【SpringBoot整合系列】SpringBoot整合RabbitMQ-消息可靠性

目录

  • 确保消息的可靠性
    • RabbitMQ 消息发送可靠性
      • 分析
      • 解决方案
        • 开启事务机制
        • 发送方确认机制
          • 单条消息处理
          • 消息批量处理
      • 失败重试
        • 自带重试机制
        • 业务重试
    • RabbitMQ 消息消费可靠性
      • 如何保证消息在队列
      • RabbitMQ 的消息消费，整体上来说有两种不同的思路：
      • 确保消费成功两种思路
      • 消息确认
        • 自动确认
        • 手动确认
        • 推模式手动确认
        • 拉模式手动确认
      • 消息拒绝
      • 总结：如何保证消息的可靠性。
    • 幂等性问题
      • 背景
      • 解决思路
      • 代码

确保消息的可靠性

在这里插入图片描述
先确定消息可能在哪些位置丢失—不同的位置可以有不同的解决方案

  • 发送过程
    • 从生产者到交换机
    • 从交换机到队列
  • 消费过程
    • 消息在队列中
    • 消费者消费

RabbitMQ 消息发送可靠性

分析

  • 目标

    1. 消息成功到达 Exchange
    2. 消息成功到达 Queue

  • 如果能确认这两步，那么我们就可以认为消息发送成功了。

  • 如果这两步中任一步骤出现问题，那么消息就没有成功送达，此时我们可能要通过重试等方式去重新发送消息，多次重试之后，如果消息还是不能到达，则可能就需要人工介入了。

  • 经过上面的分析，我们可以确认，要确保消息成功发送，我们只需要做好三件事就可以了：

    1. 确认消息到达 Exchange。
    2. 确认消息到达 Queue。
    3. 开启定时任务，定时投递那些发送失败的消息

解决方案

  • 如何确保消息成功到达 RabbitMQ？RabbitMQ 给出了两种方案：

    1. 开启事务机制
    2. 发送方确认机制

  • 这是两种不同的方案，不可以同时开启，只能选择其中之一，如果两者同时开启，则会报如下错误
    在这里插入图片描述

开启事务机制

  1. 事务管理器

    @Configuration
public class RabbitConfig {@Beanpublic RabbitTransactionManager transactionManager(ConnectionFactory connectionFactory) {return new RabbitTransactionManager(connectionFactory);}
}

  2. 消息生产者：添加事务注解并设置通信信道为事务模式

    @Service
public class MqService {@Resourceprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Transactional //标记事务public void send() {rabbitTemplate.setChannelTransacted(true);//开启事务模式rabbitTemplate.convertAndSend("mq_exchange_name","mq_queue_name","hello rabbitmq!".getBytes());int i = 1 / 0;//运行时必然抛出异常，我们可以尝试运行该方法，发现消息并未发送成功}
}

当我们开启事务模式之后，RabbitMQ 生产者发送消息会多出四个步骤：

  1. 客户端发出请求，将信道设置为事务模式。
  2. 服务端给出回复，同意将信道设置为事务模式。
  3. 客户端发送消息。
  4. 客户端提交事务。
  5. 服务端给出响应，确认事务提交。

上面的步骤，除了第三步是本来就有的，其他几个步骤都是平白无故多出来的。所以大家看到，事务模式其实效率有点低，这并非一个最佳解决方案。我们可以想想，什么项目会用到消息中间件？一般来说都是一些高并发的项目，这个时候并发性能尤为重要。

所以，RabbitMQ 还提供了发送方确认机制（publisher confirm）来确保消息发送成功，这种方式，性能要远远高于事务模式

发送方确认机制
单条消息处理

  1. 配置文件：开启消息发送方确认机制

    server:port: 8888
spring:rabbitmq:host: 192.168.29.200port: 5672username: adminpassword: adminvirtual-host: /publisher-confirm-type: correlated # 配置消息到达交换器的确认回调publisher-returns: true #配置消息到达队列的回调
# publisher-confirm-type有三个值 ：
#    none：表示禁用发布确认模式，默认即此。
#    correlated：表示成功发布消息到交换器后会触发的回调方法。
#    simple：类似 correlated，并且支持 waitForConfirms() 和 waitForConfirmsOrDie() 方法的调用。

