当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

延迟队列最新视觉报道_延时(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

延迟队列

Java微服务实战，面试加分项！最近为了秋招，我花了几个星期突击学习了一个Java微服务项目，名字叫大麦网购票系统。这个项目模仿了大麦的票务系统，涵盖了微服务、分库分表、缓存、消息中间件、线程池、锁等一堆主流技术。项目本身是完全开源的，可以在Gitee上搜到。这个项目有很多亮点，比如生成订单的接口就有多个版本，针对高并发场景逐步优化，实现了多种解决方案。用这个项目去面试，明显感觉到通过率提升了不少。面试官也问了很多关于项目的问题，我整理了一下，大概有这些问题：微服务架构的优势和拆分依据 𐟤” 面试官问到微服务架构的优势是什么，拆分微服务的依据是什么。这个问题其实很直接，微服务架构的优势在于解耦、扩展性好，拆分依据主要是业务功能和数据独立性。分库分表 𐟓Š 面试官问到分库分表是怎么做的，会遇到哪些问题，怎么解决的。分库分表主要是为了解决单库单表数据量过大的问题，但也会遇到数据一致性和事务处理的问题，项目里通过一些策略解决了这些问题。缓存优化 𐟒𞊠 面试官问到项目中如何优化缓存击穿、缓存雪崩和缓存击穿的问题。项目里针对这些问题做了很多优化，比如使用了本地缓存+Redis缓存的多级缓存策略，保证了缓存的一致性。分布式链路ID和异步调用 𐟌 面试官问到为什么不用Skywalking而是自己实现分布式链路ID，异步调用时怎么解决跨线程传递的问题。项目里通过自定义的分布式锁组件和Redisson实现了分布式延迟队列，解决了这些问题。 Redis缓存和一致性 𐟐𞊠 面试官问到项目中哪些地方用到了Redis缓存，如何实现缓存一致性。项目里通过Redis缓存实现了多级缓存，保证了缓存的一致性。分布式锁 𐟔’ 面试官问到哪些地方用到了分布式锁，使用分布式锁时遇到什么问题。项目里通过自定义的分布式锁组件解决了分布式锁的问题，保证了数据的一致性。 Redisson实现延迟队列 ⏳ 面试官问到如何用Redisson实现分布式延迟队列。项目里通过Redisson实现了分布式延迟队列，解决了高并发场景下的延迟处理问题。购票余票扣减 𐟎Ÿ️ 面试官问到购票时的余票扣减是怎么实现的，为什么要用Lua+Redis来实现，有没有更好的方法。项目里通过Lua+Redis实现了余票扣减，保证了数据的一致性和高性能。总的来说，这个项目内容非常丰富，代码量也很大，还有很多知识点没来得及深入学。如果你也在准备面试，不妨看看这个项目，积累一些实战经验。

𐟎Q的四大业务场景揭秘！ 𐟔 你是否对MQ的业务场景感到好奇？接下来，让我们一起探索RabbitMQ在业务中的四大应用场景吧！ 𐟌Ÿ 解耦合神器：在微服务架构中，RabbitMQ能轻松解决服务间的业务耦合问题。通过异步通知，微服务间不再直接调用，从而提高了业务性能和灵活性。 𐟌Š 流量削峰利器：面对业务请求的突发高峰，RabbitMQ能智能地将请求放入缓冲区，作为MQ中的消息。这样，后端业务可以根据自身处理能力，逐步从MQ中获取消息，有效平衡流量压力。 ⏰ 延迟队列妙用：想要实现消息的延迟接收？RabbitMQ的死信队列或DelayExchange插件来帮你实现！它们能让你的业务更加灵活高效，满足各种延迟需求。 𐟒ᠦ€𛤹‹，RabbitMQ在业务场景中大放异彩，不仅能解决微服务间的耦合问题，还能帮助你轻松应对流量高峰和实现消息的延迟接收。快来探索RabbitMQ的更多奥秘吧！

