rocketmq

🍓代码仓库

https://gitee.com/xuhx615/rocket-mqdemo.git

🍓基本概念

  • ⭐生产者(Producer):消息发布者
  • ⭐主题(Topic):topic用于标识同一类业务类型的消息
  • ⭐消息队列(MessageQueue):传输和存储消息的容器,是消息的最小存储单元
  • ⭐消费者(Consumer):消息订阅者
  • ⭐消费者组(ConsumerGroup):消息订阅者组,多个消费者之间进行负载均衡消费消息
  • nameServer:注册中心
  • Broker:消息中转站,用于接收生产者的消息并持久化,然后发送给对应的topic

🍓下载安装rocketmq

  1. ⭐前往官网https://rocketmq.apache.org下载rocketmq安装包和rocketmq图形化界面rocketmq Dashboard
  2. ⭐解压rocketmq安装包
    [root@Centos101 rocketmq]# unzip rocketmq-all-5.1.3-bin-release.zip
    
  3. ⭐修改namserver启动脚本runserverJVM内存参数(根据实际服务器资源设置,以下参数为学习时设置的参数)
     [root@Centos101 bin]# vi runserver.sh修改前:JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"修改后:JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms512m -Xmx512m -Xmn256m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"
    
  4. ⭐启动nameserver
     [root@Centos101 bin]# ./mqnamesrv &
    
  5. ⭐查看nameserver启动日志
    [root@Centos101 bin]# tail -100f nohup.out
    
  6. ⭐修改broker启动脚本runbokerJVM内存参数
    [root@Centos101 bin]# vi runbroker.sh
    修改前:JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms8g -Xmx8g"
    修改后:JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms512m -Xmx512m"
    
  7. ⭐修改broker.conf配置文件
    默认配置
    #集群名称
    brokerClusterName = DefaultCluster
    #broker名称
    brokerName = broker-a
    #当前节点为主节点(主节点为0)
    brokerId = 0
    deleteWhen = 04
    fileReservedTime = 48
    brokerRole = ASYNC_MASTER
    flushDiskType = ASYNC_FLUSH新增以下配置
    #自动创建topic
    autoCreateTopicEnable = true
    #namesrvAddr地址
    namesrvAddr = 192.168.113.101:9876
    
  8. ⭐启动broker
    [root@Centos101 bin]# ./mqbroker -c ../conf/broker.conf &
    
  9. ⭐验证
    生产者:[root@Centos101 bin]# export NAMESRV_ADDR='192.168.113.101:9876'[root@Centos101 bin]# ./tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer
    消费者:[root@Centos101 bin]# export NAMESRV_ADDR='192.168.113.101:9876'[root@Centos101 bin]# ./tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer
    
  10. ⭐关闭broker
    [root@Centos101 bin]# sh ./mqshutdown broker
    
  11. ⭐关闭nameserver
    [root@Centos101 bin]# sh ./mqshutdown namesrv
    

🍓rocketmq集群安装

  1. ⭐主机名配置

    192.168.113.101 Centos101
    192.168.113.102 Centos102
    192.168.113.103 Centos103
    
  2. ⭐免密登录

  3. ⭐关闭防火墙

  4. ⭐配置文件配置:

    • 📌2m-2s-async:2主2从异步刷盘(吞吐量较大,但消息可能会丢失)当生产者发送消息到主节点,主节点会直接给生产返回收到消息,然后异步同步给从节点
    • 📌2m-2s-sync:2主2从同步刷盘(吞吐量会下降,但消息会更安全)当生产者发送消息到主节点,主节点会同步同步给从节点,然后才给生产者返回收到消息
    • 📌2m-noslave:2主无从(单点故障),然后还可以直接配置broker.conf,进行单点环境配置
    • 📌集群搭建架构
         Centos101:部署nameserverCentos102:部署nameserver  broker-a,broker-b-sCentos103:部署nameserver  broker-b,broker-a-s
      
  5. ⭐集群启动

    • 📌nameserver服务启动
      分别在三个机器上启动nameserver
      [root@Centos101 bin]# ./mqnamesrv &
      [root@Centos102 bin]# ./mqnamesrv &
      [root@Centos103 bin]# ./mqnamesrv &
      