  2. 开启两个监听

    /*** @author: zjl* @datetime: 2024/5/9* @desc:*     定义配置类，实现 RabbitTemplate.ConfirmCallback 和 RabbitTemplate.ReturnsCallback 两个接口，*     这两个接口，前者的回调用来确定消息到达交换器，后者则会在消息路由到队列失败时被调用。*     *     定义 initRabbitTemplate 方法并添加 @PostConstruct 注解，*     在该方法中为 rabbitTemplate 分别配置这两个 Callback。*/
@Configuration
@Slf4j
public class RabbitConfig implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnCallback {public static final String MQ_EXCHANGE_NAME = "mq_exchange_name";public static final String MQ_QUEUE_NAME = "mq_queue_name";@Resourceprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Beanpublic Queue queue() {return new Queue(MQ_QUEUE_NAME);}@Beanpublic DirectExchange directExchange() {return new DirectExchange(MQ_EXCHANGE_NAME);}@Beanpublic Binding binding() {return BindingBuilder.bind(queue()).to(directExchange()).with(MQ_QUEUE_NAME);}@PostConstructpublic void initRabbitTemplate() {rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);rabbitTemplate.setReturnCallback(this);}@Overridepublic void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {if (ack) {log.info("{}:消息成功到达交换器",correlationData.getId());}else{log.error("{}:消息发送失败", correlationData.getId());}}@Overridepublic void returnedMessage(Message message, int i, String s, String s1, String s2) {log.error("{}:消息未成功路由到队列",message.getMessageProperties().getMessageId());}
}

  3. 测试
    首先尝试将消息发送到一个不存在的交换机中

    @RestController
public class SendController {@Resourceprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;;@RequestMapping("/send")public String send() {rabbitTemplate.convertAndSend("RabbitConfig.MQ_EXCHANGE_NAME", RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME,"hello rabbitmq!".getBytes(),new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));return "send success";}
}

    在这里插入图片描述给定一个真实存在的交换器，但是给一个不存在的队列

    @RestController
public class SendController {@Resourceprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;;@RequestMapping("/send")public String send() {//rabbitTemplate.convertAndSend("RabbitConfig.MQ_EXCHANGE_NAME", RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME,"hello rabbitmq!".getBytes(),new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.MQ_EXCHANGE_NAME,"RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME","hello rabbitmq!".getBytes(),new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));return "send success";}
}

    可以看到，消息虽然成功达到交换器了，但是没有成功路由到队列（因为队列不存在）在这里插入图片描述

消息批量处理
  • 如果是消息批量处理，那么发送成功的回调监听是一样的，这里不再赘述。
  • 这就是 publisher-confirm 模式。相比于事务，这种模式下的消息吞吐量会得到极大的提升

失败重试

  • 失败重试分两种情况，一种是压根没找到 MQ 导致的失败重试，另一种是找到 MQ 了，但是消息发送失败了
自带重试机制
  • 前面所说的事务机制和发送方确认机制，都是发送方确认消息发送成功的办法。
  • 如果发送方一开始就连不上 MQ，那么 Spring Boot 中也有相应的重试机制，但是这个重试机制就和 MQ 本身没有关系了，这是利用 Spring 中的 retry 机制来完成的

  1. 配置

    server:port: 8888
spring:rabbitmq:host: 192.168.29.200port: 5672username: adminpassword: adminvirtual-host: /publisher-confirm-type: correlated # 配置消息到达交换器的确认回调publisher-returns: true #配置消息到达队列的回调template: retry:enabled: true # 开启重试机制initial-interval: 1000ms # 重试起始间隔时间max-attempts: 10 # 最大重试次数max-interval: 10000ms # 最大重试间隔时间multiplier: 2 # 间隔时间乘数。（这里配置间隔时间乘数为 2，则第一次间隔时间 1 秒，第二次重试间隔时间 2 秒，第三次 4 秒，以此类推）

