当前位置: 首页 > news >正文

RabbitMQ 消息应答

每日一句

物是人非事事休,欲语泪先流。

概述

为了保证消息在发送过程中不丢失,RabbitMQ引入了消息应答机制,

消费者在接收到消息并且处理该消息后,告诉RabbitMQ它已经处理了,RabbitMQ可以把消息删除了。

自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功,这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡。

因为这种模式有两种情况会出问题:

1。如果消息在接收到之前,消费者那边出现连接或者channel关闭,那么消息就丢失了。

2。消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息,导致这些消息的积压,最终使得内存耗尽,最终这些消费者线程会被操作系统杀死。

所以这种模式仅适用于在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

消息应答的方法

A.Channel.basicAck(用于肯定确认) RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息,可以将其丢弃了

B.Channel.basicNack(用于否定确认)

C.Channel.basicReject(用于否定确认) 与 Channel.basicNack 相比少一个参数,不处理该消息了直接拒绝,可以将其丢弃了

Multiple 的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

multiple 的

相关文章:

RabbitMQ 消息应答

每日一句 物是人非事事休,欲语泪先流。 概述 为了保证消息在发送过程中不丢失,RabbitMQ引入了消息应答机制, 消费者在接收到消息并且处理该消息后,告诉RabbitMQ它已经处理了,RabbitMQ可以把消息删除了。 自动应答 消息发送后立即被认为已经传送成功,这种模式需要在…...

【C++】C++ 类中的 this 指针用法 ③ ( 全局函数 与 成员函数 相互转化 | 有参构造函数设置默认参数值 | 返回匿名对象与返回引用 )

文章目录 一、全局函数 与 成员函数 相互转化1、成员函数转为全局函数 - 多了一个参数2、全局函数转为成员函数 - 通过 this 指针隐藏操作数 二、有参构造函数设置默认参数值三、返回匿名对象与返回引用四、完整代码示例 一、全局函数 与 成员函数 相互转化 1、成员函数转为全局…...

游戏遇到的问题

天涯明月刀 就是天刀的假全屏,很多天刀玩家可能玩其他游戏比较少或者对电脑了解不多,不在意帧数,但是肯定还是有一部分玩家发现了这个问题,就是“我使命召唤12都能跑到60帧的机器跑个破天刀40帧甚至30帧?”问题何在呢&#xff1…...

高性能系统的性能优化技巧:从专家的经验中学习 | 开源日报 No.40

binhnguyennus/awesome-scalability Stars: 48.3k License: MIT 这个项目是一个阅读列表,用于说明可扩展、可靠和高性能大规模系统的模式。该项目通过知名工程师的文章和可信参考资料来解释概念,并从为数以百万计甚至十亿用户提供服务的经过实战验证的系…...

Linux系统编程——进程间通信的学习

学习参考博文: 进程间的五种通信方式介绍Linux 信号介绍 Linux系统编程学习相关博文 Linux系统编程——文件编程的学习Linux系统编程——进程的学习Linux系统编程——线程的学习Linux系统编程——网络编程的学习 Linux系统编程——进程间通信的学习 一、概述1. 无…...

人工智能AI 全栈体系(六)

第一章 神经网络是如何实现的 这些年神经网络的发展越来越复杂,应用领域越来越广,性能也越来越好,但是训练方法还是依靠 BP 算法。也有一些对 BP 算法的改进算法,但是大体思路基本是一样的,只是对 BP 算法个别地方的一…...

NPDP是什么?考了有用吗?

1)NPDP是什么? NPDP,全称为New Product Development Professional,即新产品开发专业人员。NPDP认证是由世界产品开发协会(PDMA)推出的一项专业认证。它旨在评估和认可个人在新产品开发领域的专业知识和技能…...

关于安卓SVGA浅尝(二)加载数据

关于安卓SVGA浅尝(二)加载数据 相关链接 SVGA官网 SVGA-github说明文档 背景 项目开发,都会和动画打交道,动画的方案选取,就有很多选择。如Json动画,svga动画,gif等等。各有各的优势。目前项…...

使用matlab产生二维动态曲线视频文件具体举例

使用matlab产生二维动态曲线视频文件举例 在进行有些函数变化过程时候,需要用到直观的动态显示,本博文将举例说明利用Matlab编程进行二维动态曲线的生成视频文件。 一、问题描述 利用matlab编程实现 y 1 s i n ( t ) , y 2 c o s ( t ) , y 3 s i …...

Selenium自动化测试框架常见异常分析及解决方法

01 pycharm中导入selenium报错 现象: pycharm中输入from selenium import webdriver, selenium标红 原因1: pycharm使用的虚拟环境中没有安装selenium, 解决方法: 在pycharm中通过设置或terminal面板重新安装selenium 原因2: 当前项目下有selenium.py,和系统包名冲突导致, …...

