17、Spring Boot 消息传递:RabbitMQ 与 Redis 实战

Spring Boot 消息传递:RabbitMQ 与 Redis 实战

在现代应用开发中,消息传递是实现系统解耦、异步通信和提高系统可扩展性的重要手段。Spring Boot 提供了对多种消息中间件的支持,本文将详细介绍如何使用 Spring Boot 结合 RabbitMQ 和 Redis 实现消息传递。

1. 使用 RabbitMQ 进行消息传递

RabbitMQ 是一个功能强大的消息队列中间件,Spring Boot 为其提供了简单易用的集成方式。

1.1 消息发送方法

sendTo(routingKey, message) 方法用于发送消息,其中 routingKey 是队列名称, message 是要发送的消息。该方法使用 rabbitTemplate 实例调用 convertAndSend 方法,将消息发送到默认交换机,再由交换机将消息路由到指定队列。

// 示例代码展示 sendTo 方法的使用
public void sendTo(String routingKey, String message) {
    rabbitTemplate.convertAndSend(routingKey, message);
}
1.2 创建消费者类

创建 ToDoConsumer 类来监听指定队列的消息。


                
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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