rabbitmq 架构图 RabbitMQ 中的 broker 是指什么?cluster 又是指什么 broker 是指一个或多个 erlang node 的逻辑分组,且 node 上运行着 RabbitMQ 应用程序.cluster 是在 broker 的基础之上,增加了 node 之间共享元数据的约束 概念 Broker:消息队列服务器实体 exchange:消息交换机,指定消息规则,处理消息和队列之间的关系 Exchange是属于Vhost的.同一个Vhost不能有重复的Exchange名

如果B表符合条件的记录数大于1条,就会出现1:n的情况,这样left join后的结果,记录数会多于A表的记录数. 例如:member与member_login_log表的结构如下,member记录会员信息,member_login_log记录会员每日的登入记录.member表的id与member_login_log表的uid是对应关系. member 表 member_login_log 表 查询member用户的资料及最后登入日期:如果直接使用left join       select a

Oracle查询库中记录数大于2千万的所有表 假如当前用户拥有select any table权限,则可以使用下列sql语句: select table_name, num_rows from dba_tables t where t.owner = upper('hr') and num_rows > 20000000; 或 select table_name, num_rows from all_tables t where t.owner = upper('hr') and num_row

当用elasticsearch进行深度分页查询时的size-from大于10000的时候,就会报错“”, 官方推荐是scroll查询返回结果是无序的不满足业务需求,所以还是通过设置最大返回结果数来达到我们的目的 然后我们可以通过以下方法设置: 第一种:curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_settings -d '{ "index" : { "max_result_window" : 100000000}}‘ 第二种:在config/e

参考stackoverflow一篇帖子的处理方法:https://stackoverflow.com/questions/26913683/different-way-to-index-threads-in-cuda-c 代码中cuda_gridsize函数参考yolo. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #in

题意:买东西,每个东西有三个特征值,p代表价格,q代表你手中钱必须不低于q才能买这个物品,v代表得到的价值. mark:又是变种01背包,每做一个变种的,就是一种提高.. 按照q - p以由大到小的顺序排序,然后进行01背包的DP即可. #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<iostream> using namespace std; const int MAXN=5005; int dp[MAXN]; struc

http://codeforces.com/contest/353/problem/C Codeforces Round #205 (Div. 2)C #include<stdio.h> ]; ]; ]; int Max(int a,int b){ if(a<b)return b; else return a; } int main(){ int n; while(scanf("%d",&n)!=EOF){ int i; dp[]=; ;i<=n;i++

USE [ChiefWMS]GO/****** Object: StoredProcedure [dbo].[WMS_Check] Script Date: 04/05/2016 09:51:13 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGO/* author:CJ Date:2016-03-09 原存储过程名称:dbo.WMS_Check 货品组装单的反审核功能*/ALTER procedure [dbo].[WMS_Check](

# 3.用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb name=['alex','wupeiqi','yuanhao','nezha'] def func(item): return item+'_sb' ret = map(func,name) #ret是迭代器 for i in ret: print(i) print(list(i)) #['n', 'e', 'z', 'h', 'a', '_', 's', 'b'] print(list(ret)) #[] ret

1.小练一下 用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb name=['alex','wupeiqi','yuanhao','nezha'] # def func(item): # return item+'_sb' # ret = map(func,name) #ret是迭代器 # for i in ret: # print(i) # print(list(ret)) # ret = map(lambda item:item+'_sb',name) # print(

# 3.用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sbname=['alex','wupeiqi','yuanhao','nezha']# def func(item):# return item+'_sb'# ret = map(func,name) #ret是迭代器# for i in ret:# print(i)# print(list(ret)) # ret = map(lambda item:item+'_sb',name)# print(list(ret))

RabbitMQ的集群方案有以下几种: 1.普通的集群 exchange,buindling再所有的节点上都会保存一份,但是queue只会存储在其中的一个节点上,但是所有的节点都会存储一份queue的meta信息.因为这样有两个好处: 1)存储空间.如果每一个节点上都有全部的消息,有多少个节点就会有多少个消息总量的copy.加入一个队列的消息占用的空间是1G,那么三个节点就是3G 2) 性能.消息需要在节点之间传输会有很大的网络开销.如果消息设置了durable即持久化,还会增加很大的磁盘负载 

写下这道题的原因很简单= =,因为这一题的状态转移方程不好找,另一方面,我看到很多针对这一题写的解题报告都把累加状态说得模棱两可,甚至直接说成了一个单一状态,弄得本是菜鸟的我硬生生折磨了一上午画了几个10*10的表才想出来(各种表思路还不一样= =||) 题意:对整数N(N<250)进行划分,划分成单峰回文序列,题目给出K组N,然后求出相应总序列数目. 例如: 1: (1) 2: (2), (1 1) 3: (3), (1 1 1) 4: (4), (1 2 1), (2 2), (1 1 1

