服务Service虽然是在后台运行，但跟Activity一样都在主线程中，如果后台运行着的服务挂起，用户界面就会卡着不动，俗称死机。后台服务经常要做一些耗时操作，比如批量处理、文件导入、网络访问等，此时不应该影响用户在界面上的操作，而应该开启分线程执行耗时操作。可以通过Thread+Handler机制实现异步处理，也可以通过Android封装好的异步服务IntentSe
第三章，第四章1、问：删除用友通产品往往在控制面板的添加删除程序里卸载，但有时无法正常运行或不显示任何内容，此时该如何手工删除软件呢？答：删除注册表项：Hkey_local_machine\software\microsoft\windows\currentversion\uninstall如果不知道 目录下那一项，可查看右边数据列显示的产品信息，如下图:2、问：用友通产品与别的产品一起安装是否兼
# 如何实现Redis异步消费数据
## 概述
在开发中，我们经常会遇到需要异步处理数据的场景，而Redis作为一种高性能的内存数据库，提供了简单但强大的消息队列功能，可以帮助我们实现异步消费数据的需求。本文将介绍如何使用Redis来实现异步消费数据的过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 过程概览
下面是实现Redis异步消费数据的整体流程：
```mermaid
journey
原创
2023-12-26 07:32:51
83阅读
水滴石穿，点滴积累，活到老学到老。kafka是什么？是什么？简单说个人理解就是类似MQ的东西，在分布式发布-消息订阅中处理的很好；上手程度如果使用过任何一种MQ，kafka基本无脑上手。kafka的使用场景异步通信：分布式架构的典型特点，消息流转不在是同步等待，那么异步的消息队列处理机制就是基本功能，用户把一个消息放到队列中，消费者可以不立刻处理他，生产者也可以去做其他的事，不在占用线程去原地等待
转载
2024-09-26 06:46:51
50阅读
一、什么是MQ？MQ全称为Message Queue，也就是消息队列，是应用程序和应用程序之间的通信方法。二、MQ能用来干什么？能用来干什么，也就是MQ的适用场景。在微服务盛行的当下，MQ被使用的也是越来越多，一般常用来进行「业务异步解耦」、「解耦微服务」、「流量削峰填谷」、「消息分发」、「分布式事务的数据一致性」，我们分别来看一下。1、异步解耦在正常业务流程中，比较耗时而且不需要即时返回结果的操
转载
2024-09-02 12:40:29
22阅读
异步方案——RabbitMQ+Celery1、RabbitMQ介绍和使用1.1、生产者消费者设计模式最常用的解耦方式之一，寻找中间人(broker)搭桥，保证两个业务没有直接关联。生产者生成消息，缓存到消息队列中，消费者读取消息队列中的消息并执行。1.2. RabbitMQ介绍消息队列是消息在传输的过程中保存消息的容器。现在主流消息队列有：RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka等等。Rab
# Python异步消费队列实现教程
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白->>开发者: 请求学习python异步消费队列
开发者->>小白: 解释整个流程
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
USER ||--o QUE
原创
2024-06-04 04:28:12
31阅读
# 使用 Python 实现异步消费 Kafka 的教程
在当今软件开发中，Kafka 被广泛应用于大规模的数据传输中，而使用 Python 进行异步消费则为处理并发数据流提供了更高的效率。本文将引导你如何使用 Python 实现异步消费 Kafka 消息的功能。
## 流程概览
我们将按照以下步骤进行，具体流程如表格所示：
| 步骤 | 操作 | 描述
原创
2024-09-01 04:58:54
43阅读
一、介绍1、异步消息 异步消息是一个非常普通并且广泛使用的技术，例如Skype。这些服务都有如下特征：他们会在传输消息的时候或多或少加入一些随意的内容和一些比较正式的路由信息；他们都是异步的，也是就是说他们将生产者和消费者区分开来，因此可能将消息加入队列（例如某人发送给你一条消息，但是你不在线或者你的邮箱会受到一封Email）。生产者和消费者是具有不同知识的不同角色。2、
将已经有的MQ的Demo代码发送到博客上如何部署自己部署MQ JML理论 WSAD环境下JMS异步通信全攻略 （1） 学习其对JMS说明部分使用 Apache Geronimo 和 JMS 构建事件驱动的框架JMS 基本可靠性机制 和 事务机制 JMS简介与ActiveMQ实战 总结的挺好的 配置参数： 关于ActiveMQ的配置
