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    基于顺序表实现队列&&循环队列的处理

    1.假溢出的现象 下面的这个就是我们的假溢出的这个现象的基本的来源: 我们的这个队列里面是有9个位置的,我们知道这个队列里面应该是从后面进队列,从前面出队列,因此这个划去的这个1,2,3就是出队列的,因此我们的这个里面的这个...head指针,也就是我们说的这个头指针,就是指向的我们的这个队列里面当前的第一个有效的元素; 但是随着我们的这个数据不断地进入我们的这个队列,这个时候,我们的这个队列里面的尾指针,也就是这个图上面的这个...这个现象就是我们的假溢出现象; 假溢出说的其实就是我们的这个这个tail指向的这个位置是我们的队列外面的这个位置,好像表示这个队列是溢出的,但是这个队列前面还是有数据空位置的,我们把这个情况称之为“假溢出...push,和我们的这个队列里面的元素的初始化,front表示的就是获取我们的这个队列的首部的元素,pop就是弹出元素,clear相当于就是销毁这个队列,empty就是判断这个队列是不是空的,里面是不是存在元素...); 下面的这个是队列的销毁和我们的这个队列里面的元素的打印,销毁就是销毁释放我们的数据域,然后释放我们的整个队列,打印的话,需要注意我们的这个seek里面的这个第二个参数,需要模上这个size,这个主要也是针对于我们的这个循环队列进行处理的

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    如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?

    这个是我们真实遇到过的一个场景,确实是线上故障了,这个时候要不然就是修复 consumer 的问题,让它恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不能在面试的时候说吧。...一般这个时候,只能临时紧急扩容了,具体操作步骤和思路如下: 先修复 consumer 的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有 consumer 都停掉。...然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序,这个程序部署上去消费积压的数据,消费之后不做耗时的处理,直接均匀轮询写入临时建立好的 10 倍数量的 queue。...假设 1 万个订单积压在 mq 里面,没有处理,其中 1000 个订单都丢了,你只能手动写程序把那 1000 个订单给查出来,手动发到 mq 里去再补一次。...mq 都快写满了 如果消息积压在 mq 里,你很长时间都没有处理掉,此时导致 mq 都快写满了,咋办?这个还有别的办法吗?

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    Redis队列处理异步任务

    其实已经是一个老生常谈的一个问题了,队列有诸多好处比如: 在项目中,将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来,进行了异步队列处理,而这种异步队列处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间,从而提高了系统的吞吐量...支持是特别好的,redis的单线程保障了队列不会应为并发的问题导致一条消息多人获取所有也是很适合做为队列传输,PhalApi不仅仅自带简单的Redis库笔者也在它的基础上封装了一个更为完善的redis库...很多童鞋应该已经想到了利用死循环不停的读取队列处理来解决及时处理的问题,但是这样又会带来一个新的问题,如果说队列空了死循环会不会一直高额的消耗CPU资源啊?...当队列里面没有内容了我就关掉消费端,然后使用crontab过一段时间再启动进行处理,这就没有所谓的死循环CPU消耗的问题了,这种解法如下: while (true) { // 读取队列右边 $msg...$msg ){ break; } // 处理逻辑 ..... } 然后通过crontab进行定时任务即可 用法二 第二种用法是通过redis队列的另外一种机制来解决这类问题,相对于

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    消息队列的异步处理

    消息队列是一种中间件,用于在不同的组件或系统之间传递消息。它提供了一种可靠的机制来存储和传递消息,并确保消息的顺序性和可靠性。在异步处理中,消息队列充当了一个缓冲区,用于存储待处理的任务。...异步处理的一般工作流程:发送消息:将需要异步处理的任务或请求封装成消息,并发送到消息队列。消息包含了任务的相关信息和参数。处理消息:消息队列接收到消息后,将其存储在队列中,等待后续的处理。...如何使用消息队列进行异步处理:假设我们有一个电子商务网站,用户在网站上提交订单后,需要进行一系列的后台处理,如库存更新、支付处理和发送确认邮件。...为了提高网站的性能和响应速度,我们可以将这些后台处理任务放入消息队列中进行异步处理。发送消息: 用户提交订单后,网站将订单信息封装成一个消息,并发送到订单处理队列。...处理消息: 订单处理队列中的消息被一个或多个消费者接收,并进行处理。每个消费者可以处理其中的一个或多个任务。

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    单调队列问题「建议收藏」

    Sliding Window 题目传送:POJ – 2823 – Sliding Window 闲来没事学学单调队列的写法,嗯,一个很奇怪的队列形式。。...单调队列是指:队列中元素之间的关系具有单调性,而且,队首和队尾都可以进行出队操作,只有队尾可以进行入队操作。 因为这里是滑动窗口,每次移动需要进行更新,所以可以用单调队列来实现。...本题用单调递增队列来求每一个区间的最小值,用单调递减队列来求每一个区间的最大值,用一个pos数组记录单调队列里每一个数出现的位置来比较是否要更新(即删去) 具体实现还是看代码吧。...int pos[maxn];//记录位置,用来更新 int n, k; void get_min() { //维护单调递增队列,队头为最小 int head = 0, rear...= 0; for(int i = 1; i < k; i ++) { //先将前k-1个放入队列 while(rear > head && que[rear - 1]

