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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/rabbitmq-de-a-z/
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**课程名称：** RabbitMQ: de A-Z com exemplos **课程概述：** 本课程将带您深入了解 RabbitMQ，这是全球最受欢迎的开源消息中间件。Google 和摩根大通等大型企业都在广泛使用 RabbitMQ，学习它将极大地提升您的职业竞争力。课程将详细探讨 RabbitMQ 的功能，以及如何利用它构建健壮且可扩展的系统。学完本课程后，您将能够自信地使用 RabbitMQ 来沟通各种规模和复杂度的服务。 **课程内容亮点：** * 安装与设置 * 队列 (Queues) * 交换机 (Exchanges) 类型：直连 (direct)、主题 (topic)、扇形 (fanout) 和头部 (headers) * 消息持久化 (Durability) * 确认 (Acks) 和拒绝 (Nacks) * 死信交换机 (Dead Letter Exchanges - DLX) 和死信队列 (Dead Letter Queue - DLQ) * 集群队列 (Quorum queues) * 插件 (Plug-ins) * 管理员功能 (Funcionalidades de administrador) * 集群化 ( Clusterização) **学习方式：** 本课程以实用案例贯穿始终，通过生动形象的示例来讲解每一个概念。课程中的示例将使用 RabbitMQ 管理插件、Python 和脚本来演示，旨在让任何水平的开发者都能轻松理解和跟随。 **讲师支持：** 您在学习过程中遇到的任何问题，包括对课程内容的疑惑或希望了解更多细节，以及对课程内容的建议，都可以随时向讲师提问。
Neste curso, você aprenderá sobre o RabbitMQ, o message broker de código aberto mais popular do mundo e usado por grandes organizações como Google e JP Morgan Chase, fazendo com que seja muito útil para sua carreira aprender como utilizá-lo. Exploraremos sua funcionalidade em detalhes, aprendendo como ele pode ser usado para construir sistemas robustos e escaláveis. Ao final das nossas aulas, você se sentirá confortável para usar essa ferramenta para comunicar serviços de todos os tamanhos e complexidades.Entre os temas abordados estão: Instalação e setup Filas Exchange (direct, topic, fanout e headers) Durabilidade Acks e Nacks Dead Letter Exchanges (DLX) e Dead Letter Queue (DLQ) Quorum queues Plug-ins Funcionalidades de administrador ClusterizaçãoO curso é estruturado em torno de exemplos que explicam cada conceito de forma prática e fácil. Os exemplos são feitas usando o Plugin de Gerenciamento do RabbitMQ, Python e scripts. Desta forma, as demonstrações são fáceis de seguir por programadores de qualquer nível de experiência e de qualquer linguagens de programação.Também estou disponível para responder a quaisquer dúvidas que você possa ter em relação a qualquer material do curso que você não tenha entendido ou queira mais detalhes, e a sugestões de conteúdos que ficaram para trás.
