以下数据库操作 均为分发网 易语言操作 流程 易语言不能录入中文问题 不能修改或者查询中文用户数据 须执行 下面命令 设置一个数据库编码 执行SQL语
其实已经是一个老生常谈的一个问题了,队列有诸多好处比如: 在项目中，将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行了异步队列处理，而这种异步队列处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量...,这样这个请求原来要用100ms现在只需要50ms , 借助队列可以吧很多原本很消耗时间的操作单独有序处理 队列软件也很多:RabbitMQ,KafKa这两款都是非常主流的队列软件PhalApi也有提供对应的扩展程序来去使用...DI()->redis->set_lPush(队列键名,值, 库名); 关键是消费端的用法,怎么让消费端一直不停的处理队列呢?...很多童鞋应该已经想到了利用死循环不停的读取队列处理来解决及时处理的问题,但是这样又会带来一个新的问题,如果说队列空了死循环会不会一直高额的消耗CPU资源啊?...如果阻塞时间设置的是5秒等待了2秒有消息进来了就里面会进入处理模式 上述方式可以使用Supervisor进行常驻内存执行 总结 本次实战篇为大家讲述了怎么使用Redis来处理队列来处理异步任务,以及队列有什么特点为什么使用
Librdkafka将与kafka broker的交互,内部实现的一些操作,都封装成operator结构, 然后放入操作处理队列里, 统一处理; 这个队列其实也是一个线程间通讯的管道; 围绕这个队列的操作...,优先入rkq_fwdq队列, 没有直接入rkq_q队列 if (!...rko = next)) { next = TAILQ_NEXT(next, rko_link); rd_kafka_op_destroy(rko); } } 最多处理队列中的一个...cb_type, callback, opaque); rd_kafka_q_destroy(fwdq); } return rko; } 批量处理队列中的...&rkq->rkq_lock); rd_kafka_yield_thread = 0; /* Call callback for each op */ // 处理
异步处理的一般工作流程：发送消息：将需要异步处理的任务或请求封装成消息，并发送到消息队列。消息包含了任务的相关信息和参数。处理消息：消息队列接收到消息后，将其存储在队列中，等待后续的处理。...为了提高网站的性能和响应速度，我们可以将这些后台处理任务放入消息队列中进行异步处理。发送消息： 用户提交订单后，网站将订单信息封装成一个消息，并发送到订单处理队列。...处理消息： 订单处理队列中的消息被一个或多个消费者接收，并进行处理。每个消费者可以处理其中的一个或多个任务。...通过使用消息队列进行异步处理，网站可以更快地响应用户的请求，提高系统的并发性和可伸缩性，并减少服务器的负载。...当有大量请求或任务需要处理时，可以通过添加更多的消费者来扩展系统的处理能力，而不必增加服务器的数量或性能。另外，使用消息队列还可以提高系统的可靠性和容错性。
二.改进方式 后面改由server把牌局数据写到redis队列里,php使用守护进程处理redis队列。 ...cron每5分钟运行gamelog.php,gamelog检测牌局队列数量,根据队列的数量动态fork对应的子进程处理牌局业务,当子进程数量有多余的空闲进程,gamelog.php 会杀掉多余的进程...,这种方式参考了php-fpm的dynamic模式,具体实现如下： define('LEN', 50);//单进程处理牌局队列长度 define('PROC_MIN', 2);//最小进程数 define...http协议请求php快，极大减少了server等待牌局处理的时间。 ...2.php-fpm不用处理牌局的请求，改由后台进程处理，释放了php-fpm。
