上一篇https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/79787377里讲了Disruptor完成多个消费者并行、顺序重复消费Event。...当然更常见的场景是不重复消费，也就是一个消息只能被消费一次。 Disruptor同样可以完成不重复消费的功能。 上一篇消费者消费Handler是这样的，需要实现EventHandler。...longEvent) throws Exception { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费者消费了消息...使用handleEventsWithWorkerPool就可以完成不重复消费，使用handleEventsWith就是重复消费。...这里定义了10个消费者，那么就会启动10个线程来不重复消费生产者发出的100条消息。 ?
准备 RabbitMQ 只有在安装和配置软件后，才能使用RabbitMQ发送和接收消息，安装教程可以参考CentOS安装RabbitMQ的教程。...Puka Python库 本文中的所有示例都是使用Python语言提供的，该语言使用处理AMQP消息传递协议的puka库进行备份。...它将消息发送到交换机，交换机又将消息放置到一个或多个队列中，具体取决于所使用的交换实体。举例子来说，交换就像邮递员：它处理邮件，以便将邮件传递到正确的队列（邮箱），消费者可以从中收集邮件。...测试两个应用程序 要测试业务通讯及其使用者，请打开与虚拟服务器的多个SSH会话（如果在本地计算机上工作，打开多个终端窗口）。 在其中一个窗口中运行生产者应用程序。...有许多方法可以使用RabbitMQ来解决消息传递问题，包括高级消息路由，消息确认，安全性或持久性。
之前我们已经实现了一个发送者将消息发送到队列，有多个消费者从队列里面拿数据，但是这样多个消费者是轮询的方式从队列里面拿数据的，每一个消费者拿到的数据都一样多，现在我们想要实现的是能者多劳，咋实现这个呢？...，消息队列是不管这个消费者拿这个消息干什么，也不管这个消息执行完没有，意思就是只要这个消费者拿了消息队列里面的一个消息，那么消息队列就删除队列中的信息。...现在我们的问题 现在我们使用默认的消息确认机制，当一个队列里面有10个消息，现在有两个消费者，那么如果是默认的，那么每一个消费者可以拿到5个消息，但是现在就有一个问题，如果消费者A拿到5个消息，在执行第...解决问题 1 不使用默认的消息确认机制 channel.basicConsume("work",false,new DefaultConsumer(channel){ 第二个参数只要变为false...，那么就不会使用默认的确认机制了。
newSocket.recv(1024) print(recvData.decode('gbk')) newSocket.close() serverSocket.close() 客户端接受和发送消息...')) #收 recvData = clientSocket.recv(1024) print(recvData.decode('gbk')) clientSocket.close() tcp服务器使用多线程接受多个客户端...socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) serverSocket.bind(('', 8888)) serverSocket.listen(10) #循环，等待多个客户端连接...serverThread.start() # 这里不能关闭，多线程共享数据 #newSocket.close() if __name__ == '__main__': main() 服务端使用多进程接收多个客户端...socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) serverSocket.bind(('', 8888)) serverSocket.listen(10) #循环，等待多个客户端连接
Kafka是一个分布式的消息队列系统，消息存储在集群服务器的硬盘 Kafka中可以创建多个消息队列，称为topic，消息的生产者向topic中发布消息，消息的消费者从topic中获取消息 消息是海量的...partition内容非常多，分成小文件更便于消息的写入和检索 ?...区间的起始值命名，长度固定20位，不足的位用0填充 例如存储了第0-20条的消息，segment文件就是： 00000000000000000000.index 00000000000000000000...说明的就是第几个消息的物理位置是哪儿 log文件中保存了消息的实际内容，和相关信息 如消息的offset、消息的大小、消息校验码、消息数据等 消息检索过程示例 例如读取offset=368的消息...（3）到log文件中读取消息内容 读取 00000000000000000300.log 从偏移量299开始读取消息内容 完成了消息的检索过程
