多出来的消费者将不会消费任何队列 「为什么一个consumer只能消费一个queue呢？」...PullRequest类的成员变量如下图 当拉取到消息后，消息会被放入msgTreeMap，其中key为消息的offset，value为消息实体 「另外还有一个重要的属性dropped，和重平衡相关，...就是Consumer告诉Broker这部分消息我消费了？」 嗯嗯，你是不是以为提交offset的过程是同步的？其实并不是，「是异步的」 Consumer怎么提交offset？...这就导致消息被消费了，但是此时消费者宕机了导致offset没提交，下次没提交offset的这部分消息会被再次消费 即使offset被提交到了Broker，在还没来得及持久化的时候Broker宕机了，当重启的时候...Broker会读取consumerOffset.json中保存的offset信息，这就会导致没持久化offset的这部分消息会被再次消费
改版： 发送消息与订阅消息取消使用amqp提供的消息序列化与反序列化功能，使用String类型，发送消息时手动转化为json字符串再发送，消费消息时手动json反序列化。...1、不做兼容上线，但需要： 确保不会有新的消息进入队列； 确保队列中的消息已经消费完。...这是因为Rabbitmq为了实现一个队列支持多个方法消费（即@RabbitHandler注解的方法），每个方法消费不同Java类型的消息Body，在消费到消息时，就需要先反序列化出消息Body，才能根据消息...Body，也就是要先知道消息Body的Java类型才能实现json反序列化，这就要求消息生产者在发送消息时不得不在消息头添加一个参数表示消息Body的Java类型，如下图所示。...除非确保消息Body的类名不会变，且生产者与消费者定义的完整类名相同，否则不建议使用自动序列化与反序列化功能。
对于MQ 在Pro、Con客户端，依靠业务代码，配合请求确认机制保证不会丢消息。 在服务端，一般采用持久化和复制做保证。 把消息复制到多个节点，不仅可解决丢消息问题，还可保证消息服务的HA。...所以都会把MQ配置集群模式，并开启消息复制保证系统。 那么消息复制需要解决哪些问题呢？ 1 消息复制的指标 我们希望MQ兼具高性能、高可用并且还能提供数据一致性。...对RocketMQ来说，如果采用异步复制的方式会不会丢消息呢？不会丢。 为什么不会丢消息 RocketMQ的Broker的主从关系是通过配置固定，不支持动态切换。...这时候，即使有一些消息没有来得及复制到从节点上，这些消息依然躺在主节点的磁盘，除非是主节点的磁盘坏了，否则等主节点重新恢复服务的时候，这些消息依然可以继续复制到从节点上，也可以继续消费，不会丢消息，消息顺序也没有问题...参考 https://blog.51cto.com/14799494/2507807 点个在看支持我吧，转发就更好了
朴素贝叶斯算法是一种基于著名贝叶斯定理的分类算法。那么让我们先了解一下Bayes定理是怎么说的，并为朴素贝叶斯算法定理建立z自己的理解，它是如何工作的，它为什么被称为朴素？...当事件A的发生概率不依赖于事件B的发生时，则A和B是独立的事件。例如，如果你有两枚普通硬币，那么两枚硬币的正面概率都是0.5。因此，事件是独立的。 现在考虑一个包含5个球的盒子-2个黑色和3个红色。...先画一个黑球的概率是2/5。现在从剩下的4个球中再抽出一个黑球的概率是1/4。在这种情况下，这两个项目是依赖的，因为第二次画黑球的概率取决于第一次走时画的是哪个球。...这里的前景有三种可能性，即晴天、阴天和雨天，结果是肯定的/否定的人是否会打网球。 ? 类似地，第二个表包含关于温度及其对结果是/否的影响的数据。 ? 是与否的总概率如下： ?...为什么叫“朴素” 现在，说到最重要的问题（也是本文的标题），这个朴素的贝叶斯分类器有什么“朴素”的呢？
把消息复制到多节点，可 解决丢消息问题 保证消息服务的HA 所以都会把MQ配置成集群模式，并开启消息复制。 那么消息复制需要解决哪些问题呢？...1 消息复制的指标 期望MQ具备高性能、高可用和数据一致性。很多MQ都声明这些特性全部支持，但都有前置条件。...不过，复制对消费的性能影响不大，不管采用哪种复制方式，消费消息时，都只选择多副本中一个的节点去读，和单节点消费无异。...这两种方式区别是 写入多少副本再返回写入成功 ： 异步复制需副本数1 同步双写需副本数2 若在返回“写入成功”前，需要写入的副本数不够多，就会丢消息。 那RocketMQ采用异步复制会不会丢消息？...每个分区的几个副本间构成一个小复制集群。 Broker只是这些分区副本的容器，所以Kafka的Broker不分主从。 分区的多个副本中采用一主多从。 写入消息时，异步复制。
