【追記】2023年3月21日 YAPC::Kyoto 2023で、ジョブキューシステムFireworqの設計と運用実績も含めて発表されました。id:tarao ++ 【加筆修正】 2020年2月16日 執筆時から6年も経過していますが、たまたまこの記事を振り返る機会があったので、日本語がおかしいところを一部修正したり、一緒に取り組んだ方々の名前が書かれていなかったところを修正しました。 【追記】2017年12年24日 このエントリのジョブキュー実装がFireworqという名でOSSとして公開されました。id:tarao ++ github.com この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の4日目です。 前回は Mackerelで採用している技術一覧とその紹介 - Hatena Developer Blog でした。 社内の開発合宿で、 id:taraoさん、id:hakobe
I found myself recently with a task of testing various Python messaging clients. In this article I’ll present my findings regarding performance and scalability on two Python clients connecting to ActiveMQ and RabbitMQ message brokers. For ActiveMQ Python client, I used pyactivemq library version 0.1.0. It’s basically a Python wrapper for ActiveMQ-CPP library, allowing Python clients to communicate
概要 : AMQP のプロトコルを読むと、一瞥して送信はパケットを送るだけ、受信はソケットを読み込むだけのようにも見える。しかしながら、実際に書いてみると、再送処理を自前で実装する必要があるため、現実には大変に複雑な処理が必要だ。 そもそもなぜ RabbitMQ を使うのかという話、あるいはなぜ再送が必要かという話たんにコンポーネント同士が疎結合で通信したいのであればわざわざ MQ を使う必然性は皆無である。ごくあたりまえに TCP で通信すればそれでいい。暗号通信が必要なら当然 SSL でいいし、パケットエンティティに依存する複雑な L7 リバースプロキシを MQ を使って実現することも、不可能ではないが、普通そういうのは varnish とかでやるだろう。 MQ において優れているのはデータの durability だ。つまり、一旦キューにためておけば、その両側のコンポーネントは好き勝
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