    • 📌broker服务启动
      在Centos102机器上启动broker(broker-a主节点和broker-b-s从节点)
      [root@Centos102 bin]# ./mqbroker -c ../conf/2m-2s-async/broker-a.properties &
      [root@Centos102 bin]# ./mqbroker -c ../conf/2m-2s-async/broker-b-s.properties &
      在Centos103机器上启动broker(broker-b主节点和broker-a-s从节点)
      [root@Centos103 bin]# ./mqbroker -c ../conf/2m-2s-async/broker-b.properties &
      [root@Centos103 bin]# ./mqbroker -c ../conf/2m-2s-async/broker-a-s.properties &
      
    • 📌验证
      在Centos102上模拟生产者
      [root@Centos102 bin]# export NAMESRV_ADDR='Centos101:9876;Centos102:9876;Centos103:9876'
      [root@Centos102 bin]# ./tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer
      在Centos103上模拟消费者
      [root@Centos103 bin]# export NAMESRV_ADDR='Centos101:9876;Centos102:9876;Centos103:9876'
      [root@Centos103 bin]# ./tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer
      

🍓安装rocketmq图形化管理界面:dashboard

修改application.properties
rocketmq.config.namesrvAddr=Centos101:9876;Centos102:9876;Centos103:9876
修改logback.xml日志路径

🍓rocketmq的local模式启动,新增proxy模块(5.0后支持的模块)

引入 Proxy 模块后,Proxy 承担了协议适配、权限管理、消息管理等计算功能,Broker 则更加专注于存储。这样存储和计算相分离,在云原生环境下可以更好地进行资源调度。

[root@Centos102 bin]# ./mqbroker -c ../conf/2m-2s-async/broker-a.properties --enable-proxy &
[root@Centos103 bin]# ./mqbroker -c ../conf/2m-2s-async/broker-b.properties --enable-proxy &

🍓部署模型

在这里插入图片描述

🍓消息发送过程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

🍓消息存储过程

在这里插入图片描述

🍓生产者

生产者分为同步生产者和异步生产者以及单项生产者

  • ⭐同步生产者:生产者将消息推送Broker,等待Broker返回推送确认,再推送下一个
    1、可靠性要求高
    2、数据量级少
    3、实时响应
    import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
    import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
    import org.apache.rocketmq.client.producer.SendStatus;
    import org.apache.rocketmq.common.message.Message;DefaultMQProducer producer = null;try {producer = new DefaultMQProducer("syncProducer");producer.setNamesrvAddr("192.168.113.101:9876");producer.start();for (int i = 0; i < 2; i++) {String body = "Hello zhang " + i;//参数一:主题、参数二:过滤、参数三:消息内容Message message = new Message("rocketmq_syncDemo","tag", body.getBytes("UTF-8"));//同步发送SendResult result = producer.send(message);String msgId = result.getMsgId();SendStatus sendStatus = result.getSendStatus();logger.info("{}消息发送状态为{}", msgId, sendStatus);}} catch (Exception e) {logger.error("生产者发送消息失败!" ,e);} finally {if (producer != null) {producer.shutdown();}}
    
  • ⭐异步生产者:生产者将消息推送Broker,不会等待Broker返回推送确认,直接推送下一个,但是会回调方法告诉生产者消息是否发送成功。
    	try {//异步发送producer.send(message, new SendCallback() {@Overridepublic void onSuccess(SendResult sendResult) {String msgId = sendResult.getMsgId();SendStatus sendStatus = sendResult.getSendStatus();logger.info("{}消息发送状态为{}", msgId, sendStatus);}@Overridepublic void onException(Throwable throwable) {logger.error("消息发送失败", throwable);}});} catch (Exception e) {logger.error("生产者发送消息失败!" ,e);} finally {//异步发送不应该关闭,关闭了便无法回调方法}
    
  • ⭐单项生产者:生产者将消息推送Broker,不会等待Broker返回推送确认,直接推送下一个。
    	//单向发送producer.sendOneway(message);
    

