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  • 序本文主要研究下FluxFlatMapconcurrency及prefetch参数实例@Testpublic void testConcurrencyAndPrefetch(){int concurrency = 3;int prefetch = 6;Flux.range(1,100).log().flatMap(i -> Flux.just(1,2,3,4,5...

    本文主要研究下FluxFlatMap的concurrency及prefetch参数

    实例

    @Test

    public void testConcurrencyAndPrefetch(){

    int concurrency = 3;

    int prefetch = 6;

    Flux.range(1,100)

    .log()

    .flatMap(i -> Flux.just(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10).log(),

    concurrency,prefetch)

    .subscribe();

    }

    部分输出

    23:29:38.515 [main] DEBUG reactor.util.Loggers$LoggerFactory - Using Slf4j logging framework

    23:29:38.534 [main] INFO reactor.Flux.Range.1 - | onSubscribe([Synchronous Fuseable] FluxRange.RangeSubscription)

    23:29:38.537 [main] INFO reactor.Flux.Range.1 - | request(3)

    23:29:38.537 [main] INFO reactor.Flux.Range.1 - | onNext(1)

    23:29:38.538 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onSubscribe([Synchronous Fuseable] FluxArray.ArraySubscription)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | request(6)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(1)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(2)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(3)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(4)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(5)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | request(5)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(6)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(7)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(8)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(9)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onNext(10)

    23:29:38.539 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | request(5)

    23:29:38.540 [main] INFO reactor.Flux.Array.2 - | onComplete()

    23:29:38.540 [main] INFO reactor.Flux.Range.1 - | request(1)

    23:29:38.540 [main] INFO reactor.Flux.Range.1 - | onNext(2)

    23:29:38.540 [main] INFO reactor.Flux.Array.3 - | onSubscribe([Synchronous Fuseable] FluxArray.ArraySubscription)

    23:29:38.540 [main] INFO reactor.Flux.Array.3 - | request(6)

    23:29:38.540 [main] INFO reactor.Flux.Array.3 - | onNext(1)

    23:29:38.540 [main] INFO reactor.Flux.Array.3 - | onNext(2)

    但看外内两个flux的第一次request,可以初步看到分别是concurrency及prefetch

    源码解析

    Flux

    reactor-core-3.1.5.RELEASE-sources.jar!/reactor/core/publisher/Flux.java

    /**

    * Transform the elements emitted by this {@link Flux} asynchronously into Publishers,

    * then flatten these inner publishers into a single {@link Flux} through merging,

    * which allow them to interleave.

    *

    * There are three dimensions to this operator that can be compared with

    * {@link #flatMapSequential(Function) flatMapSequential} and {@link #concatMap(Function) concatMap}:

    *

    *

    Generation of inners and subscription: this operator is eagerly

    * subscribing to its inners.

    *

    Ordering of the flattened values: this operator does not necessarily preserve

    * original ordering, as inner element are flattened as they arrive.

    *

    Interleaving: this operator lets values from different inners interleave

    * (similar to merging the inner sequences).

    *

    * The concurrency argument allows to control how many {@link Publisher} can be

    * subscribed to and merged in parallel. The prefetch argument allows to give an

    * arbitrary prefetch size to the merged {@link Publisher}.

    *

    *

    *

    *

    * @param mapper the {@link Function} to transform input sequence into N sequences {@link Publisher}

    * @param concurrency the maximum number of in-flight inner sequences

    * @param prefetch the maximum in-flight elements from each inner {@link Publisher} sequence

    * @param the merged output sequence type

    *

    * @return a merged {@link Flux}

    */

    public final Flux flatMap(Function super T, ? extends Publisher extends V>> mapper, int

    concurrency, int prefetch) {

    return flatMap(mapper, false, concurrency, prefetch);

    }

    final Flux flatMap(Function super T, ? extends Publisher extends

    V>> mapper, boolean delayError, int concurrency, int prefetch) {

    return onAssembly(new FluxFlatMap<>(

    this,

    mapper,

    delayError,

    concurrency,

    Queues.get(concurrency),

    prefetch,

    Queues.get(prefetch)

    ));

    }

    这里使用的是FluxFlatMap

    FluxFlatMap

    reactor-core-3.1.5.RELEASE-sources.jar!/reactor/core/publisher/FluxFlatMap.java

    FluxFlatMap(Flux extends T> source,

    Function super T, ? extends Publisher extends R>> mapper,

    boolean delayError,

    int maxConcurrency,

    Supplier extends Queue> mainQueueSupplier,

    int prefetch,

    Supplier extends Queue> innerQueueSupplier) {

    super(source);

    if (prefetch <= 0) {

    throw new IllegalArgumentException("prefetch > 0 required but it was " + prefetch);