  2. 再次启动 Spring Boot 项目，然后关掉 MQ，此时尝试发送消息，就会发送失败，进而导致自动重试
    在这里插入图片描述

业务重试
  • 业务重试主要是针对消息没有到达交换机的情况
  • 如果消息没有成功到达交换机，此时就会触发消息发送失败回调，我们可以利用起来这个回调
  • 下面说一下整体思路

  1. 准备数据库表

    DROP TABLE IF EXISTS `service_msg_mq_info`;
CREATE TABLE `service_msg_mq_info`  (`msgid` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,`empid` int(11) NULL DEFAULT NULL,`status` int(11) NULL DEFAULT NULL,`routekey` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,`exchange` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,`count` int(11) NULL DEFAULT NULL,`trytime` datetime NULL DEFAULT NULL,`createtime` datetime NULL DEFAULT NULL,`updatetime` datetime NULL DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`msgid`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

    status：表示消息的状态，有三个取值，0，1，2 分别表示消息发送中、消息发送成功以及消息发送失败。

    tryTime：表示消息的第一次重试时间（消息发出去之后，在 tryTime 这个时间点还未显示发送成功，此时就可以开始重试了）。

    count：表示消息重试次数。

  2. 每次发送消息的时候，就往数据库中添加一条记录在这里插入图片描述

  3. 在消息发送的时候，我们就往该表中保存一条消息发送记录，并设置状态 status 为 0，tryTime 为 1 分钟之后

  4. 在消息发送的时候，我们就往该表中保存一条消息发送记录，并设置状态 status 为 0，tryTime 为 1 分钟之后

  5. 另外开启一个定时任务，定时任务每隔 10s 就去数据库中捞一次消息，专门去捞那些 status 为 0 并且已经过了 tryTime 时间记录，把这些消息拎出来后，首先判断其重试次数是否已超过 3 次，如果超过 3 次，则修改该条消息的 status 为 2，表示这条消息发送失败，并且不再重试。对于重试次数没有超过 3 次的记录，则重新去发送消息，并且为其 count 的值+1

当然这种思路有两个弊端：

  • 去数据库走一遭，可能拖慢 MQ 的 Qos，不过有的时候我们并不需要 MQ 有很高的 Qos，所以这个应用时要看具体情况。
  • 按照上面的思路，可能会出现同一条消息重复发送的情况，不过这都不是事，我们在消息消费时，解决好幂等性问题就行了。

当然，大家也要注意，消息是否要确保 100% 发送成功，也要看具体情况。

RabbitMQ 消息消费可靠性

如何保证消息在队列

  1. 队列持久化—》创建的时候设置持久化
  2. 搭建rabbitmq集群–保证高可用

RabbitMQ 的消息消费，整体上来说有两种不同的思路：

  • 推（push）：MQ 主动将消息推送给消费者，这种方式需要消费者设置一个缓冲区去缓存消息，对于消费者而言，内存中总是有一堆需要处理的消息，所以这种方式的效率比较高，这也是目前大多数应用采用的消费方式。这种方式通过 @RabbitListener 注解去标记消费者，如以下代码，当监听的队列中有消息时，就会触发该方法

    @Component
public class ConsumerDemo {@RabbitListener(queues = RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME)public void handle(String msg) {System.out.println("msg = " + msg);}
}

  • 拉（pull）：消费者主动从 MQ 拉取消息，这种方式效率并不是很高，不过有的时候如果服务端需要批量拉取消息，倒是可以采用这种方式

    @Test
public void test01() throws UnsupportedEncodingException {Object o = rabbitTemplate.receiveAndConvert(RabbitConfig.JAVABOY_QUEUE_NAME);System.out.println("o = " + new String(((byte[]) o),"UTF-8"));
}
    • 调用 receiveAndConvert 方法，方法参数为队列名称，
    • 方法执行完成后，会从 MQ 上拉取一条消息下来，如果该方法返回值为 null，表示该队列上没有消息了。
    • receiveAndConvert 方法有一个重载方法，可以在重载方法中传入一个等待超时时间，例如 3 秒。
    • 此时，假设队列中没有消息了，则 receiveAndConvert 方法会阻塞 3 秒，3 秒内如果队列中有了新消息就返回，3 秒后如果队列中还是没有新消息，就返回 null，这个等待超时时间要是不设置的话，默认为 0