消息队列 复制基本单位 复制方式 可用性 一致性 RocketMQ(原生) Broker 同时支持同步双写和异步复制 不支持主从自动切换，无法保证可用性 可以保证消息一致性 Kafka Partition...异步复制 基于Zookeeper实现主从自动切换，保证高可用 可通过配置 ISR 保证一致性 并不存在一种完美的消息复制策略，都是在高性能、高可用和一致性之间做出权衡。
由于 Yum 中许多长期存在的问题仍未得到解决，因此 Yum 包管理器已被 DNF 包管理器取代。这些问题包括性能差、内存占用过多、依赖解析速度变慢等。...Yum 主要是用 Python 编写的，它有自己的应对依赖解析的方法。它的 API 没有完整的文档，它的扩展系统只允许 Python 插件。...Yum 是 RPM 的前端工具，它管理依赖关系和资源库，然后使用 RPM 来安装、下载和删除包。 为什么他们要建立一个新的工具，而不是修复现有的问题呢？...Ales Kozamblak 解释说，这个修复在技术上是不可行的，而且 Yum 团队还没有准备好立即接受修改。...另外，最大的挑战是，Yum 有 56000 行代码，但 DNF 只有 29000 行代码。 所以除了分叉，没有办法解决。 不过 Yum 的运行情况还算可以。 image.png
以《小程序版 QQ 推出 / 微信新增「语音加速功能」与「夜间模式」| 晓技巧》中的一大段文字为例，当复制粘贴到朋友圈中后会被折叠，文字只显示一行且背景色变为灰色，选择这行文字后才能看到全文。...而同样的这一大段文字，为什么还存在另一种显示方式呢？如下图，文字超过 6 行的部分被折叠，出现一个蓝色的「全文」按键，点击后显示完整文字。...自行创作的内容超过 6 行的部分将被折叠，出现「全文」按键；复制的内容超过 6 行，不超过 200 字的部分被折叠，出现「全文」按键；复制的内容超过 200 字，则整段被折叠为一行。...如果想在朋友圈复制粘贴大段文字，而不被压缩成一行有什么办法？ 既然是「晓技巧」栏目，自然是有办法帮你解决的！...网上流传着很多方法，但大部分已经失效了，知晓君为大家准备了一个相对来说最为靠谱的方法：将大段文字分为多次复制，每次复制粘贴不超过 200 字。
作为一个在一线写代码十几年的老兵，在实际工作中的确遇到过有些公司对培训机构出来的程序员有所偏见，正常来讲参加培训补强自己的知识，让自己变得更强这才是培训的主要因素，本质上来讲现在的培训很多是有点变味的，...为什么觉得现在的培训已经不是当初培训的样子了？...1.培训的目的只是为了补强，如果零基础参加培训通过的自己的努力开窍了，找到了学习编程的感觉，培训完了就要懂得继续补强，培训不是万能的，现在很多人把参加培训当做救命的稻草，在里面找到感觉之后又觉得自己学的差不多了...2.现在很多的机构夸大了培训的作用，培训主要是补强，这么短的时间可以让人入门或者学到一些框架，要想在这个行业持久做下去还是需要后续的持续的补强，培训完能够找到不错工作的，基本上属于之前基础还是不错，在培训过程中强化下...，明确下学习的方向，知道如何去学习了，然后加上之前的基础才造就了后续的结果，所以要不要参加培训不能跟风，要清楚认清自己的实际状态，很多人就很聪明，基础打得也不错，想通过培训进一步强化下自己的基本功，这种类型的肯定不会让面试官觉得讨厌
一、消息队列的特性 业务无关，一个具有普适性质的消息队列组件不需要考虑上层的业务模型，只做好消息的分发就可以了，上层业务的不同模块反而需要依赖消息队列所定义的规范进行通信。...FIFO，先投递先到达的保证是一个消息队列和一个buffer的本质区别。 容灾，对于普适的消息队列组件来说，节点的动态增删和消息的持久化，都是支持其容灾能力的重要基本特性。...性能，这个不必多说了，消息队列的吞吐量上去了，整个系统的内部通信效率也会有提高。 二、为什么需要消息队列？...消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。...所以，这种情景下，一个介于逻辑节点和db节点之间的缓存节点就是理所当然的事情了。这个缓存节点其实很多时候也可以看作是一个更复杂的消息队列节点。 四、为什么需要分布式？
当然了，bad case分析这块我也聊了很多，多分析能发现其中的端倪，知道模型需要什么，该怎么处理，我再放一遍在这里，希望能好好阅读。...训练层面的分析 BERT的训练其实挺多讲究的，这里的实验效果要保证对参数的有一定的要求，所以大家要多去观察训练过程暴露的问题，训练过程其实就是要观测loss变化、验证集效果等的问题，放置没学到、学飘了之类的问题...类似的思路其实我在这两篇文章里其实都有谈过： 心法利器[44] | 样本不均衡之我见 所以，很多时候你需要的可能是更多地挖掘数据，从日志，从更多渠道去找，这个可能比增强本身要好。...这里背后的逻辑可以参考我这篇文章： 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题，其实也就是一个经验的问题了，多弄其实问题就会小很多，大家可以多去看各个论文使用的超参，一般调的差不多基本都不会有的...而文章本身的输出并非是按照这个思路走，而是从一些大家经常问的点深入来讨论，希望能从我的角度和风格来思考和回答问题。
