【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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在Java中&#xff0c;final、finally和finalize是三个容易混淆的关键字&#xff0c;但它们各自具有不同的作用、用途和限制。下面我将从您提到的几个方面来解释它们之间的区别&#xff1a; 1. final 概念与用途&#xff1a;final关键字在Java中用于表示“不可变性”。它可以用…
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rbac和多级请假业务系统相关面试题

rbac和多级请假业务系统相关面试题

1.请说明你的项目及使用的技术 面试官你好！这个项目是办公自动化OA系统，我们通过这个项目来对公司内部的一系列流程性的工作进行无纸化处理，比如公司内部的请假流程就是通过这个系统逐级进行审批，我在这个系统中主要负责底层框架的搭建以及去实现请假流程这个功能，本次项目…
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算法有哪些分类

算法有哪些分类

算法的分类可以根据不同的标准来进行&#xff0c;以下是一些常见的算法分类&#xff1a; 基本算法分类&#xff1a; 搜索算法&#xff1a;包括线性搜索、二分搜索、哈希搜索、深度优先搜索&#xff08;DFS&#xff09;、广度优先搜索&#xff08;BFS&#xff09;等。 排序算法…
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Linux下工具tc详细讲解及限制IP和端口实例

Linux下工具tc详细讲解及限制IP和端口实例

首先纠正某一篇博客&#xff0c;TC并不是只管发包不管收包&#xff0c;之前我也很纳闷 知道最后看到了14年前一位大佬的帖子。是ingress! 这里有个非常重要的点就是ingress&#xff0c;如果父类不是他的话是完不成限制源IP的&#xff0c;这个关键词表明你正在添加一个入口队列规…
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设计模式——模板模式（Template）

设计模式——模板模式（Template）

模板模式&#xff08;Template Method Pattern&#xff09;是一种行为设计模式&#xff0c;它在一个方法中定义了一个算法的骨架&#xff0c;并允许子类为一个或多个步骤提供实现。模板模式使得子类可以在不改变算法结构的情况下&#xff0c;重新定义算法中的某些特定步骤。 主…
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软件测试至关重要

软件测试至关重要

软件测试在现代软件开发流程中占据着至关重要的位置&#xff0c;它不仅是确保软件质量的关键环节&#xff0c;还直接关系到用户体验、企业信誉及成本控制等多个方面。 以下是软件测试重要性的几个核心论述&#xff1a; 1. 提升软件质量&#xff1a;软件测试通过识别和报告错误…
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