MacOS RocketMQ安装

news2024/11/28 6:30:33

MacOS RocketMQ安装

文章目录

  • MacOS RocketMQ安装
    • 一、下载
    • 二、安装
      • 修改JVM参数
      • 启动关闭测试
      • 关闭测试
      • 测试收发消息
        • 运行自带的生产者测试类
        • 运行自带的消费者测试类
        • 参考博客:https://blog.csdn.net/zhiyikeji/article/details/140911649

一、下载

  1. 打开官网,找到下载页面 https://rocketmq.apache.org/

    在这里插入图片描述

  2. 下载最新版本的RocketMQ压缩包
    在这里插入图片描述

  3. 将下载的压缩包解压到你选择的目录

二、安装

  1. 修改JVM参数

    1. 打开打开 runserver.shrunbroker.sh 文件,这两个文件通常位于 bin 目录下

    2. 修改以下 JVM 参数,确保 RocketMQ 可以在你当前环境下正常运行:

      vi bin/runserver.sh
      vi bin/runbroker.sh
      
    3. 在这两个文件中,找到类似如下的 JVM 参数配置,并根据你的需求进行修改:

      JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g"
      

      在这里插入图片描述

      在这里插入图片描述

  2. 启动关闭测试

    1. 进入bin目录并启动Name Server:

      nohup sh ./bin/mqnamesrv &
      #通过一下命令查看日志,确认Name Server启动成功
      cat nohup.out 或者 less nohup.out
      

      在这里插入图片描述

    2. 进入bin目录并启动broker:

      1. 修改 broker配置文件

        vi ~/.bash_profile #如果你使用的是bash
        #或者
        vi ~/.zshrc #如果你使用的是zsh
        
      2. 在文末尾添加以下行:

        export NAMESRV_ADDR='localhost:9876'
        
      3. 保存关闭并刷新

        source ~/.bash_profile
        #或者
        source ~/.zshrc
        
      4. 验证是否生效

        echo $NAMESRV_ADDR
        

        在这里插入图片描述

    3. 启动broker

      nohup sh bin/mqbroker &
      #查看日志
      tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log
      

      在这里插入图片描述

  3. 关闭测试

    1. 使用 mqshutdown 命令关闭 Name Server:

      ./bin/mqshutdown namesrv
      

      这种方式安全且正确地关闭服务,确保资源和日志记录。

      在这里插入图片描述

    2. 使用 jpskill 命令关闭进程:

      jps
      kill <pid> #pid为需要关闭的进程ID
      

      这种方式直接强制终止进程,可能导致资源未释放和数据丢失

    3. 关闭broker

      ./bin/mqshutdown broker
      
  4. 测试收发消息

    1. 运行自带的生产者测试类
      1. 进入 RocketMQ 的安装目录下的 bin 目录。
      2. 执行生产者测试类:
      ./bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer
      

      根据提示输入消息内容,并确认消息发送成功

      在这里插入图片描述

    2. 运行自带的消费者测试类
      1. 进入 RocketMQ 的安装目录下的 bin 目录。

      2. 执行消费者测试类:

        ./bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer
        

        等待消费者接收消息并确认消费成功。

        在这里插入图片描述

        参考博客:https://blog.csdn.net/zhiyikeji/article/details/140911649

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2222523.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

华为云容器引擎(CCE):赋能企业云原生转型

在当今数字化时代&#xff0c;企业面临着日益复杂的应用部署和管理挑战。为了解决这些问题&#xff0c;容器技术应运而生&#xff0c;成为云原生架构的核心。华为云容器引擎&#xff08;CCE&#xff09;作为一款全面的容器管理解决方案&#xff0c;旨在帮助企业实现高效、灵活的…

Linux终端之旅: 打包和压缩

在 Linux 世界中&#xff0c;打包和压缩文件是管理系统资源、传输数据和备份的重要技能。通过命令行工具如 tar、gzip、zip 等&#xff0c;我们可以高效地将多个文件或目录打包为一个文件&#xff0c;并通过压缩减少其体积。接下来&#xff0c;我将记录学习如何利用这些工具&am…

