RocketMQ 支持挄照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以吐前回溯，也可以吐后回溯。 4.12 消息堆积 消息中间件的主要功能是异步解耦，迓有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，返就要 求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情冴： (1). 消息堆积在内存 Buffer，一旦超过内存 Buffer，可以根据一定的丢弃策略来丢弃消息，如 CORBA slotValue 总是挃吐最新的一个 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 21 索引项）。 3. 遍历索引项列表迒回查询时间范围内的结果集（默讣一次最大迒回的 32 条记彔） 4. Hash 冲突；寻找 key 的 slot 位置时相当亍执行了两次散列函数，一次 key 的 hash，一次 key 的 hash 值叏模， 因此返里存在两次冲突的情冴；第一种，key 来提高消费能力。但是 Consumer 数量要小亍等亍队列数 量，如果 Consumer 超过队列数量，那举多余的 Consumer 将丌能消费消息。 队列数量 Consumer 数量 Rebalance 结果 5 2 C1: 3 C2: 2 6 3 C1: 2 C2: 2 C3: 2 10 20 C1~C10: 1 C11~C20: 0 20 6 C1: 4

2.1. search 和 match 的参数问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.2.2. match 返回结果的格式问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.2.3. exec 比 match 更强大 . . . . 且有迹可循！ — Jack Lo 老姚编写的JavaScript正则表达式系列文章通俗易通，虽然示例以JavaScript编写，但是对于正则表 达式的学习通用于其他语言。所以，不论您是前端还是后端工程师，通过阅读此迷你书都能获益。最 后，感谢老姚能够写出这一系列文章，让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能，基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结，并形成专题，更是一种值 字符串时，结果是 "good"： JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 10 页 var regex = /good|goodbye/g; var string = "goodbye"; console.log( string.match(regex) ); // => ["good"] 而把正则改成 /goodbye|good/，结果是： var

2.1. search 和 match 的参数问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.2.2. match 返回结果的格式问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.2.3. exec 比 match 更强大 . . . . 且有迹可循！ — Jack Lo 老姚编写的JavaScript正则表达式系列文章通俗易通，虽然示例以JavaScript编写，但是对于正则表 达式的学习通用于其他语言。所以，不论您是前端还是后端工程师，通过阅读此迷你书都能获益。最 后，感谢老姚能够写出这一系列文章，让大家能够更轻松的理解和使用正则表达式。 — 程序猿DD 正则表达式是通用的技能，基础的东西永远绕不开。能在实战中进行总结，并形成专题，更是一种值 字符串时，结果是 "good"： JavaScript 正则表达式迷你书 1. 第一章 正则表达式字符匹配攻略 | 第 10 页 var regex = /good|goodbye/g; var string = "goodbye"; console.log( string.match(regex) ); // => ["good"] 而把正则改成 /goodbye|good/，结果是： var

安装配置比单写入稍微复杂，需要另外一个 VIP。管理比单写入复杂。  主切换后从需要手工切换。  切换需要 1s 左右的时间。 3.4 适用场景 这个方案适用于只有两台数据库服务器（后端有多个从服务器也是可以的， 只是要手工切换从服务器比较麻烦，后面会介绍的 MMM 能将从服务器自动切 换）并且还能实现数据库的读写分离的情况，这样 backup 机器也能用起来，提 高系统资源的利用率，减少 replication failover 的解决方案，通过 MMM 方案能实现服务器的故 障转移，从而实现 mysql 的高可用。MMM 不仅能提供浮动 IP 的功能，更可贵的是 如果当前的主服务器挂掉后，会将你后端的从服务器自动转向新的主服务器进行同 步复制，不用手工更改同步配置。这个方案是目前比较成熟的解决方案。 6.2 方案优缺点 优点：安全性、稳定性高，可扩展性好，高可用，当主服务器挂掉以后，另一个主

疫情影响，全世界都在使用远程教育，远程办公 • 云游戏，机器人，VR，直播等 • 如何用最容易的方案实现实时通讯 • 漂亮的app，最好全部(mobile, web, desktop)平台都支持. • 最容易使用的后端技术 真实世界的需求点 用开源方案实现需求 WebRTC + Flutter + Go 技术简介 第二部分 WebRTC 是什么 01. • 由 Google 发起的基于浏览器通讯标准

资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 响应速度快，能够高效提 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 测试结果受到数据样

辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 识别问题的核心要素和约束条件 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理

consumer 启动的时候指定了 queue 3） 按照机房来配置队列 Consumer 启动的时候会指定在哪些机房的消息 获取指定机房的 queue 然后在执行如 1）平均算法 根据分配队列的结果更新 ProccessQueueTable 1) 比对 mqSet 将多余的队列删除， 当 broker 当机或者添加，会导致分配到 mqSet 流量控制，正在消费队列中消息的跨度超过阀值（默认 2000），稍后在消费 5. 根据 topic 获取订阅关系 6. 构建拉消息回调对象 PullBack, 从 broker 拉取消息（异步拉取）返回结果是回调 7. 从内存中获取 commitOffsetValue //TODO 这个值跟 pullRequest.getNextOffset 区别 8. 构建 sysFlag pull 接口用到的 slave 不允许实时提交消费进 度，可以定时提交 //TODO 关于 master 拉消息实时提交指的是什么？ 10. 拉到消息后回调 PullCallback 处理 broker 返回结果 pullResult 更新从哪个 broker（master 还是 slave）拉取消息 反序列化消息 消息过滤 消息中放入队列最大最小 offset, 方便应用来感知消息堆积度

如果索引由多个字段组成将最用来查询过滤的字段放在前面 可能会有更好的性能。 可能会有更好的性能。 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （一） （一）  能够快速缩小结果集的 能够快速缩小结果集的 WHERE WHERE 条件写在前面，如果有恒量条件， 条件写在前面，如果有恒量条件， 也尽量放在前面 也尽量放在前面  尽量避免使用 尽量避免使用 操作代替 操作代替 OR OR 操作，注意此时需要注意一点查询 操作，注意此时需要注意一点查询 条 条 件可以使用聚集索引，如果是非聚集索引将起到相反的结果 件可以使用聚集索引，如果是非聚集索引将起到相反的结果  当只要一行数据时使用 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 LIMIT 1  尽可能的使用 尽可能的使用 NOT NULL NOT NULL 填充数据库

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 IV.37 最终输出结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 了 Google、Yahoo!、Amazon、eBay、Answers.com 和 Creative Commons 等搜 索引擎。您可以在搜索框中输入一个关键字，瞬间就能得到所选择的搜索引擎提供的 结果。您可以在任何时候从搜索框菜单里选择一个新的搜索引擎，或添加自己喜欢的 其他搜索引擎。 70 浏览网络 目录 Lucid Lynx 图 III.12 可用的搜索引擎 搜 索 建 议 为 了 方 要 安 装 Thunderbird 的 中 文 支 持 ， 请 在 安 装 完 Thunderbird 后继续搜索并安装其中文包，搜索关键词可以使用如“Thunderbird Chinese”，安装结果中提示 zh-cn 的一个即为简体中文语言支持。语言支持安装完 毕后，请您关闭已经打开的 Thunderbird 并重新打开，即可使用中文版的程序。 待程序执行完毕，便完成了安装 Thunderbird