研发和运维经常会干的一件事情是，在日志系统里面查找异常日志记录，然后分析系统异常的原因。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。
多客服一般是开放给微信认证服务号的一个便捷功能，可以将消息转发到多客服方便回复。对有些“选择综合症“的客服，看到那一层不变的客服头像就想吐槽。现在好了，多客服新增自定义客服头像和接口功能,也可以自
rabbitmq 是目前使用最为普及的消息队列组件，基于 AMQP 的 rabbitmq 在各方面设计都比较完善，同时，它具有非常丰富的功能与特性，可以支持各种实际的适用场景。 但是 rabbitmq 本身并不直接支持延时队列的功能，本文我们就来介绍一下，如何通过 rabbitmq 的特性实现一个延时队列。
所以很多人都有两个手机，一个是个人的，一个是工作的，但是出门带两个手机很麻烦，忘带了可能会错过重要的信息。
多客服功能支持多人同时为一个公众号提供客服服务，经过半年多仅对认证服务号开放后，现在终于也向所有微信认证的订阅号开放了，所有微信认证的服务号和订阅号可以在“功能”-“添加功能插件”页申请开通多客服
消息转发分为两大阶段。第一阶段先征询接收者，所属的类，看其是否能动态添加方法，以处理当前这个“未知的选择子”（unknown selector），这叫做“动态方法解析”（dynamic method resolution）。第二阶段涉及“完整的消息转发机制”。如果运行期系统已经把第一阶段执行完了，那么接收者自己就无法再以动态新增方法的手段来响应包含该选择子的消息了。此时，运行期系统会请求接收者以其他手段来处理与消息相关的方法调用。这又细分为两小步。首先，请接收者看看有没有其他对象来处理这条消息。若有，则
局部顺序：一个Topic下只需要满足同一消息key是有序的既可。例如，一个Topic下是内容变更流水，消息key值为内容ID，同一个内容ID下所有的消息是有序的；
有关Runtime的知识总结，我本来想集中写成一篇文章的，但是最后发现实在是太长，而且不利于阅读，最后分成了如下几篇：
Objective-C是一门非常动态的语言，以至于确定调用哪个方法被推迟到了运行时，而非编译时。与之相反，C语言使用静态绑定，也就是说，在编译期就能决定程序运行时所应该调用的函数，所以在C语言中，如果某个函数没有实现，编译时是不能通过的。而Objective-C是相对动态的语言，运行时还可以向类中动态添加方法，所以编译时并不能确定方法到底有没有对应的实现，编译器在编译期间也就不能报错。
在使用消息桥接时，您需要权衡这些优缺点，并根据应用程序的需求进行相应的配置和调整。
大家好，我是「云舒编程」，今天我们来聊聊计算机网络面试之-(数据链路层、物理层)工作原理。
动态类型指对象指针类型的动态性，具体地说就是使用id类型将对象的类型推迟到运行时才确定，由赋给它的对象类型决定该对象类型（说起来怎么这么绕口）,也就是说id修饰的对象是动态类型对象，其他在编译期指明类型的为静态类型对象，所以开发中如果不是涉及到多态，尽量还是使用静态的类型，这样编写错误，编译器会提前查出问题，可读性更高一点。
Microsoft最近公开发布了Service Bus 1.0，该Service Bus可以免费地使用于具有适当license的Windows服务器上，这使得Windows服务器也具有了像Windows Azure消息服务这样的功能。 Service Bus for Windows使得用户可在任何Windows 2008 R2及更高版本服务器上提供和操作服务总线主题（Service Bus Topics ）和服务总线队列（Service Bus Queues ）。整套解决方案可在单台Windows机器上运行
背景 经常需要将实时获取的一些消息进行转发或推送，比如备用手机没带，需要将手机消息推送到常用设备上，或者其他等等 1. 使用bark及其服务 优点：无任何使用限制 缺点： 需要服务器、公网ip等 服务安装， Docker docker run -dt --name bark -p 8080:8080 -v `pwd`/bark-data:/data finab/bark-server Docker-Compose mkdir bark && cd bark curl -sL https://git.i
发布订阅模式（Publish-Subscribe Pattern）是一种消息传递模式，它将发送消息的客户端（发布者）与接收消息的客户端（订阅者）解耦，使得两者不需要建立直接的联系也不需要知道对方的存在。
WebSocket大家应该是再熟悉不过了，如果是单体应用确实不会有什么问题，但是当我们的项目使用微服务架构时，就可能会存在问题
早期使用ActiveMQ作为消息中间件的项目比较多，作为Apache的一个子项目，ActiveMQ支持常用的多种语言：C++、Java、.Net、Python、PHP、Ruby等。