【智能均衡作业调度，10万+超大规模设备亿级指标稳定采集】在超大规模监控场景下，作业调度不畅极易造成作业堆积、负载波峰波谷抖动，严重影响系统稳定性，进而影响采集进度。为此，浪潮信息InManage自研了ChaosJob作业调度中间件，突破了作业智能均衡调度技术，实现了采集作业的高效调度和稳定执行。 ■ 在作业调度层面，InManage自研的任务调度中间件采用了灵活的作业分片与调度策略，能够基于客户的业务场景，对不同类型设备、不同协议类型的采集任务进行可高度自定义的细粒度分片。通过基于延迟队列+漏桶算法的“Job Capping”技术，实现任务分片的均衡下发，有效平抑系统负载波动，达到削峰填谷的目标。 ■ 在任务执行层面，针对超大规模数据采集这种IO密集型的任务，InManage突破线程优先线程池技术，运用“作业智能聚合”机制，将计算密集型任务与IO密集型任务进行智能调度与聚合，从而加速任务执行，提升系统整体吞吐量，实现任务处理的更高效与平稳性。 ■ 任务堆积防控层面，InManage的任务调度中间件具有异常任务自动识别与隔离功能，通过灵活的限流与隔离技术，确保任务“零堆积”，同时保持系统整体吞吐量不受影响。例如，大规模数据中心可能存在多厂商、多型号的异构设备，有些老旧设备接口响应缓慢，采集耗时长，而这些设备往往不运行核心业务，虽然不受重视，又不能遗弃。在此场景下，InManage能够智能识别这些设备的异常表现，主动将相关采集任务进行隔离与降频处理，优先保障其他关键任务的正常执行。这一过程完全自动化，无需客户干预，成功应对了10万规模管理场景下新旧设备混杂带来的管理挑战。

瑞典成为全球首个终结艾滋病的国家根据卡罗林斯卡研究所和其他机构的研究人员的一项研究显示，瑞典已经达到了联合国艾滋病规划署（UNAIDS）和世界卫生组织（WHO）的艾滋流行目标，即95-95-95目标。这意味着该国95%的艾滋感染者已被诊断出来，其中95%正在接受治疗，95%的接受治疗者血液中的病毒水平无法检测。研究人员表示，瑞典是世界上第一个实现这些目标的国家。而其数据甚至更好：96%已被诊断，99%正在接受治疗，98%的病毒水平无法检测。该研究基于2003年建立的国家艾滋队列的数据。在瑞典，超过99%的艾滋感染者都被纳入这一队列，这些数据是与美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员合作，使用先进的生物信息学方法进行分析的。未来的挑战和目标研究者之一、卡罗林斯卡学院胡丁格医学系的Anders s㶮nerborg教授说：“这证明UNAIDS和WHO的目标是有可能实现的，而瑞典发现和治疗艾滋感染者的基础设施非常有效，这可能会激励其他国家加强防治艾滋的努力。” 尽管取得了成功，但挑战仍然存在，例如诊断延迟、污名化。艾滋治疗的研究现在是当务之急。我们现在正在努力实现第四个目标：瑞典95%的艾滋感染者应该拥有良好的生活质量。卡罗林斯卡学院的研究人员也在继续努力，以确保目标得以维持，并提高艾滋感染者的生活质量。

