消息到这种类型的交换器时，你可以在消息的 headers 属性中添加一个 "x-delay" 字段来指定延迟的时间（以毫秒为单位）。然后，这个交换器会保留这个消息，直到延迟时间过去后才将它发送到相应的队列。 这是使用 "rabbitmq_delayed_message_exchange" 插件实现延迟消息的基本步骤： 安装并启用 "rabbitmq_delayed_message_exchange" ...

一、消息队列介绍 MQ (MessageQueue) ，中文是消息队列，字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。消息队列是一种基于生产者-消费者模型的通信方式，通过在消息队列中存放和传递消息，实现了不同组件、服务或系统之间的异步通信。 二、消息队列的原理 消息队列的核心原理是基于生产者和消费者模型的异步通信。在这个模型中，生产者负责产生消息并将其发送到消息队列，而消费者则从队...

当一条消息因为一些原因无法被成功消费，那么这这条消息就叫做死信，如果包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性指定了一个交换机，队列中的死信都会投递到这个交换机内，这个交换机就叫死信交换机，死信交换机再绑定一个队列，死信最终会进入到这个存放死信的队列，这个专门存放死信的队列成为死信队列。消息会成为死信原因会有很多。 比如消费者使用basic.reject或basic.nack声明...

文章目录 一、用栈实现队列（力扣232）二、用队列实现栈（力扣225）三、有效的括号（力扣20）四、 删除字符串中的所有相邻重复项（力扣1047）五、逆波兰表达式求值（力扣150）六、滑动窗口最大值（力扣239）七、前 K 个高频元素（力扣347） 一、用栈实现队列（力扣232） class MyQueue {public: MyQueue() { } // 两个栈配合实现队列 stack<int...

最近工作室的一个业务跟另一个业务合并 自然要用到MQ（消息队列Message Queue）那么很显然 就要部署个RabbitMQ到服务器上了   我们用的是云托管的的服务 那自然是部署中间件到云服务上去了 服务是一路开通 结果到了需要调试的时候 怎么也连不上 （说是内网直连，但关键是 同事们都在线下做本地测试的呀） 直接无语了 面对这一场景 怎么办？业务还要继续 等着交货的  于是我想起了之前学过的...

消息队列在使用过程中会出现很多问题 首先就是消息的可靠性，也就是消息从发送到消费者接收，消息在这中间过程中可能会丢失 生产者到交换机的过程、交换机到队列的过程、消息队列中、消费者接收消息的过程中，这些过程中消息都可能会丢失。 这对上述过程，RabbitMQ分别对应的解决方案是生产者确认机制、持久化机制、消费者确认机制、消费者失败重试机制。 生产者确认机制，就是保证消息在生产者到交换机的过程、交换机到队...

文章目录 时间同步原理代码实现代码解读 时间同步原理 时间同步是通过寻找与第一个激光雷达数据时间戳最接近的第二个激光雷达数据来实现的。这是基于假设：两个雷达虽然独立工作，但它们的数据可以通过时间戳对齐来达到时间同步。 时间戳对比：通过计算两个雷达数据之间的时间差，可以找出时间上最接近的一对数据。这对于确保数据在时间上的一致性非常重要，尤其是在需要将这些数据结合起来进行进一步处理的情况下（例如，在机器...

 第三部分、栈(Stack)和队列(Queue)详解 栈和队列，严格意义上来说，也属于线性表，因为它们也都用于存储逻辑关系为 "一对一" 的数据，但由于它们比较特殊，因此将其单独作为一章，做重点讲解。 使用栈结构存储数据，讲究“先进后出”，即最先进栈的数据，最后出栈；使用队列存储数据，讲究 "先进先出"，即最先进队列的数据，也最先出队列。 既然栈和队列都属于线性表，根据线性表分为顺序表和链表的特点，栈...

一个一个数枚举就行了，但是一个一个数枚举肯定是会超时的，题目给的数据是 10 的 5 次，也就是说怎么说都得 N*logN 的复杂度，N 方肯定是超时的 这种根据大小找数字的题目，不难想到可以用优先级队列来维护，用题目给的样例分析一下，我们可以设计这样一个思路 遍历 nums 数组，每次遍历都入栈如果出现当前遍历的数比栈顶大的情况，就让栈顶入优先级队列，直到所有比当前数小的栈顶都进优先级队列，因为当前...

，这几乎是不可接受的。 一般互联网类的企业，对于用户直接的操作，一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成，对用户几乎是无感知的。 如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了，爽！网站做得真好，真快！ 3. 流量削峰...