使用场景 异步处理 发送者将消息发送给消息队列之后, 不需要等待消息接收者处理完毕, 而是立即返回进行其他操作. 消息接收者从消息队列中订阅消息后异步处理. 例如在注册流程中通常需要发送验证邮件来确保注册用户的身份合法, 可以使用消息队列使发送验证邮件的操作异步处理, 用户在填写完注册信息之后就可以完成注册, 而将发送验证邮件这一消息发送到消息队列中. 只有在业务流程允许异步处理的情况下才能这么做, 例如上面的注册流程中, 如果要求用户对验证邮件进行点击之后才能完成注册的话, 就不能再使用消息队
FPGA调试本身就是挺辛苦的一件事情，尤其是在刚开始调试FPGA的时候，无论培训的时候如何强调一些注意事项，如跨时钟域问题，如接口问题，以及RAM读写冲突问题，但一旦做起项目来，每每还是有同学必须要亲自往这些坑里面跳一次才真正懂得这些BUG的含义。
在使用verilog进行程序设计时，尤其需要注意数据位宽问题。当我们将程序烧入fpga的时候电路已经固定，不能像C语言那样动态改变数组长度，因此数据位宽设计不恰当会引入意想不到的问题。例如我们使用二进制进行计数时，位宽为5的数据表示范围为0-31，当数据为32时由于位宽不够，实际显示则为0，如果此时你需要对这个数进行大小判断，那么可能会得到错误的结果。笔者在交换机功能调试、解决bug的过程中对此深有体会。
发送者将消息发送给消息队列之后，不需要同步等待消息接收者处理完毕，而是立即返回进行其它操作。消息接收者从消息队列中订阅消息之后异步处理。
在一个嵌入式设备中，视频相关业务流程如下，DSP采集编码后，生成H264数据，然后对H264数据分别进行MP4、RTP、PS封装，封装后形成的数据进入对应的缓存队列。缓存队列是DSP和APP共享的，DSP写入，APP读取。
在2018-3-1日SpringBoot官方发版了2.0.0.RELEASE最新版本，新版本完全基于Spring5.0来构建，JDK最低支持也从原来的1.6也改成了1.8，不再兼容1.8以下的版本，更多新特性请查看官方文档。 本章目标 基于SpringBoot整合RabbitMQ完成消息延迟消费。 构建项目 注意前言 由于SpringBoot的内置扫描机制，我们如果不自动配置扫描路径，请保持下面rabbitmq-common模块内的配置可以被SpringBoot扫描到，否则不会自动创建队列，控制台会输出4
Queue模块是提供队列操作的模块，队列是线程间最常用的交换数据的形式。该模块提供了三种队列：
多线程开发在订单管理系统中提高了系统的并发处理能力，使得系统更具有弹性和响应性。通过合理设计和使用多线程，可以提高代码的复用性，减少重复工作，使得系统更易于扩展和维护。
Sruciata由线程和队列组成，数据包在线程间传递通过队列实现。线程由多个线程模块组成，每个线程模块实现一种功能。
作为技术方案最常提到的组件：消息队列，它在我们的程序中起到了重要的作用。异步、解耦、削峰（缓冲）等特性正是我们选择它的原因。本文将会按自己的理解聊一聊消息队列的本质、使用场景、注意事项、以及介绍下主流的消息队列。
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我们会通过一些简单的示例展示Nginx限速限流模块是如何工作的，然后结合代码讲解其背后的算法和原理。
大家好，今天和大家分享的是一月份发表在Frontiers in Oncology (IF：4.848)杂志上的一篇文章，“Prognostic Heterogeneity of MRE11 Based on the Location of Primary Colorectal Cancer Is Caused by Activation of Different Immune Signals”，文章中作者对一个包含了207例患者的队列进行了RNA测序、免疫组化以及免疫细胞浸润评估，并结合TCGA数据库数据进行验证，进行生存分析；作者使用加权基因共表达网络分析了MRE11的表达与预后的关系，并利用Cytoscape中的ClueGO功能对鉴定模块的基因进行分析。
今天我们来聊一聊分布式事务，在传统的单体应用中，事务的控制非常简单，Spring框架都为我们做了封装，我们只需简单地使用@Transactional注解就能进行事务的控制，然而在分布式应用中，传统的事务方案就出现了极大的问题：
业务无关，一个具有普适性质的消息队列组件不需要考虑上层的业务模型，只做好消息的分发就可以了，上层业务的不同模块反而需要依赖消息队列所定义的规范进行通信。
Nginx限速模块分为哪几种？按请求速率限速的burst和nodelay参数是什么意思？漏桶算法和令牌桶算法究竟有什么不同？本文将带你一探究竟。
在本机相同进程中创建生产者消费者队列，可以解决很多线程安全以及高性能需求问题。本文告诉大家如何通过在 GitHub 完全开源的 AsyncWorkerCollection 库的 AsyncQueue 类创建在内存中的高性能低资源占用的生产者消费者队列