🍓消费者

消费者分为推模式和拉模式

  • ⭐推模式:消费者等待Broker把消息推送过来(被动消费)

    import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
    import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.*;
    import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
    import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;DefaultMQPushConsumer consumer = null;try {consumer = new DefaultMQPushConsumer("group_rocketmq_syncDemo");consumer.setNamesrvAddr("192.168.113.101:9876");//参数一:topic、参数二:过滤(*表示不过滤)consumer.subscribe("rocketmq_syncDemo", "*");//设置消息监听//MessageListenerConcurrently 并发消费监听consumer.setMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext consumeConcurrentlyContext) {list.forEach(item -> {try {logger.info("消息消费成功!消息ID={},消息内容:{}", item.getMsgId(), new String(item.getBody(), "UTF-8"));} catch (Exception e) {logger.error("消息消费失败!", e);}});return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;}});//消费者启动consumer.start();} catch (MQClientException e) {logger.error("消费者消费异常!",e);}
    
  • ⭐拉模式:消费者主动去Broker上拉取消息(主动消费)

    import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPullConsumer;
    import org.apache.rocketmq.client.consumer.PullResult;
    import org.apache.rocketmq.client.consumer.store.ReadOffsetType;
    import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
    import org.apache.rocketmq.common.message.MessageQueue;try {DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("group_rocketmq_asyncDemo");consumer.setNamesrvAddr("192.168.113.101:9876");Set<String> topicSet = new HashSet<>();topicSet.add("rocketmq_asyncDemo");consumer.setRegisterTopics(topicSet);consumer.start();//主题遍历while (true) {consumer.getRegisterTopics().forEach(item -> {try {Set<MessageQueue> messageQueues = consumer.fetchSubscribeMessageQueues(item);//消息队列messageQueues.forEach(item2 -> {try {long offset = consumer.getOffsetStore().readOffset(item2, ReadOffsetType.READ_FROM_MEMORY);if (offset < 0) {offset = consumer.getOffsetStore().readOffset(item2, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);}if (offset < 0) {offset = consumer.maxOffset(item2);}if (offset < 0) {offset = 0;}PullResult result = consumer.pull(item2, "*", offset, 32);if (result != null) {switch (result.getPullStatus()) {case FOUND:{result.getMsgFoundList().forEach(item3 -> {try {logger.info("消息消费成功!消息ID={},消息内容:{}", item3.getMsgId(), new String(item3.getBody(), "UTF-8"));consumer.updateConsumeOffset(item2, result.getNextBeginOffset());} catch (Exception e) {logger.error("遍历消息信息失败!" , e);}});break;}case NO_NEW_MSG:{logger.info("没有最新消息!");break;}case NO_MATCHED_MSG: {logger.info("没有匹配的消息!");break;}case OFFSET_ILLEGAL: {logger.error("偏移量非法,当前偏移量为{}", offset);break;}}}} catch (Exception e) {logger.error("遍历消息队列失败!", e);}});} catch (MQClientException e) {logger.error("遍历主题失败!", e);}});}} catch (MQClientException e) {logger.error("消息拉取失败!", e);}
    
    • 📌随机获取消息队列消息
      DefaultLitePullConsumer consumer = null;
      try {consumer = new DefaultLitePullConsumer("group_rocketmq_asyncDemo");consumer.setNamesrvAddr("192.168.113.101:9876");consumer.subscribe("rocketmq_asyncDemo", "*");consumer.start();while (true) {List<MessageExt> messageExtList = consumer.poll();messageExtList.forEach(item -> {try {logger.info("获取消息成功!消息队列ID={},消息ID={},消息内容{}", item.getQueueId(),item.getMsgId(), new String(item.getBody(), "UTF-8"));} catch (Exception e) {logger.error("获取消息异常!",e);}});}
      } catch (MQClientException e) {logger.error("获取消息异常!",e);
      } finally {if (consumer != null) {consumer.shutdown();}
      }
      
    • 📌指定消息队列获取消息
      	//指定第一个消息队列消费consumer.seek(messageQueueList.get(0), 10);
      