实现平台间的数据联网，利用kafka传递消息，考虑到平台内可能有多个项目会进行数据推送，为了各项目间推送的消息进行数据处理不会受到彼此间的阻塞影响，同时保证消息的消费速度，因此需要各项目间独立异步批量的处理数据。本地队列处理 将从kafka监听到的消息放入本地队列中，保证每个项目拥有自己的队列，细分还可以保证每个项目每个数据类型的消息拥有自己的
转载
2023-12-09 13:16:53
130阅读
Spring Kafka整合Spring Boot创建生产者客户端案例创建一个kafka-producer-master的maven工程。整个项目结构如下：Maven的依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http
转载
2024-07-05 14:30:02
166阅读
摘要——异步下单和支付的流程引入MQ去做异步调用、流量消峰整体流程1.用户在商品页面点击购买按钮，前端发送请求到后台，获取一个本次订单的唯一token返回给前端【就是防重token，防止用户多次点击造成数据错乱】2.前端拿到后即跳转到订单详情界面，此界面为了展示用户已选的商品和总金额，后台需要根据商品的id去查询商品的信息和每个商品的价格以及总金额返回给前端做回显，这里前端界面需要设置一个定时器提
转载
2024-03-31 00:27:44
311阅读
点赞
一、是什么？RabbitMQ作为消息中间件的一种实现，常常被当作一种服务总线来使用。RabbitMQ原生就支持上面提到的两种消息模式。其他一些流行的消息中间件的实现有ActiveMQ，ZeroMQ，Azure Service Bus以及Amazon Simple Queue Service（SQS）。这些消息中间件的实现有许多共通的地方，这边文章中提到的许多概念大部分都适用于这些中间件。二、异步消
转载
2023-12-21 06:15:23
220阅读
Kafka精华笔记从安装到实战(Python版)1.kafka简介 kafaka是Apache旗下的顶级开业产品，的本质就是一个消息队列，把数据的实时处理转变为异步处理，也是当下最常用的一款产品1.1 kafka的应用场景 1.应用解耦合 2.同步处理转换为异步处理 3.限流削峰（秒杀活动）1.2 Kafka架构图 Producer : 向Topic中生产数据 Broker: Kafka的节点，
转载
2023-09-23 06:57:43
220阅读
单线程生产者#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import sys
from kafka import KafkaProducer
from kafka.client import log
import time
import json
__metaclass__ = type
class Producer:
de
转载
2023-08-26 15:42:05
27阅读
Kafka 的 Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程，以及一个共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator， Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。/**
* 注意：消
转载
2024-04-26 14:54:00
40阅读
1.kafka消费方式有：自动提交 同步提交 异步提交 异步加同步提交几种方式的优缺点介绍和代码示例1.1 自动提交-可以设置自动提交时间间隔，每间隔固定时间提交一次当前消费最大offset，但无法确保提交成功，不知道消费状态#!/usr/bin/env python
# -*- coding:UTF-8 -*-
from kafka import KafkaConsumer
import log
转载
2023-08-13 22:43:51
294阅读
# 使用Python实现Kafka异步消费数据
Kafka是一种流行的分布式流处理平台，广泛用于各种实时数据处理场景。本文将带领您了解如何使用Python来异步消费Kafka中的数据。假设我们已经在系统中安装了Kafka并启动服务，接下来我们将讨论整个过程的实现步骤。
## 流程概述
以下是实现异步消费Kafka数据的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
1.mq简介MQ全称为Message Queue，消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。 在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。应用场景：1、任务异步处理将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消息接收方进行异步处理。提高了应用程序的响应时间。2.应用程序解耦合MQ相当于一个中介
