Coze我已经使用过国际版本搭建了自己的 Bot 代理到了 discord，Coze是新一代的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台专为开发下一代AI聊天机器人而设计，该平台允许用户无论是否有编程经验，都能快速创建各种类型的聊天机器人，并轻松部署在不同的社交平台和消息传递应用程序上，它可以创建自己的 Bot 机器人类似 ChatGPT 的插件能够实现不同角色的机器人下面详细介绍一下Coze的 Bot 调教以及搭建 Bot 对接社交平台实战
其中 intents 表示监听事件，监听事件后通过实现 client 的 on_XX 方法可以获取并响应对应事件
创建消息队列时FreeRTOS会先给消息队列分配一块内存空间，这块内存的大小等于消息队列控制块大小加上（单个消息空间大小与消息队列长度的乘积），接着再初始化消息队列，此时消息队列为空。
RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现的产品，RabbitMQ是一个消息代理，从“生产者”接收消息并传递消息至“消费者”，期间可根据规则路由、缓存、持久化消息。“生产者”也即message发送者以下简称P，相对应的“消费者”乃message接收者以下简称C，message通过queue由P到C，queue存在于RabbitMQ，可存储尽可能多的message，多个P可向同一queue发送message，多个C可从同一个queue接收message
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。
Discord 对其平台进行了优化，以便于在单台服务器上为超过 100 万在线用户提供服务，同时保持反应灵敏的用户体验。在系统可观测性和性能调优的支持下，该公司对负责发送数十亿条消息通知的 guild 组件进行了一系列的性能和可扩展性增强。
本系列我们介绍消息队列 Kombu。Kombu 的定位是一个兼容 AMQP 协议的消息队列抽象。通过本文，大家可以了解 Kombu 是如何启动，以及如何搭建一个基本的架子。
消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
继上篇 RabbitMQ实战3.公平调度 RabbitMQ并非直接将消息投递到队列中，而是要经过交换机，交换机再与队列绑定。那么，什么是交换机? 如何通过交换机与队列的绑定实现发布与订阅功能？ 交换机
2. 实现功能： （1）rabbitmq循环调度，将消息循环发送给不同的消费者，如：消息1,3,5发送给消费者1；消息2,4,6发送给消费者2。 （2）消息确认机制，为了确保一个消息不会丢失，RabbitMQ支持消息的确认 , 一个 ack(acknowlegement) 是从消费者端发送一个确认去告诉RabbitMQ 消息已经接收了、处理了，RabbitMQ可以释放并删除掉了。如果一个消费者死掉了（channel关闭、connection关闭、或者TCP连接断开了）而没有发送ack，RabbitMQ 就会认为这个消息没有被消费者处理，并会重新发送到生产者的队列里，如果同时有另外一个消费者在线，rabbitmq将会将消息很快转发到另外一个消费者中。 那样的话你就能确保虽然一个消费者死掉，但消息不会丢失。 这个是没有超时的，当消费方（consumer）死掉后RabbitMQ会重新转发消息，即使处理这个消息需要很长很长时间也没有问题。消息的 acknowlegments 默认是打开的，在前面的例子中关闭了： no_ack = True . 现在删除这个标识 然后 发送一个 acknowledgment。 （3）消息持久化，将消息写入硬盘中。 RabbitMQ不允许你重新定义一个已经存在、但属性不同的queue。需要标记消息为持久化的 - 要通过设置 delivery_mode 属性为 2来实现。 消息持久化的注意点： 标记消息为持久化并不能完全保证消息不会丢失，尽管已经告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘，但RabbitMQ接收到的消息在还没有保存的时候，仍然有一个短暂的时间窗口。RabbitMQ不会对每个消息都执行同步 --- 可能只是保存到缓存cache还没有写入到磁盘中。因此这个持久化保证并不是很强，但这比我们简单的任务queue要好很多，如果想要很强的持久化保证，可以使用 publisher confirms。 （4）公平调度。在一个消费者未处理完一个消息之前不要分发新的消息给它，而是将这个新消息分发给另一个不是很忙的消费者进行处理。为了解决这个问题我们可以在消费者代码中使用 channel.basic.qos ( prefetch_count = 1 )，将消费者设置为公平调度。 生产者
线上某服务 A 调用服务 B 接口完成一次交易，一次晚上的生产变更之后，系统监控发现服务 B 接口频繁超时，后续甚至返回线程池耗尽错误 Thread pool is EXHAUSTED。因为服务 B 依赖外部接口，刚开始误以为外部接口延时导致，所以临时增加服务 B dubbo 线程池线程数量。配置变更之后，重启服务，服务恢复正常。一段时间之后，服务 B 再次返回线程池耗尽错误。这次深入排查问题之后，才发现 Kafka 异步发送消息阻塞了 dubbo 线程，从而导致调用超时。
