springboot执行延时任务之DelayQueue的使用详解下载

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springboot执行延时任务-DelayQueue使用

在很多场景我们需要用到延时任务,比如给客户异步转账操作超时后发通知告知用户,还有客户下单后多长时间内没支付则取消订单等等,这些都可以使用延时任务来实现。 jdk中DelayQueue可以实现上述需求,顾名思义...

springboot执行延时任务之DelayQueue

定义延时任务管理类DelayQueueManager总结 前言 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、DelayQueue是什么? DelayQueue提供了在指定时间才能获取队列元素的功能,队列头元素是最接近过期的元素。 ...

springboot DelayQueue 延时任务使用

在很多场景我们需要用到延时任务,比如给客户异步转账操作超时后发通知告知用户,还有客户下单后多长时间内没支付则取消订单等等,这些都可以使用延时任务来实现。 解决方案 jdk中DelayQueue可以实现上述需求,...

延时任务】-DelayQueue详解

1. 使用方法2. 源码解析入队出队3. 总结 DelayQueue 1. 使用方法 DelayQueue中的元素要实现Delayed接口,Delayed接口又实现了 Comparable接口 public interface Delayed extends Comparable<...

DelayQueue延时队列使用

----------TaskDelay 延时对象--------------- package com.asiainfo.audit.delay; import org.apache.log4j.Logger; import java.util.Date; import java.util.concurrent.Delayed; import j...

springboot执行延时任务之DelayQueue使用详解

DelayQueue是一个无界阻塞队列,只有在延迟期满时,才能从中提取元素。这篇文章主要介绍了springboot执行延时任务-DelayQueue使用,需要的朋友可以参考下

Springboot定时任务@Scheduled详解

Springboot定时任务@Scheduled详解一、使用的注解: @Scheduled 和 @EnableScheduling@EnableScheduling@Scheduled注解标识任务修改@Scheculed默认线程池为多线程二、只使用的注解: @Scheduled 不用 @...

SpringBoot中RabbitMQ的使用详解

最近在公司的代码里面看到RabbitMQ相关的代码,于是带着好奇心研究了下RabbitMQ. RabbitMQ的核心是交换机和队列。 交换机的功能主要是接收消息并且转发到绑定的队列,交换机不存 储消息,在启用ack模式后,...

SpringBoot详解RabbitMQ 延迟队列

SpringBoot是为了简化Spring应用的创建、运行、调试、部署等一系列问题而诞生的产物,自动装配的特性让我们可以更好的关注业务本身而不是外部的XML配置,我们只需遵循规范,引入相关的依赖就可以轻易的搭建出一个 ...

深度学习关于分布式任务调度平台XXL-JOB框架详解

首先说明一下,为什么写这篇博客,最近公司就定时器任务项目进行升级,我负责了这个项目,发现xxl-job的性能还有架构设计非常好,对于集成spring项目,springboot项目有很好的扩展应用。 就现在而言,关于定时任务...

Java中的线程池详解SpringBoot线程池扩展

池化技术的主要目的在应用启动时预先保存一些资源放到池中管理,当需要获取资源时可以直接从池中获取,使用完毕后重新放回池中,从而减少资源创建与销毁的消耗。常见的池化技术实现有线程池、连接池、内存池等,...

RabbitMq学习——Springboot整合rabbitmq配置延迟消息

一、前言 昨晚上,一个大佬说了有关他做一个业务功能,如何将一个商品进行延迟上架,大佬说的方式听着...针对rabbitmq这个消息队列的使用,我的专栏中有大篇幅的文章,进行了简单的描述,我们接下来以最简单的dir...

Kafka详解(三):服务端与客户端详解(时间轮、延时操作、控制器、分区分配策略、再均衡、事务)

六、深入服务端 1、协议设计 Kafka自定义了一组基于TCP的二进制协议,只要遵守这组协议的格式,就可以向Kafka发送消息,也可以从中拉取消息。在Kafka2.0.0中,一共包含了43种协议类型,每种协议类型都有对应的请求...

