自动重试
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Elasticsearch 跨集群数据迁移：`_reindex` from remote 与 Logstash 深度对比与选型指南
在 Elasticsearch (ES) 的世界里，数据迁移或同步是一个常见的需求。无论是集群升级、数据架构调整，还是将数据从一个环境复制到另一个环境，你都可能需要在不同的 ES 集群之间移动数据。这时，两个主流的工具常常被提及：ES 内...
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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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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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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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如何基于 Redis Stream 构建高可靠死信队列（DLQ）机制
在构建基于消息队列的分布式系统时，处理失败的消息是一个绕不开的问题。反复失败的消息如果不能被妥善处理，可能会阻塞正常消息的处理流程，甚至耗尽系统资源。死信队列（Dead Letter Queue, DLQ）是一种常见的解决方案，用于隔离和...
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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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Playwright自动化测试实战：从零编写可靠测试用例的技巧
当你的Web应用每周迭代3次时——手工点击测试每个按钮的成本会指数级增长。Playwright的独特之处在于它能真实模拟用户操作：在Chromium、Firefox和WebKit三大引擎上并行执行测试，甚至能捕捉到Selenium难以发现...
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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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Vue 3 + Axios：使用指数退避实现自动重试机制
在 Vue 3 项目中，使用 Axios 发送 API 请求时，网络不稳定或者服务器偶发性错误可能导致请求失败。为了提高应用的健壮性，我们可以实现一个自动重试机制，当请求失败时自动重试，并且使用指数退避策略，即每次重试的间隔时间逐渐增加。...
