云消息队列RabbitMQ 版架构优化评测
作为一名Python程序员,我对云消息队列RabbitMQ版特别感兴趣,因为它能让我们轻松处理消息队列的问题,而且还是Serverless的,这意味着我们不用操心底层的运维问题,可以把精力集中在业务逻辑上。 对本解决方案的实践原理理解程度 这个解决方案的核心原理是利用阿里云消息队列RabbitMQ版的Serverless特性,实现消息的高效处理。通过架构优化避免了消息积压导致的内存泄漏和服务器故....
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Redis-秒杀优化、Redis消息队列、达人探店
秒杀优化异步秒杀思路我们来回顾一下下单流程 当用户发起请求,此时会请求nginx,nginx会访问到tomcat,而tomcat中的程序,会进行串行操作,分成如下几个步骤 1、查询优惠卷 2、判断秒杀库存是否足够 3、查询订单 4、校验是否是一人一单 5、扣减库存 6、创建订单 在这六步操作中,又有很多操作是要去...
消息队列量级特别如何优化消费?
hi, 由于消息队列量特别大,在flink接入以后被压严重。除了修改并行度以外还有没有其他的优化方案!!!*来自志愿者整理的flink邮件归档
java应用使用kafka消息队列异步处理数据,但发送消息时偶尔会有卡住的性能问题,该如何优化?
java应用使用kafka消息队列异步处理数据,但发送消息时偶尔会有卡住的性能问题,该如何优化?
生产环境消息队列ActiveMQ的数据积压优化过程
1 概述最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题,从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行,最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题,经线上数据分析,我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据,考虑到后续还会出现各种交易量突发状况,以下为针对消息队列(ActiveMQ)的优化过程。 2 消息队列通信图3 问题定位与分析 3.1 消息通知....
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