网络分区的意义 RabbitMQ的模型类似交换机模型,且采用erlang这种电信网络方面的专用语言实现.RabbitMQ集群是不能跨LAN部署(如果要WAN部署需要采用专门的插件)的,也就是基于网络情况良好的前提下运行的. 为什么RabbitMQ需要这种前提假设?这个和它本身的数据一致性复制原理有关.RabbitMQ采用的镜像队列是一种环形的逻辑结构,如下图: RabbitMQ除了发布(Publish)消息之外,所有的其余操作都是在master上完成,之后再将有影响的操作同步到slave节点上.

监控模板和脚本github地址:https://github.com/jasonmcintosh/rabbitmq-zabbix/tree/master/scripts/rabbitmq .将rabbitmq监控相关的文件拷贝到/usr/local/zabbix_agents_3.2.0/scripts目录下 [root@eus_pe_web02:/usr/local/zabbix_agents_3.2.0/scripts]# ls -la rabbitmq/ total drwxr-xr-x

最新公司需要把项目代码量统计一下,第一时间找到Xcode插件管理工具Alcatraz,查找插件ZLXCodeLine,这是一个快速统计Xcode工程项目代码量的插件,好像已经不支持Alcatraz安装,在GitHub上也没有找到对应链接,所以有了下面这种方式: 步骤一: 打开终端,用cd命令 定位到工程所在的目录,然后调用以下命名即可把每个源代码文件行数及总数统计出来: find . "(" -name "*.m" -or -name "*.mm"

一个项目,预约系统,核心二张表:预约表,预约限额表 用户点击预约按钮后, 1. 先select 预约限额表把该预约时间段的限额取出来, 2. 再select 预约表把该预约时间已经预约上的次数算出来 3. 第一步减第二步,得到是否还能进行预约,大于0就可以预约了 4. 第三步里大于0的话就insert 预约表 之前的代码都是用ado.net+sql语句执行的,然后在正式运行的时候,每天18点可以进行预约,然后我设置了某一时间段是可以预约1个, 结果在18点的时候N个人点了预约,导致计算出预约数后

RabbitMQ的集群方案有以下几种: 1.普通的集群 exchange,buindling再所有的节点上都会保存一份,但是queue只会存储在其中的一个节点上,但是所有的节点都会存储一份queue的meta信息.因为这样有两个好处: 1)存储空间.如果每一个节点上都有全部的消息,有多少个节点就会有多少个消息总量的copy.加入一个队列的消息占用的空间是1G,那么三个节点就是3G 2) 性能.消息需要在节点之间传输会有很大的网络开销.如果消息设置了durable即持久化,还会增加很大的磁盘负载 

镜像模式 镜像模式和普通模式的区别就是,队列的数据都镜像了一份到所有的节点上.这样任何一个节点失效,不会影响整个集群的使用. 在实现上,mirror queue内部有一套选举算法,会选出一个master,和若干个slaver.master和slaver 通过相互间不断发送心跳来检查是否连接断开.可以通过指定net_ticktime来控制心跳检查频率.注意一个单位时间net_ticktime实际上做了4次交互,故当超过net_ticktime (± 25%) 秒没有响应的话则认为节点挂掉.另外注意

在SpringBoot中使用PageHelper分页插件时,如果设置pagehelper.reasonable=true时,pageNum<=0 时会查询第一页, pageNum>pages(超过总数时),会查询最后一页 也就是即使传入页数大于总页数,仍然会返回数据 在配置文件中,将 pagehelper.reasonable 改为 false 即可 pagehelper.reasonable=false 官方文档中写道: reasonable:分页合理化参数,默认值为false.当该参数设置

一.rabbitmq基础 1.简介 RabbitMQ是使用Erlang语言来编写的,并且RabbitMQ是基于AMQP协议的.Erlang语言在数据交互方面性能优秀,有着和原生Socket一样的延迟,这也是RabbitMQ高性能的原因所在 2.典型应用场景 (1)异步处理.把消息放入消息中间件中,等到需要的时候再去处理. (2)流量削峰.例如秒杀活动,在短时间内访问量急剧增加,使用消息队列,当消息队列满了就拒绝响应,跳转到错误页面,这样就可以使得系统不会因为超负载而崩溃. (3)日志处理 (4)