消息队
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Redis Stream XCLAIM 与 Kafka Rebalance 故障处理对比：谁是更优解？
在构建可靠的消息处理系统时，消费者（Consumer）故障是个绕不开的问题。想象一下，一个消费者刚拿到一条消息，还没来得及确认（ACK），就因为各种原因宕机了。这条消息怎么办？如果处理不当，它可能会丢失，或者永远卡在“处理中”的状态。Re...
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告别手动捞消息 - 如何用Python自动化处理死信队列难题
你好，我是码农老司机。如果你和消息队列打交道，那么“死信队列”（Dead Letter Queue, DLQ）这个名字你一定不陌生。它就像是消息处理流程中的“急诊室”，专门收治那些因为各种原因无法被正常消费的消息。手动处理DLQ里的消息？...
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如何设计一个健壮的 Redis Stream 死信队列（DLQ）处理服务
你好，我是你的后端架构师伙伴。今天我们来聊聊一个在基于 Redis Stream 构建消息系统时，经常遇到的一个棘手问题——如何优雅且可靠地处理那些处理失败的消息，也就是所谓的“死信”。直接丢弃？不行，那可能丢失重要业务数据。无限重试？更...
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Redis Stream死信队列设计 为何需要以及如何优雅处理屡次失败的消息
你好，我是专注于构建健壮系统的架构师。在使用 Redis Stream 构建消息系统时，我们经常会遇到一个棘手的问题： 有些消息，无论我们重试多少次，似乎都注定无法被成功处理。 可能是因为消息本身格式错误、依赖的外部服务持续不可用，或者...
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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...
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社区养老服务中心如何靠信息技术“弯道超车”？一站式服务平台搭建指南
各位社区工作者、养老服务机构的同仁们，以及关注社区养老发展的研究者们，大家好！随着人口老龄化的加速，如何提升社区养老服务质量，让老人们安享晚年，成为了我们共同面临的重要课题。今天，我想和大家聊聊如何借助信息技术，特别是搭建一站式服务平台，...
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Scrapy 扩展实战：打造你的专属爬虫监控系统
Scrapy 作为一个强大的爬虫框架，其灵活性不仅体现在 Spider 的编写上，更在于它提供的各种扩展机制。其中，Extensions（扩展）功能允许我们自定义 Scrapy 的行为，从而实现诸如监控爬虫运行状态、发送邮件通知等高级功能...
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告别烂代码？前端工程师必知 JavaScript 设计模式实战！
作为一名奔波在业务一线的“码农”，你是否也曾遇到过这样的困境？ 代码臃肿，难以维护？ 牵一发而动全身，改一个小功能，整个项目都可能崩溃。 重复代码满天飞？ 复制粘贴一时爽，代码维护火葬场。 逻辑混乱，难以理解？ ...
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高效代理IP池设计：应对反爬虫的利器
在网络爬虫的世界里，与反爬虫机制的斗争从未停歇。一个稳定、高效的代理IP池，是突破反爬虫限制，成功获取数据的关键。那么，如何设计一个能够有效应对各种反爬虫策略的代理IP池呢？本文将深入探讨这一问题，并提供一些常用的实现方法。 一、代理...
