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关于RabbitMQ消费者预取消息数量参数的合理设置

根据RabbitMQ官方文档描述,可以通过“预取数量”来限制未被确认的消息个数,本质上这也是一种对消费者进行流控的方法。...,以提高消费吞吐量; 2.对于依赖CPU计算型的耗时任务,该参数值则不能设置过大,否则会出现消息被分配后因为耗时等待一直无法确认而产生堆积,此时即使有别的消费者已经空闲也无法再被分配这些已经堆积的消息...RabbitMQ客户端提供了相应设置方法: // 设置预取消息数量,默认值为0,不限流 channel.basicQos(10); 在Spring Boot框架中可以直接通过如下配置参数进行设定: //...listener类型为direct,设置预取消息数量为10,默认值为250(在AbstractMessageListenerContainer中定义的常量:DEFAULT_PREFETCH_COUNT...经排查分析后得知:本项目的特点是每一个任务消息都是CPU耗时型,如果消费者每次都获取到多个任务消息到本地,那么就会出现即使其他消费者已经空闲了也无法为自己分担任务的情形。

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Linux 迎来坏消息:报告称 2021 年恶意软件样本数量增加了 35%

在前面提到的 35% 的恶意软件增长中,大约 22% 是属于三个家族的物联网特定恶意软件: XorDDoS Mirai Mozi 与 2020 年相比,Mozi 的恶意样本数量在 2021 年增加了 900%...,XorDDoS 的样本数量也增加了 123%,Miral 的三个变种 Sora、IZIH9 和 Rekai 在 2021 年分别增加了 33%、39% 和 83%。...CrowdStrike 研究人员发现,与 2020 年相比,整个 2021 年 XorDDoS 恶意软件样本的数量增加了近 123%。...2017 年 10 月新型物联网僵尸网络来袭,这种僵尸网络比 2016 年的更为高明,借用了以前 Mirai 的源代码,被发现的几率大幅度降低,最终弄导致 200 万台设备受感染,而且当时每日新增的设备感染数量高达...“与 2020 年相比,2021 年所有三种变体的已识别样本数量分别增加了 33%、39% 和 83%。”

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记一次 Python 代码中容错 bug 导致 Kafka 消息数量异常翻倍的 debug 经历

Grafana + kafka_exporter 业界公认的监控系统通过 kafka_exporter 可以清楚的看到 Kafka 生产和消费的各种指标Message in per second:每秒入消息数量...Lag by Consumer Group:消费者组的 LAGMessage in per minute:每分钟入消息数量Message consume per minute:每分钟消费消息数量并且可以通过时间的形式查看...也就是说只要有一次 BufferError,自此开始,后续全部消息都要重试一次,这就解释了为什么运行一段时间之后,消息数量翻倍。同时也可以得出,翻倍前的消息数量才是真正的数量2....继续修改代码 traceback 看一下确实是生产中会产生的报错,BufferError: Local: Queue full但是奇怪的地方是,每次运行微服务,只会产生这一次报错,导致消息数量 x2。...测试过程中,没有遇到产生两次报错,导致消息数量 x3 的情形3.

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如何选择线程数量

本文目录 CPU密集型 IO密集型 选择线程数量 区别 总结 CPU密集型 CPU密集型 又叫做计算密集型,系统运作大部分是CPU Loading,CPU密集就是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU...因为认为本身需要大量I/O操作 选择线程数量 公式:最佳线程数目=(线程等待时间与线程CPU时间之比+1)CPU数目 对于 CPU密集型 ,线程等待时间/线程CPU时间 接近于0,所以设置线程数为...CPU的数目 线程数目不易太大,如果线程数太大就会造成线程切换,降低效率 在实际情况中一般CPU密集型线程数量设置为CPU数+1* 在《Java并发编程实践》中 计算密集型的线程恰好在某时因为发生一个页错误或者因其他原因而暂停

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数量即力量!腾讯揭秘:Agent数量越多,大语言模型效果越好

发现:通过简单的采样投票,大语言模型(LLM)的性能,会随着实例化agent数量的增加而增强。...MoreAgentsIsAllYouNeed/More-Agents-Is-All-You-Need 本文中,来自腾讯的研究者发现:只需通过一种简单的采样投票法,大语言模型的性能就会随着实例化 agent 的数量的增大而增强...实验结果表明,在所有任务和不同种类、规模的 LLM 上,发现 LLM 的性能随着实例化 agent 的数量而增加。...步骤数量:随着解决任务所需的步骤数量增加,性能提升也会增加。这表明在多步骤任务中,通过增加 agent 数量可以帮助模型更好地处理每一步,从而整体提高任务的解决性能。...这意味着在正确答案更有可能的情况下,增加 agent 数量更有可能带来显著的性能提升。 节点:步骤,虚线:可能的替代步骤。节点的深度:步骤的数量,颜色的强度:固有难度的水平。

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