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- 消息队列为何偏爱Java、Erlang,而C++和Go似乎缺席?问题根源:目前流行的消息队列,如RocketMQ、Kafka和...
- 后端开发 . rabbitmq 493 2024-11-07 23:00:15
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- 后端开发 . rabbitmq 485 2024-11-07 18:51:10
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- 在现代spring应用程序中,将异步执行与事务行为相结合是很常见的。但是,使用@async和@transactional(propagation=propagation.requires_new)注解方法可能会导致意外行为,因为spring管理异步任务和事务。在本文中,我们将详细探讨该问题并演示正确处理异步执行和事务管理的解决方案。问题:@async和@transactional(propagation=propagation.requires_new)考虑以下代码片段:@async@trans
- 后端开发 . rabbitmq 1178 2024-11-07 15:12:20
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- Redis队列为何稳定性不及MySQL,数据丢失之谜
- Redis队列为何稳定性不及MySQL,易丢失数据在实现一个队列时,开发者往往会考虑MySQL和Redis两种方式。然而,实�...
- 后端开发 . rabbitmq 441 2024-11-06 15:30:02
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- 后端开发 . rabbitmq 326 2024-11-06 04:45:36
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- 金融和贷款技术面试:如何应对高并发、数据一致性和风控挑战?
- 面试准备:金融和贷款的技术问题解析项目背景:你即将参加一场面试,其中涉及到金融和贷款的专业技术问题...
- 后端开发 . rabbitmq 526 2024-11-02 09:27:46
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- Redis 高并发写入数据丢失:如何应对10000线程的挑战?
- Redis高并发写入数据丢失问题问题描述:在使用Redis的list类型作为消息队列时,高并发写入的情况下(10000...
- 后端开发 . rabbitmq 766 2024-10-27 11:15:47
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- Redis高并发写入数据丢失的解决办法在以Redis列表作为消息队列实现数据批量写入MySQL时,当并发量升高至10000线�...
- 后端开发 . rabbitmq 788 2024-10-27 11:03:15
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- Redis 高并发下数据写入丢失:如何避免 List 消息队列的“漏网之鱼”?
- Redis高并发场景下数据写入丢失分析问题描述:在使用RedisList作为消息队列时,在并发量高(10000...
- 后端开发 . rabbitmq 475 2024-10-27 10:51:15
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- 后端开发 . rabbitmq 357 2024-10-27 08:18:13
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- ## SpringBoot中消费端确认模式:simple.acknowledge-mode与direct.acknowledge-mode究竟有何区别?
- SpringBoot-RabbitMQ消费端确认模式:simple.acknowledge-mode和direct.acknowledge-mode的区别在SpringBoot和RabbitMQ整合中,配置消�...
- 后端开发 . rabbitmq 834 2024-10-25 19:13:07
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- SpringBoot与RabbitMQ整合:simple.acknowledge-mode和direct.acknowledge-mode配置区别详解:如何选择合适的确认模式?
- SpringBoot和RabbitMQ整合:simple.acknowledge-mode与direct.acknowledge-mode配置详解在SpringBoot中与RabbitMQ整合时,有时需要配�...
- 后端开发 . rabbitmq 558 2024-10-25 10:54:02
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- 大数据读写技术包括哪些
- 大数据读写技术用于处理海量数据,包括:文件系统:HDFS、Amazon S3分布式数据库:HBase、Cassandra键值存储:Redis、Memcached消息队列:Kafka、RabbitMQ流处理:Spark Streaming、Flink数据仓库:Hive、Redshift
- 后端开发 . rabbitmq 1060 2024-10-25 00:18:20
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- python爬虫分布式怎么做
- Python 爬虫的分布式技术通过拆分任务在多个节点上执行,提高爬取效率。实现方式包括:多进程:分配任务给子进程并发执行。多线程:创建线程执行爬虫任务。消息队列:通过中间件管理任务和结果。优势:提高速度、处理海量数据、提升可靠性;挑战:任务分配、数据同步、分布式控制。
- 后端开发 . rabbitmq 365 2024-10-18 22:31:00
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- 大数据建设需要什么技术
- 大数据建设需要存储、计算、数据管理、数据分析、数据整合和辅助技术。存储技术包括分布式文件系统和云存储。计算技术主要有 MapReduce、Spark 和 Flink。数据管理技术包括 RDBMS、NoSQL 数据库和数据湖。数据分析技术包括机器学习、数据挖掘和可视化工具。数据整合技术包括数据集成工具和消息队列。其他辅助技术包括容器技术、云计算平台和人工智能。
- 后端开发 . rabbitmq 493 2024-10-12 02:18:36

PHP讨论组
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PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是