷ Celery 周期任务运行一段时间后意外停止
用Python Django做了一个网站。后端有些周期抓数据的需求，分布式任务队列 Celery 派上了用场。
投入使用后，发现一个问题，运行一段时间后，周期更新的数据刷新时间停留在几天之前，Celery任务莫名其妙就不起作用了。查看日志，Celery beat日志是按周期在更新，但Celery worker日志停留在几天之前。查看进程，beat、worker进程均运行良好。一头雾水。每次碰到这种情况，只能重启。然后过一段时间又不起作用了，断断续续困扰大半年时间。
曾经也暗骂python轮子咋这样不靠谱，甚至也想转投java的怀抱，用spring boot搞一下。略一思考，转投java也有切换成本，换过去之后，也会碰到这样那样的问题。如果这个技术栈上碰到问题解决不了，换个技术栈碰到问题可能还是束手或山无策。换晌携到java的好处可能是使用广泛，有问题都是别人已经趟过的坑，容易找到借鉴经验。小众的技术栈就没这么好的待遇了。
那么，想办法解决问题吧。
在google多番搜索，有一些线索可供参考。其中一个是说psycopg2、与postgres使用时可能会死锁。原因是postgres使用ssl时在一个callback中加了个锁，但是个callback是共用的，postgres自己unload时会释放这个锁，但是其他使用这个callback的并不知道，然后就死锁了。解决方案是把psycopg2升级到2.6版本以上。
具体可以参考Media上这篇文章。 https://medium.com/squad-engineering/two-years-with-celery-in-proction-bug-fix-edition-22238669601d
但是我的版本已经是2.8了。所以这个解决方案并不能完全适用于我的问题。不过死锁还是给了我启发。可能celery worker执行某个任务时卡死了。
沿着这个线索继续探索吧。
OK，查死锁，下面进入debug阶段。
看得出来有2个任务是active状态，但是把timestamp转化一下，是2天之前了。这2个任务不可能要运行这么长时间的。那么肯定是卡住了。
Media文章里用的strace看卡哪了，嗯，可以效仿。一试，我的vps并没安装这个命令对应的库。好吗，毕竟买的廉价低配版，不增加负担。不就是要打印调用栈么，用cat /proc/{pid}/stack。
可以看得出来，一个卡在了tcp wait recv_msg上了。一个卡在了pipe_wait上了。2个任务都卡在了IO等待上。
这2个应该都不是死锁，抓取数据tcp请求不可能会死锁的，还是应该要设置超时时间。至衫谨中于pipe，可能生产者意外退出，导致消费者拿不到数据而一直死等。
IO相关操作设置超时时间。
❸ 为什么从事大数据行业，一定要学习Python
你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。
❹ Python和Java哪个薪资高该怎么选择
Python和Java哪个薪资高？该怎么选择？作为编程新手入门非常重要？对于Java和Python该怎么选择，到底学习哪个好？其实我们步入社会学习编程语言很大程度上为了就业，为了获得更高的薪资，当然工作是否顺当或者学习起来是否顺当也是至关重要的。
关于Python或者Java该学习那个编程语言我们常常不知如何选择，如果找个Java程序员询问，很可能建议学习Java编程语言，因为他们觉得Java很强大，Python可能不成熟，如果你问Python程序员他可能认为学习Python更好因为Python简洁不_嗦。所以关于Java和Python学习哪个该怎么学习今天小编从以下四个角度公正的介绍一下：Python和Java编程的属性，希望对于选择学习Java还是学习Python的小伙伴有所帮助。
_语言特色
_学习本身
_实际应用
_就业薪资
一、Python和Java编程语言历史
Python：生而为简
Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言。一个名为GuidovanRossum的荷兰大佬在1991年设计了它。Rossum设计这猛拿门语言的初衷，就是为了让代码读起来更轻松，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。
Java：出生就想当老大
而JameGosling在1995年设计了Java。Java是一门以Class为单位，高度面向对象的高级编程语言。Java的设计初衷是“写一次代码，在哪里都可以用。”Java可以完成任何规模的任务，所以它也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。
二、Python和Java编程语言本身
Python:语法简洁，容易上手
Java：语法稍微复杂
从语言本身来说，Python是出了名的简洁，容易上手。一个Python的粉丝曾经写过一首名为TheZenofPython(Python之禅)的诗来赞颂这门语言的优雅。
以下这首诗的节选翻译。
优美胜于丑陋(Python以编写优美的代码为目标)
明了胜于晦涩(优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似)
简洁胜于复杂(优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现)
复杂胜于凌乱(如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁)
扁平胜于嵌套(优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套)