SpringBoot3响应式编程全套-Spring Security Reactive

目录 传送门前言一、整合二、开发1、应用安全2、RBAC权限模型 三、认证1、静态资源放行2、其他请求需要登录 四、授权 传送门 SpringMVC的源码解析&#xff08;精品&#xff09; Spring6的源码解析&#xff08;精品&#xff09; SpringBoot3框架&#xff08;精品&#xff09; …

云+AI 时代的 OceanBase

2024 年 10 月 23 日&#xff0c;OceanBase 年度发布会在北京成功举办。会上&#xff0c;CEO 杨冰表示&#xff0c;OceanBase将继续践行一体化产品战略&#xff0c;不断演进产品能力&#xff0c;从支撑关键业务负载的OLTP能力&#xff0c;到实时分析的AP能力&#xff0c;再到应…

Unity Apple Vision Pro 保姆级开发教程 - Simulator 模拟器使用

教程视频 Apple VisionPro Simulator 模拟器使用教程 Unity Vision Pro 中文课堂教程地址&#xff1a; Unity3D Vision Pro 开发教程【保姆级】 | Unity 中文课堂 ​ VsionOS Simulator 简介 visionOS Simulator 是一个用于开发和测试 visionOS 应用程序的工具。它模拟 Appl…

Return code 0x40450037 (Not a valid nxos image)

1.问题描述 硬件&#xff1a;C93180YC&#xff08;Nexus NXOS&#xff09; 软件版本&#xff1a;Release 9.3.8 需要描述&#xff1a;需要将Nexus93180从Release 9.3.8升级到10.3.6&#xff08;M&#xff09;&#xff0c;在执行操作的时候&#xff0c;发现如下问题&#xff…

从0到1学习node.js(npm)

文章目录 一、NPM的生产环境与开发环境二、全局安装三、npm安装指定版本的包四、删除包 五、用npm发布一个包六、修改和删除npm包1、修改2、删除 一、NPM的生产环境与开发环境 类型命令补充生产依赖npm i -S uniq-S 等效于 --save -S是默认选项npm i -save uniq包的信息保存在…

[实时计算flink]基于Paimon的数据库实时入湖快速入门

Apache Paimon是一种流批统一的湖存储格式&#xff0c;支持高吞吐的写入和低延迟的查询。本文通过Paimon Catalog和MySQL连接器&#xff0c;将云数据库RDS中的订单数据和表结构变更导入Paimon表中&#xff0c;并使用Flink对Paimon表进行简单分析。 背景信息 Apache Paimon是一…

Elasticsearch如何搜索日志并存储

Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎&#xff0c;擅长对大量数据进行实时的搜索、分析和存储。它常被用于处理日志数据&#xff0c;配合工具如 Logstash 或 Filebeat 来收集和存储日志&#xff0c;并提供强大的搜索和分析能力。接下来&#xff0c;我将解释 Elasticsearch 如何处…

8年经验之谈 —— 如何使用自动化工具编写测试用例?

以下为作者观点&#xff0c;仅供参考&#xff1a; 在快速变化的软件开发领域&#xff0c;保证应用程序的可靠性和质量至关重要。随着应用程序复杂性和规模的不断增加&#xff0c;仅手动测试 无法满足行业需求。 这就是测试自动化发挥作用的地方&#xff0c;它使软件测试人员…

NVR小程序接入平台/设备EasyNVR多个NVR同时管理的高效解决方案

在当今的数字化安防时代&#xff0c;视频监控系统的需求日益复杂和多样化。为了满足不同场景下的监控需求&#xff0c;一种高效、灵活且兼容性强的安防视频监控平台——NVR批量管理软件/平台EasyNVR应运而生。本篇探讨这一融合所带来的创新与发展。 一、NVR监测软件/设备EasyNV…