亿级数据千条告警秒级处理!浪潮信息InManage智能管理10万+IT设备随着数字化和智慧化的加速落地，数据中心的设备规模快速攀升。数据中心的Scale out给基础设施运维管理带来全新挑战。以拥有10万+设备的大规模数据中心为例，面对每日产生高达近30TB的设备运行状态、亿级监控指标、数千条告警推送等，如何秒级反馈海量并发需求，保证管理平台稳定运行？如何避免将每秒近千条的大规模设备告警风暴强塞给客户，进行根因定位并避免误报、漏报？这些挑战正伴随服务器、存储和网络设备规模的持续增长，成为超大规模数据中心管理亟待解决的难题。浪潮信息InManage是一款面向数据中心基础设施的智能管理平台，通过统一接口、协议，能够纳管多达400种不同厂商、不同型号的服务器、存储、网络等机型，设备规模最多可达10万台，为超大规模数据中心运维提供智能均衡调度、实时精准告警等管理功能。浪潮信息InManage通过智能均衡作业调度平台，能够在秒级内处理超大规模数据中心亿级实时并发运维管理数据，并基于自研的告警管理框架，实现5秒内响应上千条告警风暴，显著降低告警误报与漏报的风险。InManage不仅创造了金融行业单一数据中心带外管理的最大纪录，还实现了数据中心基础设施全生命周期管理，整体运维效率提升两倍，为超大规模数据中心的稳定、高效运行奠定了重要基础。 10万+超大规模设备集群管理，面临稳定性与实时性多重挑战随着数据中心的规模化发展，服务器数量爆发式增长，数据中心设备规模从最初的1000台增加到10万台，规模扩大了100倍，涵盖了不同年代和厂商的服务器、存储、网络设备等，设备种类多，内存、电源、硬盘、风扇等各类故障发生的不确定性大。对于不同设备的统一管理，一般运维管理平台会在底层屏蔽设备差异，基于基线策略来实现纳管。但随着数据中心规模的骤增，数据中心运维管理的稳定性和故障的实时精准告警等挑战变得日益严苛。首要面对的挑战是大规模数据中心基础设施管理平台的失稳问题。大规模基础设施管理要对不同基础设施运行状态进行实时分析，每天数据量达到TB级，而且海量并发需求要在秒级反馈，极易出现故障上报不及时、页面卡顿，甚至管理平台宕机。比如以往某客户数据中心管理平台进行运维测试时，基础设施规模从1000台增长到5000台，规模提升到原来的5倍，会出现管理页面卡顿，后台日志显示大量采集任务超时的问题。即使后续对管理平台进行分布式部署，系统负载依然出现较明显的峰值抖动现象，导致页面周期性卡顿。其原因主要是作业被调度后，缺乏有效的离散管理，高峰与低谷负载不均，对系统稳定性带来极大的挑战。此外，对于海量资源的数据采集任务，会受线程数、采集周期和耗时等因素影响，容易造成任务积压，对管理平台异常情况下的任务隔离与自动降频能力提出更高要求。此外，设备大规模告警的延迟、误报和漏报是另一大挑战。在10万+大规模设备运维场景中，一般金融等行业的客户数据中心管理平台通常以平铺直叙方式呈现设备告警，缺乏更深层的故障根因判断、全周期管理等能力。在此场景下，一旦服务器BMC在批量刷新固件时出现故障，可能会在短时间内产生大量的Trap推送，同时还夹杂着设备离线等一系列异常告警。数千条告警的推送，易造成通信堵塞，从而出现告警延迟、告警丢失等。当客户看到堆积数千条告警邮件通知时，极易导致客户误认为系统正面临重大故障风险。而且由于没有全周期管理机制，即便设备故障修复，告警信息仍会持续存在，这也大大增加了运维管理的复杂性。智能均衡作业调度，10万+超大规模设备亿级指标稳定采集在超大规模监控场景下，作业调度不畅极易造成作业堆积、负载波峰波谷抖动，严重影响系统稳定性，进而影响采集进度。为此，浪潮信息InManage自研了ChaosJob作业调度中间件，突破了作业智能均衡调度技术，实现了采集作业的高效调度和稳定执行。 ■ 在作业调度层面，InManage自研的任务调度中间件采用了灵活的作业分片与调度策略，能够基于客户的业务场景，对不同类型设备、不同协议类型的采集任务进行可高度自定义的细粒度分片。通过基于延迟队列+漏桶算法的“Job Capping”技术，实现任务分片的均衡下发，有效平抑系统负载波动，达到削峰填谷的目标。 ■ 在任务执行层面，针对超大规模数据采集这种IO密集型的任务，InManage突破线程优先线程池技术，运用“作业智能聚合”机制，将计算密集型任务与IO密集型任务进行智能调度与聚合，从而加速任务执行，提升系统整体吞吐量，实现任务处理的更高效与平稳性。 ■ 任务堆积防控层面，InManage的任务调度中间件具有异常任务自动识别与隔离功能，通过灵活的限流与隔离技术，确保任务“零堆积”，同时保持系统整体吞吐量不受影响。例如，大规模数据中心可能存在多厂商、多型号的异构设备，有些老旧设备接口响应缓慢，采集耗时长，而这些设备往往不运行核心业务，虽然不受重视，又不能遗弃。在此场景下，InManage能够智能识别这些设备的异常表现，主动将相关采集任务进行隔离与降频处理，优先保障其他关键任务的正常执行。这一过程完全自动化，无需客户干预，成功应对了10万规模管理场景下新旧设备混杂带来的管理挑战。图1浪潮信息 InManage平台超大规模作业调度架构告警管道动态分析，1000+告警动秒级实时精准响应在面对10万+超大规模设备管理时，如何避免将系统产生的告警风暴强塞给客户，如何进行根因定位并避免误报、漏报，是数据中心统一管理的另一挑战。为此，InManage提出了CDCAlarm告警管理框架，突破了告警集成管理技术，实现了告警的及时性、准确性和全面性，同时支持告警分析、聚合及根因分析等功能。该框架能够为客户呈现按优先级排序和分类聚合的告警，直观易懂、方便用户进一步处理。 InManage使用AI技术手段对告警进行分类、分批处理，实现告警按来源、种类的归并聚合策略，在保证告警时序性的同时，提升了告警处理的整体吞吐量。同时使用基于AI的根因定位方法，快速从告警风暴中准确识别出故障根因，并呈现给客户，有效解决了客户在面对告警风暴时无从入手的局面。同时，针对超大规模监控场景下常见的误报漏报等告警不准确、不及时问题，InManage也做了优化。秒告警秒恢复问题：在10万+设备的管理中，某些设备可能在发出告警的同时又快速发出了恢复信号，甚至可能出现恢复信息先于告警到达。在此场景下，传统系统容易误判为告警未恢复，从而导致误报。InManage的智能告警归并技术能够有效识别和规避此类时序问题，确保告警处理的准确性。此外，InManage还具备对历史数据进行高效压缩与无缝转储的能力，在保障当前系统流畅运行的同时，确保了历史数据的完整性与可访问性，有效避免了数据丢失的风险。在如此庞大的规模下，InManage仍能快速查询一年内的历史告警或事件通知，响应时间缩短至2秒以内，为客户提供了强大的历史问题追溯能力，确保问题根源得以迅速定位，为系统的长期稳定运行提供了坚实保障。 InManage满足了客户对于大规模、多元化、多类型设备的统一带外管理，确保了数据的稳定采集及告警集中高效监控，同时还具备基础设施全生命周期资产管理、自动化部署管理等能力。其大规模统一带外管理技术、告警智能化分析技术水平处于国内领先水平，授权国家发明专利超过20项。未来，InManage也将更加关注客户需求的变化，不断优化产品和服务，为客户提供更加全面、高效、智能的解决方案，助力客户实现数字化转型和业务升级。 #我要上热门# #大学第一课#