间隔胜于紧凑(优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题)
可读性很重要(优美的代码是可读的)
即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则(这些规则至高无上)
国外著名科普暴漫xckd也有这样一张形容Python之酸爽的著名漫画。
漫画中提到了学习一门编程语言，如烧香拜佛般必做的一件事：让屏幕输出HelloWorld！这句话。
在Python中，做这件事只需要写一行代码：print"HelloWorld！"。但是相比之下，Java实现这句话就要繁琐得多，需要至少4行代码(不小心就diss了一下Java)。
总之，用Python编程，比起其他语言，更像是直接在和电脑对话。
publicclassHelloWorld{
publicstaticvoidmain(String[]args){
System.out.println("Hello,World")；
}
}
如此对比，Python的简洁明了和上手的容易程度就一目了然了。当然，这还只是一个例子，很多时候Python一两行代码就能搞定的事情，Java却需要多达10行，甚至20行。
Python省去了像Java一样死记硬背语法和结构的时间。只需要基本的学习缓丛，你就可以读懂很多代码了。
正是因为如此简单枝哪搭平缓的学习曲线，通过Python的学习，你可以很清晰地了解程序员的思维，更专注地学习编程通用的基本概念。在领悟透彻了这些知识以后，学习任何语言都是小菜一碟。
许多国外知名大学，如MIT和哈佛，也渐渐地将计算机导论课程语言的选择，从Java转变成Python。Python甚至还因此进入了小学计算机教材中。
三、Python和Java编程就业薪资
Python程序员
1、美团
薪资：20k~40k
岗位职责：
1)负责云数据库/云主机控制平面研发工作
2)加强平台管理和控制功能，提升资源交付和管理效率
岗位要求：
1)熟练使用Python，能写出漂亮的Pythonic的代码；
2)极强的学习能力和动力，对未知技术和领域能快速掌握并实践；
3)熟练掌握操作系统原理，Internet网络原理；
4)有云平台开发、自动运维平台开发等大型Python项目经验者优先；
5)在开源社群活跃并有积极贡献者优先。
2、携程
薪资：15k-25k
Python开发工程师：
1)负责运维平台设计及开发，实现运维自动化和运维效率的提高
2)帮助开发团队改进开发流程和效率
3)与运维团队合作，收集需求，改善运维流程，实现各种运维工具，提高运行维护作业水平
4)负责网站监控系统、数据收集和数据分析等系统的开发
5)结合虚拟化技术，打造和完善携程云平台
以下是加分项：
6)熟悉大型网站运维工作，有运维开发经验者优先；
7)有CMDB/monitoringsystem/agent/automation系统设计与开发经验者优先
8)熟悉Puppet/Zabbix/Celery/RabbitMQ优先
9)熟悉Python/Django/Tornaod优先
10)熟悉前端开发(XHTML/JQuery/CSS)优先
11)对OpenStack熟悉者优先
Java程序员：
1、京东
薪资：15k-30k
需要具备以下技能：
1)熟练掌握Java基础，熟练掌握多线程开发技术，熟悉软件开发流程；
2)熟悉主流Java开源框架如struts、hibernate、spring；
3)熟练掌握HTML/CSS/Javascript/jquery/Ajax；
4)熟悉Oracle/SQLServer/MySQL其中的一种，并能熟练编写SQL和存储过程；
5)熟悉Linux系统，掌握Linux命令。
2、网易
薪资：15k-30k
必须技能：
1)精通Java，熟练运用SpringBoot、SpringMVC、Hibernate、Mybatis、struts、struts2等技术，能练使用JQuery或相关的JS框架，精通面向对象设计；
2)熟悉mysql/sqlserver数据库，了解相关的数据库维护和性能优化，熟悉Tomcat、weblogic等服务器的配置与发布；
3)全面扎实的软件知识结构(操作系统、软件工程、设计模式、数据结构、数据库系统、网络安全等)；
4)熟练SQL语句的编写；思维活跃，具备一定的软件设计能力及良好的软件工程思想；
四、Python和Java哪个薪资高？该怎么选择？总结
从语言本身，Python语法简洁，容易上手，而Java以独特的架构和较快的速度著称。
Python作为最近越来越火的语言，是大数据和人工智能的主力军，同时也在网页开发中广泛运用。而Java则垄断了企业级应用的开发。两者工程师的薪资也都十分可观。
文章到这里，你还不会选的话，可以参加11月昌平北大青鸟免费试听课程，通过Python培训课程和Java培训课程的试听从而选择适合自己的编程课程才是重要的事情。
如果实在不知道选择哪个学科，不妨来试试，11月Python人工智能训练营和Java训练营即将开始！填写下面的表达即可获得昌平北大青鸟Java培训班或者Python培训班的免费体验课程。
❺ 为什么说Python是大数据全栈式开发语言
就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。
云基础设施
这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。
云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack
，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年