昨天在处理死信队列消息时，发生了很多疑问，但是实际方案还未实现，一一记录解答。 1.死信队列出现的原因 跟预想的什么事务啊，重试啊，宕机啊没dei关系 ?...2.如何处理死信队列中的消息？...这个监听的思路是对的，就是实施有点问题，总是监听不到 1:人工处理(太累) 2:定时任务(太耗性能) 3:监听死信队列 4:死信队列写库 另外处理消息时，会发生与预想结果不一致，业务是点赞/取消点赞...最高等待队列数 5.一个业务一个队列，无用队列怎么处理？...目前接触的业务，每个业务都需要自定义队列名，有的队列等待，有的始终没处理业务，此时可自定义关闭监测时间内不工作的队列，如需要时再开启，以此减少其他队列的压力。
Redis作为消息队列的应用场景之一是异步处理。例如，当一个Web应用程序需要处理大量的请求时，可以将请求推入消息队列，然后异步地处理请求，以避免Web应用程序的延迟。...def worker(): while True: request = r.rpop('request_queue') if request: # 处理请求...print('processing request:', request) else: # 队列为空，等待新请求 time.sleep...while r.llen('request_queue') > 0: time.sleep(1)在此示例中，Web应用程序将请求推入名为request_queue的Redis列表中，而处理请求的工作者进程从列表中获取请求并处理它们...可以创建多个工作者进程来处理请求，从而提高处理速度。在此示例中，我们创建了5个工作者进程。
\TestListener', ], ]; 执行php artisan event:generate生成事件和监听器 使用命令生成的监听器会自动帮你引入ShouldQueue（队列接口...* * @var string|null */ public $connection = 'redis'; /** * 任务应该发送到的队列的名称...忘了，记得修改配置文件 刚刚我们在监听器中定义的队列名称是public $queue = 'FMock';，所以要在配置文件中增加： 'redis' => [ '...执行一下我们的控制器方法，快速（3s内）查看redis，就可以看到queues:FMock的键值，队列执行完毕则被删除。...注意事项 queue配置文件中,无论用哪个连接，队列的名称都要与Listener中相互对应。 配置完要执行执行队列命令，记得加上相应的优化参数。
(2)图中的服务A和服务B，如果是异步调用，比如服务C先调用服务A后，服务C不用管服务B的执行结果，直接返回，那么这种情况下，应选用消息队列！这篇文章重点讲！ 目前为止，大部分文章都讲的太复杂了。...特别容易，借助消息队列即可，如下图所示 一致性解决 OK，上面这一版有一个致命的问题！...换句话说，第一步操作的是数据库，第二步操作的是一个消息队列，你如何保证这两步之间的一致性？ 记住了，任何涉及到数据库和中间件之间的业务逻辑操作，都需要考虑二者之间的一致性。...如果是博主的忠实读者，应该知道，博主曾经写过一篇《分布式之消息队列复习精讲》，里头就提到了如何解决幂等性问题。什么？你没看过这篇？拉出去枪毙！ 借用这篇文章里的方案。...求职者:"我们的服务刚好是异步的场景，所以用消息队列！" 面试官:"怎么保证一致性和幂等性啊？" 求职者:"嗯，听我细细说来….."