【软硬协同加速演进上云的阶梯】产品能力、稳定性与性能仍然是行业用户普遍关注的需求，国内企业机构对多元异构、广泛兼容能力的关注正在主导市场需求。这就要求服务器虚拟化既要兼容底层架构来适应不同硬件与算力环境，又能够适配上层软件，兼容多种操作系统、数据库、管理工具，实现在业务应用间实现无缝运行和集成。浪潮云海服务器虚拟化产品InCloud Sphere充分发挥软硬协同优势：异构兼容：浪潮云海服务器虚拟化InCloud Sphere产品功能丰富，具备面向计算、存储、网络资源管理功能、先进的备份与恢复功能、网络管理功能以及业界领先的“一云多芯”管理能力，可实现多元异构资源池的统一管理和运维。释放性能：支持 RDMA 和 TCP 双栈双链路组网，提供基于RMDA全链路存储的高效访问。支持 NVMe-oF 新型存储协议，可保持超低延迟和更大的队列深度，充分释放NVMe设备性能。平滑升级：支持按需动态扩容，由轻量虚拟化资源池平滑演进为包含全栈私有云InCloud OS，满足用户对于容器集群管理、大规模虚拟化资源池管理、大数据集群管理、人工智能集群管理等丰富的IaaS、PaaS服务需求，对上层的业务进行支撑，自然演化上云。注：转载自浪潮云海公众号

Steam买游戏？一键下载！嘿，新手玩家们！刚在Steam上买了心仪的游戏，却不知道该从哪里下载？别担心，我来帮你解答这个问题。Steam作为全球最大的数字游戏平台，购买游戏其实非常简单，下面我来详细讲解一下。自动下载功能：一键搞定 𐟎€š常情况下，当你成功购买游戏后，Steam会自动弹出一个下载窗口。你只需要点击“下一步”，选择你想安装游戏的位置，然后游戏就会自动开始下载了。如果你没有看到这个窗口，也没关系，可以手动进行下载。手动下载方法：简单几步 𐟓‚ 进入你的Steam库，找到你刚购买的游戏。如果它还没有下载，游戏名称旁边会显示一个“安装”按钮。点击这个按钮，选择你想要存放游戏的硬盘位置，然后开始下载。是不是很简单？下载队列管理：多任务处理 𐟓劥悦žœ你同时在下载多个游戏，下载速度可能会变慢。这时候，你可以进入下载管理器（点击Steam客户端右上角的“库”>“下载”），查看和调整下载队列，确保你最想玩的游戏优先下载。优化下载速度：小技巧 𐟚€ 如果你发现游戏的下载速度比较慢，或者在玩游戏时遇到网络延迟、卡顿等问题，可以尝试使用网易UU加速器。它不仅能优化Steam游戏的下载速度，还能在游戏过程中提供网络优化，减少延迟，提升游戏体验。尤其是对于国际服务器的游戏，效果尤为明显。操作也很简单，只需下载网易UU，选择需要优化的游戏，点击一键优化，下载和游戏体验都会变得更加顺畅。总结一下 𐟓 在Steam上购买游戏并下载其实并不复杂，只需稍加摸索你就能找到方法。如果遇到下载慢或网络卡顿等问题，网易UU也能帮助你提高速度，提升游戏体验。快去试试这些方法，享受畅快的游戏时光吧！希望这篇指南能帮到你，祝你游戏愉快！𐟎‰

