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    RabbitMQ 延迟队列,消息延迟推送

    目录 应用场景 消息延迟推送的实现 测试结果 ---- 应用场景 目前常见的应用软件都有消息的延迟推送的影子,应用也极为广泛,例如: 淘宝七天自动确认收货。...这种解决方案相较于消息的延迟推送性能较低,因为我们知道 redis 都是存储于内存中,我们遇到恶意下单或者刷单的将会给内存带来巨大压力。...消息延迟推送的实现 在 RabbitMQ 3.6.x 之前我们一般采用死信队列+TTL过期时间来实现延迟队列,我们这里不做过多介绍,可以参考之前文章来了解:TTL、死信队列 在 RabbitMQ 3.6....x 开始,RabbitMQ 官方提供了延迟队列的插件,可以下载放置到 RabbitMQ 根目录下的 plugins 下。...延迟队列插件下载 ? 首先我们创建交换机和消息队列,application.properties 中配置与上一篇文章相同。

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    延迟绑定

    延迟绑定实现 在动态链接下,程序模块之间包含了大量的函数引用(全局变量往往比较少,因为大量的全局变量会导致模块之间耦合度变大),所以在程序开始执行前,动态链接会耗费不少时间用于解决模块之间的函数引用的符号查找以及重定位...所以ELF采用了一种叫做延迟绑定(Lazy Binding)的做法,基本的思想就是当函数第一次被用到时才进行绑定(符号査找、重定位等),如果没有用到则不进行绑定。...PLT为了实现延迟绑定,在这个过程中间又增加了一层间接跳转。调用函数并不直接通过GOT跳转,而是通过一个叫做PLT项的结构来进行跳转。...如果链接器在初始化阶段已经初始化该项,并且将bar()的地址填入该项,那么这个跳转指令的结果就是我们所期望的,跳转到bar(0,实现函数正确调用但是为了实现延迟绑定,链接器在初始化阶段并没有将bar()

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    延迟优化

    本指南涵盖了一系列核心原则,您可以应用这些原则来改善在各种LLM相关用例中的延迟。...生成更少的令牌在使用LLM时,生成令牌几乎总是延迟最高的步骤:作为一般性的经验法则,减少50%的输出令牌可能会减少约50%的延迟。...使用更少的输入令牌尽管减少输入令牌的数量确实会导致较低的延迟,但这通常不是一个显著的因素——减少50%的提示可能只会导致1-5%的延迟改善。...通过更快地处理大多数字段而平均降低的延迟。由于执行两个请求而平均增加的延迟,而不是一个请求。结论会因情况而异,做出决定的最佳方式是通过在实际示例中进行测试。...结论您现在应该熟悉了一组用于改善LLM应用程序延迟的核心原则。在探索这些技术时,始终要记住测量延迟来源,并测试您尝试的每种解决方案的影响。现在去让您的应用程序起飞吧!

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    rocketmq延迟队列原理_rocketmq延迟队列原理

    在java的延迟队列中,无法支持集群的延迟。 Redis可以做到对应的延迟功能,但是自己封装毕竟局限于业务。而且封装也需要耗费一定时间。...今天我们就讲一个现有的延迟队列,不仅支持分布式服务,而且解耦业务代码,而且支持不同延迟时间的造好的轮子吧。 ~ 那就是 RocketMQ 延时队列。...在这里将topic和queueId替换为延迟队列的队列(SCHEDULE_TOPIC_XXXX),这样就保证消息不会立即被发送出去。...那在这里被替换后,是怎么保证延迟发送呢?...如果到了延迟时间,就发送消息 否则就继续进行延迟返送。 总结,RocketMQ的延迟消息,使用起来方便,而且解耦代码,但是配置的延迟时间不够灵活。

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    为什么kafka延迟比rocketmq延迟

    说kafka延迟比rocketmq延迟高 是有一个前提的 就是topic较多的时候 这个和这2个MQ的数据存储结构有关系的 在topic少的时候延迟基本一致。...它的数据结构如下 其中topic是逻辑概念,分区对应就是一个物理文件夹: 所以在topic比较多时,分区文件数量会非常庞大 磁盘顺序读效率还不如随机读效率,则会在topic比较多时 磁盘顺序读就蜕变为随机读,延迟也就高了...rockertmq 就诞生了 它的数据存储结构 对此做了优化 日志目录只有一个 commit log ,结构如下: 出发点不一样,kafka定位就是处理日志和大数据 在这些业务领域,topic不会太多,延迟问题自然也就没有...而rocketmq有pull、push两种模式 (虽然这个push模式是假push),push模式延迟肯定是比pull模式延迟低。...rabbit 的push模式 是真的push 所以 延迟最低的就是兔子。 兔子不支持分布式,只支持主从模式 本身设计就是小而美的单机版。cpu消耗比kafka之类低多了。

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