1.如何让消息进入死信队列？...readOnlyProperties = true, readOnlyBody = true, droppable = false, jmsXGroupFirstForConsumer = false} 3.新问题死信队列里存的对象或消息是动态的如何处理...1.给业务指定一个死信队列名称，一对一的去消费死信队列，这样就知道入队和出队的内容了 2.入队之前给队列加一个属性值type，使用枚举判断转成什么类型，或者直接instance of，或者使用前缀/或缀什么的去转...然后在消费时结合业务逻辑去处理就好了，如果转对象成功，去查库， 如果查到数据，判断最后操作时间如果在库里的时间后面则执行此条数据，如果在库里时间之前则删掉队列的这条消息或者不处理 如果查不到数据则直接执行本条数据...没手动狗头，只是在队列群中多看了它一眼，发现死信队列出现在我面前，就引发这么多问题。
你以为这就结束了其实并没有，没过多久发现有一台MQ服务出现异常，由于生产采用了镜像队列，立即将这台有问题的MQ从集群中移除。直接进行重置，然后加入回集群。这事情算是告一段落了。...[architecture.png] 事故重现-队列阻塞 MQ配置 spring: # 消息队列 rabbitmq: host: 10.0.0.53 username: guest...将缓冲区沾满了，这个时候RabbitMQ认为这个consumer已经没有消费能力了就不继续给它推送消息了，所以就造成了队列阻塞。 判断队列是否有阻塞的风险。 ...但需要及时处理unacked的消息。 unacked_msg_count >= min 可能会出现堵塞。 unacked_msg_count >= max 队列一定阻塞。 这里需要好好理解一下。...处理方法 其实处理的方法很简单，将解密和解析的方法放入try catch中就解决了这样不管解密正常与否，消息都会被签收。如果出错将会输出错误日志，让开发人员进行处理了。
默认情况下，镜像队列的master出现故障时，最老的mirror会被提升为新的master。...rabbitmq提供了ha-promote-on-shutdown，ha-promote-on-failure两个参数让用户决策是保证队列的可用性，还是保证队列的一致性；两个参数分别控制正常关闭、异常故障情况下...ha-promote-on-failure设置为always，插拔网线模拟网络异常的两个测试场景：当网络恢复后，其中一个会重新变为mirror，具体是哪个变为mirror，受cluster_partition_handling处理策略的影响...例如两台节点A，B组成集群，并且cluster_partition_handling设置为autoheal，队列的master位于节点A上，具有全量数据，mirror位于节点B上，并且还未完成消息的同步...总结： 如同CAP理论只能满足其中两个，如果选择AP，即保证队列的可用性，可将两个参数均设置为"always"，如果选择CP，即保证队列消息的一致性，可将两个参数均设置为"when-synced"。
消息队列及java for循环异常捕捉处理 1.定时任务查询需要的数据，减少处理的时间，通过消息队列的方式发送出来。...* @param message */ @RabbitListener(bindings = {@QueueBinding(value = @Queue(value ="队列名称...//所以需要将for循环中的业务处理逻辑块异常捕捉，相互之间互不影响。...} catch (Exception e) { logger.error("DebtListener处理异常，会员号为:"+DebtMq.getMemNo(),e
通常封装的内容除了入参之外，更多的是请求中的异常处理。本文分享下我在处理 token 异常方面的做法，通过维护请求队列，实现重发请求，减少 token 重复请求。....catch(reject) } }, fail: reject }) }) } 这样看起来好像没什么问题，但由于内部没有限制处理...维护请求队列 理想的情况是：token 过期后，发起一个 getToken 请求。每当有请求进来，将它存入队列中，等待 getToken 完成，执行队列中的所有请求。...这样我们需要定义请求队列 qeueu 和token 请求的标识 isTokening，还有加入队列方法 pushQeueu 和执行队列方法 execQeueu。...处理getToken错误 getToken 在发生错误时，我们应当捕获错误，不继续执行请求队列并清空队列 if (res.data.code == -1) { this.pushQeueu({ method