rabbit mq 快速消费消息队列，简称MQ（Message Queue），是进程间或同一进程的不同线程间通信的重要方式。它们就像是存放消息的容器，常见于RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka等。今天，我们来深入探讨一下这些消息队列的特点和优缺点。 𐟌Ÿ RabbitMQ RabbitMQ是基于Erlang语言开发的，采用AMQP协议。它的设计初衷是为了在金融系统中存储和转发消息。RabbitMQ的优点包括高性能、高并发、健壮稳定、跨平台支持多种语言等。但它的学习曲线较陡峭，在高并发和低延迟的情况下性能可能不如其他消息队列。 𐟌Ÿ ActiveMQ ActiveMQ是基于Java开发的，完全遵循JMS规范。它支持多种语言的客户端，如Java、C、C++、Python、Ruby等，因此在多语言环境中使用非常方便。ActiveMQ在大型企业中有广泛的应用，但它在高并发的情况下性能可能不如Kafka和RabbitMQ。 𐟌Ÿ RocketMQ RocketMQ是由阿里开源的，基于Java语言开发。它具备高吞吐量、高可用性等特点，特别适合大规模分布式系统。RocketMQ支持高并发的消息生产和消费，提供多种语言的客户端支持。但它的社区关注度和成熟度相对较低，且支持的客户端语言有限。 𐟌Ÿ Kafka Kafka是基于Scala和Java开发的，最初由LinkedIn公司开发。它是一个分布式的、多分区、多副本的消息系统，依赖于ZooKeeper进行协调。Kafka以其高吞吐量和可水平扩展的特性而被广泛使用。它支持丰富的客户端语言，如Java、.NET、PHP、Ruby、Python等。虽然Kafka的性能非常出色，但它对ZooKeeper的依赖性较高，且在文件系统IO瓶颈下性能可能会下降。 𐟔 总结每种消息队列都有其独特的优势和不足。选择时，应根据具体的应用场景和需求来决定。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些消息队列的特点，做出最适合你的选择！

𐟓– Kafka：消息队列的佼佼者 𐟎‰ Kafka，这个强大的分布式流处理平台，正逐渐成为消息队列领域的佼佼者！它基于ZooKeeper进行协调，支持分区和多副本，确保数据处理的可靠性与高效性。𐟒ꊊ𐟓Š Kafka能实时处理大量数据，满足各种场景需求，如批处理、低延迟实时系统、流式处理引擎等。它的三大关键能力包括：发布和订阅记录流，持久化收到的记录流以实现容错，以及处理收到的记录流。𐟚€ 𐟎— 论是用于构建基于Hadoop的批处理系统，还是为低延迟的实时系统提供支持，甚至是作为Storm/Spark流式处理引擎的一部分，Kafka都展现出了卓越的性能和稳定性。𐟒– 𐟔 如果你正在寻找一个强大且灵活的消息队列系统，那么Kafka绝对值得你深入了解！𐟌Ÿ

