#加载Exchange管理模块 Add-PSSnapin Microsoft.Exchange.Management.PowerShell.snapin get-queue #查看队列 get-message #查看队列中每封邮件的具体信息

使用队列# 上一章节中我们开发了自动生成 Slug 功能,但是因为我们的需要实时请求百度翻译接口,这将会是一个系统性能隐患. 一般情况下,网络请求会存在各种不确定性,如果请求 API 出现超时情况,或者发生不可预知的错误,我们的用户将无法发帖. 生成 Slug 只是一个 优化 功能,并非是发帖的 必要 功能,我们希望无论生成 Slug 的结果如何,用户都能顺利的发帖,并且完全察觉不到延迟. 利用队列系统可以做到这点.队列允许你异步执行消耗时间的任务,比如请求一个 API 并等待返回的结果.这样可

引言 之前写过一篇使用swfupload上传图片的文章:周末大放送网站图片上传,水印,预览,截图,这里分析一下,当时使用uploadify上传,无法获取上传后,图片路径的问题.当时没有测试没有成功,一直憋在心里有点难受,有点完美强迫症了. 项目结构 测试 相关配置说明,已在代码中注释说明,文章结束出提供代码下载. <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="Default.asp

我们需要知道的是sysbench并不是一个压力测试工具,是一个基准测试工具.linux自带的版本比较低,我们需要自己安装sysbench. [root@test2 ~]# sysbench --version sysbench 安装sysbench,sysbench的源码托管在GitHub上,下载源码: unzip sysbench-master.zip #解压源码 yum -y install make automake libtool pkgconfig libaio-devel #下载依赖

最近一直有人在请教老K关于Linux系统相关问题,这里我就该问题做个详解,Linux系统一般有4个主要部分:内核.shell.文件系统和应用程序. 内核.shell和文件系统一起形成了基本的操作系统结构,它们使得用户可以运行程序.管理文件并使用系统.部分层次结构如图1-1所示.

之前我在项目中要用到消息队列相关的技术时,一直让Redis兼职消息队列功能,一个偶然的机会接触到了MSMQ消息队列.秉着技术还是专业的好为原则,对MSMQ进行了学习,以下是我个人的学习笔记. 一.什么是MSMQ 在我理解中,消息队列就是一个数据的容器,并且可以异步处理数据,提高数据的并发性.比如投递简历:用人单位就像是消息队列,在同一时间,可以接受大量的简历(数据).然后等回公司了再一份一份的取出查看. 二.MSMQ功能启动(win 7为例) 好多系统默认是不开启消息队列(MSMQ)的.故,我们

在Linux中每一个进程的数据是存储在一个task_struct结构(定义在sched.h中)中的. struct task_struct { volatile long state; /* -1 unrunnable, 0 runnable, >0 stopped */ struct thread_info *thread_info; atomic_t usage; unsigned long flags; /* per process flags, defined below */ unsi

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

在第一篇我们写了两个程序通过一个命名的队列分别发送和接收消息.在这一篇,我们将创建一个工作队列在多个工作线程间分发耗时的工作任务. 工作队列的核心思想是避免立刻处理资源密集型任务导致必须等待其执行完成.相反的,我们安排这些任务在稍晚的时间完成.我们将一个任务封装为一个消息并把它发送到队列中.一个后台的工作线程将从队列中取出任务并最终执行.当你运行多个工作线程,这些任务将在这些工作线程间共享. 这个概念对于在一个HTTP请求中处理复杂任务的Web应用尤其有用. 准备工作 在前一篇中,我们发送了一条

http://www.cnblogs.com/sk-net/archive/2011/11/25/2232341.html 利用 MSMQ(Microsoft Message Queue),应用程序开发人员可以通过发送和接收消息方便地与应用程序进行快速可靠的通信.消息处理为您提供了有保障的消息传递和执行许多业务处理的可靠的防故障方法. MSMQ与XML Web Services和.Net Remoting一样,是一种分布式开发技术.但是在使用XML Web Services或.Net Remot

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 本章DEMO部分源代码,请在这里下载. 在上一章中,笔者介绍了我们可以使用Azure PaaS的Web Role和Worker Role来处理复杂的业务逻辑 -Web Role可以快速响应前端的业务请求,并将输入保存到Azure Storage Queue中 -Worker Role将数据从Queue中读取,可以在后端处理复杂的业务逻辑 -可以看到,Azure Storage Queue是前端业务逻辑和后端业务处理的桥梁 该架构图

