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本文介绍了RabbitMQ的三个高级特性:TTL(消息存活时间)、死信队列和延迟队列。TTL支持队列级和消息级两种配置方式,可自动清理过期消息;死信队列用于存储异常或过期消息,避免数据丢失;而延迟队列则通过TTL+死信队列的组合实现定时任务功能,如订单超时关闭等场景。文章详细解析了各特性的工作原理、配置方法及适用场景,并附有流程图帮助理解,是掌握RabbitMQ高级应用的实用指南。
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随着互联网高速发展网络舆论在社会发展舆论导向及公共安全管理的作用正逐步凸显出来。但现有的舆情处理模式已经不能应对大量的实时数据的海量需求和多样处理需求。为了实现舆情实时、高效收集、分析和反应的舆情管理目标设计了一个基于大数据的网络舆论管理及可视化系统。此系统通过获取社交媒体、新闻网站、论坛等地实时的信息经自然语言、情感分析、舆情热度分析等研究后得到大众的情绪情感然后再给出相应的应对策略。
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本文介绍了一个基于Python Django框架的新冠肺炎疫情实时监控系统开发实践。系统采用B/S架构和MySQL数据库,实现了用户管理、疫情数据管理、留言交流等功能模块。研究背景分析了传统管理方式向线上迁移的必要性,关键技术部分阐述了Python、Django、Vue等技术特点。系统设计包括功能模块划分和数据库设计,实现部分详细描述了用户和管理员的操作界面。通过系统测试验证了功能完整性,结论部分总结了开发过程中知识整合的经验体会,并指出未来优化方向。该系统将传统疫情管理迁移至线上,提高了管理效率和安全性。
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本文探讨了RabbitMQ消息可靠性投递机制,重点分析了消息投递路径中的关键控制点。主要内容包括: 生产者到交换机的ConfirmCallback确认机制 交换机到队列的ReturnCallback路由失败处理 队列持久化和消费者ACK机制保障消息不丢失 SpringBoot环境下的实战配置与代码示例 通过ConfirmCallback和ReturnCallback双重保障,结合消息持久化与消费者确认机制,可构建完整的消息可靠性投递方案,确保分布式系统中的消息不丢失。文章还提供了异常场景模拟和具体的补偿处理
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在正式开始介绍之前,我们先简单了解一下为什么推荐Gitee。1.1 访问速度极快服务器位于国内,无论是克隆、推送还是拉取代码,速度都比GitHub快数个量级,尤其是在下载大型仓库或依赖时,体验提升巨大。1.2 全中文环境界面、文档、帮助中心均为中文,对国内用户非常友好,降低了学习和使用门槛。1.3 符合本地需求。
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本文介绍了RabbitMQ消息确认机制(ACK)的核心原理与实战应用。ACK机制通过要求消费者处理完消息后主动发送确认信号,有效解决了消息丢失问题。文章详细讲解了ACK的工作流程、Unacked状态的作用,并对比了自动确认与手动确认的适用场景(推荐生产环境使用手动确认)。关键实战部分包括DeliveryTag的作用说明,以及通过Spring Boot实现手动ACK的代码示例,展示了如何正确处理消息确认、拒绝和异常情况,确保消息可靠投递。
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本文提出了一种基于MongoDB+Elasticsearch的酒店数据聚合解决方案,旨在解决多源异构数据整合难题。针对不同渠道数据格式差异、高频更新等挑战,采用MongoDB存储清洗后的全量主数据,利用Elasticsearch提供高性能检索服务。系统通过数据采集、清洗聚合、存储和搜索四层架构实现,核心包括多线程并发采集、模糊匹配合并策略、批量写入优化等技术。该方案有效解决了酒店数据重复、不一致等问题,实现了毫秒级检索响应,为酒店行业数据聚合提供了可行方案。
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随着城市化进程的不断加速,道路交通问题越来越严重,给城市交通管理和居民出 行带来了巨大挑战。为了更好地分析和优化城市道路交通,本文致力于构建并实现一个 基于大数据的智能交通流量监控和优化系统 。此系统依托 Hadoop 的分布式计算优势,融合大数据技术,完成了道路交通数据的采集、存储、处理、预测和分析。通过对道路 交通数据的分析,可以提取出道路路况和平均速度等关键信息,为交通管理部门和车辆 驾驶者提供决策支持。本平台一方面通过采集的道路交通数据对未来交通路况进行预测, 另一方面也可以将未来道路平均
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随着数据需求的不断增加,大数据架构的演变成为了现代数据工程师的重要课题。本文将对比传统大数据架构与新一代云原生湖仓 Databend,通过对比它们在实时与离线架构中的区别,感受 Databend 的优势。
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Elasticsearch+Minio实现快照备份、恢复数据
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本文探讨了LabVIEW应用程序的多语言本地化实现方案。文章首先分析了LabVIEW对多语言的支持现状,指出其默认仅支持ANSI编码,对Unicode支持有限,且仅适配中英法德日韩六种语言。然后重点介绍了JKISimpleLocalization工具包的使用方法,该工具能导出/导入JSON词典文件,实现界面语言的实时切换。文章还结合实际工程案例,分析了该方案的局限性:部分控件不可翻译、切换速度较慢(33个界面需50秒)、小语种支持不足等。最后提供了完整的应用流程和工具包附件,包括词典文件转换工具和工程案例。
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获取的岗位数量非0的URL的占比越高,对比旧版写入效率提升就越明显,例如参数配置为 全国373个地级市/县/区(区域选择全选)、关键词为‘大数据’、其余参数均为‘不限’,那么URL数量 = 373 × 1(求职类型) × 1(薪资待遇) × 10(页码)= 3730众所周知,大数据相关岗位的数量只有在较发达的城市才较可观,所以会有不少的URL获取的数据为0,但好在占比不是太极端,在这样的情况下测试显示普通版平均每分钟有效写入17.28条,并发版则是29.85条,效率提高。