RabbitMQ中，所有生产者提交的消息都由Exchange来接受，然后Exchange按照特定的策略转发到Queue进行存储
首先我们先介绍一下什么是负载均衡: 负载平衡（Load balancing）是一种计算机网络技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。这是来自维基百科的介绍。负载均衡的目的，就在于平衡计算机的负载，给用户提供优质，可靠，稳定的服务。日常生活中到处都能看到“负载均衡”，一个超市的收营员高峰期只能服务10位顾客，当做活动时有20位顾客需要服务的话可能就会排长队，这样购物体验将会很差(就像客户抱怨系统/网站访问太慢)。最简单的办法就是再招个营业员，重新开通一个出口。负载均衡的核心就是“分摊压力”。
在上篇文章方法的查找流程——慢速查找中，在lookUpImpOrForward函数里面会进行方法的查找，如果最终没有找到，那么就会进入消息的转发流程，如下：
DLXMessage是一个消息封装对象，很关键，发送延迟队列时，先把消息存在此对象中，在加上目的地队列名称，然后再发到死信队列中，当消息超时时，转发到转发队列，添加对转发队列的监听，消费转发队列，获取需要延迟发送的信息，该信息就是DLXMessage对象，这样就拿到了目的地队列名称，然后再发送一次消息，就完成了延迟队列的发送。
Class_Nonnull isa OBJC_ISA_AVAILABILITY;
本文由融云技术团队分享，原题“互联网通信安全之端到端加密技术”，内容有较多修订和改动。
Spring Cloud Stream 消息桥接（Message Bridge）是一种将消息从一个消息代理传递到另一个消息代理的高级特性。消息桥接通常用于将消息从一个环境（例如开发环境）中的消息代理传递到另一个环境（例如生产环境）中的消息代理，或者将消息从一个协议（例如 AMQP）转换为另一个协议（例如 MQTT）。本文将详细介绍 Spring Cloud Stream 中的消息桥接特性，并给出示例代码。
有了 mandatory 参数和回退消息，我们获得了对无法投递消息的感知能力，有机会在生产者的消息 无法被投递时发现并处理。但有时候，我们并不知道该如何处理这些无法路由的消息，最多打个日志，然 后触发报警，再来手动处理。而通过日志来处理这些无法路由的消息是很不优雅的做法，特别是当生产者 所在的服务有多台机器的时候，手动复制日志会更加麻烦而且容易出错。而且设置 mandatory 参数会增 加生产者的复杂性，需要添加处理这些被退回的消息的逻辑。如果既不想丢失消息，又不想增加生产者的 复杂性，该怎么做呢？前面在设置死信队列的文章中，我们提到，可以为队列设置死信交换机来存储那些 处理失败的消息，可是这些不可路由消息根本没有机会进入到队列，因此无法使用死信队列来保存消息。 在 RabbitMQ 中，有一种备份交换机的机制存在，可以很好的应对这个问题。
单元测试作为日常工作中不可或缺的部分，虽然增加了需求开发的工作量，但能在一定程度上提高代码的稳定性。特别是迭代时通常能更快更准确的验证以往的算法或边界是否异常，避免手工测试时漏掉历史逻辑细节。
在Linux内核中，"backport printk"和"front printk"都是用于记录内核消息和调试信息的机制，但它们的工作方式和使用场景有一些区别。
上一篇文章，我们讲到了 netty 对 SOCKS 消息提供了 SocksMessage 对象的封装，并且区分 SOCKS4 和 SOCKS5，同时提供了连接和响应的各种状态。
上一篇文章，我们讲到了netty对SOCKS消息提供了SocksMessage对象的封装，并且区分SOCKS4和SOCKS5，同时提供了连接和响应的各种状态。
当我第一次学习Javascript的对象模型时，我的反应时困惑。因为这是我第一次接触基于原型的语言，所以我完完全全被原型弄得糊里糊涂（译者语：在看这篇文章前，我一直困惑function的prototype和object的__proto__的区别及它们之间的关系）。我不能理解JavaScript通过构造函数（function constructors）的方式来实现一种独特的原型。我相信你们当中也有类似经历的人。 但随着自己写得越来越多javascript，我不仅理解了它的对象模型而且已经开始喜欢上它了
APP 的崩溃问题，一直以来都是开发过程中重中之重的问题。日常开发阶段的崩溃，发现后还能够立即处理。但是一旦发布上架的版本出现问题，就需要紧急加班修复 BUG，再更新上架新版本了。在这个过程中， 说不定会因为崩溃而导致关键业务中断、用户存留率下降、品牌口碑变差、生命周期价值下降等，最终导致流失用户，影响到公司的发展。