初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。
如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。
提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第
三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。
Hadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。
DevOps
DevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。
自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预
安装什么软件。
自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。
自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。
在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。
除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。
网络爬虫
大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的
线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？
如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且
R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直
接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言
提供了非常好的支持。
Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让
Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。
对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。
为什么是Python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this
，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不
同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才
使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简
洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python
是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——
如何解决问题。
❻ 为什么大数据用python
Python 已经成为较受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。
那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。
相关推荐：《Python入门教程》
什么是大数据？
大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
为什么是python大数据？
从大数据的网络介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。
数据怎么来：
在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。
网络爬虫是Python的传统强势领域，较流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。
Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
数据处理：
有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家较喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。
正是因为这些原因，才让python语言成为很多公司处理大数据的优选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因，让越来越多的人选择转行python开发。
❼ Redis、Kafka或RabbitMQ：哪个作为微服务消息代理最合适
将异步通信用于微服务的场合，通常使用消息代理(Message Broker)。消息代理确保不同微服务之间的通信可靠稳定，保证消息在系统内得到管理和监视，并且消息不会被丢失。
开发者可以选择的一些消息代理有很多，它们的规模和数据功能各不相同。本篇文章将比较三种最受欢迎的消息代理：RabbitMQ，Kafka与Redis。
首先让我们了解微服务通信。
在微服务之间有常见的两种通信方式：同步与异步。
在同步通信中，调用方在发送下一条消息之前等待响应，并且它作为HTTP之上的REST协议运行。相反，在异步通信中，无需等待响应即可发送消息。这适用于分布式系统，通常需要消息代理来管理消息。