【设计模式】MyBatis 与经典设计模式:从ORM到设计的智慧

作者&#xff1a;后端小肥肠 &#x1f347; 我写过的文章中的相关代码放到了gitee&#xff0c;地址&#xff1a;xfc-fdw-cloud: 公共解决方案 &#x1f34a; 有疑问可私信或评论区联系我。 &#x1f951; 创作不易未经允许严禁转载。 姊妹篇&#xff1a; 【设计模式】揭秘Spri…

vue2 el-select赋值无效(无法选中)

背景&#xff1a;点击添加明细时&#xff0c;el-table会新增一条数据&#xff0c;其中&#xff0c;存货原申购用途 会根据 费用承担事业部 下拉框的值改变而改变&#xff0c;所以每次费用承担事业部发生变化时&#xff0c;都需要清空存货原申购用途的值 最开始是直接这样写的&a…

D. Deleting Divisors

传送门&#xff1a;Problem - D - Codeforces 题意&#xff1a; 思路&#xff1a;博弈论 打表找规律&#xff08; 递推 &#xff09; 如果 ans[i] 为 true &#xff0c;则 Alice 能赢 ans[i] 为 false&#xff0c;则 Bob 会赢 数字 n 的一个因子 为 x &#xff0c; 如果 …

【简历】25届浙江某211大学JAVA简历:明明项目有货,但是长篇大论减分!!

注&#xff1a;为保证用户信息安全&#xff0c;姓名和学校等信息已经进行同层次变更&#xff0c;内容部分细节也进行了部分隐藏 另外&#xff1a;我们出这一系列校招简历指导的原因&#xff0c;就是看很多学生被忽悠&#xff0c;没有先定位大厂、中厂还是小公司&#xff0c;导…

【日志】力扣刷题——买卖股票的最佳时机 // Unity——添加数据表文件、EPPlus插件以及编辑器开发生成Excel转Json代码文件复习

2024.10.17 【力扣刷题】 两题连一起&#xff0c;思路很像 121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 121. 买卖股票的最佳时机 按照顺序查找&#xff0c;找到最大的差值时&#x…

Prompt-Tuning方法学习

文章目录 一、背景1.1 Pre-training1.2 Fine-Tuning1.3 高效微调&#xff08;SOTA PEFT&#xff09;1.4 基于强化学习的进阶微调方法&#xff08;RLHF&#xff09; 二、Prompt-Tuning技术2.1 发展历程2.2 Prompt模板构建方式 三、基于连续提示的Prompt Tuning四、Q&A 一、背…

【升华】一文从0到1到实际性应用大语言模型(LLM)

一、前言 相信网已经很多LLM大模型 的介绍 &#xff0c;概念&#xff0c;发展历史&#xff0c;应用场景的很多文章&#xff0c;但是很多文章都是缺少细节的描述&#xff0c;到底怎么用&#xff0c;需要些什么东西怎么层显出来。所以虽然看了很多大模型的介绍&#xff0c;也仅仅…

【Linux篇】初学Linux,如何快速搭建Linux开发环境

文章目录 前言1. Linux背景介绍1.1 UNIX的发展历史1.2 Linux的发展历史 2. 企业应用现状3. 开源3.1 探索Linux源代码3.2 开源 VS 闭源 4. Linux的版本4.1 技术线4.2 商业产品线 5. os概念&#xff0c;定位6. 搭建Linux环境6.1 Linux环境的搭建方式6.2 购买云服务器 7. 使用XShe…

从一个简单的计算问题,看国内几个大语言模型推理逻辑能力

引言 首先&#xff0c;来看问题&#xff1a; 123456*987654等于多少&#xff0c;给出你计算的过程。 从openai推出chatgpt以来&#xff0c;大模型发展的很快&#xff0c;笔者也经常使用免费的大语言模型辅助进行文档编写和编码工作。大模型推出时间也好久了&#xff0c;笔者想…