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12天前
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常见面试题24
MQ死信队列用于处理消费失败或过期消息,通过死信交换机转发至指定队列,实现延迟处理。结合TTL可构建延迟队列。为防重复消费,可用去重表记录已处理消息。消息积压可通过并发消费、多线程、设置TTL和队列长度限制缓解,消费失败可转入死信队列避免阻塞。RabbitMQ支持简单、工作、广播、定向、主题五种消息模式。Elasticsearch正向索引以文档ID为主键,记录词位置,适合按文档查词,但检索效率低。
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12天前
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交易关闭自动处理接口
本文详解如何构建高效可靠的交易关闭自动处理接口,涵盖需求分析、事件驱动架构设计、Python实现示例及性能优化策略,助力提升电商、支付系统自动化水平,支持高并发、低延迟与容错处理。
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13天前
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别再乱排查了!Kafka 消息积压、重复、丢失,根源基本都是 Rebalance!
大家好,我是小富~分享一次Kafka消息积压排查经历:消费者组因Rebalance导致消费能力骤降。本文详解Rebalance触发场景(消费者变更、分区扩容、订阅变化、超时等),剖析其引发的消息积压、重复消费、丢失等问题根源,并提供优化方案:调优超时参数、手动提交offset、启用粘性分配策略、保障消费幂等性。掌握这些,轻松应对Kafka常见故障!
《数据之美》:队列的世界与算法实践
队列是先进先出的线性数据结构,常用于任务调度、消息传递等场景。本文详解其数组与链表实现、与栈的对比、核心算法(如BFS)、变种(双端队列、优先级队列)及实际应用,助你掌握选择与优化策略。
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15天前
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订单退款自动化接口:高效处理退款流程的技术实现
本文介绍如何设计并实现高效的订单退款自动化接口,基于RESTful API与Python Flask框架,涵盖核心流程、关键技术、代码示例及最佳实践,提升电商系统退款效率与准确性。
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15天前
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订单实时状态查询接口技术实现
本文介绍如何用Python和Flask构建高效订单实时查询接口,涵盖RESTful设计、Redis缓存、数据库优化与Kafka消息队列,实现毫秒级响应、高并发支持,提升电商系统用户体验。
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15天前
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来自: 云原生
AI 时代的数据通道:云消息队列 Kafka 的演进与实践
云消息队列 Kafka 版通过在架构创新、性能优化与生态融合等方面的突破性进展,为企业构建实时数据驱动的应用提供了坚实支撑,持续赋能客户业务创新。
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15天前
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来自: 云原生
活动邀请丨2025 全球机器学习技术大会
阿里云高级技术专家周礼受邀于 10 月 17 日下午分享议题《Apache RocketMQ x AI:面向异步化 Agent 的事件驱动架构》。
《聊聊线程池中线程数量》:不多不少,刚刚好的艺术
本文深入探讨Java线程池的核心参数与线程数配置策略,结合CPU密集型与I/O密集型任务特点,提供理论公式与实战示例,帮助开发者科学设定线程数,提升系统性能。
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