分享给大家供大家参考，具体如下： 在互联网项目开发者经常会遇到『给用户群发短信』、『订单系统有大量的日志需要记录』或者在秒杀业务的时候服务器无法承受瞬间并发的压力。...所以从本质上讲：消息队列就是一个队列结构的中间件。也就是说，你把消息和内容放入这个容器之后就可以直接返回，不用等它后期处理的结果。另外会有一个程序，读取这些数据并按照顺序处理。...消息队列可以把这些数据持久化的存储在队列中，然后由订单后期处理程序进行处理，处理完成之后再把这条记录从队列中删除。 二、系统的解耦 消息队列解决了2套系统之间深度耦合的问题。...三、流量削峰 就是秒杀和抢购的时候，会出现明显的流量剧增，对服务器的压力非常大。 实际项目开发中，配合缓存来使用消息队列，一种很好的方案。...只需要让这个配货系统 订阅这个 消息队列 即可。 六、排序保证 在有些场景下，数据的处理顺序是非常重要的，队列本身就可以做成单线程的单进单出的系统。 从而有效的保证数据按照顺序进行处理。
type Engine struct { queue chan interface{} } // 推送请求到队列 func (e *Engine) Push(req interface{}) {
如果不考虑负载情况，把随机的把消息发送到某一个客服端去处理消息，如果机器的性能不同，可能发生的情况就是某一个或几个客户端处理速度慢，但还有大量新的消息需要处理，其他的客户端处于空闲状态。...理想的状态是，找到当前相对空闲的客户端去处理消息。 nsq的处理方式是客户端主动向nsqd报告自已的可处理消息数量（也就是RDY命令）。...nsqd根据每个连接的客户端的可处理消息的状态来随机把消息发送到可用的客户端，来进行消息处理 如下图所示： ?...，但还有一些逻辑，就是当消息处理发生错误时，nsq有自己的退避算法backoff也会更新RDY 简单来说就是当发现有处理错误时，来进行重试和指数退避，在退避期间RDY会为0，重试时会先放尝试RDY为1看有没有错误...readyCount || readyCount <= 0 { return false } return true 每一次发送消息inFlightCount会+1并保存到发送中的队列中
因此，可以利用多进程队列去处理。...import json import traceback import multiprocessing as mp queue_before_downloader = mp.Queue() # 队列保存处理之前的数据...queue_after_downloader = mp.Queue() # 队列保存处理之后的数据 num_workers = 10 def chunk(chunk_size=64, num_workers...queue_after_downloader while True: info = queue_before_downloader.get() if info is None: # 最后的处理...lines)) for _line in lines: queue_before_downloader.put(_line['url']) # 把 url 保存在 before 队列之中
原先的做法 用一个shell脚本遍历需要拉取的机器和需要拉取天数的日志(两者可配置)，通过scp命令将应用服务器上的日志拉取到日志服务器上，然后压缩存盘。...1天，会对定时任务造成影响 想到的解决方法 将串行任务执行改成并行任务执行 任务分解到不同的文件中，用专门的处理进程处理 先压缩后拉取，然后删除掉应用服务器上的压缩文件 前期准备 由于对shell以前只是停留在偶尔用的程度...文件监听处理 以前用kafka做日志处理时，记得有一个可以使用tail来创建生产者，因此朝着这方面找了下资料，确实可以这么做 shell function dosth(){} tail -f -n 100...中加上一个回车符 } & done 其他 Linux函数调用，scp，gzip，echo等命令看了下他们的man页，做起来更有信心 动手 任务分类 目前有两个任务，一是拉取日志，二是删除过期日志，因此使用两个文件队列来分别表示这两个任务...shell处理 一个用于生产需要消费的数据(crontab使用)，一个实现拉取日志，一个实现删除过期日志，拉取日志过程中产生的压缩文件也写到删除过期日志任务队列中，由它来专门处理 具体脚本可见GitHub
采用了RabbitMQ消息中间件来存储抗高并发下的日志，因为引入了中间件，操作使用起来可能没那么简便，今天分享使用多线程消费阻塞队列的方式来处理我们的海量日志 waht阻塞队列？...，不阻塞 2.消息入队 消息入队可以在任何需要保存日志的地方操作，如aop统一拦截日志处理，filter过滤请求日志处理，或者耦合的业务日志，记住，不阻塞入队操作，不然将影响正常的业务操作，如下为...filter统一处理请求日志： /** * Created by kl on 2017/3/20...} @Override public void destroy() { } } 3.消息出队被消费 BlockingQueue是线程安全的，所以可以放心的在多个线程中去处理队列中的消息...，如下代码声明了一个两个大小的固定线程池，并添加了两个线程去处理队列中的消息 /** * Created by kl on 2017/3/20
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