Kafka五大用例，你知多少？ Kafka，这个高吞吐量、低延迟的分布式消息队列，在数据处理领域可是个大明星。它不仅在数据流处理中大放异彩，还在系统监控、日志分析等多个方面都有出色表现。下面，我们就来聊聊Kafka的五大经典使用场景。日志分析 𐟓Š 想象一下，电商平台的购物车、订单和支付操作产生的日志数据，通过Kafka传输到Elastic进行处理，最终在Kibana上进行可视化展示。Kafka确保了日志数据的实时性和可靠性，让团队能够快速分析并应对系统问题。是不是很酷？数据流处理 𐟌Š 用户点击流数据通过Kafka进入Flink进行实时计算，将点击聚合、产品信息和用户偏好等数据流转到数据湖，供数据分析师和机器学习模型使用。Kafka的实时处理能力使得数据分析更加高效和准确。系统监控报警 𐟚芥œ觛‘控系统中，购物车、订单、支付和指标数据通过Kafka进入Flink进行实时监控，一旦发现异常，立即触发报警系统。Kafka在这里提供了一个可靠的管道，确保每一个关键事件都不会丢失。系统迁移 𐟌 在系统迁移场景下，Kafka被用来处理订单服务的双向数据同步。在旧系统和新系统并行运行的情况下，Kafka帮助团队实现了订单数据的实时同步和一致性校验，从而保证迁移过程的平滑过渡。 CDC（Change Data Capture） 𐟔„ 交易日志通过Kafka实时同步到弹性搜索引擎、Redis缓存和数据库副本中，Kafka在这里充当了一个数据桥梁，确保了各个系统之间的数据一致性和高效传输。这些用例充分展示了Kafka的强大功能，不论是实时数据处理、日志分析还是系统监控，Kafka都能应对自如，成为现代分布式系统中不可或缺的组件。如果你正在寻找一个能够处理大规模数据流的解决方案，不妨试试Kafka！

1438 x 1184 · png
Golang RabbitMQ实现的延时队列
素材来自:ppmy.cn
930 x 723 · png
Redis实现延迟队列的原理_redisson 延迟队列原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

640 x 172 · png
延迟队列：基于 Redis 的实现－小专栏
素材来自:xiaozhuanlan.com

1392 x 944 · png
怎么实现Java异步延迟消息队列 - 大数据 - 亿速云
素材来自:yisu.com
1886 x 908 · png
kafka 延迟队列_kafka 创建延时队列的数量-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

794 x 751 · png
Redisson 延迟队列实现原理探究_redisson 延迟队列原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1280 x 800 · png
RabbitMQ延迟队列 | geosmart.io
素材来自:geosmart.github.io

2434 x 1251 · png
springboot kafka 实现延时队列_kafka延迟队列-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 436 · jpeg
七种武器：延迟队列的原理和实现总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1974 x 866 · png
senna延时队列_延迟队列snena-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

772 x 384 · png
实现延迟队列的几种方式 – OI.Share
素材来自:oishare.com

1148 x 1042 · png
用Redis实现延迟队列，耗时几天研究了两种方案，发现并不简单_redisson延时队列缺陷-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
560 x 528 · jpeg
实现延迟队列的几种方式 – OI.Share
素材来自:oishare.com

720 x 306 · jpeg
kafka如何实现延迟队列？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3732 x 1040 · png
延迟队列 - codeing
素材来自:misteryliu.com

474 x 227 · jpeg
延迟队列实现订单超时自动取消 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1126 x 261 · png
RabbitMq 实现延迟队列-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1024 x 976 · png
Redis延迟队列golang高效实践 - 猿起点博客
素材来自:zhishilib.com
2050 x 546 · png
延迟队列 - codeing
素材来自:misteryliu.com

1021 x 483 · jpeg
Redisson源码（二）延迟队列RDelayedQueue的使用及原理分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1920 x 942 · png
[MQ] 延迟队列/延迟插件下载_rabbitmq延迟队列插件下载-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

701 x 338 · png
延迟队列的理解与使用_延迟队列使用场景-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1454 x 391 · png
【≅Redis】Redis如何实现延迟队列 - 残城碎梦 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1444 x 491 · png
延迟队列的理解与使用_延迟队列使用场景-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1243 x 227 · jpeg
谈起消息队列 RabbitMQ，什么是死信队列？什么是延迟队列？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 614 · jpeg
死信队列和延迟队列的介绍 - 墨天轮
素材来自:modb.pro
1098 x 860 · png
DelayQueue延迟队列之Java篇 | HeapDump性能社区
素材来自:heapdump.cn

893 x 423 · png
实现延迟队列的几种途径_延时队列-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

474 x 432 · jpeg
如何保证消息的可靠性+延迟队列(TTL+死信队列+延迟队列)_springboot使用死信队列保证消息可靠性-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
322 x 208 · png
用Redis实现延迟队列，我研究了两种方案，发现并不简单 - 三友的java日记 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1080 x 232 · jpeg
用Redis实现延迟队列，耗时几天研究了两种方案，发现并不简单 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1526 x 508 · jpeg
延迟队列实现订单超时自动取消 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 387 · png
高吞吐低延迟：朴朴基于 Kafka 的延迟队列实践 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)