  • 这是消息两种不同的消费模式

  • 如果需要从消息队列中持续获得消息，就可以使用推模式；

  • 如果只是单纯的消费一条消息，则使用拉模式即可。

  • 切忌将拉模式放到一个死循环中，变相的订阅消息，这会严重影响 RabbitMQ 的性能

确保消费成功两种思路

  • 为了保证消息能够可靠的到达消息消费者，RabbitMQ 中提供了消息消费确认机制。
  • 当消费者去消费消息的时候，可以通过指定 autoAck 参数来表示消息消费的确认方式
    • 当 autoAck 为 false 的时候，此时即使消费者已经收到消息了，RabbitMQ 也不会立马将消息移除，而是等待消费者显式的回复确认信号后，才会将消息打上删除标记，然后再删除。
    • 当 autoAck 为 true 的时候，此时消息消费者就会自动把发送出去的消息设置为确认，然后将消息移除（从内存或者磁盘中），即使这些消息并没有到达消费者。

在这里插入图片描述- 属性解释

  • Ready 表示待消费的消息数量。
  • Unacked 表示已经发送给消费者但是还没收到消费者 ack 的消息数量。
  • 当我们将 autoAck 设置为 false 的时候，对于 RabbitMQ 而言，消费分成了两个部分：
    • 待消费的消息
    • 已经投递给消费者，但是还没有被消费者确认的消息
  • 换句话说，当设置 autoAck 为 false 的时候，消费者就变得非常从容了，它将有足够的时间去处理这条消息，当消息正常处理完成后，再手动 ack，此时 RabbitMQ 才会认为这条消息消费成功了。
  • 如果 RabbitMQ 一直没有收到客户端的反馈，并且此时客户端也已经断开连接了，那么 RabbitMQ 就会将刚刚的消息重新放回队列中，等待下一次被消费。

综上所述，确保消息被成功消费，无非就是手动 Ack 或者自动 Ack，无他。当然，无论这两种中的哪一种，最终都有可能导致消息被重复消费，所以一般来说我们还需要在处理消息时，解决幂等性问题。

消息确认

自动确认
  • 在 Spring Boot 中，默认情况下，消息消费就是自动确认的
  • 通过 @Componet 注解将当前类注入到 Spring 容器中，然后通过 @RabbitListener 注解来标记一个消息消费方法
  • 默认情况下，消息消费方法自带事务，即如果该方法在执行过程中抛出异常，那么被消费的消息会重新回到队列中等待下一次被消费
  • 如果该方法正常执行完没有抛出异常，则这条消息就算是被消费了
    @Component
public class ConsumerDemo {@RabbitListener(queues = RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME)public void receive1(String msg) {System.out.println("msg = " + msg);int i = 1 / 0;}
}
手动确认