消息(Message)是指在应用间传送的数据（比如字符串，json等），消息队列（Message Queue，简称MQ）是一个古老的计算机术语，UNIX进程间通信就用到了消息队列技术：一个进程把数据写入某个特定队列中，其它队列读取特定队列中的数据实现异步通信。而现在我们所说的MQ通常指的是独立的消息队列中间件，利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器，使用方法很简单,maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制。
Python中使用线程有三种方式： 方法一：函数式 调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下: thread.start_new_thread ( f
作者：billy 版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处
总第506篇 2022年 第023篇 在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配，从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。 本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程，给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 1 业务背景 2 整体思路 2.1 算力分配问题形式化描述 2.2 挑战分析 3 方案设计 3.1 全链路最优算力决策 3.2 系
thread.start_new_thread(function,args[,kwargs])
来源：内容由「网络交换FPGA」编译自「FCCM2020」，谢谢。FCCM2020在5月4日开始线上举行，对外免费。我们有幸聆听了其中一个有关100G开源NIC的介绍，我们对该文章进行了翻译，并对其中的开源代码进行了分析并恢复出基于VCU118的工程，通过实际测试感受到了第一款真正意义上的100G开源NIC的强大（很多100G的开源都是基于HLS等非HDL语言，尽管可以转化成HDL，但电路架构参考意义已经不大）。开源Verilog代码中每个.v文件都是所有的组合和时序分别用一个always模块描述，代码中高位宽分段处理方式，多级流水的架构等很多地方都是非常值得借鉴和学习的地方。我们认为，github是一个宝库。我觉得现在的研究生培养质量的评价其实就可以看开源项目的参与程度，这完全能反应出一个学生的自学能力和独立研究的能力。而一个科研工作者，尤其是搞工程或应用基础研究的，如果没有做出来一两个星数100以上的开源项目，就不算成功。欢迎感兴趣的同学一起交流讨论。以下先附上本次会议的视频
在不知道实现细节的前提下的测试称为黑盒测试。 基于应用程序源代码的测试称为白盒测试。 单元测试通常只测试单独一个类，是白盒测试，因为他们的编写基于待测试的代码。
虚拟交换机是在虚拟化场景下提供报文交换的虚拟网络设备，它可以提供像物理交换机一样的报文交换及流量镜像功能。在虚拟化环境下，需要同时支持IDS和IPS时，这种旁路的流量镜像的方式则无法达到要求。因此，该发明方法用来解决非旁路（阻断式）处理虚拟交换机报文的问题，该方法可以完成对进入虚拟交换机的报文进行劫持，支持分析模块多线程并行处理报文，并支持再次送回虚拟交换机继续交换流程，或直接将报文丢弃，达到阻断网络通信的目的。
queue模块实现了多生产者，多消费者的队列。当要求信息必须在多线程间安全交换，这个模块在同步线程编程时非常有用 ，Queue模块实现了所有要求的锁机制。
参与者指存在与系统的外部并与系统进行交互的任何事物，既可以是使用系统的用户，也可以是其他外部系统和设备等外部实体。
综上所述，根据不同的业务需求和技术实力，选择适合的消息队列是非常重要的。常见的消息队列包括 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。每种消息队列都有其优缺点，如单机吞吐量、时效性、可用性、消息可靠性和功能支持等方面有所差异。因此，在选择消息队列时，需要根据实际情况综合考虑这些因素。
对象存储服务构架设计 基本构架组成 1.网关服务(Gateway): 客户端发送请求(Request)到网关服务(Gateway)再由网关服务实现将客户端请求转换为相应的数据(Data)、元数据(Me
在深度学习时代（这么说也不为过）的今天，我们做各种视觉任务时候都会想到使用深度学习，但是大家也都知道深度学习的模型如果想要使用的话，设备必须得有，虽然各种各样的量化策略和剪枝策略大大加速了模型的推理能力，但是实时的话在低配电脑还是不可用！ 但是实际中有些视觉任务不怎么依赖实时性，我们只需要保证1s处理一帧图片就可以了，或者几十秒处理一帧也可以。那么这种处理策略怎么处理呢？特别对于IP摄像头，它是以数据流的形式传输，因此当其帧率较高时，本地处理程序会处理不过来，导致卡帧（延时）和程序卡死！我们一起来看看吧！