尽管有了长足的进步，但 LLM 使用的固定长度的上下文窗口极大地限制了对长对话或长文档推理的适用性。即使是使用最广泛的开源 LLM，它们的最大输入长度只允许支持几十条消息回复或短文档推理。...在本文中，研究者探究了如何在继续使用固定上下文模型的同时，提供无限上下文的幻觉（illusion）。他们的方法借鉴了虚拟内存分页的思路，使得应用程序能够处理远超出可用内存的数据集。...关于使用到的数据集，研究者在 Xu et al. (2021) 提出的多会话聊天（MSC）上对 MemGPT 和固定上下文的基线模型展开评估对比。 首先来一致性评估。...研究者还引入了一项基于合成键值检索的新任务，即嵌套键值检索（Nested Key-Value Retrieval），用以演示 MemGPT 如何对来自多个数据源的信息进行整理。...MemGPT 在嵌套键值检索任务上的性能，展示了其利用多个查询的组合执行多条查找的能力。 更多技术细节和实验结果请参阅原论文。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权
在许多数据库管理系统（DBMS）中使用复制，通常在原始数据和其副本之间存在主从关系。主服务器接收所有更新，这些更新通过副本服务器传递。每个副本服务器在成功接收更新时输出消息。...与固定路径不同，块可以存储在系统中的任何位置，更有效地利用资源。 特定位置中的固定大小块 关注我，了解有关 块存储 的更多信息。 文件存储 文件存储是一种分层存储方法。...由元数据驱动的可扩展存储 冗余磁盘阵列（RAID） 冗余磁盘阵列（RAID）是一种使用多个磁盘构建更快、更大、更可靠的磁盘系统的技术。外部上，RAID 看起来像一个磁盘。...要了解有关使用哪种消息队列的更多信息，我们建议查看以下资源： Kafka vs RabbitMQ Kafka vs Kinesis Kafka vs Flink 2 File Systems 文件系统是处理存储磁盘上数据的位置和方式的进程...文件系统管理多个操作，包括： 文件命名 存储管理 目录 文件夹 访问规则 没有文件系统，很难识别文件、检索文件或管理个别文件的授权。
一个推广计划中的多个推广单元分别用于更精细的投放控制，比如一次点击的最高出价、每日预算、定向条件等。广告创意是广告曝光使用的素材，根据业务特点，它可以从属于广告主或推广计划层级。...每个doc是数组的一个元素且长度固定。变长字段存储在扩展区（ext区），仅在doc中存储其在扩展区的偏移量和长度。...由于倒排索引的docID列表可以直接访问正排表，因此倒排检索并不会使用该idx。 反向索引 也称作倒排索引（Inverted Index），即通过关键词（Keyword）检索到文档内容。...挑战与目标 数据更新系统的主要工作是将原始多个维度的信息进行聚合、平铺、计算后，最终输出线上检索引擎需要的维度和内容。 业务场景导致上游触发可能极不规律。...层级绑定在定义输出消息包含的字段时完成，即定义消息的时候需要定义这个消息的主键在哪一个层级上，同时绑定一系列的DFP到消息上。 这样，DFP只需单纯地描述字段内容的生成逻辑。
为了找到对每个接收消息的最佳回复，我们将任务制定为具有两个主要组件的机器学习解决方案：1）意图检测和2）回复检索。...推送远程和本地的表层消息给Receiver 6. 收到消息后，从Messaging Platform获取消息正文 为了支持智能回复，我们要能够使用机器学习模型以足够低的延迟实时评估回复。...文本和消息的嵌入 在预处理之后，我们使用Doc2vec模型进行消息嵌入，它从可变长度的文本片段（例如句子，段落和文档）中学习固定长度的特征表示。...预处理的消息将通过预先训练的Doc2vec模型编码为固定长度的向量表示，之后我们使用向量和意图检测分类器来预测消息的可能意图。...此外，虽然当前系统使用静态意图 – 回复映射来检索回复，但我们计划构建一个回复检索模型以进一步提高OCC系统的精度。
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。...隐私信息检索是一种加密协议，旨在保障数据使用者的私隐，允许客户端从公共数据库中检索记录，同时向数据所有者隐藏检索记录的身份。实际上，检索数据而不向数据所有者透露其身份的可能性几乎为零。...早期的隐私信息检索 隐私信息检索方案的目标是通过提供一个简单的(d + 1)服务器方案，使用 O (n的1/d次方)通信来访问 n 位数据，这个方案背后的关键思想是有限多项式插值。...该集合是固定的，并且独立于 n 位数据库x。假设服务器和用户都知道该集合，在隐私信息检索协议的预处理阶段，每个(d + 1)上的服务器在 m 个变量中用相同程度的 d 多项式 f 表示数据 x。...现代的隐私信息检索 现代的隐私信息检索方案不再基于多项式，其关键技术要素是一个具有限制交集的大集合族的设计。设 k 是一个小整数，它将 n 位消息编码成码字。