  1. 配置：修改为手动确认模式

    server:port: 8888
spring:rabbitmq:host: 192.168.29.200port: 5672username: adminpassword: adminvirtual-host: /publisher-confirm-type: correlated # 配置消息到达交换器的确认回调publisher-returns: true #配置消息到达队列的回调template:retry:enabled: trueinitial-interval: 1000msmax-attempts: 10max-interval: 10000msmultiplier: 2listener:simple:acknowledge-mode: manual
推模式手动确认
  • 将消费者要做的事情放到一个 try…catch 代码块中。
  • 如果消息正常消费成功，则执行 basicAck 完成确认。
  • 如果消息消费失败，则执行 basicNack 方法，告诉 RabbitMQ 消息消费失败。
    @RabbitListener(queues = RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME)
public void receive1(Message message,Channel channel) {long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();try {//消息消费的代码写到这里String s = new String(message.getBody());System.out.println("s = " + s);//消费完成后，手动 ackchannel.basicAck(deliveryTag, false);} catch (Exception e) {//手动 nacktry {channel.basicNack(deliveryTag, false, true);} catch (IOException ex) {ex.printStackTrace();}}
}
  • 这里涉及到两个方法：
    • basicAck：这个是手动确认消息已经成功消费，该方法有两个参数：
      • 第一个参数表示消息的 id；
      • 第二个参数 multiple 如果为 false，表示仅确认当前消息消费成功，如果为 true，则表示当前消息之前所有未被当前消费者确认的消息都消费成功。
    • basicNack：这个是告诉 RabbitMQ 当前消息未被成功消费，该方法有三个参数：
      • 第一个参数表示消息的 id；
      • 第二个参数 multiple 如果为 false，表示仅拒绝当前消息的消费，如果为 true，则表示拒绝当前消息之前所有未被当前消费者确认的消息；
      • 第三个参数 requeue 含义和前面所说的一样，被拒绝的消息是否重新入队。
      • 当 basicNack 中最后一个参数设置为 false 的时候，还涉及到一个死信队列的问题
拉模式手动确认
  • 拉模式手动 ack 比较麻烦一些，在 Spring 中封装的 RabbitTemplate 中并未找到对应的方法，所以我们得用原生的办法
  • 这里涉及到的 basicAck 和 basicNack 方法跟前面的一样
public void receive2() {Channel channel = rabbitTemplate.getConnectionFactory().createConnection().createChannel(true);long deliveryTag = 0L;try {GetResponse getResponse = channel.basicGet(RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME, false);deliveryTag = getResponse.getEnvelope().getDeliveryTag();System.out.println("o = " + new String((getResponse.getBody()), "UTF-8"));channel.basicAck(deliveryTag, false);} catch (IOException e) {try {channel.basicNack(deliveryTag, false, true);} catch (IOException ex) {ex.printStackTrace();}}
}

消息拒绝

  • 当客户端收到消息时，可以选择消费这条消息，也可以选择拒绝这条消息
@Component
public class ConsumerDemo {@RabbitListener(queues = RabbitConfig.JAVABOY_QUEUE_NAME)public void receive2(Channel channel, Message message) {//获取消息编号long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();try {//拒绝消息channel.basicReject(deliveryTag, true);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}

  • 消费者收到消息之后，可以选择拒绝消费该条消息，拒绝的步骤分两步

    • 获取消息编号 deliveryTag。
    • 调用 basicReject 方法拒绝消息。

  • 调用 basicReject 方法时，第二个参数是 requeue，即是否重新入队。

  • 如果第二个参数为 true，则这条被拒绝的消息会重新进入到消息队列中，等待下一次被消费；

  • 如果第二个参数为 false，则这条被拒绝的消息就会被丢掉，不会有新的消费者去消费它了。

  • 需要注意的是，basicReject 方法一次只能拒绝一条消息

总结：如何保证消息的可靠性。

  1. 设置confirm和returning机制
  2. 设置队列和交互机的持久化
  3. 搭建rabbitMQ服务集群
  4. 消费者改为手动确认机制。

幂等性问题

背景

  • 消费者在消费完一条消息后，向 RabbitMQ 发送一个 ack 确认，
  • 此时由于网络断开或者其他原因导致 RabbitMQ 并没有收到这个 ack，
  • 那么此时 RabbitMQ 并不会将该条消息删除
  • 当重新建立起连接后，消费者还是会再次收到该条消息，这就造成了消息的重复消费。
  • 同时，由于类似的原因，消息在发送的时候，同一条消息也可能会发送两次

解决思路

  • 采用 Redis，在消费者消费消息之前，现将消息的 id 放到 Redis 中，存储方式如下：
    • id-0（正在执行业务）
    • id-1（执行业务成功）
  • 如果 ack 失败，在 RabbitMQ 将消息交给其他的消费者时，先执行 setnx，如果 key 已经存在（说明之前有人消费过该消息），获取他的值，如果是 0，当前消费者就什么都不做，如果是 1，直接 ack。
  • 极端情况：第一个消费者在执行业务时，出现了死锁，在 setnx 的基础上，再给 key 设置一个生存时间。生产者，发送消息时，指定 messageId

代码

  1. 添加redis依赖

    <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>]