SpringBoot 项目搭建及简单整合

项目整合了redis非关系型数据库,swagger2生成API,lombok插件,druid数据源,mybatis,mybatis-plus, 多数据源的配置,log4j2和logback日志,定时器,springboot的多环境配置,rabbitmq的整合及其延时消息的设置  ...

一、分布式任务调度 —— XXL-JOB

一、简介1.1 概述XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。1.2 特性1、简单:支持通过Web页面对任务进行...

分布式任务调度平台XXL-JOB

目录 《分布式任务调度平台XXL-JOB》一、简介1.1 概述1.2 社区交流1.3 特性1.4 发展1.5 下载文档地址源码仓库地址中央仓库地址1.6 环境二、快速入门2.1 初始化“调度数据库”2.2 编译源码2.3 配置部署“调度中心”...

Java常用四大线程池用法以及ThreadPoolExecutor详解

为什么用线程池? 1.创建/销毁线程伴随着系统开销,过于频繁的创建/销毁线程,会很大程度上影响处-理效率 2.线程并发数量过多,抢占系统资源从而导致阻塞 3.对线程进行一些简单的管理 ...在Java中,线程池的概念是...

java super用法_「原创」Java并发编程系列35 | ScheduledThreadPoolExecutor定时器

★★★建议星标我们★★★2020年Java原创面试题库连载中【000期】Java最全面试题库思维导图【001期】JavaSE面试题(一):面向对象【002期】JavaSE面试题(二):基本数据类型与访问修饰符【003期】JavaSE面试题(三):...

轻量级分布式任务调度平台 XXL-JOB

From:https://www.cnblogs.com/xuxueli/p/5021979.html github 地址 及 中文文档...     《分布式任务调度平台XXL-JOB》 ...XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量...

转载《分布式任务调度平台XXL-JOB》

转载《分布式任务调度平台XXL-JOB》 《分布式任务调度平台XXL-JOB》 博文转自 https://www.cnblogs.com/xuxueli/p/5021979.html 一、简介 1.1 概述 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,...

第 3-4 课:数据结构——队列详解 + 面试题

丰富的 Java 技术栈:基础和框架,线程池和锁优化,SpringBoot 和分布式消息队列,数据结构和常用算法,设计模式和 JVM 等 易学易会:提供了大量的图片说明和代码示例 Java 核心知识图谱✖️1 + 阿里内推名额✖️1 +...

JavaBlockingQueue

1、核心方法 public interface BlockingQueue&amp;...如果是往限定了长度的队列中设置值,推荐使用offer()方法。 boolean add(E e); //将给定的元素设置到队列中,如果设置成功返回tru...

想进大厂?50个多线程面试题,你会多少?(一)

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包含在进程中,是进程中的实际运作单位,可以使用多线程对进行运算提速。比如,如果一个线程完成一个任务要100毫秒,那么用十个线程完成改任务只需10毫秒什么是...

45张图庖丁解牛18种Queue,你知道几种?

本篇主要内容如下:本篇主要内容帮你总结好的阻塞队列:18种Queue总结一、Queue自我介绍 队列原理图1.1 Queue自我介绍hi,大家好,我的英文名叫Queue,中文名叫队列,无...

rabbitmq自动重启_RabbitMQ 延迟队列,消息延迟推送

在我们签收商品后,物流系统会在七天后延时发送一个消息给支付系统,通知支付系统将款打给商家,这个过程持续七天,就是使用了消息中间件的延迟推送功能。12306 购票支付确认页面。我们在选好票点击确定跳转的页面中...

java上机题四取三排列_「原创」Java并发编程系列35 | ScheduledThreadPoolExecutor定时器...

★★★建议星标我们★★★2020年Java原创面试题库连载中【000期】Java最全面试题库思维导图【001期】JavaSE面试题(一):面向对象【002期】JavaSE面试题(二):基本数据类型与访问修饰符【003期】JavaSE面试题(三):...

spring 定时器_【原创】Java并发编程系列35 | ScheduledThreadPoolExecutor定时器

这样才不会错过每日进阶架构文章呀。2020年Java原创面试题库连载中【000期】Java最全面试题库思维导图【001期】JavaSE面试题(一):面向对象【002期】JavaSE面试题(二):基本数据类型与访问修饰符【003期】JavaSE面试...

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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