    }

    if (maxConcurrency <= 0) {

    throw new IllegalArgumentException("maxConcurrency > 0 required but it was " + maxConcurrency);

    }

    this.mapper = Objects.requireNonNull(mapper, "mapper");

    this.delayError = delayError;

    this.prefetch = prefetch;

    this.maxConcurrency = maxConcurrency;

    this.mainQueueSupplier =

    Objects.requireNonNull(mainQueueSupplier, "mainQueueSupplier");

    this.innerQueueSupplier =

    Objects.requireNonNull(innerQueueSupplier, "innerQueueSupplier");

    }

    @Override

    public void subscribe(CoreSubscriber super R> actual) {

    if (trySubscribeScalarMap(source, actual, mapper, false)) {

    return;

    }

    source.subscribe(new FlatMapMain<>(actual,

    mapper,

    delayError,

    maxConcurrency,

    mainQueueSupplier,

    prefetch, innerQueueSupplier));

    }

    这里可以看到subscribe的时候使用了FlatMapMain

    FlatMapMain

    static final class FlatMapMain extends FlatMapTracker>

    implements InnerOperator {

    FlatMapMain(CoreSubscriber super R> actual,

    Function super T, ? extends Publisher extends R>> mapper,

    boolean delayError,

    int maxConcurrency,

    Supplier extends Queue> mainQueueSupplier,

    int prefetch,

    Supplier extends Queue> innerQueueSupplier) {

    this.actual = actual;

    this.mapper = mapper;

    this.delayError = delayError;

    this.maxConcurrency = maxConcurrency;

    this.mainQueueSupplier = mainQueueSupplier;

    this.prefetch = prefetch;

    this.innerQueueSupplier = innerQueueSupplier;

    this.limit = Operators.unboundedOrLimit(maxConcurrency);

    }

    @Override

    public void request(long n) {

    if (Operators.validate(n)) {

    Operators.addCap(REQUESTED, this, n);

    drain();

    }

    }

    @Override

    public void onSubscribe(Subscription s) {

    if (Operators.validate(this.s, s)) {

    this.s = s;

    actual.onSubscribe(this);

    s.request(Operators.unboundedOrPrefetch(maxConcurrency));

    }

    }

    @SuppressWarnings("unchecked")

    @Override

    public void onNext(T t) {

    if (done) {

    Operators.onNextDropped(t, actual.currentContext());

    return;

    }

    Publisher extends R> p;

    try {

    p = Objects.requireNonNull(mapper.apply(t),

    "The mapper returned a null Publisher");

    }

    catch (Throwable e) {

    onError(Operators.onOperatorError(s, e, t, actual.currentContext()));

    return;

    }

    if (p instanceof Callable) {

    R v;

    try {

    v = ((Callable) p).call();

    }

    catch (Throwable e) {

    if (!delayError || !Exceptions.addThrowable(ERROR, this, e)) {

    onError(Operators.onOperatorError(s, e, t, actual.currentContext()));

    }

    return;

    }

    tryEmitScalar(v);

    }

    else {

    FlatMapInner inner = new FlatMapInner<>(this, prefetch);

    if (add(inner)) {

    p.subscribe(inner);

    }

    }

    }

    //...

    }

    这个可以理解为对外层flux的操作,可以看到onSubscribe的时候,其内部request的大小为Operators.unboundedOrPrefetch(maxConcurrency),也就是第一个参数concurrency

    在onNext操作里头,对里头的flux使用了FlatMapInner

    FlatMapInner

    static final class FlatMapInner

    implements InnerConsumer, Subscription {

    FlatMapInner(FlatMapMain, R> parent, int prefetch) {

    this.parent = parent;

    this.prefetch = prefetch;

    //this.limit = prefetch >> 2;

    this.limit = Operators.unboundedOrLimit(prefetch);

    }

    @Override

    public void onSubscribe(Subscription s) {

    if (Operators.setOnce(S, this, s)) {

    if (s instanceof Fuseable.QueueSubscription) {

    @SuppressWarnings("unchecked") Fuseable.QueueSubscription f =

    (Fuseable.QueueSubscription) s;

    int m = f.requestFusion(Fuseable.ANY | Fuseable.THREAD_BARRIER);

    if (m == Fuseable.SYNC) {

    sourceMode = Fuseable.SYNC;

    queue = f;

    done = true;

    parent.drain();

    return;

    }

    if (m == Fuseable.ASYNC) {

    sourceMode = Fuseable.ASYNC;

    queue = f;

    }

    // NONE is just fall-through as the queue will be created on demand

    }

    s.request(Operators.unboundedOrPrefetch(prefetch));

    }

    }

    @Override

    public void request(long n) {

    long p = produced + n;

    if (p >= limit) {

    produced = 0L;

    s.request(p);

    }

    else {

    produced = p;

    }

    }

    }

    subscribe的时候,request的数量为Operators.unboundedOrPrefetch(prefetch) 这里可以看到这里对prefetch进行右移2操作,相当于除以4,作为limit,limit是个判断,用来对inner的flux的request数量进行限制

    小结

    flatMap的两个参数concurrency及prefetch,分别是作用于外头及里头的两个flux,第一次request都是使用该值,后续的话,其内部会对request的数量进行判断和调整。

    doc

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  • There are a couple of things to fix with this:1) Your map() function does not return anything. This is why your console log is undefined.2) Once your map functions work, you are logging an array of pr...