沟通功能（基于websocket实时通讯） 频道(组团沟通)（二级话题消息沟通） 私聊(一对一) markdown语法支持(内容排版不再单调) @消息 收藏消息 富文本消息目录 频道外链（便于团队将常用链接统一到一处...） 频道甘特图（方便项目整体规划管理） 频道任务看板（可拖拽） 频道固定消息 日程安排(提醒) 待办事项 沟通消息标记表情&标签（方便分类过滤检索） 剪贴板上传图片, 拖拽文件上传(就是这么便捷) 文件上传...，从csv、excel导入mardown表格 邮件通知、桌面通知、toastr通知(不用担心错过什么) 热键支持(鼠标点多了也累不是) 自定义皮肤色调 自定义频道组（方便批量一次性@一类多个人） 更多贴心便捷操作等你发现...博文评论 博文多人协作编辑（需开启博文协助权限） 导出 pdf、markdown、html、excel、png 基于websocket的博文更新实时通知（协作更及时便捷） 完整的博文操作变更历史审计和通知消息中心
然而，不像 RDBMS 使用固定列表，IndexedDB 是一个基于 JavaScript 的面向对象数据库。IndexedDB 允许你存储和检索用键索引的对象；可以存储结构化克隆算法支持的任何对象。...你只需要指定数据库模式，打开与数据库的连接，然后检索和更新一系列事务。使用 IndexedDB 执行的操作是异步执行的，以免阻塞应用程序。...IndexedDB 是浏览器提供的一种本地数据库，可以用于在多个标签页之间共享数据。可以使用 setInterval 定时轮询 IndexedDB 来实现跨标签页通信。...此示例仅提供了一个基本的框架来演示如何使用 IndexedDB 实现跨标签页通信。cookieCookie 是一种在浏览器和服务器之间传递的小型文本文件，可以用于在多个标签页之间共享数据。...如果消息较大，可能需要拆分成多个 Cookie 进行存储。安全性考虑：Cookie 中的数据可以被用户和其他脚本访问和修改。因此，不适合存储敏感信息。
它可以部署在节点集群中，消息在多个节点之间复制以确保容错。Kafka 每秒可以处理数百万条消息，并且可以通过向集群添加更多节点来水平扩展。 Kafka 还拥有丰富的支持它的工具和应用程序生态系统。...它在集群中的多个节点之间复制消息，确保在节点发生故障时数据不会丢失。 灵活性：Kafka 是一个灵活的平台，可用于广泛的用例，包括实时流处理、消息传递和数据集成。...这意味着开发者可以从 Kafka Streams 应用程序检索特定键或键组的最新状态，而无需中断数据处理管道。...交互式查询在各种场景中都很有用，例如在电子商务应用程序中检索用户购物车的状态或在实时分析仪表板中查询特定区域的最新统计信息。...状态存储随着数据通过管道实时更新，并且可以随时使用交互式查询进行查询。 Kafka Streams 提供了多个 API 用于执行有状态流处理。
因为写日志，我们想达到的效果是尽量不要影响业务，能够以更快的方式处理的就用更快的方式处理，而对于日志后期的处理，我们只需要在后台开启固定的几个线程就可以了，这样既使的业务对此无感知，又不浪费资源，除此之外...Kafka的优势： 主要是用来解决百万级别的数据中生产者和消费者之间数据传输的问题 可以将一条数据提供给多个接收这做不同的处理 当两个系统是隔绝的，无法通信的时候，如果想要他们通信就需要重新构建其中的一个工程...而Kafka的一些特性，非常符合我们日志的业务，除此之外，Kafka作为一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以有多个生产者和消费者，这也为我们的日志统一接入和后期的多元化处理提供了强有力的保障。...日志数据使用什么样东西做存储，直接影响这我们的查询，前期我们的想法是直接把数据存到能够抗量HBase上，但是对于多种条件的查询，HBase显然不符合我们的要求，所以经过评审，决定用一个分布式检索的系统来进行存储...我们抽出了几个日志量比较大的业务，比如订单和商品，我们新申请了订单和商品的Kafka集群和ES集群，其他一些业务还是不变，订单和商品的日志和其他日志都单独开来，使用不同的Kafka和ES、HBase集群