🍓顺序消息

  • ⭐生产者需要将有序消息发送到同一个队列

  • ⭐消费者push模式,通过加锁的方式,使得一个队列同时只有一个消费者,每隔一段时间就会延长锁的时间(有超时机制),直到整个队列的消息全部消费

  • ⭐消费者pull模式,只要消费者自己能保证消息顺序消费就行

  • ⭐消费线程数需设置为1

  • ⭐生产者代码

    //i 队列序号
    for (int i = 0; i < 5; i++) {//j 消息序号for (int j = 0; j < 100; j++) {Message message = new Message("rocketmq_orderDemo", "tag", ("Hello world!" + j).getBytes("UTF-8"));producer.send(message, new MessageQueueSelector() {/*** * @param list 队列集合* @param message 消息 (send函数第一个参数)* @param o 队列序号 (send函数第三个参数)* @return 消息队列*/@Overridepublic MessageQueue select(List<MessageQueue> list, Message message, Object o) {return list.get(Integer.parseInt(o.toString()));}}, i);}
    }
    
  • ⭐消费者代码

    //MessageListenerOrderly有序消息监听(不要使用并发消费监听)
    consumer.setMessageListener(new MessageListenerOrderly() {@Overridepublic ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeOrderlyContext consumeOrderlyContext) {list.forEach(item -> {try {logger.info("消息接收成功!消息队列={},消息ID={},消息内容={}", item.getQueueId(), item.getMsgId(), new String(item.getBody(), "UTF-8"));} catch (Exception e) {logger.error("消息接收异常!", e);}});return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;}
    });
    

🍓广播消息

生产者:

 //设置为广播模式consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);

🍓延时消息

生产者:

//1-18 对应 1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h (消费者会跟生产者设置的时间延迟接收消息)
//message.setDelayTimeLevel(3);//设置自定义时间,单位毫秒
message.setDelayTimeMs(10000L);

🍓批量消息

  • ⭐优点:减少网络OA,提高吞吐量

  • 限制:

    • 消息大小不能超过4M
    • 相同的topic
    • 相同的waitStoreMsgOk
    • 不能是延迟消息、事务消息等
  • ⭐切割消息工具

    /*** 消息集合切割* 消息大小 = 消息长度 + 主题长度 + 消息自定义属性key长度 + 消息自定义属性val长度 + 20(日志空余)* @author xuhaixiang* @date 2023-09-10*/
    public class ListSplitter implements Iterator<List<Message>> {/*** 消息大小限制 1MB*/private static final int SIZE_LIMIT = 10 * 1000;/*** 消息集合*/private final List<Message> messageList;/*** 当前索引*/private int currentIndex;public ListSplitter(List<Message> messageList) {this.messageList = messageList;}@Overridepublic boolean hasNext() {return currentIndex < messageList.size();}@Overridepublic List<Message> next() {int nextIndex = currentIndex;int totalSize = 0;for (; nextIndex < messageList.size(); nextIndex++) {Message message = messageList.get(nextIndex);int messageSize = message.getBody().length + message.getTopic().length();Map<String, String> properties = message.getProperties();for (String key : properties.keySet()) {String val = properties.get(key);messageSize += key.length() + val.length();}messageSize += 20;totalSize += messageSize;if (totalSize > SIZE_LIMIT) {nextIndex = nextIndex - 1;break;}}List<Message> result = messageList.subList(currentIndex, nextIndex);currentIndex = nextIndex;return result;}
    }
    
  • ⭐消息批量发送

    List<Message> messages = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 2000; i++) {String body = i + "Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Quasi exercitationem laudantium repellendus quisquam aspernatur est neque quidem vitae nostrum! Quia voluptatibus vitae tempore! Repellendus quam aspernatur, nam neque hic esse!";//参数一:主题、参数二:过滤、参数三:消息内容Message message = new Message("rocketmq_syncDemo","tag", body.getBytes("UTF-8"));messages.add(message);
    }
    ListSplitter listSplitter = new ListSplitter(messages);
    while (listSplitter.hasNext()) {List<Message> messageList = listSplitter.next();SendResult result = producer.send(messageList);String msgId = result.getMsgId();SendStatus sendStatus = result.getSendStatus();logger.info("{}消息发送状态为{}", msgId, sendStatus);
    }
    

