消息队列 - 基础篇 目录消息队列 - 基础篇前言消息模型消息丢失消息丢失检测消息可靠传递消息重复服务质量标准用幂等性解决消息重复消息积压Producer 性能Consumer 性能消息积压排查分布式事物事务消息参阅 前言 常见问题： 技术选型 高可靠、高可用、高性能 不重复、不丢失 水平
RabbitMQ 即一个消息队列，主要是用来实现应用程序的异步和解耦，同时也能起到消息缓冲，消息分发的作用。 消息中间件在互联网公司的使用中越来越多，刚才还看到新闻阿里将 RocketMQ 捐献给了 Apache，当然了今天的主角还是讲 RabbitMQ。消息中间件最主要的作用是解耦，中间件最标准的用法是
1.BFS算法的基础理论是什么？ BFS算法名叫宽度优先搜索，虽然我能理解深度优先搜索，但我却不是很能理解宽度优先搜索。 一个很关键的点在于：宽度优先搜索是一个迭代的算法，不是递归的算法。 与DFS之间的区别： DFS是利用栈的特性进行搜索的。 而BFS是利用队列的特性进行搜索的，队列的话，不能
Queue 队列（Queue）是一种经常使用的集合。Queue实际上是实现了一个先进先出（FIFO：First In First Out）的有序表。它和List的区别在于，List可以在任意位置添加和删除元素，而Queue只有两个操作： 把元素添加到队列末尾； 从队列头部取出元素. 在Java的标准库中，队列接口Queue定义了以下几个方
入坑 go 也快一年了，从今天开始会定期分享一下 Go 语言学习过程中的一些基础知识。 go 语言中的管道， 主要是用于协程之间的通信， 比 UNIX 的管道更加轻量和易用。 我们先看一下管道的数据结构： type hchan struct { gcount uint // 环形队列剩余元素个数 dat
系列目录 RabbitMQ 入门系列：1、MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装。 RabbitMQ 入门系列：2、基础含义：链接、通道、队列、交换机。 RabbitMQ 入门系列：3、基础含义：持久化、排它性、自动删除、强制性、路由键。 RabbitMQ 入门系列：4、基础编码：官方SDK使用：链接创建、单例改造、发送消
前言 最近做的这个项目（基于Django），需要做个功能，实现定时采集车辆定位。 这让我想起来几年前那个OneCat项目，当时我用的是Celery这个很重的组件 Celery实在是太重了，后来我做公众号采集平台的时候，又接触了Django-RQ和Django-Q这俩，前者是对RQ的封装，让RQ和Django更好的结合在一起；后者是
简介： 本文章主要介绍消息队列使用过程中所遇到的消息丢失、重复消费等痛点问题的排查办法，以及消息队列 Kafka「检索组件」的场景实践，并对其关键技术进行解读。旨在帮助大家对消息队列 Kafka「检索组件」的特点和使用方式更加熟悉，以更有效地解决消息排查过程中所遇到的问题。
P3714 [BJOI2017]树的难题 没时间码 先口胡。 明显有一个n^2的暴力。可以拿到20分。 链的情况也非常容易 一个简单的单调队列 就可以解决 当然可以暴力的采用线段树。 这样可以拿到40分。 对于60分 直接考虑线段树合并 利用线段树维护每种颜色的最大值 由于不考虑边数问题。 对于8
如何实现堆排序 使用 C++ STL派生容器 priority_queue 优先队列 自己写一个小根堆 两种方式各有好处，STL容器的方法用起来方便，而自己写的灵活性更大，可以自定义实现更多操作。 下面介绍一下 priority_queue 在做题的常用方法，以及手撕堆的实现。 优先队列堆排序 优先队列：队列中每个
前言： 文章内容：线程与进程、线程生命周期、线程中断、线程常见问题总结 本文章内容来源于笔者学习笔记，内容可能与相关书籍内容重合 偏向于知识核心总结，非零基础学习文章，可用于知识的体系建立，核心内容复习，如有帮助，十分荣幸 相关文献：并发编程实战、计算机原理 为何要用线程池？ 创
下面的全都不会 图论 存储图 邻接矩阵（权矩阵） 边集数组 邻接表 最小生成树MST Prim(贪心) Kruskal(贪心) 最短路 Floyd(₯)(多源最短路APSP) Dijkstra(贪心)(单源最短路SSSP)(不可负权) Bellman-Ford(SSSP)(可负权) SPFA(SSSP)(队列优化Bellman-Ford)
——《Java多线程编程实战指南》学习及其他参考博客总结 串行、并行、并发 (1)串行：顺序执行多个任务，一个时刻只有一个任务在执行 (2)并行：多个CPU（核）同一时间多个任务，一个时刻有多个任务在执行 (3)并发：单个CPU（核）同一时间间隔内交替执行多个任务，一个时刻只有一个任务在执行 Java多线
如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？ 面试官心理分析 你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了；或者消费的速度极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，
目录顺序队列链式队列循环队列优先队列 特别推荐这篇文章，大佬写的通俗易懂。
如何保证消息队列的高可用？ 面试官心理分析 如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。 要是你傻乎乎的就干用了一个 MQ，各种问题从来没考虑过，那你就杯具
一、结构体定义 1.顺序队 typedef struct { int data[maxSize]; int front,rear; }SqQueue; 2.链队 （1）队结点类型 typedef struct QNode { int data; struct QNode *next; }QNode; （2）链队定义 typedef struct { QNode *front,*rear; }LiQueue; 二、顺序队操作（循环队列） 1.队
GIL GIL是Python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行Python程序的时候会霸占Python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线
目录MQ 主要应用场景 MQ 主要应用场景 应用解耦(异步) 系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出现故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异常，影响用户使用体验 使用消息队列解耦
import asyncio # 如果 maxsize 小于等于零，则队列尺寸是无限的。 # 如果是大于 0 的整数，则当队列达到 maxsize 时， await put() 将阻塞至某个元素被 get() 取出 Q = asyncio.Queue(maxsize=0) # PriorityQueue()类 # Queue 的变体；按优先级顺序取出条目 (最小的先取出)
问题描述 给你一个整数数组 nums 和一个 正 整数 k 。你可以选择数组的任一 子序列 并且对其全部元素求和。 数组的 第 k 大和 定义为：可以获得的第 k 个 最大 子序列和（子序列和允许出现重复） 返回数组的 第 k 大和 。 子序列是一个可以由其他数组删除某些或不删除元素排生而来的数
内存溢出 项目中什么情况下会内存溢出，怎么解决的 1.误用固定大小线程池 当前线程任务超时后，其余任务将被加入任务队列中，任务对象所耗费的内存会导致整个堆内存耗尽，导致内存溢出异常。 解决方法： 不要用工具类提供的线程池来创建线程池。而是使用线程池时自己使用线程池的构造方法，根
前言 题目传送门！ 更好的阅读体验？ 本题是简单的双端队列练手题。 思路 题意大致如下： 执行双端队列 push_front() 操作。 执行双端队列 push_back() 操作。 查询 \(\min\{mp_x - L, R - mp_x\}\)，其中 \(mp_x\) 表示 \(x\) 元素的对应下标。 由于 STL 配备的双端队列性能较差，使用
MQ系列1：消息中间件执行原理MQ系列2：消息中间件的技术选型 1 背景 我们前面两篇对主流消息队列的基本构成和技术选型做了详细的分析。从本篇开始，我们会专注当下主流MQ之一的RocketMQ。从他的如下的几个方面去讨论： 基础能力（如 组织构成、消息发送、消息存储（持久化）、消息通信、消息