在项目中，缓存是提高应用性能和响应速度的关键手段之一。然而，当多个模块在短时间内发布工单并且需要清理同一个接口的缓存时，容易引发缓存清理冲突，导致缓存失效的问题。为了解决这一难题，我们采用Redisson的消息队列功能，实现了一个简单而高效的消息队列，优雅地解决了缓存清理冲突问题。本文将为您详细介绍Redisson实现简单消息队列的方案，以及如何在项目中使用它来优化缓存清理。
业务优化思路：业务上适当规避 技术优化思路：尽量将请求拦截在数据库的上游，因为一旦大量请求进入数据库，性能会急剧下降 架构原则：合适、简单、演化（以上内容是最终版本，初版可以说没有用到队列，直接使用缓存-数据库这样的架构）
本章将通过学习rabbitMQ基础中的延时队列和死信队列，然后写一个demo实现一个小例子，在商城购物时，先下单创建订单记录，然后可以选择进行立即支付或者不支付，若30秒后不支付，则删除订单。下面针对这个例子进行学习。
我们在之前的两个章节第四十一章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息消费、第四十二章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息多消费者消费提高了RabbitMQ消息队列的DirectExchange交换类型的消息消费，我们之前的章节提到了RabbitMQ比较常用的交换类型有三种，我们今天来看看TopicExchange主题交换类型。 本章目标 基于SpringBoot平台完成RabbitMQ的TopicE
使用单个流来处理来自网络适配器的流量需要单个CPU内核才能跟上入口速率。在高速率下，由于每个数据包可用的CPU周期数量有限，即使是轻量级的流量处理，这也成为瓶颈。只要我们的应用程序设计为可与多个线程或进程一起使用并在多个CPU内核上运行，则在一个流中将来自单个接口的流量平均分配到多个流（又称为通道或队列）中，同时保持流的连续性通常是扩展性能的最佳选择。
每个运行的进程，系统都会分配一个相关的运行环境，一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合，当进程启动的时候，环境变量就确定了，只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性，来记录当前进程的运行环境，environ是字典数据结构，以key-value的方式存储环境变量（key是环境变量的变量名，一般要求字母全部大写），value是对应的环境变量的值：
前面转载了一篇分析进程池源码的博文，是一篇分析进程池很全面的文章，点击此处可以阅读。在Python中还有一个线程池的概念，它也有并发处理能力，在一定程度上能提高系统运行效率；不正之处欢迎批评指正。
Python 实现了 Queue，LifoQueue，PriorityQueue，SimpleQueue
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。 每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。 指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程的上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。 线程可以被抢占（中断）。 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） – 这就是线程的退让。 线程可以分为:
队列用于两个模块（或者硬件模块，或者软件模块）之间传递消息，一般采用FIFO（先进先出）方式。下文中会解释这些消息里都是什么。在芯片内部，两个硬件模块（或者是CPU+固件，或者直接是组合逻辑电路）之间通常采用寄存器~寄存器对连的方式来传递数据/信号，但是寄存器对连的话，每次只能往寄存器里放一条数据，如果两端步调不一致，你处理快我处理慢的话，自然就有需求形成一个队列，那就是排布多个寄存器形成一列，然后再加上用于记录这一列寄存器中数据保存到什么位置的队列指针寄存器。生产者将消息从队列尾部入队，更新写指针，消费者从队列头部读走消息，更新读指针。有限的队列槽位形成一个虚拟的环形，不断生产消费，当写指针追赶上读指针时，队列满，有专门寄存器的控制位记录这个状态，有些设计还会产生一个中断来通知生产者。
由于外部网络不稳定，在使用单线程爬取网页数据时，如果有一个网页响应速度慢或者卡住，整个程序都要等待下去。因此，可以使用多线程、多进程、协程技术实现并发下载网页。