经常有小伙伴私下在Q上问一些关于Runtime的东西，问我有没有Runtime的相关博客，之前还真没正儿八经的总结过。之前只是在解析第三方框架源码时，聊过一些用法，也就是这些第三方框架中用到的Runtime。比如属性关联，动态获取属性等等。本篇博客就针对Runtime这个主题来总结一些其常用的一些方法，当然“空谈误国”，今天博客中所聊的Runtime依然要依托于本篇博客所涉及的Demo。 本篇博客所聊的Runtime的内容大概有：动态获取类名、动态获取类的成员变量、动态获取类的属性列表、动态获取类的方法列表
继承是面向对象的三个基本特征(封装，继承，多态)之一，Objective-C语法中，是单继承。而多继承可以看作是单继承的扩展。所谓多继承是指派生类具有多个基类，派生类与每个基类之间的关系仍可看作是一个单继承。我们可以利用NSProxy的特性来模拟多继承
本文原题为“一套高可用群聊消息系统实现”，由作者“于雨氏”授权整理和发布，内容有些许改动，作者博客地址：alexstocks.github.io。应作者要求，如需转载，请联系作者获得授权。
刘丁bilibili 架构师2011年毕业，加入猎豹移动从事 C++ 客户端开发，曾开发「远程维修平台」2013年转型后端开发，主要负责猎豹视频软件的后端API 支持、弹泡系统、GoPush-Cluster，GOIM开源项目。2015年加入B站，负责直播弹幕、主站弹幕、推送平台等后端基础服务开发，同时兼职DBA。
本文由融云技术团队原创分享，原题“技术实践丨万人群聊的消息分发控速方案”，为使文章更好理解，内容有修订。
运行时的语言会把绝大部分的调用实现延后至运行时进行确定，这就为更广泛程度上的方法干预提供了可能，比如交换方法实现，动态添加方法，动态生成中间类等。同时还有一套完整的异常消息转发机制，在消息异常时，提供完整的转发链来供用户进行异常补救.在几乎所有的方法调用中，我们都会确保相关方法得到了实现了，但总是会有漏网之鱼：
大家每天都在用微信，有没有想过用python来控制我们的微信，不多说，直接上干货！ 这个是在 itchat上做的封装 http://itchat.readthedocs.io/zh/latest/
对于一个即时通信服务器来说，在用户量少的时候，一台服务器就足以提供所有的服务。而这种架构也最简单，举个例子，用户A与用户B互为好友，A向B发消息，服务器接收到消息时，解析出接收消息的人，直接转发给B即
RabbitMQ的流程是：生产者将消息发送到对应交换机上，交换机再将消息转发到绑定的队列上，消费者从绑定的队列获取消息进行消费。
RabbitMQ 提供了 6 种消息模型，分别为：单生产单消费模型（Hello World）、消息分发模型（Work queues）、Fanout 消息订阅模式（Publish/Subscribe）、Direct 路由模式（Routing）、Topic 匹配模式（Topic）、RPC 远程过程调用（RPC）。
/** * 给企业微信好友发消息 * @author wechat:happybabby110 * @blog http://www.wlkankan.cn */ @Async public void handleMsg(ChannelHandlerContext ctx, TransportMessage vo, String contentJsonStr) { try { log.debug(contentJsonStr); TalkToFriendTaskMessage.Builder bd = TalkToFriendTaskMessage.newBuilder(); JsonFormat.parser().merge(contentJsonStr, bd); TalkToFriendTaskMessage req = bd.build(); // 将消息转发送给手机客户端 asyncTaskService.msgSend2Phone(ctx, String.valueOf(req.getWxId()), EnumMsgType.TalkToFriendTask, vo, req);
上面几句话，在生活中有个很常见的示例：在大学中，我们知道每天都会有广播站放出美妙的音乐。广播站是面向全校所有师生的，所有它的消息转发的是最快的。
work queues与入门程序相比，多了一个消费端，两个消费端共同消费同一个队列中的消息。
專 欄 ❈ ZZR，Python中文社区专栏作者，OpenStack工程师，曾经的NLP研究者。主要兴趣方向：OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog：http://s
GPT-4 最近风头正劲，作为 NebulaGraph 的研发人员的我自然是跟进新技术步伐。恰好，现在有一个将 Slack channel 消息同步到其他 IM 的需求，看看 GPT-4 能不能帮我完成这次的信息同步工具的代码编写工作。
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