  2. 添加redis配置

      redis:host: localhostport: 6379password: 123456timeout: 3000msdatabase: 0

  3. 配置类

    @Configuration
@Slf4j
public class RabbitConfig{public final static String DIRECTNAME = "mq-direct";@Beanpublic Queue queue() {return new Queue("hello-queue");}@Beanpublic DirectExchange directExchange() {return new DirectExchange(DIRECTNAME, true, false);}@Beanpublic Binding binding() {return BindingBuilder.bind(queue()).to(directExchange()).with("direct");}
}

  4. 生产者

    @RestController
public class SendController {@Resourceprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;;@RequestMapping("/send")public String send() {//携带信息发送CorrelationData messageId = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.DIRECTNAME,"direct","message",messageId);return "send success";}
}

  5. 消费者

    package cn.smbms.consumer;import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.Resource;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @author: zjl* @datetime: 2024/5/9* @desc: */
@Component
public class DirectReceiver {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@RabbitListener(queues = "hello-queue")public void getMassage(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {//1、获取messageIDString messageID = message.getMessageProperties().getHeader("spring_returned_message_correlation");//2、用redis的setnx()方法放入值 放入成功返回true 放入失败返回falseif (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(messageID, "0", 10, TimeUnit.SECONDS)) {//3、消费消息System.out.println("接收到消息：" + msg);//4、设置value值为1stringRedisTemplate.opsForValue().set(messageID, "1",10,TimeUnit.SECONDS);//5、手动ackchannel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);} else {//6、如果放入值失败 获取messageID对应的valueString s = stringRedisTemplate.opsForValue().get(messageID);//7、value=0 什么都不做if ("0".equalsIgnoreCase(s)) {return;//8、value=1 手动ack} else {channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);}}}
}

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二手书到了&#xff0c;好消息&#xff0c;前主人看的很认真&#xff0c;坏消息&#xff0c;只看到这页了 啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊最后几题好难啊啊啊啊啊&#xff0c;再议 目录 1.1 入门 1.2 变量与算数表达式 练习1-3 //打印温度对照表 练习1-4 //摄氏-华氏温…
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医疗行业如何提升Windows操作系统登录的安全性

医疗行业如何提升Windows操作系统登录的安全性

医疗行业使用账号和密码登录Windows系统时&#xff0c;可能会遇到一些痛点&#xff0c;这些痛点可能会影响工作效率、数据安全和用户体验。以下是一些主要的痛点&#xff1a; 1. 密码管理复杂性&#xff1a;医疗行业通常涉及大量的敏感数据和隐私信息&#xff0c;因此密码策略…
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为什么 Cloudflare 是 2024 年 Vercel 的最佳替代品？生态系统和价格比较

为什么 Cloudflare 是 2024 年 Vercel 的最佳替代品？生态系统和价格比较

本文探讨了 Vercel 的功能&#xff0c;并与 Cloudflare 生态系统中的类似产品进行了比较。从托管到存储&#xff0c;我们将看到为什么 Cloudflare 可以在 2024 年成为 Vercel 的最佳替代品。 文章目录 介绍什么是 Cloudflare&#xff1f;Cloudflare vs Vercel&#xff1a;托管和…
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实战 | 18行代码轻松实现人脸实时检测【附完整代码与源码详解】Opencv、人脸检测

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《博主简介》 小伙伴们好&#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源&#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】&#xff0c;共同学习交流~ &#x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注&#xff01; 《------往期经典推…
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BS架构 数据权限--字段级权限 设计与实现

BS架构 数据权限--字段级权限 设计与实现

一、需求场景 1. 销售发货场景 销售出库单上 有 商品名称、发货数量、单价、总金额 等信息。 销售人员 关注 上述所有信息&#xff0c;但 仓管人员 不需要知道 单价、总金额 信息。 2. 配方、工艺保密 场景 配方研发人员 掌握核心配方&#xff0c; 但 交给车间打样、生产时…
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锚索测力计在岩土工程中的应用

锚索测力计在岩土工程中的应用

随着现代工程建设的快速发展&#xff0c;岩土工程安全问题日益受到人们的关注。岩土工程中的锚索结构&#xff0c;作为保证工程稳定和安全的关键部分&#xff0c;其性能监测和评估显得尤为重要。近年来&#xff0c;锚索测力计作为一种先进的监测工具&#xff0c;在岩土工程安全…
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