RFC Programming in ABAP 目录 <1> RFC 基础 <2> RFC 界面 <3> SAP系统中的RFC <4> 需要的技术 <5> 在ABAP中调用RFC <6> 介绍 <7> 在远程调用时，参数处理 <8> 本地调用RFC <9> RFC调用的返回信息 <10>在RFC中使用事务 tRFCs <11>qRFC,传递队列 概览overview programming serialization using 事务队列和队列设置 工具 <12>RFC异步调用 异步调用RFC的要求 从一个异步调用RFC中接受结果 保持远程上下文 平行处理异步调用RFC <13>检测RFC权限 <14>定义RFC异常 <15>在abap中写RFC <16>RFC处理步骤 <17>程序方针 <18>调试RFC模块 <19>维护远程目标 <20>显示，维护，和测试远程目标 <21>输入目标参数 <22>目标类型 <23>维护目标组 <24>维护R/3系统之间的信赖关系 <1>RFC Basis,基础 这一节给出了一个纲要，来浏览在一个sap系统中的RFC，纲要如下: RFC接口是如何工作的 RFC提供的功能 技术需求以及所支持的所有平台 (1) RFC 接口 RFC是对一个函数模块的调用，但是调用者的系统与被调函数所在的系统是不一样的。 RFC也可以在系统内被调用，但是通常调用和被调用是在不同的系统中的。 在sap系统中，远程调用的能力是有RFC接口系统提供的。 RFC允许在两个sap系统(R/3或者R/2)之间进行调用。或者 是在一个sap系统和非sap系统之间调用。 RFC由以下的接口组成 . 在abap程序的调用接口 任何一个abap程序都可以调用一个远程调用函数，使用语句:CALL FUNCTION ....DESTINATION. 这个DESTINATION参数告诉SAP系统，被调函数运行的系统不同于访问者的系统。 RFC与远程系统的通讯作为CALL FUNCTION语句的一部分。 运行在一个sap系统上的RFC函数，必须是真实存在的函数模块，并且必须在sap系统中显示为"remote". 当访问和被访问的都是abap程序，那么RFC接口提供两者到通讯中。访问者可能是任何abap程序，但是 被调用的程序必须是一个RFC函数。 主题：在abap程序中调用RFC函数， 提供了详细的信息。 主题：在abap程序中写RFC函数， 提供了写你想要调用的远程函数的信息。 . 在非sap程序中调用接口 当访问者或者被访问者是一个非sap程序，那么那个非sap程序就被规划为运行另一个程序，在RFC通讯中。 为了帮助运行RFC程序，在一个非sap系统中，sap提供了 -- 外部接口(Ext) 基于RFC和基于GUI的接口可以被外部程序使用，来调用在sap R/2或者 R/3系统中的函数模块，并且在 R/2 R/3系统中运行。 在R/2 或者 R/3系统中，abap程序，可以使用由外部程序提供的函数，通过这些接口。 假如你想要看在一个程序例子中的相关情节信息，请看相对应的单元，在教程:通讯接口(Ext). <2>RFC in sap systems 在任何一个R/3系统中，CALL FUNCTION 是abap语言中的一部分(在R/2 Release 5.0 以上开始).它被用来执行一个函数。 RFC 是一个CALL FUNCTION 的分类上的扩展，Existing function module 可以在R/2或者R/3系统中，通过一个RFC调用， 来执行。这个过程通过添加一个DESTINATION 子句到CALL FUNCTION语句，来实现。 例子： SAP System A SAP System B External Client Program ABAP Program ABAP Function Module Routine ... CALL FUNCTION 'ABC' FUNCTION ABC. Rfcopen(...) DESTINATION 'DEST' ... RfcCallReceive('ABC') EXPORTING f1 = a1 ENDFUNCTION. ... IMPORTING f2 = a2 RfcClose(...) CHANGING f3 = a3 TABLES t1 = tab External Server Program EXCEPTIONS Routine COMMUNICATION_FAILURE = 1 main() system_failure = 2 [ ... RfcAccept(..) RfcInstal
Mitmproxy 是一个强大的、免费的开源交互式 HTTPS 代理工具，主要用于拦截、修改、检查和重放 HTTP 和 HTTPS 流量。它在网络调试、安全测试和数据分析等方面非常有用。Mitmproxy 包括几个主要组件：
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