    There are a couple of things to fix with this:

    1) Your map() function does not return anything. This is why your console log is undefined.

    2) Once your map functions work, you are logging an array of promises. To deal with multiple promises (an array), you can use Promise.all().

    So I think to fix this, you can do:

    prepareStudentImages = async (students) => {

    const returnedStudents = students.map(student =>

    Image.prefetch(student.image)

    .then((data) => {

    ...

    })

    .catch((data) => {

    ...

    })

    .finally(() => {

    return student

    })

    )

    console.log(returnedStudents) // log the promise array

    const result = await Promise.all(returnedStudents) // wait until all asyncs are complete

    console.log(result) // log the results of each promise in an array

    return result

    }

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  • 之前介绍了利用Preload优化首屏关键资源加载。今天跟大家介绍另一个性能优化手段——Prefetch。...跟Preload不同,Prefetch指示是下一次导航可能需要资源。浏览器识别到Prefetch时,应该加载该资源(且不执...

    之前介绍了利用Preload优化首屏关键资源的加载。今天跟大家介绍另一个性能优化手段——Prefetch。文末会结合常见工具,教大家在项目中使用Preload和Prefetch。

    跟Preload类似,Prefetch也是Link的一种关系类型值,用于提示浏览器提前加载资源。跟Preload不同,Prefetch指示的是下一次导航可能需要的资源。浏览器识别到Prefetch时,应该加载该资源(且不执行),等到真正请求相同资源时,就能够得到更快的响应。

    它的使用方式与Preload类似:

    在HTML的

    中:

    通过JS动态插入:

    var hint = document.createElement("link");

    hint.rel = "prefetch";

    hint.as = "html";

    hint.href = "/article/part3.html";

    document.head.appendChild(hint);

    在HTTP头中:Link: ; rel=prefetch; as=image;

    Prefetch的兼容性如下:

    format,png

    跟Preload比起来,Prefetch的兼容范围更广。唯独在Safari上对Preload的支持度比Prefetch要好。

    由于Preload和Prefetch两个小朋友的名字太像了,行为也十分相似。它们站在一起的时候,很多人傻傻分不清楚。下面来说一说它俩的区别:

    Prefetch vs Preload

    1. 网络请求的优先级

    在Chrome中,Prefetch的优先级为Lowest。而Preload的优先级则是根据as属性值所对应的资源类型来决定,总体上,Preload的优先级比Prefetch高。不过两者都不应该延迟页面的load事件。

    2. 缓存策略

    Preload加载的资源至少会被缓存到内存中,下一次请求的时候直接从缓存读取,从而减少从服务器加载的时间。

    Prefetch的缓存并未在标准中定义,所以浏览器不保证缓存资源。不过会根据资源本身的缓存头进行相应的处理。

    2017年Addy Osmani的“Preload, Prefetch and Priorities in Chrome”文章提到:

    Furthermore, prefetch requests are maintained in the unspecified net-stack cache for at least 5 minutes regardless of the cachability of the resource.

    意思是不论资源的缓存配置如何,Prefetch的请求会被维护在网络栈中至少5分钟。那么现在的Chrome中是不是这样呢?

    笔者在Chrome 69中测试发现,如果资源配置了no-store,或者在开发者工具的网络面板中禁用缓存,浏览器并不会缓存该资源。下次请求还会再次从服务器加载资源。

    format,png

    (图中第一次index.js的请求是使用的Prefetch,第二次是正常请求。笔者在服务端做了延迟1s响应的处理,可以从加载时长看出第二次请求仍然是从服务器获取)

    在不禁用缓存且配置了适当的缓存控制的情况下,下次请求则会从缓存加载(from disk cache),可以节约网络加载时间:

    format,png

    所以对于想要Prefetch的资源要做好缓存控制,以便下次请求时命中缓存。而对于动态HTML文档,则没必要使用Prefetch加载。

    3. 重复加载

    如果Preload的资源还在途中,此时对相同的资源再发起请求,浏览器不会重复请求资源,而是等返回了再进行处理。

    而如果Prefetch的资源还在途中,再发请求,会导致二次请求(如上面“缓存策略”所示)。除此之外,有人可能会将Prefetch作为Preload的降级方案紧跟在Preload后面,也会产生两次请求,如下图所示:

    format,png

    format,png

    4. 页面跳转时的行为

    如果在当前页面跳转到下一页,在途的Preload请求会被取消。

    而Prefetch的请求会在导航过程中保持,如下图所示:

    document.getElementById('btn').addEventListener('click', () => {

    var hint = document.createElement("link");

    hint.rel = "prefetch";

    hint.as = "img";

    hint.href = "https://p1.ssl.qhimg.com/t01709ea6aebf12d69f.jpg";

    document.head.appendChild(hint);

    location.href="https://code.h5jun.com/cuma"