在这个过程，查找异常日志这个动作拥有固定的流程和频率，具体来说，查找异常日志可以分解为打开es、确定检索条件、获取查找结果，频率为半天一次或者每天一次。...从这点出发，可以考虑使用腾讯云云函数将日志检查这个操作自动化。 原理 腾讯云云函数是事件驱动的，这意味着事件的产生会触发函数的执行。...同时，它支持定时触发器（Timer）作为事件，因此日志机器人的核心思路可以被解释为将打开es、确定检索条件、获取查找结果编写成云函数，同时使用定时触发器来确定云函数的执行规则。...在这里，由于查找结果保存在函数中，方案还需要一个设计来保证结果能够被传达到工程师，在此可以考虑使用企业微信机器人作为结果推送组件，即当云函数获得结果后，将其转发给企业微信机器人，由机器人将消息转发到特定群组里...验证 在部署后，即可在有机器人的企业微信群里等待机器人推送消息。
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。...为了防止 Log 过大，Kafka 又引入了日志分段（LogSegment）的概念，将 Log 切分为多个 LogSegment，相当于一个巨型文件被平均分配为多个相对较小的文件，这样也便于消息的维护和清理...为了便于消息的检索，每个 LogSegment 中的日志文件（以“.log”为文件后缀）都有对应的两个索引文件：偏移量索引文件（以“.index”为文件后缀）和时间戳索引文件（以“.timeindex”...偏移量是一个64位的长整型数，日志文件和两个索引文件都是根据基准偏移量（baseOffset）命名的，名称固定为20位数字，没有达到的位数则用0填充。...132的消息）。
1、引言 在IM客户端的使用场景中，基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色，最常用的比如：查找聊天记录、联系人，就像下图这样。...6、全文检索知识点2：分词 6.1 基本概念 分词就是将原先一条消息的内容，根据语义切分成多个单字或词句，考虑到中文分词的效果以及需要在 Node 上运行，我们选择了 Nodejieba 作为基础分词库...2）最优子结构： 设整个句子的最优路径为 Rmax，末端节点为 x，多个可能存在的前驱节点为 i、j、k。...，再使用 indexOf 判断每一条消息对象是否包含所查询的关键字（类似 LIKE）。...当需要全文检索时，通过倒排索引库的读模块，能快速找到对应关键字的消息对象的 idClient，根据 idClient 再去 indexDB 中找到消息对象并返回。
消息队列系统中 CommitLog 的设计与实战应用，以及 Broker 的启动类设计。这两个部分是构建高效可靠的消息队列系统的核心。...1.2.2 文件切分与管理为了方便管理和检索，CommitLog 通常会被切分成多个文件。每个文件有固定的大小，当一个文件写满时，会自动创建新的文件进行写入。...，负责消息的接收、存储和转发。...例如，网络通信可以采用单独的线程池处理，存储操作也可以使用独立的线程进行，从而提升系统的并发处理能力。...如果资源使用超过阈值，需要及时报警或进行相应的处理。
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。...在为传统的搜索应用提供高级检索和大数据交互能力的同时，有赞搜索平台还需要为其他比如商品管理、订单检索、粉丝筛选等海量数据过滤提供支持，从工程的角度看，如何扩展平台以支持多样的检索需求是一个巨大的挑战。...首先数据总线将数据变更消息同步到 mq，同步应用通过消费 mq 消息来同步业务库数据，借数据总线实现与业务库的解耦，引入数据总线也可以避免多个 canal 监听消费同一张表 binlog 的虚耗。...消息队列虽然一定程序上减轻了我们与业务的耦合，但是带来的消息顺序问题也让不熟悉业务数据状态的我们很难处理。...这里提一下模板查询，在查询结构（DSL）相对固定又比较冗长的情况下，比如商品类目筛选、订单筛选等，可以通过模板查询（search template）来实现，一方面简化业务编排DSL的负担，另一方面还可以通过编辑查询模板
所以，提高增量数据录入的实时性，对提升整个检索的性能有重要作用。 设计思路与折衷 目前搜索引擎实现增量更新的方案主要有这几种：（1）提供写接口，（2）使用文件，（3）使用消息队列。...而这些都可以通过消息队列的特点进行优化。 消息队列大都分为队列模式和订阅模式，根据业务需求，多个检索实例都需要相同的一份数据，所以选择订阅模式。...改为使用消息队列读取数据后，这些和文件相关的操作就都不需要了，改为接入相应消息队列的订阅相关接口。下面描述一种使用消息队列（Kafka）的订阅模式进行数据加载的大致流程： ?...总结 本文简单介绍了一种使用消息队列的订阅模式实现通用检索框架增量数据加载的新方案，及其设计与实现。...而使用消息队列更新一条数据的用时在0.5秒以内，更新1000条数据也可在2秒以内完成，实现了准实时流，值得全面推广在检索框架的增量数据录入部分使用。
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