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使用`onBackpressureLatest`丢弃阻塞可流动的中间消息

onBackpressureLatest是一种处理背压（Backpressure）的策略，用于在可流动的数据流中丢弃阻塞的中间消息。

背压是指当数据流的生产者产生数据的速度超过了消费者处理数据的速度时，消费者无法及时处理所有的数据，导致数据堆积和系统资源耗尽的问题。为了解决这个问题，onBackpressureLatest策略会丢弃阻塞的中间消息，只保留最新的消息进行处理。

这种策略的优势在于能够减少系统资源的消耗，避免数据堆积导致的性能问题。它适用于对实时性要求较高的场景，例如音视频流处理、实时监控等。

在腾讯云的云原生产品中，可以使用腾讯云的消息队列 CMQ（Cloud Message Queue）来实现onBackpressureLatest策略。CMQ是一种高可靠、高可用的消息队列服务，支持消息的发布和订阅，可以实现消息的异步处理和流量控制。您可以通过腾讯云 CMQ 的官方文档了解更多关于 CMQ 的信息和使用方法。

腾讯云 CMQ 官方文档链接：https://cloud.tencent.com/document/product/406/7417

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redis实现消息队列

当我们在使用一个消息队列时，希望它的功能如下： 支持阻塞等待拉取消息 支持发布 / 订阅模式 消费失败，可重新消费，消息不丢失 实例宕机，消息不丢失，数据可持久化 消息可堆积 Redis 除了 List...其实，当消息队列发生消息堆积时，一般只有 2 个解决方案： 生产者限流：避免消费者处理不及时，导致持续积压 丢弃消息：中间件丢弃旧消息，只保留固定长度的新消息 而 Redis 在实现 Stream 时，...这里我们换个角度，从一个消息队列的「使用模型」来分析一下，怎么做，才能保证数据不丢？ 使用一个消息队列，其实就分为三大块：生产者、队列中间件、消费者。...也就是说，生产者为了避免消息丢失，只能采用失败重试的方式来处理。 但发现没有？这也意味着消息可能会重复发送。 是的，在使用消息队列时，要保证消息不丢，宁可重发，也不能丢弃。...像 RabbitMQ 或 Kafka 这类专业的队列中间件，在使用时，一般是部署一个集群，生产者在发布消息时，队列中间件通常会写「多个节点」，以此保证消息的完整性。

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程序员过关斩将--redis做消息队列，香吗？

列表这种数据结构的命令为 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。...BLPOP key1 [key2 ] timeout 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。...生产者生产速度大于消费者消费速度，面临消息不断堆积的问题，随着消息数据的堆积，队列是开启限流措施，还是丢弃某些消息，更或者是把消息数据进行持久化。...， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。...如果作为专业的消息队列，一个消息被多个不同的业务消费（一个消息被消费多次）是必须要支持的，但是redis是基于自己的list数据结构来实现的伪队列，所以这种业务场景下就不要考虑redis了，或者自己封装一个类似分发器的中间件也可以

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消息中间件RabbitMQ系列，多个消费者的时候，不使用默认的轮询，要实现能者多劳（八）

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把Redis当作队列来用，真的合适吗？

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RxJava2--Flowable与BackPress

所以，如果能够确定： 上下游运行在同一个线程中， 上下游工作在不同的线程中，但是下游处理数据的速度不慢于上游发射数据的速度， 上下游工作在不同的线程中，但是数据流中只有一条数据 则不会产生背压问题，就没有必要使用...Flowable的使用 下例使用了Flowable来发射事件，大体与Observable类似，只是有几点区别： Flowable发射数据时，使用特有的发射器FlowableEmitter，不同于Observable...： 在此策略下，通过Create方法创建的Flowable相当于没有指定背压策略，不会对通过onNext发射的数据做缓存或丢弃处理，需要下游通过背压操作符（onBackpressureBuffer().../onBackpressureDrop()/onBackpressureLatest()）指定背压策略。...异常，但会导致OOM 背压操作符 Backpress操作符一共有这些： onBackpressureBuffer onBackpressureDrop onBackpressureLatest 主要的作用就是

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