异常处理
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常见的异常检测方法在识别随机故障和机器故障中的优缺点
在现代工业中,机器设备的可靠性是保障生产顺利进行的重要因素。然而,设备的运行难免会出现随机性的故障,如何及时检测并识别异常情况显得尤为重要。今天,我们就来探讨几种常见的异常检测方法,分析它们在识别随机故障和机器故障中的优缺点。 1. ...
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ForkJoinPool 并发度设置:性能调优的实战指南
你好,我是老码农。今天咱们聊聊在 Java 并发编程中,一个经常被忽视但又至关重要的环节—— ForkJoinPool 的并发度设置。很多时候,我们直接使用默认配置,觉得能跑就行。但如果你追求极致的性能,或者经常需要处理大规模数据,那么...
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Java并发编程进阶:Future与CompletableFuture深度解析与实战
Java并发编程进阶:Future与CompletableFuture深度解析与实战 你好呀!今天咱们来聊聊Java并发编程里的两个“狠角色”: Future 和 CompletableFuture 。别担心,我会尽量用大白话给你...
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日志处理不再卡壳 如何设计与实现死信队列(DLQ)机制
嘿,各位奋战在日志处理流水线上的工程师朋友们!你是否也遇到过这样的糟心事:一个精心编写的日志处理脚本,跑得好好的,突然就被某个格式诡异的日志文件、或者某个临时抽风的下游服务给卡住了?整个处理流程停滞不前,新的日志堆积如山,告警邮件塞满了邮...
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死信队列(DLQ)消息元数据规范指南 为自动化处理铺平道路
在分布式系统和微服务架构中,消息队列(MQ)扮演着至关重要的角色,用于服务间的解耦和异步通信。然而,消息处理并非总是一帆风顺。当消费者处理消息失败,并且重试次数耗尽后,这些“无法处理”的消息通常会被发送到 死信队列(Dead Letter...
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健壮MQ消费框架设计 如何实现自动重试与原子性DLQ投递
在分布式系统中,消息队列(MQ)是解耦和异步化的利器。但只要引入网络和外部依赖,就必然会遇到处理失败的情况:网络抖动、下游服务暂时不可用、数据校验失败等等。如果消费者处理消息失败后直接丢弃或者简单地抛出异常,可能会导致数据丢失或处理不一致...
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Redis分布式锁实战避坑指南-TTL、粒度、可重入和Watchdog怎么选
兄弟们,搞分布式的,哪个没踩过Redis分布式锁的坑?这玩意儿用起来方便,但真要落地到生产环境,各种细节问题能让你头疼好几天。今天咱们就来盘点盘点,实际项目中用Redis锁,最容易遇到的几个大坑,以及怎么爬出来。 坑一:锁的超时时间(...
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Redis ZSet 延迟队列的可靠性拷问-高效扫描、防重与故障恢复机制深度解析
你好,我是老 K,一个在后端摸爬滚打多年的工程师。用 Redis 的 Sorted Set (ZSet) 做延迟队列,这方案想必不少朋友都用过或者听说过。简单,性能也不错,score 存时间戳,member 存任务 ID 或者任务内容,起...
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使用Playwright抓取动态网页内容的实战技巧,以需要登录的页面为例
传统爬虫遇到动态加载内容就束手无策——页面数据通过AJAX异步加载、需要执行JavaScript才能渲染、登录状态校验严格。Playwright作为现代浏览器自动化工具,能完美模拟人类操作: 支持Chromium/Firefox/...
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电商价格监控?手把手教你用Playwright搭一套!
别再手动刷商品价格啦!作为电商运营,你是不是每天都要盯着竞品的价格变动?手动记录,效率低不说,还容易出错。今天,我就教你用Playwright,轻松搭建一套自动化电商价格监控系统,让你彻底解放双手! 为什么选择Playwright?...
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Python Celery 异步任务队列实战:从配置到错误处理,构建健壮的邮件发送系统
在现代Web应用开发中,异步任务处理扮演着至关重要的角色。它能够将耗时的操作(例如发送邮件、处理大数据等)从主应用程序流程中分离出来,从而提高应用的响应速度和用户体验。Celery 是一个强大的、分布式的、异步任务队列/作业队列,基于Py...
