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深入研究Rabbitmq＆Python的芹菜：如何优化您的队列
关键课程，我在生产帖子中学习了运行RabbitMQ +芹菜的经验，深入研究了Rabbitmq＆Python的芹菜：如何优化队列首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学，已经使用机器学习或大规模数据管道，您可能使用了某种排队系统。
队列让服务异步互相交谈：您发送工作，不要等待，然后让另一个系统在准备就绪时将其捡起。当您的任务不瞬间时，这是必不可少的 - 考虑长期运行的模型培训工作，批处理ETL管道，甚至是对LLM的处理请求，这些LLMS需要每次查询分钟。
那么为什么我要写这个呢？我最近将生产排队设置迁移到RabbitMQ，遇到了一堆错误，发现该文档在棘手的部分上很薄。经过相当多的反复试验，我认为值得分享我学到的东西。
希望您会发现这有用！
快速入门：队列与请求 - 响应模型
微服务通常以两种样式进行通信：经典的请求 - 响应模型或更灵活的基于队列的模型。
想象一下点披萨。在请求 - 响应模型中，您告诉服务员您的订单，然后等待。他消失了，三十分钟后，您的披萨出现了 - 但是您一直都留在黑暗中。
请求 - 反应模型在基于队列的模型中，服务员重复您的订单，为您提供数字，并将其丢入厨房的队列。现在，您知道它正在处理，并且您可以自由地做其他事情，直到厨师掌握它为止。
基于队列的模型这是区别：请求 - 响应使您挡住了您，直到完成工作为止，而队列立即确认并让工作在后台发生。
什么是兔子MQ？
RABBITMQ是一个流行的开源消息经纪人，可确保消息可靠地从生产者（发件人）传递给消费者（接收者）。它于2007年首次发行，并在Erlang上撰写，它实现了AMQP（高级消息排队协议），这是一种用于构造，路由和确认消息的开放标准。
python世界中的一个常见配对是芹菜 +兔子：兔子经纪人的任务，而芹菜工人在后台执行它们。
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