如果在使用IBM WebSphere MQ的InterSystems IRIS接口时遇到问题，应该首先确定客户端是否安装正确并且可以与服务器通信。要执行这样的测试，可以使用IBM WebSphere MQ提供的示例程序。可执行文件位于IBM WebSphere MQ客户端的bin目录中。
RabbitMQ是一种比较流行的消息中间件，之前我一直使用redis作为消息中间件，但是生产环境比较推荐RabbitMQ来替代Redis，所以我去查询了一些RabbitMQ的资料。相比于Redis，RabbitMQ优点很多，比如：
RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。 MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
RabbitMQ是一个开源的靠AMQP协议实现的服务，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。 它可以使对应的客户端（client）与对应的消息中间件（broker）进行交互。消息中间件发布者（publisher）那里收到消息（发布消息的应用，也称为producer），然后将他们转发给消费者（consumers，处理消息的应用）。由于AMQP是一个网络协议，所以发布者、消费者以及消息中间件可以部署到不同的物理机器上。
RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统,他遵循Mozilla Public License开源协议,MQ全称为Message Queue,消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法,应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术.排队指的是应用程序通过队列来通信,队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求,说的笼统点是queue+socket实现.
以上是Alertmanager项目中的一些主要目录，可以在Alertmanager GitHub[1]上查看最新的源代码和目录结构。
InterSystems IRIS为IBM WebSphere MQ提供了一个接口，可以使用该接口在InterSystems IRIS和IBM WebSphere MQ的消息队列之间交换消息。要使用此接口，必须能够访问IBM WebSphere MQ服务器，并且IBM WebSphere MQ客户端必须与InterSystems IRIS在同一台计算机上运行。
如果生产者投递的消息需要运行相当长的时间，且有多个消费者在处理消息，那么RabbitMQ是怎么分配消息的？
使用 RabbitMQ 时，消息发送方期望杜绝任何消息丢失或投递失败场景（否则 MQ 将失去其存在意义）。RabbitMQ 提供两个选项控制消息的投递可靠性模式。
https://github.com/Coxhuang/python-rabbitmq
使用Python操作RabbitMQ的书籍以及例子，少之又少。翻遍了网上所有的例子，发现十个有9个半不能运行的，这半个你还得修改。 原因很简单，要么例子的Python版本太低了，要么例子的RabbitMQ的版本太低了。所以造成了一系列文字。 让我很痛苦，决定下笔写一篇关于这个的文章。
广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收同一个Topic的全量消息。即每条消息都会被发送到Consumer Group中的每个Consumer进行消费；
上一篇我们使用C#语言讲解了单个消费者从消息队列中处理消息的模型，这一篇我们使用Python语言来讲解多个消费者同时工作从一个Queue处理消息的模型。
本文，kafka源码是以0.8.2.2，虽然版本相对比较老，但是阅读还是很有必要的。主要是java的kafka生产者源码，Broker接收到producer请求之后处理的相关源码。估计源码内容是比较多的，只给出大致逻辑，主类和函数名称。本文的目的是让大家，彻底了解发送消息到kafka的过程及如何对producer进行调优。没耐心的小伙伴底部总结可以直接阅读。
队列是一种常用于任务间通信的数据结构，队列可以在任务与任务间、中断和任务间传递消息，实现了任务接收来自其他任务或中断的不固定长度的消息，任务能够从队列里面读取消息，当队列中的消息是空时，读取消息的任务将被阻塞，用户还可以指定任务等待消息的时间timeout，在这段时间中，如果队列为空，该任务将保持阻塞状态以等待队列数据有效。当队列中有新消息时，被阻塞的任务会被唤醒并处理新消息；当等待的时间超过了指定的阻塞时间，即使队列中尚无有效数据，任务也会自动从阻塞态转为就绪态，消息队列是一种异步的通信方式。
Kafka源码系列之通过源码分析Producer性能瓶颈 本文，kafka源码是以0.8.2.2，原因是浪尖一直没对kafka系统进行升级。主要是java的kafka生产者源码，Broker接收到producer请求之后处理的相关源码。估计源码内容是比较多的，只给出大致逻辑，主类和函数名称。本文的目的是让大家，彻底了解发送消息到kafka的过程及如何对producer进行调优。 一，kafka的producer基本介绍及主要类 1，基本介绍 Kafka的Producer，主要负责将消息发送给kafka集群。