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消息队列技术选型指南:主流产品对比分析 RabbitMQ:适合中小系统,支持复杂路由和可靠性要求高的场景,轻量但吞吐量有限。 Kafka:大数据场景首选,超高吞吐量,适合日志采集和实时计算,但配置复杂。 RocketMQ:企业级核心业务适用,支持事务消息,高可用且易于运维。 Pulsar:云原生架构,多协议兼容,适合混合云和长期存储需求。 轻量级方案:ZeroMQ(低延迟进程通信)/NSQ(分布式实时消息)。 选型关键:根据业务规模(吞吐量)、场景需求(可靠性/延迟)和运维成本综合考量。
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AMQP(Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议)是一种开放的应用层协议,定义了消息中间件之间消息的格式、传输、路由和确认机制。它标准化了消息的生产、发送、接收和处理流程,确保不同厂商和平台的消息队列系统能够互操作。RabbitMQ 就是基于 AMQP 协议实现的消息队列服务器,它支持 AMQP 的各种特性,比如交换机、队列、绑定、路由键、消息确认、事务等。AMQP 是一种消息队列通信的标准协议,它定义了消息如何格式化、发送、路由和确认。
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Flink SQL 将 SQL 查询转换为 Flink 的执行计划,利用 Flink 强大的分布式计算能力和流批一体化处理能力,高效地执行查询操作,实现对大规模数据的实时处理和分析。而 Flink SQL 作为 Flink 提供的一种高层次查询语言接口,基于 SQL 标准,让开发者能够使用熟悉的 SQL 语法对数据流和批数据进行处理,进一步降低了大数据处理的门槛,提高了开发效率,成为众多企业进行大数据实时处理和分析的首选工具之一。例如,优化器可以更智能地选择最优的执行计划,减少不必要的数据扫描和计算。
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本文总结Java核心概念:1. Spring容器对比:BeanFactory(懒加载基础容器)与ApplicationContext(预加载高级容器),后者支持更多企业级功能。2. ZAB协议解析:ZooKeeper的核心算法,通过消息广播/崩溃恢复模式保证分布式一致性,依赖ZXID和Leader选举机制。3. 对象拷贝机制:浅拷贝(共享引用)与深拷贝(完全独立)的区别及实现方式。4. 线程安全方案:对比volatile(轻量级可见性)和synchronized(原子性互斥锁)的适用场景及底层原理。5. v
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临床智能决策支持系统(CDSS)正推动医疗决策从人工检索向智能推送转变,通过整合多源异构医疗数据(文本、影像、生理参数等),构建可解释的算法模型,为诊疗提供循证建议。上海瑞金医院的实践展示了AI在复杂手术规划中的应用价值,通过"双层解释"机制(影像特征可视化+指南循证)增强决策透明度。在肿瘤治疗场景,CDSS整合基因组数据实现精准用药推荐;在急诊分诊中,则通过实时风险评估优化救治流程。未来,CDSS将向医院级操作系统演进,融合大语言模型、联邦学习等技术,在保障隐私安全的前提下提升医疗质量
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在Elasticsearch中, 的设置直接影响集群性能、容错能力和扩展性。
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本文介绍了Git的基本配置与使用步骤

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近日,阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算,最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作;同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务,技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此,晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏,集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务(AGS)的诸多信息。
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随着业务的发展,MySQL数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大;另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数)总是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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日前,ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果,其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文,该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题,打破物理机的性能神话,让云服务器突破性能极限。
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让服务器突破性能极限 阿里云神龙论文入选计算机顶会ASPLOS
日前,ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果,其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文,该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题,打破物理机的性能神话,让云服务器突破性能极限。此次入选意味着全球计算机顶会对阿里云自研技术的认可,也意味着中国创新技术在全球计算机界争得了一席之地。