<Windows Azure Platform 系列文章目录> Service Bus 队列(Queue) Service Bus的Queue非常适合分布式应用.当使用Service Bus Queue的时候,分布式应用的组件不直接进行通信. - 前端应用(发送方)创建一个Azure Service Bus Queue,插入需要处理的消息主体,然后继续处理前端业务逻辑 - 后端消息处理(接收方)从Service Bus Queue中取出消息,并进行处理 - 发送方不需要等待接收方的答复,以便在

多个Consumer的消息分发 之前讲过一个queue对应一个consumer的小例子, 但是在实际项目中,一个consumer肯定是不够的,queue中的消息过多.一个consumer明显会处理过慢,等待时间过长.这时候就需要多个consumer来缓解压力. 消息发布端 无论是创建connection还是创建channel与之前的步骤都是一样的,在上面我们使用的是默认的交换机.在这里可以自己声明一个交换机 这里是与上个例子不同的地方,创建了exchange,把queue绑定到了交换机上.然后去

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专

目录 RabbitMQ学习总结 第一篇:理论篇 RabbitMQ学习总结 第二篇:快速入门HelloWorld RabbitMQ学习总结 第三篇:工作队列Work Queue RabbitMQ学习总结 第四篇:发布/订阅 Publish/Subscribe RabbitMQ学习总结 第五篇:路由Routing RabbitMQ学习总结 第六篇:Topic类型的exchange RabbitMQ学习总结 第七篇:RCP(远程过程调用协议) 在上篇中我们实现了程序来从一个已经命名的队列里发送和接收消

一.进程: 1.语法 2.进程间通讯 3.进程池 二.Gevent协程 三.Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 一.进程: 1.语法 简单的启动线程语法 def run(name): time.sleep(2) print("hello",name) if __name__ == '__main__': for i in range(10):同时启动10个进程 p = multiprocessing.Process(target=run,args=("bob

从AMQP协议可以看出,MessageQueue.Exchange和Binding构成了AMQP协议的核心,下面我们就围绕这三个主要组件    从应用使用的角度全面的介绍如何利用Rabbit MQ构建消息队列以及使用过程中的注意事项. 1. 声明MessageQueue 在Rabbit MQ中,无论是生产者发送消息还是消费者接受消息,都首先需要声明一个MessageQueue.这就存在一个问题,是生产者声明还是消费者声明呢?要解决这个问题,首先需要明确: a)消费者是无法订阅或者获取不存在的Me

参考博客地址 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html 1.python GIL全局解释器锁 python调用的操作系统的原生线程,当python调用操作系统的原生线程工作之后,python就没有办法控制线程进行工作了,所以当多个线程同时修改同一份数据的时候,就有可能造成数据修改的不一致性,那么针对这种情况,python GIL全局解释器锁会允许在同一时间只有一个线程在修改数据; 需要注意,python GIL和python程序中

今天同事遇到一个问题,是关于xcode5打开工程文件一直闪退的问题.后来查看了一下崩溃日志.有如下描述: xception Type: EXC_CRASH (SIGABRT) Exception Codes: 0x0000000000000000, 0x0000000000000000 Application Specific Information: ProductBuildVersion: 5A1412 ASSERTION FAILURE in /SourceCache/DVTFoundat

nau8822 codec driver 录音时mic bias 无法自动打开问题 问题描述: kernel版本:3.10 在nuc970上测试nau8822驱动时发现,虽然驱动中有如下定义: SND_SOC_DAPM_MICBIAS("Mic Bias", NAU8822_POWER_MANAGEMENT_1, 4, 0), 但在播放录音时始终调不到该操作. 在route上增加如下路径 {"Left Boost Mixer", NULL, "Mic Bi

Message Queue(后文简写成MQ或消息队列)是boost库中用来封装进程间通信的一种实现,同一台机器上的进程或线程可以通过消息队列来进行通迅.消息队列中的消息由优先级.消息长度.消息数据三部分组成.这里需要注意的事,MQ只是简单的将要发送的数据在内存中进行拷贝,所以我们在发送复杂结构或对象时,我们需要将其序列化后再发送,接收端接收时要反序列化,也就是说我们要自己去定义区分一条消息(就是自定义网络通迅协议).在MQ中,我们可以使用三模式去发送和接收消息: 阻塞:在发送消息时,若消息队列满