15、异步消息传递与无服务器处理系统解析

异步消息传递与无服务器处理系统解析

1. 异步消息传递的关键特性

1.1 故障处理与动态负载均衡

在异步消息传递系统中,若消费者出现故障,未确认的消息会被传递给其他队列消费者。同时,系统支持动态负载均衡,在高负载时可启动新的消费者,负载降低时停止,无需更改队列或消费者配置。竞争消费者模式在生产级消息平台中很常见,是扩展单队列消息处理能力的有效方式。

1.2 精确一次处理

由于瞬态网络故障和延迟响应,客户端可能会重新发送消息,导致服务器收到重复消息。为解决此问题,需要确保幂等处理。在异步消息系统中,重复消息处理有两个来源:
- 发布者重复 :发布者在未收到消息代理的确认时重试消息发送,若原消息已被接收但确认丢失或延迟,可能导致队列中出现重复消息。部分消息代理支持重复检测,如 ActiveMQ Artemis 可去除发布者发送到代理的重复消息。发布者只需为每条消息设置一个唯一的幂等键值,示例代码如下:

ClientMessage msg = session.createMessage(true);
UUID idKey = UUID.randomUUID();  // use as idempotence key
msg.setStringProperty(HDR_DUPLICATE_DETECTION_ID, idKey.toString() );
  • 消费者重复处理 :当代理将消息传递给消费者,消费者处理后未能发送确认(如消费者崩溃或网络丢失确
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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