RabbitMQ详解
RabbitMQ
1.初识MQ
1.1.同步和异步通讯
微服务间通讯有同步和异步两种方式:
同步通讯:就像打电话,需要实时响应。
异步通讯:就像发邮件,不需要马上回复。
两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件,但是往往响应会有延迟。
1.1.1.同步通讯
我们之前学习的Feign调用就属于同步方式,虽然调用可以实时得到结果,但存在下面的问题:

总结:
同步调用的优点:
- 时效性较强,可以立即得到结果
同步调用的问题:
- 耦合度高
- 性能和吞吐能力下降
- 有额外的资源消耗
- 有级联失败问题
1.1.2.异步通讯
异步调用则可以避免上述问题:
我们以购买商品为例,用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改,调用物流服务,从仓库分配响应的库存并准备发货。
在事件模式中,支付服务是事件发布者(publisher),在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件(event),事件中带上订单id。
订单服务和物流服务是事件订阅者(Consumer),订阅支付成功的事件,监听到事件后完成自己业务即可。
为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合,两者并不是直接通信,而是有一个中间人(Broker)。发布者发布事件到Broker,不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件,不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西,所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上,这个总线就像协议一样,让服务间的通讯变得标准和可控。
好处:
-
吞吐量提升:无需等待订阅者处理完成,响应更快速
-
故障隔离:服务没有直接调用,不存在级联失败问题
-
调用间没有阻塞,不会造成无效的资源占用
-
耦合度极低,每个服务都可以灵活插拔,可替换
-
流量削峰:不管发布事件的流量波动多大,都由Broker接收,订阅者可以按照自己的速度去处理事件
缺点:
- 架构复杂了,业务没有明显的流程线,不好管理
- 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的,比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。
1.2.技术对比:
MQ,中文是消息队列(MessageQueue),字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。
比较常见的MQ实现:
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- Kafka
几种常见MQ的对比:
| RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
|---|---|---|---|---|
| 公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
| 开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
| 协议支持 | AMQP,XMPP,SMTP,STOMP | OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
| 可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
| 单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
| 消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
| 消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
追求可用性:Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性:RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力:RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟:RabbitMQ、Kafka
2.快速入门
2.1.安装RabbitMQ
安装RabbitMQ
RabbitMQ部署指南
1.单机部署
我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。
1.1.下载镜像
方式一:在线拉取
docker pull rabbitmq:3-management
方式二:从本地加载
上传到虚拟机中后,使用命令加载镜像即可:
docker load -i mq.tar
1.2.安装MQ
执行下面的命令来运行MQ容器:
docker run \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \--name mq \--hostname mq1 \-p 15672:15672 \-p 5672:5672 \-d \rabbitmq:3-management
2.集群部署
接下来,我们看看如何安装RabbitMQ的集群。
2.1.集群分类
在RabbitMQ的官方文档中,讲述了两种集群的配置方式:
- 普通模式:普通模式集群不进行数据同步,每个MQ都有自己的队列、数据信息(其它元数据信息如交换机等会同步)。例如我们有2个MQ:mq1,和mq2,如果你的消息在mq1,而你连接到了mq2,那么mq2会去mq1拉取消息,然后返回给你。如果mq1宕机,消息就会丢失。
- 镜像模式:与普通模式不同,队列会在各个mq的镜像节点之间同步,因此你连接到任何一个镜像节点,均可获取到消息。而且如果一个节点宕机,并不会导致数据丢失。不过,这种方式增加了数据同步的带宽消耗。
我们先来看普通模式集群。
2.2.设置网络
首先,我们需要让3台MQ互相知道对方的存在。
分别在3台机器中,设置 /etc/hosts文件,添加如下内容:
192.168.150.101 mq1
192.168.150.102 mq2
192.168.150.103 mq3
并在每台机器上测试,是否可以ping通对方:
MQ的基本结构:

RabbitMQ中的一些角色:
- publisher:生产者
- consumer:消费者
- exchange个:交换机,负责消息路由
- queue:队列,存储消息
- virtualHost:虚拟主机,隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离
2.2.RabbitMQ消息模型
RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例,对应了不同的消息模型:

2.3.导入Demo工程
一个Demo工程,mq-demo:
导入后可以看到结构如下:

包括三部分:
- mq-demo:父工程,管理项目依赖
- publisher:消息的发送者
- consumer:消息的消费者
2.4.入门案例
简单队列模式的模型图:

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的,只包括三个角色:
- publisher:消息发布者,将消息发送到队列queue
- queue:消息队列,负责接受并缓存消息
- consumer:订阅队列,处理队列中的消息
2.4.1.publisher实现
思路:
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 发送消息
- 关闭连接和channel
代码实现:
package cn.itcast.mq.helloworld;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;public class PublisherTest {@Testpublic void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {// 1.建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();// 1.1.设置连接参数,分别是:主机名、端口号、vhost、用户名、密码factory.setHost("192.168.150.101");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.发送消息String message = "hello, rabbitmq!";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());System.out.println("发送消息成功:【" + message + "】");// 5.关闭通道和连接channel.close();connection.close();}
}
2.4.2.consumer实现
代码思路:
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 订阅消息
代码实现:
package cn.itcast.mq.helloworld;import com.rabbitmq.client.*;import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;public class ConsumerTest {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {// 1.建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();// 1.1.设置连接参数,分别是:主机名、端口号、vhost、用户名、密码factory.setHost("192.168.150.101");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.订阅消息channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {// 5.处理消息String message = new String(body);System.out.println("接收到消息:【" + message + "】");}});System.out.println("等待接收消息。。。。");}
}
2.5.总结
基本消息队列的消息发送流程:
-
建立connection
-
创建channel
-
利用channel声明队列
-
利用channel向队列发送消息
基本消息队列的消息接收流程:
-
建立connection
-
创建channel
-
利用channel声明队列
-
定义consumer的消费行为handleDelivery()
-
利用channel将消费者与队列绑定
3.SpringAMQP
SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板,并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配,使用起来非常方便。
SpringAmqp的官方地址:https://spring.io/projects/spring-amqp


SpringAMQP提供了三个功能:
- 自动声明队列、交换机及其绑定关系
- 基于注解的监听器模式,异步接收消息
- 封装了RabbitTemplate工具,用于发送消息
3.1.Basic Queue 简单队列模型
在父工程mq-demo中引入依赖
<!--AMQP依赖,包含RabbitMQ-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
3.1.1.消息发送
首先配置MQ地址,在publisher服务的application.yml中添加配置:
spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 # 主机名port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码
然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest,并利用RabbitTemplate实现消息发送:
package cn.itcast.mq.spring;import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSimpleQueue() {// 队列名称String queueName = "simple.queue";// 消息String message = "hello, spring amqp!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);}
}
3.1.2.消息接收
首先配置MQ地址,在consumer服务的application.yml中添加配置:
spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 # 主机名port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码
然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener,代码如下:
package cn.itcast.mq.listener;import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("spring 消费者接收到消息:【" + msg + "】");}
}
3.1.3.测试
启动consumer服务,然后在publisher服务中运行测试代码,发送MQ消息
3.2.WorkQueue
Work queues,也被称为(Task queues),任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候,可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往,消息就会堆积越来越多,无法及时处理。
此时就可以使用work 模型,多个消费者共同处理消息处理,速度就能大大提高了。
3.2.1.消息发送
这次我们循环发送,模拟大量消息堆积现象。
在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法:
/*** workQueue* 向队列中不停发送消息,模拟消息堆积。*/
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {// 队列名称String queueName = "simple.queue";// 消息String message = "hello, message_";for (int i = 0; i < 50; i++) {// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);Thread.sleep(20);}
}
3.2.2.消息接收
要模拟多个消费者绑定同一个队列,我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法:
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("消费者1接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());Thread.sleep(20);
}@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("消费者2........接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());Thread.sleep(200);
}
注意到这个消费者sleep了1000秒,模拟任务耗时。
3.2.3.测试
启动ConsumerApplication后,在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。
可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。
也就是说消息是平均分配给每个消费者,并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。
3.2.4.能者多劳
在spring中有一个简单的配置,可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件,添加配置:
spring:rabbitmq:listener:simple:prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息,处理完成才能获取下一个消息
3.2.5.总结
Work模型的使用:
- 多个消费者绑定到一个队列,同一条消息只会被一个消费者处理
- 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量
3.3.发布/订阅
发布订阅的模型如图:

可以看到,在订阅模型中,多了一个exchange角色,而且过程略有变化:
- Publisher:生产者,也就是要发送消息的程序,但是不再发送到队列中,而是发给X(交换机)
- Exchange:交换机,图中的X。一方面,接收生产者发送的消息。另一方面,知道如何处理消息,例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作,取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型:
- Fanout:广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列
- Direct:定向,把消息交给符合指定routing key 的队列
- Topic:通配符,把消息交给符合routing pattern(路由模式) 的队列
- Consumer:消费者,与以前一样,订阅队列,没有变化
- Queue:消息队列也与以前一样,接收消息、缓存消息。
Exchange(交换机)只负责转发消息,不具备存储消息的能力,因此如果没有任何队列与Exchange绑定,或者没有符合路由规则的队列,那么消息会丢失!
3.4.Fanout
Fanout,英文翻译是扇出,我觉得在MQ中叫广播更合适。

在广播模式下,消息发送流程是这样的:
- 1) 可以有多个队列
- 2) 每个队列都要绑定到Exchange(交换机)
- 3) 生产者发送的消息,只能发送到交换机,交换机来决定要发给哪个队列,生产者无法决定
- 4) 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
- 5) 订阅队列的消费者都能拿到消息
我们的计划是这样的:
- 创建一个交换机 itcast.fanout,类型是Fanout
- 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2,绑定到交换机itcast.fanout

3.4.1.声明队列和交换机
Spring提供了一个接口Exchange,来表示所有不同类型的交换机:

在consumer中创建一个类,声明队列和交换机:
package cn.itcast.mq.config;import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class FanoutConfig {/*** 声明交换机* @return Fanout类型交换机*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("itcast.fanout");}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("fanout.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("fanout.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}
3.4.2.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
@Test
public void testFanoutExchange() {// 队列名称String exchangeName = "itcast.fanout";// 消息String message = "hello, everyone!";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
3.4.3.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法,作为消费者:
@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {System.out.println("消费者1接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {System.out.println("消费者2接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}
3.4.4.总结
交换机的作用是什么?
- 接收publisher发送的消息
- 将消息按照规则路由到与之绑定的队列
- 不能缓存消息,路由失败,消息丢失
- FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列
声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么?
- Queue
- FanoutExchange
- Binding
3.5.Direct
在Fanout模式中,一条消息,会被所有订阅的队列都消费。但是,在某些场景下,我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下:
- 队列与交换机的绑定,不能是任意绑定了,而是要指定一个
RoutingKey(路由key) - 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时,也必须指定消息的
RoutingKey。 - Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列,而是根据消息的
Routing Key进行判断,只有队列的Routingkey与消息的Routing key完全一致,才会接收到消息
案例需求如下:
-
利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
-
在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听direct.queue1和direct.queue2
-
在publisher中编写测试方法,向itcast. direct发送消息

3.5.1.基于注解声明队列和交换机
基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦,Spring还提供了基于注解方式来声明。
在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者,同时基于注解来声明队列和交换机:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1"),exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息:【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue2"),exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
3.5.2.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
@Test
public void testSendDirectExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "itcast.direct";// 消息String message = "红色警报!日本乱排核废水,导致海洋生物变异,惊现哥斯拉!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}
3.5.3.总结
描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异?
- Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
- Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
- 如果多个队列具有相同的RoutingKey,则与Fanout功能类似
基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解?
- @Queue
- @Exchange
3.6.Topic
3.6.1.说明
Topic类型的Exchange与Direct相比,都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符!
Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成,多个单词之间以”.”分割,例如: item.insert
通配符规则:
#:匹配一个或多个词
*:匹配不多不少恰好1个词
举例:
item.#:能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu
item.*:只能匹配item.spu
图示:

解释:
- Queue1:绑定的是
china.#,因此凡是以china.开头的routing key都会被匹配到。包括china.news和china.weather - Queue2:绑定的是
#.news,因此凡是以.news结尾的routing key都会被匹配。包括china.news和japan.news
案例需求:
实现思路如下:
-
并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
-
在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听topic.queue1和topic.queue2
-
在publisher中编写测试方法,向itcast. topic发送消息

3.6.2.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
/*** topicExchange*/
@Test
public void testSendTopicExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "itcast.topic";// 消息String message = "喜报!孙悟空大战哥斯拉,胜!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}
3.6.3.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue1"),exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息:【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue2"),exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
3.6.4.总结
描述下Direct交换机与Topic交换机的差异?
- Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词,以
**.**分割 - Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
#:代表0个或多个词*:代表1个词
3.7.消息转换器
之前说过,Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ,接收消息的时候,还会把字节反序列化为Java对象。

只不过,默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知,JDK序列化存在下列问题:
- 数据体积过大
- 有安全漏洞
- 可读性差
我们来测试一下。
3.7.1.测试默认转换器
我们修改消息发送的代码,发送一个Map对象:
@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {// 准备消息Map<String,Object> msg = new HashMap<>();msg.put("name", "Jack");msg.put("age", 21);// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}
停止consumer服务
发送消息后查看控制台:

3.7.2.配置JSON转换器
显然,JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高,因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。
在publisher和consumer两个服务中都引入依赖:
<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId><version>2.9.10</version>
</dependency>
配置消息转换器。
在启动类中添加一个Bean即可:
@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();
}
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【GAMES101】Lecture 17 材质
目录 材质 漫反射 镜面反射 折射-Snell’s Law Fresnel Reflection / Term(菲涅耳项) 微表面模型 各向同性与各向异性 BRDF的性质 测量BRDF 材质 渲染方程中的BRDF描述了物体是如何与光线作用的,而物体的材质决定了它看起来是怎么样…...
数模.matlab画图
一、mesh函数 上图是平常用到的方式 例题: 上图的meshgrid函数相当于上上图的前三个指令(temp,x,y) mash函数: mashc函数: mashz函数: 上图subplot函数的作用是将下标为index的图片放到对应的x&…...
【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.算法仿真参数 5.算法理论概述 6.参考文献 7.完整程序 1.程序功能描述 通过动态调整节点通信的能量开销,平衡网络负载,延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...
SciencePlots——绘制论文中的图片
文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了:一行…...
LeetCode - 394. 字符串解码
题目 394. 字符串解码 - 力扣(LeetCode) 思路 使用两个栈:一个存储重复次数,一个存储字符串 遍历输入字符串: 数字处理:遇到数字时,累积计算重复次数左括号处理:保存当前状态&a…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
聊一聊接口测试的意义有哪些?
目录 一、隔离性 & 早期测试 二、保障系统集成质量 三、验证业务逻辑的核心层 四、提升测试效率与覆盖度 五、系统稳定性的守护者 六、驱动团队协作与契约管理 七、性能与扩展性的前置评估 八、持续交付的核心支撑 接口测试的意义可以从四个维度展开,首…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
return this;返回的是谁
一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请,不同级别的经理有不同的审批权限: // 抽象处理者:审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...
A2A JS SDK 完整教程:快速入门指南
目录 什么是 A2A JS SDK?A2A JS 安装与设置A2A JS 核心概念创建你的第一个 A2A JS 代理A2A JS 服务端开发A2A JS 客户端使用A2A JS 高级特性A2A JS 最佳实践A2A JS 故障排除 什么是 A2A JS SDK? A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库ÿ…...