【原理】：原理很简单，借助django的orm技术，在数据库中新建持久消息表，结合算法成为先进先出的栈。...然后在这个文件内直接粘贴复制下面代码，之后独立用python3来运行该文件 import os from django_task_mq import mq_init mq_init(os.path.dirname...，第一个DB_django_task_mq为上一步中自动创建的消息表本体，你需要自行导入，如from MyApp.models import * 。...为什么我不自动给你计算呢？因为很多同学名字叫的五花八门，写个复杂算法来排查出来不值当，还是直接手写后程序执行速度才快。 然后里面的MyApp要改成你自己项目的app文件夹名字。...里面的play函数为你读取了消息后要执行的业务函数。所以替换成你的函数名字就可以，我的函数做的事就是去压测这个message里面的内容。 注意这个play函数有且只能接收message一个参数。
本文收录于 www.cswiki.top 为什么要使用消息队列，六个字总结：解耦、异步、消峰 1）解耦 传统模式下系统间的耦合性太强。...而如果我们将数据（消息）写入消息队列，需要消息的系统直接自己从消息队列中消费。...这样下来，系统 A 就不需要去考虑要给谁发送数据，不需要去维护这个代码，也不需要考虑其他系统是否调用成功、失败超时等情况，反正我只负责生产，别的我不管。...这样，我们的系统就可以从消息队列中根据数据库的能力慢慢的来拉取请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就行。...所以只要高峰期一过，系统就会快速的将积压的消息给处理掉。 长风破浪会有时，我是小牛肉，小伙伴们下篇文章再见
1.获取我的消息，将我的消息标记为已读，删除我的消息 1.在apps/user_operation新建序列化类serializers.py备用： from rest_framework import serializers...class Meta: model = GetCash fields="__all__" 2.在apps/user_operations/views.py中： from django.shortcuts...class GetMessage(APIView): """ 获取消息 """ renderer_classes = [JSONRenderer] # 渲染器...Response(200) else: return HttpResponse('参数不足') class DelMessage(APIView): """删除消息...200) else: return HttpResponse('参数不足') 3.在apps/user_operations目录下新建urls.py： from django.urls
调试过程就像是当侦探，为什么程序不在完成取数（fetch）后更新缓存？其中负数起了什么作用？为什么解答此类问题如此费劲？ 上述想法促成 Amy 设计了一种称为 WhyLine 的工具。...WhyLine 提供交互式调试界面，用户可提出“为什么某事会发生？”之类的问题。WhyLine 在图像编程工具 Alice 中实现了一个原型。...事实上，我非常了解 Matchmaker，因为我读研的第一个月就被安排参与推进该项目。我很喜欢该项目，推动了项目的扩展并支持 Android。但该项目也退步了。...而这种竞争在编程工具领域是非常罕见的。 举个例子，一位著名的教授学术休假去创立了一家网站构建工具公司。我曾问他，如果他的理念能打败所有前期同类工具，那么为什么以前没有人做过？...在变革性理念出现之前，如果构建工具的销售量不足以支撑其巨大的固定成本，那么不可能推出任何新的工具。这正是我博士研究致力于简化工具构建的初心所在，也是我对那些不够先进但是免费工具的泛滥痛心疾首的原因。
