25、Azure Service Bus高级特性与应用洞察服务详解

Azure Service Bus高级特性与应用洞察服务详解

1. Azure Service Bus高级特性

Azure Service Bus在消息发布和接收方面给予了用户更好的控制,相比Azure Queue Storage有显著改进。它能明确告知用户或应用如何访问,还可使用RBAC认证(在托管标识不可用时)授予服务间的访问权限,且交互登录由Azure AD处理,应用不会直接处理凭证。

1.1 死信处理(Dead lettering)

死信指队列中没有接收代码逻辑感兴趣的消息,处理方式有两种:
- 永久删除
- 推送到名为死信队列的额外队列

在Azure Service Bus中,将消息推送到死信队列有以下两种方式:
- 设置消息的最大生命周期,过期后自动移动到死信队列
- 使用 MessageReceiver DeadLetterAsync 方法:

await receiver.DeadLetterAsync("<lock-token>", "<reason>");
  • 使用新SDK中 ServiceBusReceiver 对象的 DeadLetterMessageAsync 方法

以下是旧SDK的完整示例:

while 
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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