你选择的通信类型应考虑不同的参数，例如微服务的结构方式，适当的基础架构，延迟，规模，依赖关系以及通信目的。异步通信的建立可能会更加复杂，并且需要添加更多组件才能堆叠，但是将异步通信用于微服务的好处远大于缺点。
首先根据定义，异步通信是非阻塞的；第二，它也比同步操作支持更好的缩放；第三，在微服务崩溃的情况下，异步通信机制提供了各种恢复技术，通常更擅长处理与崩溃有关的错误。
另外，当使用代理而不是REST协议时，接收通信的服务实际上并不需要彼此了解。在旧的服务运行了很长时间之后，甚至可以引入新的服尺誉务，即能做到更好的解耦服务。
最后，在选择异步操作时，您将增强将来创建集中发现，监视，负载平衡甚至策略执行器的能力。这将为您提供在代码和系统构建中具有灵活性，可伸缩性和更多功能的功能。
异步通信通常通过消息代理进行管理。改掘也有其他方法，例如aysncio，但它们更加稀少和有限。
在选择代理执行异步操作时，应考虑以下几点：
一对一
一对多
我们检查了那里最新和最出色的服务，以找出这三个类别中最强的提供商。
RabbitMQ（AMQP）
规模：根据配置和资源，这里的运行速度约为每秒50K msg。
持久性：支持持久性消息和瞬时消息。
一对一与一对多的消费者：两者都有。
RabbitMQ于2007年发布，是最早创建的常见消息代理之一。它是一个开放源代码，通过实现高级消息队列协议（AMQP）通过点对点和pub-sub方法传递消息。它旨在支持复杂的路由逻辑。
有一些托管服务可让您将其用作SaaS，但它不是本机主要云提供商堆栈的一部分。RabbitMQ支持所有主要语言，包括Python，Java，.NET，PHP，Ruby，JavaScript，Go，Swift等。
在持久模式下，可能会遇到一些性能问题。
kafka
规模：每秒最多可以发送一百万条消息。
持久性：是的。
一对一vs一对多的消费者：只有一对多陵歼段（乍一看似乎很奇怪，对吧？！）。
Kafka曾在Azure，AWS和Confluent上管理SaaS。他们都是Kafka项目的创建者和主要贡献者。Kafka支持所有主要语言，包括Python，Java，C C ++，Clojure，.NET，PHP，Ruby，JavaScript，Go，Swift等。
Redis
规模：每秒最多可以发送一百万条消息。
持久性：基本上不是，它是内存中的数据存储。
一对一与一对多的消费者：两者都有。
Redis与其他消息代理有点不同。Redis的核心是一个内存中的数据存储，可以用作高性能键值存储或消息代理。另一个区别是Redis没有持久性，而是将其内存转储到Disk DB中。它还非常适合实时数据处理。
最初，Redis不是一对一和一对多的。但是，由于Redis 5.0引入了pub-sub，因此功能得到了增强，一对多成为真正的选择。
我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议。
短命消息：Redis
Redis的内存数据库几乎适用于不需要持久性的消息短暂的用例。因为Redis提供了非常快速的服务和内存功能，所以它是短保留消息的理想选择，在这些消息中持久性不是很重要，您可以容忍一些丢失。随着5.0中Redis流的发布，它也成为了一对多用例的候选者，由于局限性和旧的pub-sub功能，绝对需要使用它。
大量数据：Kafka
Kafka是一个高吞吐量的分布式队列，用于长时间存储大量数据。对于需要持久性的一对多用例，Kafka是理想的选择。
复杂路由：RabbitMQ
RabbitMQ是一个较老但很成熟的代理，具有许多支持复杂路由的功能。当所需速率不高（超过数万msg sec）时，它甚至将支持复杂的路由通信。
考虑您的软件堆栈
当然，最后要考虑的是你当前的软件堆栈。如果你正在寻找一个相对简单的集成过程，并且不想在堆栈中维护其他代理，那么你可能更倾向于使用已由堆栈支持的代理。
例如，如果你在RabbitMQ之上的系统中使用Celery for Task Queue，那么您会获得与RabbitMQ或Redis一起使用的动力，而不是不支持Kafka且需要进行一些重写的Kafka。
我们通过平台的发展和壮大使用了以上所有内容，然后再进行一些使用！重要的是要记住，每种工具都有自己的优点和缺点，这与了解它们并为工作以及特定的时机，情况和要求选择合适的工具有关。
❽ 小白学python怎么快速入门多久能完成一个项目
python是一种比较简单的接地气的语言。如果会其它编程语言，努力一个礼拜，你就可以掌握python的精髓。如果你没有编程基础，也不用担心，你努力学习下python的基础，不用一个月就可以独立编写（看个人学习能力）。
❾ redis适合什么场景
1、缓存。 缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合缓顷理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。（推荐：《 Redis视频教程 》）
2、排行榜。 很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。
3、计数器。 什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。
4、分布式会话。 集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。
5、分布式锁。 在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不雀做大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考扰岁陆虑的细节要更多。