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【RuoYi-Eggjs】:基于 Bull Queue 的企业级定时任务调度系统

、BullQueue队列处理队列初始化基于Redis创建分布式任务队列:展开代码语言:JavaScriptAI代码解释//app/queue/ryTask.jsconstQueue=require('bull...');module.exports=app=>{constqueue=newQueue('ryTask',{redis:{port:app.config.bull.client.port,host:app.config.bull.client.host...,password:app.config.bull.client.password,db:app.config.bull.client.db,},});//配置任务处理器queue.process(async...]任务执行失败:${jobInfo.jobName}`,err);throwerr;//抛出错误,让Bull处理重试}finally{constduration=Date.now()-startTime...:核心优势技术先进:基于BullQueue+Redis的成熟方案功能完整:涵盖任务的全生命周期管理高可用性:分布式部署+失败重试保证系统稳定易于使用:直观的管理界面+丰富的API项目地址:RuoYi-Eggjs

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    某生鲜电商平台竟然是这样设计监控模块的(已开源)~

    2020年Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题汇总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题汇总(共10篇) 【042期...(比如:业务系统性能的监控,SQL语句的监控,请求超时 的监控,用户输入的监控,整个请求过程时间的监控,优化等等) # 服务器本身的监控 说明:由于Java开源生鲜电商平台采用的是阿里云的linux CentOS... classpath*:config/applicationContext.xml classpath*:net/bull...classpath*:net/bull/javamelody/monitoring-spring-aspectj.xml ...《java面试宝典5.0》(初中级)《350道Java面试题:整理自100+公司》(中高级)《资深java面试宝典-视频版》(资深)《Java[BAT]面试必备》(资深)分别适用于初中级,中高级,资深级工程师的面试复习

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    卡口服务——基于前端巡检系统的拓展实践|得物技术

    本文从这次“体验卡口”服务的开发实践出发,同时介绍得物巡检系统的架构和设计,希望能给参与稳定性建设的开发小伙伴提供一定的学习和参考价值。...为了方便管理和维护这些异步任务以及任务消息的存储和传递,巡检系统使用Redis结合Bull作为巡检系统的异步任务管理工具。Redis是一个内存数据库,它提供高性能的数据存储和访问能力。...Bull是一个基于Redis的任务队列库,它提供了任务的调度、执行和消息传递的功能。...有了巡检器和异步任务管理能力,主程序的主要工作如下:定义任务:使用Bull创建两个任务队列,page_queue用于存放“页面检测任务”,reporter_queue用于存放“报告生成任务”。...希望阅读完本文的开发同学都能从本篇实践总结中有所收获~引用/参考链接GitHub - OptimalBits/bullRegExp.prototype.exec() - JavaScript | MDN

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    用Jetson NANO做一个飞镖计分应用

    此应用程序通过 SSD-Mobilenet 的迁移学习来检测Bull(飞镖靶的中心)和箭头。一般来说,SSD-Mobilenet 可以检测飞镖、箭头等物体,但很难确定分数。...例如,由于有 61 种不同的飞镖分数模式,它们是数字 1-20 和倍数(单、双、三)+ Bull的组合,我们必须确保相应地检测到飞镖的一部分。...如何运作 此应用程序使用 SSD-Mobilenet,但它只检测Bull(飞镖靶的中心)和箭头。仅 SSD-Mobilenet 不足以估计分数。为了确定分数,我们使用箭头从飞镖中心点的位置和角度信息。...根据箭头与Bull(镖靶中心)的相对角度估算得分(1-20)。 从四个特征估计倍数(单、双、三):箭头相对于Bull的距离(镖靶的中心)、角度以及箭头边界框的宽度和高度。...如果箭与Bull(镖靶中心)的相对距离极近,则估计为Bull。

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    MATLAB中的马尔可夫区制转换(Markov regime switching)模型

    让我们考虑一个简化的示例。牛市可以被定义股票市场普遍看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指延续时间相对较长的大跌并且有相对较高的波动性。...我们可以使用随机数来近似这种行为:它将 在牛市和熊市期间生成某些股票或指数的 每日收益(或价格变化),每期持续100天: bull1 = normrnd( 0.10, 0.15, 100, 1); bear...= normrnd(-0.01, 0.20, 100, 1); bull2 = normrnd( 0.10, 0.15, 100, 1); returns = [bull1; bear; bull2...]; 牛市时期的平均数为正(与增长相对应),而熊市时期的平均数为负。...生成的图向我们展示了几件事。首先,最上面的图确认了很难观察到状态转换发生的地方。中间的图表明在第100天到第200天之间波动性增加(标准偏差增加)。

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