11.6
一 消息队列的主题模型和队列模型
http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/50131089
1. 消息生产者、消息者、队列、主题
消息生产者Producer:发送消息到消息队列。
消息消费者Consumer:从消息队列接收消息。
消息队列Queue:一个先进先出的消息存储区域。消息按照顺序发送接收,一旦消息被消费处理,该消息将从队列中删除。
主题Topic:一种支持消息多个订阅者的机制。
2. 点对点/Queue消息队列模型
一个生产者向一个特定的队列发送消息,一个消费者从该队列中接收消息;
消息的生产者和消费者可以不同时处于运行状态。
每一个成功处理的消息都由消息消费者签收确认(Acknowledge)。如图:
3. 发布订阅消息模型Topic
发布订阅模型中,支持向一个特定的消息主题Topic发布消息。0个或多个订阅者可能对接收来自特定消息主题的消息感兴趣。在这种模型下,发布者和订阅者彼此不知道对方,这种
模式被概括为:
多个消费者可以获得消息在发布者和订阅者之间存在时间依赖性,即必须先订阅,再发送消息,而后接收订阅的消息,这个操作顺序必须保证。如图:
4. 消息的顺序性保证
基于Queue消息模型,利用FIFO先进先出的特性,可以保证消息的顺序性。
5. 消息的ACK机制
即消息的Ackownledge确认机制,
为了保证消息不丢失,消息队列提供了消息Acknowledge机制,即ACK机制,当Consumer确认消息已经被消费处理,发送一个ACK给消息队列,此时消息队列便可以删除这个消
息了。如果Consumer宕机/关闭,没有发送ACK,消息队列将认为这个消息没有被处理,会将这个消息重新发送给其他的Consumer重新消费处理。
6. 消息的同步和异步收发
同步:消息的收发支持同步收发的方式。同时还有另一种同步方式:同步收发场景下,消息生产者和消费者双向应答模式,例如:张三写封信送到邮局中转站,然后李四从中转站获
得信,然后在写一份回执信,放到中转站,然后张三去取,当然张三写信的时候就得写明回信地址。
消息的接收如果以同步的方式(Pull)进行接收,如果队列中为空,此时接收将处于同步阻塞状态,会一直等到消息的到达。
异步:消息的收发同样支持异步方式:异步发送消息,不需要等待消息队列的接收确认;异步接收消息,以Push的方式触发消息消费者接收消息。
7. 消息的事务支持
消息的收发处理支持事务,例如:在任务中心场景中,一次处理可能涉及多个消息的接收、处理,这应该处于同一个事务范围内,如果一个消息处理失败,事务回滚,消息重新回到
队列中。
8. 消息的持久化
消息的持久化,对于一些关键的核心业务来说是非常重要的,启用消息持久化后,消息队列宕机重启后,消息可以从持久化存储恢复,消息不丢失,可以继续消费处理。
9. 消息队列的高可用性
在实际生产环境中,使用单个实例的消息队列服务,如果遇到宕机、重启等系统问题,消息队列就无法提供服务了,因此很多场景下,我们希望消息队列有高可用性支持,例如
Azure ServiceBus Messaging就有高可用保障机制;RabbitMQ有镜像+HAProxy的高可用性方案,ActiveMQ也有基于LevelDB+ZooKeeper的高可用性方案。这点大家在
实际技术选型时需要重要考虑,云端的MQ服务,比如Azure Messaging的SLA就承诺了99.9%, 也是非常推荐的。
二 如何解析 json中的html标签数据
在前端,如果用innerText的方式显示json字段数据:
后端什么数据前端就是什么数据。
如果用innerHtml的方式显示json字段:
会把相应的数据进行decode。
还有另外的方法
可以参考:http://my.oschina.net/parker/blog/49225
三 二叉树的三种遍历,前中后,
四 python读取mysql
import pymysql import pandas as pd ## 加上字符集参数,防止中文乱码 dbconn=pymysql.connect( host="localhost", database="test", user="root", password="111111", port=3306, charset='utf8' ) #sql语句 sqlcmd="select id,name from user limit 10" #利用pandas 模块导入mysql数据 a=pd.read_sql(sqlcmd,dbconn) #取前5行数据 b=a.head() print(b)
写出一段 python代码实现删除一个List里面的重复元素:
list(set(lista))
编程 用sort进行排序,然后从最后一个元素开始判断:
赋值,浅拷贝,深拷贝,
http://python.jobbole.com/82294/
http://www.cnblogs.com/xueli/p/4952063.html
http://www.cnblogs.com/wilber2013/p/4645353.html
http://blog.csdn.net/yugongpeng_blog/article/details/46604439
http://www.jb51.net/article/61902.htm
http://www.jb51.net/article/61902.htm
http://www.cnblogs.com/Eva-J/p/5534037.html
赋值:传引用
浅拷贝: 产生一新对象,但对于对象中的元素,仍然是引用
深拷贝,产生一新对象,但对于对象中的元素,重新生成一份,并且对象中的元素也是深拷贝
深浅拷贝是对于组合对象如序列来说 ,对于原子类型对象,没有拷贝一说,都是对原对象的引用
实现单例模式:
class Singleton(type): def __init__(cls, *args,**kw): super(Singleton, cls).__init__(*args,**kw) cls.instance = None def __call__(cls, *args,**kw): if cls.instance is None: cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw) return cls.instance class MyClass(object): __metaclass__ = Singleton a=MyClass() b=MyClass() print id(a),id(b)
class Singleton(object): __instance=None def __init__(self): #super(Singleton, cls).__init__(*args,**kw) pass def __new__(cls, *args,**kw): if Singleton.__instance is None: Singleton.__instance = object.__new__(cls,*args, **kw) return Singleton.__instance class MyClass(Singleton): a=4 a=MyClass() b=MyClass() print id(a),id(b)
def singleton(cls): instances = {} def getinstance(): if cls not in instances: instances[cls] = cls() return instances[cls] return getinstance @singleton class MyClass: a=8 a=MyClass() b=MyClass() print id(a),id(b)
三种方法