[TI] [Textual Inversion] An image is worth an word

自己的理解: 根据几个图像,找出来一个关键字可以代表它们,然后我们可以再用这个关键字去生成新的东西。 提出关键字 1 Introduction word->token->embedding Textual Inversion过程 需要: ① a fixed, pre-trained text…...

remote: The project you were looking for could not be found

git拉取公司项目时报错: remote: The project you were looking for could not be found 发生这个问题的原因,在于git账号可能并未真正登录。 我们可以通过打开电脑的凭据管理器,查看git当前的登录是否正常。 参考链接:参考...

https跳过SSL认证时是不是就是不加密的,相当于http?

https跳过SSL认证时是不是就是不加密的,相当于http?,其实不是,HTTPS跳过SSL认证并不相当于HTTP,也不意味着没有加密。请注意以下几点: HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)本质上是在HTTP的基础上…...

linux下链接

linux下链接用法 ln链接格式与介绍 linux下链接用法一、链接的使用格式二、链接的介绍 一、链接的使用格式 链接: 格式: ln 源文件 链接文件 硬链接 ln -s 源文件 链接文件 软连接 硬链接文件占磁盘空间 但是删除源文件不会影响硬链接文件 软链接文件不…...

OpenCV项目开发实战--主成分分析(PCA)的特征脸应用(附C++/Python实现源码)

什么是主成分分析? 这是理解这篇文章的先决条件。 图 1:使用蓝线和绿线显示 2D 数据的主要组成部分(红点)。 快速回顾一下,我们了解到第一个主成分是数据中最大方差的方向。第二主成分是空间中与第一主成分垂直(正交)的最大方差方向,依此类推。第一和第二主成分红点(2…...

多层感知机——MLP

源代码在此处:https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearning Tutorials/mlp 一、多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN&…...

HttpClientr入门

HttpClientr入门 介绍 HttpClient是Apache Jakarta Common下的子项目&#xff0c;可以用来提供高效的&#xff0c;最新的、功能丰富的支持HTTP协议的客户端编程工具包&#xff0c;并且它支持HTTP协议的版本和建议。 依赖导入 <dependency><groupId>org.apache.…...

网关-开放API接口签名验证方案

接口安全问题 请求身份是否合法&#xff1f;请求参数是否被篡改&#xff1f;请求是否唯一&#xff1f; AppId&AppSecret 请求身份 为开发者分配AppId&#xff08;开发者标识&#xff0c;确保唯一&#xff09;和AppSecret&#xff08;用于接口加密&#xff0c;确保不易被…...

Linux知识点 -- 网络基础 -- 传输层

Linux知识点 – 网络基础 – 传输层 文章目录 Linux知识点 -- 网络基础 -- 传输层一、传输层协议1.端口号2.网络相关bash命令 二、UDP协议1.UDP报文的解包与交付2.理解UDP报文3.UDP协议的特点4.UDP应用层IO类接口5.UDP的缓冲区6.UDP使用注意事项7.基于UDP的应用层协议 三、TCP协…...

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-AlexNet-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题 AlexNet参考文章AlexNet模型结构AlexNet共8层&#xff1a;AlexNet运作流程 简单代码实现重要说明重要技巧主要贡献 AlexNet AlexNet 是一种卷积神经网络&#xff08;Convolutional Neural Network&#xff0c;CNN&#xff09;的架构。它是由Alex Krizhevsky、Il…...

Android Wi-Fi 连接失败日志分析

1. Android wifi 关键日志总结 (1) Wi-Fi 断开 (CTRL-EVENT-DISCONNECTED reason3) 日志相关部分&#xff1a; 06-05 10:48:40.987 943 943 I wpa_supplicant: wlan0: CTRL-EVENT-DISCONNECTED bssid44:9b:c1:57:a8:90 reason3 locally_generated1解析&#xff1a; CTR…...

椭圆曲线密码学(ECC)

一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学&#xff08;Elliptic Curve Cryptography&#xff09;是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统&#xff0c;由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA&#xff0c;ECC在相同安全强度下密钥更短&#xff08;256位ECC ≈ 3072位RSA…...

DAY 47

三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增&#xff1a;通道注意力模块&#xff08;SE模块&#xff09; class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

Java多线程实现之Callable接口深度解析

Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...

Caliper 配置文件解析:config.yaml

Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...

[Java恶补day16] 238.除自身以外数组的乘积

给你一个整数数组 nums&#xff0c;返回 数组 answer &#xff0c;其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。 题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。 请 不要使用除法&#xff0c;且在 O(n) 时间复杂度…...

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库&#xff0c;专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性&#xff0c;并提供了一个通用的框架&…...

安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)

船舶制造装配管理现状&#xff1a;装配工作依赖人工经验&#xff0c;装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书&#xff0c;但在实际执行中&#xff0c;工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...

Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)

引言 在人工智能飞速发展的今天&#xff0c;大语言模型&#xff08;Large Language Models, LLMs&#xff09;已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成&#xff0c;LLM 的应用场景不断扩展&#xff0c;深刻改变了我们的工作和生活方式。然而&#xff0c;理解这些模型的内部…...