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    消息队列常见问题

    消息队列缺点 系统可用性降低:加入消息队列,当消息队列出问题,将会导致系统不可用,系统可用性会降低 系统复杂性增加:加入了消息队列,要多考虑很多方面的问题,比如:一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等...一致性问题:多个消费者时,会引发数据一致性的问题。 应用场景分析 异步处理 传统模式的缺点:一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行,太耗费时间。...流量削锋 传统模式的缺点:并发量大的时间,所有的请求直接怼到数据库,造成数据库连接异常 中间件模式的优点:系统慢慢的按照数据库能处理的并发量,从消息队列中慢慢拉取消息。...erlang语言开发的,erlang语言貌似天生性能好,但对于我们java开发者来说,源码基本看不懂,更别提深入的研究了,不过spring推出了rabbit的支持,貌似还比较好用,比自己去封装实现并且去处理一些问题的要好多了...如何保证消息的可靠性传输 生产者丢数据 支持事务的队列,如RabbitMQ,可以开始事务,但是会造成吞吐量降低 消息队列丢数据 处理消息队列丢数据的情况,一般是开启持久化磁盘的配置。

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    RabbitMQ——镜像队列问题(一)

    部分现象如下图所示: 其实所有这些现象最终本质是同一个问题,下面重点讲述镜像队列的相关原理并对该问题进行分析。...【准备知识】 在分析问题前,先讲解镜像队列相关的信息进行铺垫。...生产者发送的消息、消费者消费的消息都由队列的master进程处理,master进程对消息的处理通过gm广播给其他节点的gm进程,其他节点的gm进程收到消息后再转发给对应的slave进程,slave进程收到消息后进行相应的处理保证与...即master队列异常后,会被重新创建出来,重新创建出来的进程会重新走一遍原来的处理流程。 【问题分析】 有了上面的铺垫,其实已经可以发现一些可疑的地方了,我们用一张图来说明下存在问题的地方。...队列,一方面表示不解决此问题,因为同时停止启动的场景不在考虑范围内。

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    PHP使用守护进程处理队列

    这种方式存在以下2个问题   1.整个流程是同步的,server会一直等待php响应,一旦server处理不慎,会造成server阻塞,玩家无法玩牌。   ...二.改进方式   后面改由server把牌局数据写到redis队列里,php使用守护进程处理redis队列。   ...cron每5分钟运行gamelog.php,gamelog检测牌局队列数量,根据队列的数量动态fork对应的子进程处理牌局业务,当子进程数量有多余的空闲进程,gamelog.php   会杀掉多余的进程...,这种方式参考了php-fpm的dynamic模式,具体实现如下: define('LEN', 50);//单进程处理牌局队列长度 define('PROC_MIN', 2);//最小进程数 define...2.php-fpm不用处理牌局的请求,改由后台进程处理,释放了php-fpm。

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    消息队列带来的问题

    消息队列有什么优缺点 优点在上篇文章已经说过了,在特殊场景下有其对应的好处:解耦、异步、削峰。 缺点有以下几个: 系统可用性降低 系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉。...如何保证消息队列的高可用? 系统复杂度提高 硬生生加个 MQ 进来,你怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序性?头大头大,问题一大堆,痛苦不已。...一致性问题 A 系统处理完了直接返回成功了,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是 BCD 三个系统那里,BD 两个系统写库成功了,结果 C 系统写库失败了,咋整?你这数据就不一致了。...所以消息队列实际是一种非常复杂的架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉,做好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了 10 倍。...如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

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    单调队列优化的背包问题

    对于背包问题,经典的背包九讲已经讲的很明白了,本来就不打算写这方面问题了。 但是吧。 我发现,那个最出名的九讲竟然没写队列优化的背包。。。。 那我必须写一下咯嘿嘿,这么好的思想。...基本思路 这个问题非常类似于01背包问题,所不同的是每种物品有无限件。...如何解决这个问题?就是我给的网址中的,双端单调队列 利用窗口最大值的思想。 大家想想怎么实现再看下文。 发现问题了吗?...这样就不会出现构造一堆单调队列的尴尬情况了。...,保存下标 int deqv[MAX_N+1];//双端队列,保存值 队列存的就是所有上一行能取到的范围,比如对于J2,队列里存的就是G1-w[i],D1-2w[i],A1-3w[i]等等合法情况。

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    Laravel 事件处理(event)+ 队列使用(queue)

    \TestListener', ], ]; 执行php artisan event:generate生成事件和监听器 使用命令生成的监听器会自动帮你引入ShouldQueue(队列接口...* * @var string|null */ public $connection = 'redis'; /** * 任务应该发送到的队列的名称...忘了,记得修改配置文件 刚刚我们在监听器中定义的队列名称是public $queue = 'FMock';,所以要在配置文件中增加: 'redis' => [ '...执行一下我们的控制器方法,快速(3s内)查看redis,就可以看到queues:FMock的键值,队列执行完毕则被删除。...注意事项 queue配置文件中,无论用哪个连接,队列的名称都要与Listener中相互对应。 配置完要执行执行队列命令,记得加上相应的优化参数。

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    Redis 应用实践-消息队列-异步处理

    Redis作为消息队列的应用场景之一是异步处理。例如,当一个Web应用程序需要处理大量的请求时,可以将请求推入消息队列,然后异步地处理请求,以避免Web应用程序的延迟。...def worker(): while True: request = r.rpop('request_queue') if request: # 处理请求...print('processing request:', request) else: # 队列为空,等待新请求 time.sleep...while r.llen('request_queue') > 0: time.sleep(1)在此示例中,Web应用程序将请求推入名为request_queue的Redis列表中,而处理请求的工作者进程从列表中获取请求并处理它们...可以创建多个工作者进程来处理请求,从而提高处理速度。在此示例中,我们创建了5个工作者进程。

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