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近日,某SaaS服务商/微盟遭遇员工删库跑路,服务器出现大面积故障,一时间让平台上的几百万家商户生意基本停摆。这一事件发生后,不管是厂商还是平台上的用户,都在经历着非常不容易的时刻。
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2月18日,阿里云在官网宣布,河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心,可容纳超过30万台服务器,作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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腾讯会议扩容背后:100万核计算资源全由自研服务器星星海支撑
疫情期间,远程会议及协同办公需求暴增。从1月29日开始到2月6日,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容云主机接近1.5万台,8天总共扩容超过10万台云主机,共涉及超百万核的计算资源投入。
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2月12日,钉钉已连续在苹果应用商店霸榜7天。记者采访获悉,春节以来,在家办公及在家上课的强需求,使得钉钉后台系统峰值流量暴增百倍。钉钉通过阿里云连续扩容10万台云服务器,成功抗住这一巨大的流量冲击!
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2月3日是一个特殊的开工日,为防范疫情,在阿里巴巴钉钉上有超过1000万家企业组织的2亿上班族在线开工。为支持此次史无前例的办公需求,钉钉在阿里云上紧急扩容1万台云服务器来保障钉钉视频会议、群直播、办公协同等功能,保障用户流畅体验。
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UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题。在目前主流的服务器端操作系统中,UNIX 诞生于 20 世纪 60 年代末,Windows 诞生于 20 世纪 80 年代中期,Linux 诞生于 20 世纪 90 年代初,可以说 UNIX 是操作系统中的"老大哥",后来的 Windows 和 Linux 都参考了 UNIX。
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近年来超融合在国内迎来快速增长,根据IDC最新发布的报告,2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%,大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告,到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大,不仅服务的客户在向大规模企业扩张,应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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i 智慧 | 为云而生、多快好省,这就是星星海的style!
不久之前,腾讯云刚刚对外上新了一款服务器,号称深度自研且独一无二,其名字也十二分的卡哇伊,叫做“星星海”。晶少虽然还没来得及探寻其名的出处,不过在与腾讯服务器供应链总经理刘裕勋的谈聊中已基本了解到星星海的重要style之一,为云而生。
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不久之前,腾讯云刚刚对外上新了一款服务器,号称深度自研且独一无二,其名字也十二分的卡哇伊,叫做“星星海”。晶少虽然还没来得及探寻其名的出处,不过在与腾讯服务器供应链总经理刘裕勋的谈聊中已基本了解到星星海的重要style之一,为云而生。
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加速布局无服务器生态,腾讯云与Serverless.com达成全球战略合作!
在云计算技术领域,“Serverless(无服务器)”作为一种新型的软件设计架构正在快速崛起。作为继虚拟机、容器后的第三代通用计算平台,Serverless技术也一直是腾讯云原生的重点发力领域。 近日,在由腾讯云主办的首届Techo开发者大会上,腾讯云宣布与全球最流行的Serverless开发平台Serverless.com达成战略合作,成为 Serverless.com的全球战略合作伙伴以及大中华区独家合作伙伴。截至目前,Serverless.com拥有百万级别的活跃应用程序以及50000+的日下载量。
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邱跃鹏:软硬件一体化、Serverless、智能化是云计算三大趋势
近日腾讯公司副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏在“腾讯Techo开发者”大会上致辞。他表示,云计算未来有三大趋势,即软硬件一体化(Cloud Native Hardware)、无服务器计算(Serverless)和智能化(Smart)。
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戴尔与AMD强强联合:五款PowerEdge服务器 ,让用户无法抗拒的选择
一口气发布5款产品,除了戴尔对于市场的乐观,更来源于对产品的自信,而这份自信则在于与AMD的强强联合。
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AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05 -
据晶少了解,国庆假期后的首个工作日,AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
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和传统服务器相比,星星海统一的整机方案可以支持不同的CPU主机,前瞻性的高兼容架构,统一规划的硬件底座,可以支持未来3-5年的服务器产品演进。
