任务放进线程池重启应用导致任务丢失解决

在很多情况下,我们需要使用线程池来处理高并发下的大量任务,线程池不仅能加快任务处理速度,同时也能通过队列缓冲存储一些任务,有利就有弊,如果当线程池中保存了大量任务,此时应用重启了,那么这些任务将会丢失,有可能对业务产生重要故障。

此时我们的解决的方案针对不同情况,如果是接口接收了大量请求,我们通过异步处理,且每个请求的处理时间较长,此时我们需要一种能将任务持久化的队列,这是mq就是一种比较好的方案,我们将任务消息投放到mq,然后消费mq的消息,此时利用的mq对消息的持久化功能,防止任务丢失。

在Python中,解决积木放进格子的问题通常涉及到组合优化、动态规划或者搜索算法,比如回溯法。这种问题常用于描述物品分配或布局问题,例如如何摆放不同形状和大小的积木以填满一个固定尺寸的网格。 一个基本的解决方案可以是设计一个函数,接受一个代表积木的二维数组(表示每个积木的尺寸),以及一个表示网格的二维列表。函数会递归地尝试将每个积木放入各个位置,检查是否能够完全填充而不超出网格边界。如果找到合适的位置,就记录下来并继续尝试下一个积木;如果没有找到或所有可能性都尝试过仍未成功,则返回失败标志。 这里是一个简单的回溯算法示例: ```python def can_fit(wood, grid): def fit_helper(row, col): nonlocal success if row >= len(grid) or col >= len(wood[0]): return success for w in wood: if 0 <= col + w[0] < len(grid[row]) and 0 <= row + w[1] < len(grid): if fit_helper(row + w[1], col + w[0]): # 如果子问题可行,设置success为True并回溯 success = True return True else: continue # 如果子问题不可行,撤销当前选择并尝试其他位置 return False # 所有位置都不适用,回溯并返回False success = False if fit_helper(0, 0): # 从左上角开始尝试 return success else: return False # 无法完成放置 # 使用示例 wood = [[1, 1], [1, 2]] # 积木尺寸 grid = [[3, 3], [3, 3]] # 网格大小 if can_fit(wood, grid): print("能完全放入!") else: print("无法完全放入.") ```
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