🍓过滤消息

  • tag过滤

    • 📌生产者
      String[] tagArr = {"tagA", "tagB", "tagC"};
      for (int i = 0; i < 2; i++) {for (String tag : tagArr) {String body = tag + ", Hello zhang " + i;//参数一:主题、参数二:过滤、参数三:消息内容Message message = new Message("rocketmq_syncDemo",tag, body.getBytes("UTF-8"));SendResult result = producer.send(message);String msgId = result.getMsgId();SendStatus sendStatus = result.getSendStatus();logger.info("{}消息发送状态为{}", msgId, sendStatus);}
      }
      
    • 📌消费者·
      //参数一:topic、参数二:过滤(*表示不过滤),多个tag可以使用||
      consumer.subscribe("rocketmq_syncDemo", "tagA || tagC");
      
  • SQL过滤

    • 📌生产者
      message.putUserProperty("type", "elg_" + i);
      
    • 📌消费者(必须推模式)
       //过滤方式二(注意该sql里面字段是区分大小写的)//sql过滤方式,borker配置文件必须设置属性enablePropertyFilter=true,并且消费者必须是推模式//另外消息过滤行为是在broker端进行的,可以提升网络传输性能,但是会增加服务器的压力(将过滤sql推送给broker)consumer.subscribe("rocketmq_syncDemo", MessageSelector.bySql("TAGS is not null and TAGS in ('tagA','tagC') and type = 'elg_0'"));
      

🍓事务消息

  • ⭐事务消息是分布式系统中保证最终一致性的两阶段提交的消息实现。他可以保证本地事务执行与消息发送两个操作的原子性,也就是两个操作一起成功或者一起失败。

  • ⭐事务消息机制的关键是在发送消息时会将消息转为一个half消息,并存入rocketmq内部的一个Topic(RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC),这个topic对消费者是不可见的。再经过一系列事务检查通过后,再将消息转存到目标topic,这样消费者就可见了。

  • ⭐事务消息实现原理主要通过两个发送阶段和一个确认阶段来实现

  • ⭐本地事务消息执行器(本地事务执行和本地事务回查,用于向rocketmq发送提交、回滚、无状态三种结果)

    import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
    import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
    import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
    import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
    import org.apache.rocketmq.logging.org.slf4j.Logger;
    import org.apache.rocketmq.logging.org.slf4j.LoggerFactory;/*** 本地事务实现类* @author xuhaixiang* @date 2023-09-11*/
    public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {/*** 日志对象*/private static  final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TransactionListenerImpl.class);/*** 本地事务执行* @param message* @param o* @return*/@Overridepublic LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message message, Object o) {String tags = message.getTags();logger.info("{}本地事务执行", tags);if ("tagA".equals(tags)) {//tagA允许发送return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;}if ("tagB".equals(tags)) {//tagB消息回滚return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;}//其他消息无状态,无状态消息会进行本地事务回查return LocalTransactionState.UNKNOW;}/*** 本地事务回查* @param messageExt* @return*/@Overridepublic LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt messageExt) {String tags = messageExt.getTags();logger.info("{}本地事务回查", tags);if ("tagC".equals(tags)) {//tagC本地事务回查允许发送return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;}return LocalTransactionState.UNKNOW;}
    }
    
  • ⭐生产者

    TransactionMQProducer producer = null;
    try {producer = new TransactionMQProducer("transactionProductor");producer.setNamesrvAddr("192.168.113.101:9876");//开启异步线程,用于异步执行本地事务执行和回查两个动作ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS ,new ArrayBlockingQueue<>(20000), new ThreadFactory(){@Overridepublic Thread newThread(Runnable r) {Thread thread = new Thread(r);thread.setName("transaction");return thread;}});producer.setExecutorService(service);//设置本地事务执行器producer.setTransactionListener(new TransactionListenerImpl());producer.start();String[] tags = {"tagA", "tagB", "tagC", "tagD", "tagE"};for (int i = 0; i < 10; i++) {for (String tag : tags) {Message message = new Message("rocketmq_transactionDemo", tag, (tag + " Hello world!" + i).getBytes("UTF-8"));TransactionSendResult result = producer.sendMessageInTransaction(message, null);logger.info("消息发送成功!消息ID={}" + result.getMsgId());}}//让生产者存活一段时间可以回调本地事务执行和本地事务回查Thread.sleep(60000);
    } catch (Exception e) {logger.error("消息发送异常!", e);
    } finally {if (producer != null) {producer.shutdown();}
    }
    