不得不说程序员的思维和别人的是真不同，我想的却是微信真强大，稍微查看了一下，还有许多的小程序，很多大企业都在与它合作。这些还不是最重要的，关键是看到了一个微信的根本开源库，itchat。...我要利用Python做一个什么样的软件呢，查看撤回消息，但是我还要思维细化。 ? 实现代码 ? 此Python软件可以在终端运行，扫码登录即可。...当然在Windows系统上运行当然是可以的，不过要打包，这肯定也难不倒你们。不过路径最好用相对路径。 ? 实现的效果： ?...简单是用itchat代码即可构建一个基于微信的即时通讯，更不错的体现在于方便扩展个人微信的在其他平台的更多通讯功能。...itchat是一个开源的微信个人号接口，使用python调用微信从未如此简单，使用不到三十行的代码，你就可以完成一个能够处理所有信息的微信机器人。
上篇文章介绍了我博客的一个架构，这里具体说下我是如何快速的通过git和fabric来持续部署我的博客的。...先来说一个场景，我前几天上线了一个 OSQA _ 系统，为了方便以后来的网友在博客留言里提问时看到我有这样的一个系统，所以我决定在留言框上方加一句话，也就是现在在留言上方看到的那个文案...简单的背后一定是有复杂的支撑，不过我这小小的博客不用很复杂。下面开始阐述下背后的原理 搭建git服务器 不要被题目吓到，只是一个简单的git仓库，基于本地协议（文件系统）。...到此你的git服务器就搭建好了，你本地可以直接push代码到服务器上。 用fabric快速部署 所谓部署，其实就是把你最新的代码放到运行的环境中去，然后重启服务。...上篇文章有提到，我用supervisor来管理我的Django进程，所以我需要做的就是在部署代码的地方pull一下最新的代码然后重启supervisor，不需要考虑virtuanlenv的事情。
作者：Nuno Carvalho 译：徐轶韬 利用组复制，用户可以通过将系统状态复制到一组服务器来创建具有冗余的容错系统。即使某些服务器发生故障，只要不是所有服务器或大多数服务器，系统仍然可用。...为了使DBA能够在组的生存期内对主要事件进行后期观察，需要完整记录这些事件。在8.0.21之前，用户可以通过增加的错误日志的详细程度来指示服务器执行此操作。现在有一种更简单的方法。...在MySQL 8.0.21上，我们针对组复制日志消息进行了全新的处理，目标是： MySQL DBA必须能够通过服务器的错误日志来观察组的主要事件，而不管错误日志的详细程度如何。...为此，我们将与组复制相关的日志消息重新分类为系统消息。系统会始终记录该类别消息，而与服务器日志级别无关。...改进的最好之处在于，DBA /操作员无需进行任何配置更改。 结论 遵循我们不断改进的传统，通过使用相同的服务器默认值，我们再次简化了组复制的使用。
1.Django实现Websocket 使用Django来实现Websocket服务的方法很多在这里我们推荐技术最新的Channels库来实现 1.1.安装DjangoChannels Channels...的Django项目 You have 17 unapplied migration(s)....February 01, 2020 – 17:27:13 Django version 3.0.2, using settings ‘ChannelsReady.settings’ Starting...对象 ws.send(text_data) # 对每一个WebsocketConsumer对象发送数据 4.点对点消息 4.1客户端将用户名拼接到url，并在发送的消息里指明要发送的对象 <template...实现 Websocket 广播、点对点发送消息的文章就介绍到这了,更多相关Django 实现 Websocket 广播、点对点发送消息内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
在使用PHP开发网页应用的时候，作为著名的Yii框架，网页有大量代码可以供我复制黏贴，我用的很爽，能在短时间内开发出项目，bootstrap也可以帮助我在短时间内拼接出一个像样的网站，也当上了校内某组织软件开发部的负责人...但当有一天在讲授开发经验的时候，当我当着大家的面真的静下心来写我需要展示的一个类的时候，以前用了这么多的框架，我发现在这么多人面前的我已经几乎写不出来一个正确的类了！！...运行的时候不是这边有问题就是那边出现了错误。原来在以前我只想着如何使用它，如何整合别人的代码，却忘了一个最最本真的东西：创造！我几乎失去了编程的能力，变成了电脑面前的代码复制员。...结果是令人沮丧的，当天我都在思考这个问题：我今后到底能干嘛？是继续做一个代码复制员，还是打起精神，看看这些框架的背后有什么内容吧！...于是我又开始新的一轮学习，看大量的书籍，有一天我重新打开Yii框架在我当时看起来很难理解的代码的时候我发现：我居然有点明白它的工作原理，知道整体的架构了！
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