1. 问题描述 rocketmq消费者偶有没有收到消息,查看后台, 显示NOT_CONSUME_YET 2. 分析 mq控制台 显示有该条消息数据 只是状态为未消费 那么问题应该出在 消费者一方 诶? 为什么有时能收到呢 排查代码后发现: 消费者consumeMessage方法里 没有捕获异常,出现空指针的代码 这样造成了该条消息没有返回ConsumeOrderlyStatus状态 标记为已消费 所以一直循环消费该消息 日志里循环打印

I joined the NodeJS online Course three weeks ago, but now I'm late about 2 weeks. I pay the codeschool yearly subscribed, but I have lost the track long time. I get more weight than expected. I like more and more my MacBook Pro I maybe go to the UST

basic.consume指的是channel在 某个队列上注册消费者,那在这个队列有消息来了之后,就会把消息转发到给此channel处理,如果 这个队列有多个消费者,则会采用轮转的方式将消息分发给消息者. 首先是rabbit_reader接收数据包后,解析组装出其中的method,channel方法交给channel处理.具体过程见http://www.cnblogs.com/haoqingchuan/p/4354692.html channel进程处理basic.consume的方法.先从状

上个月写了一篇使用像素shader返回累加信息的Trick:https://www.cnblogs.com/hont/p/9977401.html 后来无意中发现DX11/Compute shader有一类Append/Consume数据格式更适合这类操作. c sharp脚本: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class ComputeShaderTest

:grep consume ~/test/2016/AMQP-CPP/**/*.cpp ~/test/2016/AMQP-CPP/**/*.h -r -w "whole" 匹配整个单词 :grep -w "consume" ~/test/2016/AMQP-CPP/**/*.cpp ~/test/2016/AMQP-CPP/**/*.h -r

软件: 1.流媒体服务器EasyDarwin-windows-8.1.0-1901141151 2.ffmpeg-20181001-dcbd89e-win64-static 3.直播源:rtsp://192.168.1.168/0 4.流媒体服务器EasyDarwin地址rtsp://192.168.1.28/3 问题现象 [rtsp @ 0000000000122bc0] max delay reached. need to consume packet [rtsp @ 00000000001

问题描述 当使用SDK连接到Azure Event Hub时,最常规的方式为使用连接字符串.这种做法参考官网文档就可成功完成代码:https://docs.azure.cn/zh-cn/event-hubs/event-hubs-java-get-started-send 只是,如果使用Azure AD认证方式进行访问,代码需要如何修改呢? 如何来使用AAD的 TokenCredential呢? 分析问题 在使用Connection String的时候,EventProcessorClientB

Becuase monotouch compile to native code, so it has some limitation such as dynamic invoke is not allowed. But I have a lot class in .net, that I use the ChannelFactory dynamic to invoke the wcf service: new ChannelFactory(myBinding, myEndpoint); Now

WebLogic Server基于分区管理heap Size,CPU利用率等,具体的设置如下, 首先需要在setDomainEnv.cmd文件中java_option中加入如下字段 -XX:+UnlockCommercialFeatures -XX:+ResourceManagement -XX:+UseG1GC 选择资源消耗管理器 添加资源管理器 选择heapRetained,并设置值 应用于分区,需要在每个分区中单独设立 设置完成.

1.RestSharp. Nuget install RestSharp,Newtonsoft.Json. using System; using RestSharp; using Newtonsoft.Json.Linq; namespace DBDll { public class RestSharpApi { public static void GetWebResonse(string baseUrl = "https://api.github.com/repos/restsharp/r

rtsp服务默认使用udp协议,容易丢包,报这个错误.改为tcp,则解决. ffmpeg-设置rtsp推流/拉流使用的协议类型(TCP/UDP)(转) 拉流(设置TCP/UDP) //设置参数 AVDictionary *format_opts = NULL; av_dict_set(&format_opts, * ).c_str(), ); //设置链接超时时间(us) av_dict_set(&format_opts, ); //设置推流的方式,默认udp. //初始化输入上下文 AV

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

通过前面的两篇文章,我们已经知道如何创建新的项目,如何生成并运行我们的应用程序,也知道(大致) project.json 文件中的内容是什么意思.但大多数项目往往也需要多个项目或引用的类库.我们要创建类库项目和应用程序项目.在应用程序中,如何引用我们的类库. 创建应用项目 File -> New Application 这个很熟悉了吧,输入下面的命令: mkdir DotnetNewApp cd DotnetNewApp dotnet new dotnet restore dotnet buil

.NET Core系列 : 1..NET Core 环境搭建和命令行CLI入门 介绍了.NET Core环境,本文介绍.NET Core中最重要的一个配置文件project.json的相关内容.我们可以使用.NET Core 的dotnet 命令行接口(CLI)dotnet new命令创建一个应用,也可以用Visual Studio 2015 update 3创建一个应用,他们都有一个project.json ,它是项目的配置文件,类似之前的*.csrpoj文件.Project.json 是一个

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

完整解决方案请参考: Setting Up and Running Apache Kafka on Windows OS   在环境搭建过程中遇到两个问题,在这里先列出来,以方便查询: 1. \Java\jre7\lib\ext\QTJava.zip was unexpected at this time. Process exited 解决方案: 1.1 右键点击"我的电脑" -> "高级系统设置" -> "环境变量" 1.2 查看

第五篇 前言 本篇主要讲解图片缓存类的知识,虽然只涉及了图片方面的缓存的设计,但思想同样适用于别的方面的设计.在架构上来说,缓存算是存储设计的一部分.我们把各种不同的存储内容按照功能进行切割后,图片缓存便是其中的一个. 我们在封装自己的图片缓存管理对象的时候,SDWebImageCache能够提供大约90%的代码给我们直接使用,基于这些代码,我们需要分析出作者的设计思想是什么?当需要缓存某个列表时,基于SDWebImageCache的设计思想,我们就能够设计出比较合理的缓存管理对象了. 所谓举一

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

看下组织结构: System.Object System.MarshalByRefObject System.Threading.WaitHandle System.Threading.Mutex System.Threading.Semaphore System.Threading.EventWaitHandle System.Threading.ManualResetEvent System.Threading.AutoResetEvent System.Object System.Thre

---恢复内容开始--- 一.是什么 我们首先要了解什么是事件分发,通俗的讲就是,当一个触摸事件发生的时候,从一个窗口到一个视图,再到一个视图,直至被消费的过程. 二.做什么 在深入学习android的过程中,我们往往不知道为什么要去学习这些理论,它们枯燥,难懂,甚至在我们处于初级阶段进行开发时完全用不到这些理论. 所以我们要学会一些技术,要知道它能做些什么. 比较简单的,在做开发时,如何处理滑动冲突的问题. 三.事件分发机制的分析. 首先在这里,这一节不过多的分析事件分发的源码了,在下一节分析

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些