  • ⭐消费者。事务与消费没有任何关系,消费者正常消费消息就行。

🍓如何保证消息不丢失

消息丢失的几种情况:

  1. 生产者将消息发送给broker,当网络发生异常,消息可能会丢失
    解决:消息发送后会有ack返回,当我们发现消息发送失败,可以做一个重试机制
  2. 消费者拿到消息,会立即发送ack告诉broker收到,但是在接下来处理消息时发生了异常,可能会导致消息丢失,消息无法重新消费
    解决:先处理完消息之后,再返回ackbroker
  3. broker存储消息阶段,异步刷盘可能会出现问题导致消息丢失
    解决:使用同步刷盘机制;集群模式采用同步复制

🍓消息持久化机制

rocketmq的消息持久化机制是指将消息存储在磁盘上,以确保消息能够可靠存储和检索
rocketmq消息持久化涉及以下三个角色

  • CommitLog消息存储文件
    • 📌存储方式:
      • 🍁同步刷盘:消息存储到内存,再从内存存储到commitLog,然后返回生产者ack
      • 🍁异步刷盘:消息存储到内存,然后返回生产者ack,再异步存储到commitLog
    • 📌文件固定大小1G,超过则新开辟一个文件
  • ConsumeQueue
    存储commitLog当前读取的偏移量、消息大小、tags
  • IndexFile
    存储消息自定义的属性、与之对应的消息偏移量、时间参数、下一个Index偏移量

🍓rocketmq保证消息有序

  • ⭐生产者需要将有序消息发送到同一个队列
  • ⭐消费者push模式,通过加锁的方式,使得一个队列同时只有一个消费者,每隔一段时间就会延长锁的时间(有超时机制),直到整个队列的消息全部消费
  • ⭐消费者pull模式,只要消费者自己能保证消息顺序消费就行
  • ⭐消费线程数需设置为1

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电商ERP供应链模块包括采购—仓储—物流 3 个模块&#xff0c;本文对采购—仓储中的采购入库流程的系统设计做一个概述。 其中入库部分&#xff0c;相较于 WMS&#xff0c;ERP 系统更注重数据在上下游流通&#xff0c;所以更注重记录结果&#xff1b;WMS 更注重提升仓库内作业…

大模型赛道如何实现华丽的弯道超车

导读&#xff1a;Alluxio作为一款强大的分布式统一大数据虚拟文件系统&#xff0c;已经在众多领域展现出了其卓越的应用价值&#xff0c;并且为AI/ML训练赋能提供了一个全新的解决方案。 在人工智能&#xff08;AI&#xff09;和机器学习&#xff08;ML&#xff09;领域&#x…

我的C#基础

using System; namespace HelloWorldApplication }TOC 欢迎使用Markdown编辑器 你好&#xff01; 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。 为帮助您在CSDN创作的文章获得更多曝光和关注&#xff0c;我们为您提供了专属福利&#xff1a; 已注册且未在CSDN平台发布过…

使用SSH地址拉取远程仓库代码报下面的错误

说明&#xff1a;配置了SSH秘钥后&#xff0c;使用SSH地址克隆代码&#xff0c;依旧无法拉取代码&#xff0c;提示下面这个信息。 Their offer&#xff1a;ssh-rsa&#xff0c;ssh-dss fatal&#xff1a;Could not read from remote repository. Please make sure you have the…

【C++】详解std::mutex

2023年9月11日&#xff0c;周一中午开始 2023年9月11日&#xff0c;周一晚上23&#xff1a;25写完 目录 概述头文件std::mutex类的成员类型方法没有std::mutex会产生什么问题问题一&#xff1a;数据竞争问题二&#xff1a;不一致lock和unlock死锁 概述 std::mutex是C标准库中…

PostgreSQL 事务并发锁

文章目录 PostgreSQL 事务大家都知道的 ACID事务的基本使用保存点 PostgreSQL 并发并发问题MVCC PostgreSQL 锁机制表锁行锁 总结 PostgreSQL 事务 大家都知道的 ACID 在日常操作中&#xff0c;对于一组相关操作&#xff0c;通常要求要么都成功&#xff0c;要么都失败。在关系…