原文地址: https://devcenter.heroku.com/articles/scheduled-jobs-custom-clock-processes-java-quartz-rabbitmq Table of Contents Prerequisites Scheduling jobs with Quartz Queuing jobs with RabbitMQ Processing jobs Running on Heroku Further learning There are…

前言      NServiceBus提供了8种传输管道组件,分别是Learning.MSMQ.Azure Service Bus.Azure Service Bus (Legacy).Azure Storage Queues.SQL Server.RabbitMQ.Amazon SQS.前两篇我们主要用的是Learnning,这篇使用RabbitMQ,也可以直接用于生产. 安装RabbitMQ组件        RabbitMQ不在NServiceBus下,是一个单独的组件,需要单独安装. 设…

消息队列--RabbitMQ学习笔记 1. 写在前面 昨天简单学习了一个消息队列项目--RabbitMQ,今天趁热打铁,将学到的东西记录下来. 学习的资料主要是官网给出的6个基本的消息发送/接收模型,或者称为6种不同的使用场景,本文便是对这6种模型加以叙述. 2. Tutorials 在学习6种模型之前,我们首先需要安装RabbitMQ.RabbitMQ支持多种系统平台,各平台的安装方法可以点此查看.安装好之后,我们使用如下命令启用Web端的管理插件:rabbitmq-plugins enabl…

在应用一中,基本的消息队列使用已经完成了,在实际项目中,一定会出现各种各样的需求和问题,rabbitmq内置的很多强大机制和功能会帮助我们解决很多的问题,下面就一个一个的一起学习一下. 消息响应机制 应用一的列子,在消费者从指定队列获取消息的时候,把通知参数no_ack给设成true了,这样就不需要给rabbitMq服务发送已经处理完毕的通知,rabbitmq把消息发出去后,就会直接删除掉,不去管消费者是否处理成功,这样在实际项目中存在很大的风险,出现代码的健壮性很差的错误.所以一定要把no_a…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

RabbitMQ无疑是目前最流行的消息队列之一,对各种语言环境的支持也很丰富,作为一个.NET developer有必要学习和了解这一工具.消息队列的使用场景大概有3种: 1.系统集成,分布式系统的设计.各种子系统通过消息来对接,这种解决方案也逐步发展成一种架构风格,即“通过消息传递的架构”. 2.当系统中的同步处理方式严重影响了吞吐量,比如日志记录.假如需要记录系统中所有的用户行为日志,如果通过同步的方式记录日志势必会影响系统的响应速度,当我们将日志消息发送到消息队列,记录日志的子系统就会通过…

直接进入正题. 一.异步处理 场景:发送手机验证码,邮件 传统古老处理方式如下图 这个流程,全部在主线程完成,注册->入库->发送邮件->发送短信,由于都在主线程,所以要等待每一步完成才能继续执行.由于每一步的操作时间响应时间不固定,所以主线程的请求耗时可能会非常长,如果请求过多,会导致IIS站点巨慢,排队请求,甚至宕机,严重影响用户体验. 现在大多数的处理方式如下图 这个做法是主线程只做耗时非常短的入库操作,发送邮件和发送短信,会开启2个异步线程,扔进去并行执行,主线程不管,继续执行后…

RabbitMq应用一 RabbitMQ的具体概念,百度百科一下,我这里说一下我的理解,如果有少或者不对的地方,欢迎纠正和补充. 一个项目架构,小的时候,一般都是传统的单一网站系统,或者项目,三层架构,到现在的MVC架构.随着用户访问量越来越多,系统业务越来越多,会出现以下问题: 1.修改完大量代码后,不敢更新,因为都是集成在一起,互相耦合性非常强,一处报错,满盘皆挂: 2.整个项目文件夹,层级越来越多,对新来的同事很不友好,文件不可避免的会乱放,重复的过多,甚至为了紧急更新,会把很多原本的需要…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…