在桌面创建demo.py文件，并把receiveMsg.py和sendMsg.py使用import文件.模块的方式导入demo.py文件。
如果要说celery的分布式应用的话，就要提到celery的消息路由机制，提到AMQP协议。
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。
Discord 发文介绍了他们从Go到Rust的过程，可以点击阅读原文查看全文。这里只做一个关键的摘要。
AI绘画软件Midjourney，带火了Discord。很多人问，用一个绘画工具，为什么还要下载一个聊天软件？这个聊天软件，又是什么来头？
在文章开始之前，我们先介绍一下联邦机制的基本概念。联邦机制的实现，依赖于RabbitMQ的Federation插件，该插件的主要目标是为了RabbitMQ可以在多个 Broker节点或者集群中进行消息的无缝传递。
根据RabbitMQ的工作模式，一条消息从生产者发出，到消费者消费，需要经历以下4个步骤：
最近看到了我在Github上写的rabbitmq-examples陆续被人star了，就想着写个rocketmq-examples。对rabbitmq感兴趣的小伙伴可以看我之前的文章。下面把RocketMQ的各个特性简单介绍一下，这样在用的时候心里也更有把握
RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的、可复用的企业消息系统，遵循Mozilla Public License开源协议。MQ全称Message Queue（消息队列），它是一种应用程序对应用程序的通信方式。应用程序通过读写入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接他们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据通信，而不是直接调用彼此来通信，直接调用通常用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
如果后注册的消费者订阅同一个 topic 且不在一个消费组，在程序启动时由于需要同步 offset，后注册的消费者会消费之前的消息直到 offset 同步。
上面这几中方式中， 除了消息通知， 其他几种实现都是基于消息队列。消息队列作为主要的通信方式， 支持在任务间， 任务和中断间传递消息内容。 这一章介绍 FreeRtos 消息队列的基本使用， 重点分析其实现的方式。
消息队列是一种常用的通信模式，用于解耦消息的发送者和接收者，并实现异步处理。Redis提供了一个名为"List"的数据结构，可以用于实现简单的消息队列。下面是一个示例：
DefaultMQProducer是一个默认的消息生产者，可以支持发送普通消息和顺序消息。
在使用 RabbitMQ 的时候，作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。RabbitMQ 为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。
RabbitMQ的消息是默认放在内存的，如果不特别声明消息持久到磁盘，当节点关掉或者crash（碰撞）掉，消息就会丢失。
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
从本文开始，我们通过一个系列来介绍消息队列 Kombu（为后续Celery分析打基础）。
那么，RocketMQ-client怎么知道这条消息要发送到RocketMQ集群中的哪一个broker上呢？
OS模块提供了多数操作系统的功能接口函数,当OS模块被导入后,它会自适应于不同的操作系统平台,根据不同的平台进行相应的操作,在Python编程时,经常和文件、目录打交道,所以离不了OS模块,OS模块也是在开发中最常用到的模块之一,本节内容将对OS模块提供的函数进行详细的解读,先来看一下OS模块的常用参数吧.
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消息队列（Message Queue）简介及其使用 利用 MSMQ（Microsoft Message Queue），应用程序开发人员可以通过发送和接收消息方便地与应用程序进行快速可靠的通信。消息处理为您提供了有保障的消息传递和执行许多业务处理的可靠的防故障方法。 MSMQ与XML Web Services和.Net Remoting一样，是一种分布式开发技术。但是在使用XML Web Services或.Net Remoting组件时，Client端需要和Server端实时交换信息，Server需要保
死信队列,英文缩写DLX,Dead Letter Exchange(死信交换机),当消息成为Dead message(消息过期)后,可以被重新发送到另一个交换机,这个交换机就算是DLX,其实死信交换机(队列)和正常交换机(队列)没有什么区别
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