从安装配置到第一个Hello World示例,手把手教你使用NATS进行消息通信。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个NATS入门教程项目,包含逐步指导的Markdown文档和配套代码示例。要求实现简单的发布/订阅示例、请求/响应模式和服务发现功能。使用多种语言实现(Go、Python、JavaScript),提供docker-compose一键启动环境。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在学习消息队列技术,发现NATS以其轻量级和高性能的特点特别适合新手入门。下面分享我的学习过程,从零开始搭建NATS环境到实现基础通信功能的全记录。

1. 为什么选择NATS

  • 轻量简单:核心二进制文件仅3MB,相比其他消息系统更易部署
  • 高性能:单节点支持每秒数百万消息吞吐
  • 多语言支持:Go/Python/JS等主流语言都有成熟客户端库
  • 云原生友好:天然适合容器化部署,K8s生态集成度高

2. 环境准备(5分钟)

  1. 安装Docker Desktop(Windows/Mac)或Docker Engine(Linux)
  2. 创建项目目录并新建docker-compose.yml文件
  3. 写入NATS服务配置(含Web管理界面端口映射)
  4. 执行docker-compose up启动服务

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3. 基础消息模式实践(15分钟)

发布/订阅模式
  • 使用Python的nats-py库创建订阅者
  • 用Go编写发布者程序发送JSON格式消息
  • 观察终端输出的实时消息流转
请求/响应模式
  • JavaScript编写服务端响应程序
  • Go客户端发送带超时机制的请求
  • 通过curl命令测试HTTP网关接口

4. 进阶功能尝试(10分钟)

  1. 服务发现:利用NATS的内置发现机制自动识别节点
  2. 持久化订阅:配置JetStream实现消息持久化
  3. 负载均衡:多个订阅者自动分配消息处理

5. 踩坑与解决方案

  • 权限问题:遇到连接拒绝时检查鉴权配置
  • 消息堆积:合理设置max_msgs防止内存溢出
  • 多语言兼容:统一使用JSON作为序列化格式

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体验建议

整个教程项目已整理在InsCode(快马)平台,包含完整Docker配置和三种语言示例代码。实际测试发现:

  1. 网页端编辑器可以直接修改代码实时测试
  2. 一键部署功能自动配置好NATS服务环境
  3. 多文件项目管理清晰,适合教学演示

对于想快速体验消息队列的开发者,这种开箱即用的方式确实省去了大量环境配置时间。特别是Web管理界面能直观看到消息流量,对理解工作原理很有帮助。

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    创建一个NATS入门教程项目,包含逐步指导的Markdown文档和配套代码示例。要求实现简单的发布/订阅示例、请求/响应模式和服务发现功能。使用多种语言实现(Go、Python、JavaScript),提供docker-compose一键启动环境。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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