    })

    format,png

    (第一个图片请求在跳转时没有被取消)

    5. 适用场景

    Preload的设计初衷是为了让当前页面的关键资源尽早被发现和加载,从而提升首屏渲染性能。

    Prefetch是为了提前加载下一个导航所需的资源,提升下一次导航的首屏渲染性能。但也可以用来在当前页面提前加载运行过程中所需的资源,加速响应。

    那么在生产环境中如何方便地使用Preload和Prefetch呢?

    实践:单页应用中的Preload和Prefetch

    关键资源:在单页应用中,应尽早加载关键资源。以React项目为例,应尽早加载React.js以及入口文件。如果项目使用Webpack和htmlWebpackPlugin,入口脚本文件和CSS都是直接输出到HTML中,大部分浏览器能预测解析这些资源,所以不必特意Preload这些资源。

    但是有一些隐藏资源,比如font文件,则需要Preload。这种资源可以使用preloadWebpackPlugin,结合htmlWebpackPlugin,在编译阶段插入link rel="preload"标签。配置如下:

    const preloadWebpackPlugin = require('preload-webpack-plugin')

    ...

    // webpack配置

    plugins: [

    new htmlWebpackPlugin(),

    new preloadWebpackPlugin({

    as(entry) {

    if (/\.woff2$/.test(entry)) return 'font';

    return 'script';

    },

    include: 'allAssets',

    rel: 'preload',

    fileWhitelist: [/\.woff2/]

    })

    ]

    在HTML文件的头部会生成如下标签:

    format,png

    异步路由组件则应当在初始化后再加载。之前有读者朋友说异步路由组件应该用Prefetch,这个策略很好,只有一个地方需要注意:如果当前路由文件也是异步的,那么在Prefetch它的途中大概率会再次请求当前路由组件,从而导致二次加载。所以需要更细粒度的加载策略。

    比如可以在鼠标移入导航菜单时再预加载其他的路由组件。既可以使用Prefetch也可以使用Preload。这里笔者认为使用Preload更优,因为Prefetch的优先级比较低而且容易引起二次加载。在React项目中,可以使用react-loadable管理异步组件的加载,它还提供了Loading状态和 preload方法:

    const AboutComponent = Loadable({

    loader: () => import(/* webpackChunkName: "about" */'./routes/about.js'),

    loading: Loading

    });

    ...

    onMouseOver = (page) => {

    AboutComponent.preload(); // 鼠标移入时再预加载相应路由组件

    };

    ...

     {this.onMouseOver()}}>关于

    其他异步模块可以用Webpack的魔法注释:import(/* webpackPrefetch: true */ "...")、 import(/* webpackPreload: true */ "...") 。有一个细节需要注意:Preload魔法注释只有写在非入口文件的chunk中才能“动态”插入 link rel="preload"标签。感兴趣的小伙伴可以试试。

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  • Consumer Prefetch Limit 如果客户端处理很慢话,Broker会在之前发送消息反馈之前,继续发送新消息到客户端。如果客户端依旧很慢话,没有得到确认反馈消息会持续增长。在这种情况下,Broker有可能会停止...

    摘要:ActiveMQ优化 客户端优化 预取限制

    Overview:图列4.1阐明了Broker在等待之前发送给客户端消息的反馈的行为

    Figure 1.4. Consumer Prefetch Limit

    e2dfadd7e5b9fa0db7838f1eeb47a70d.gif

    如果客户端处理很慢的话,Broker会在之前发送消息的反馈之前,继续发送新的消息到客户端。如果客户端依旧很慢的话,没有得到确认反馈的消息会持续增长。在这种情况下,Broker有可能会停止发送消息给消费者。当未被反馈的消息达到了prefetch limit设置的数字时,Broker将会停止给消费者发送新的消息。除非消费者开始给与反馈,否则得不到任何消息。

    Default Prefetch Limit(默认预取限制):不同的消费者类型有不同的默认设置,具体设置如下:

    如果你使用一组消费者进行分散工作量的话(一个Queue对应多个消费者),典型的你应该把数字设置的小一些。如果一个消费者被允许可以聚集大量的未被确 认的消息的话,会导致其它的消费者无事可做。同时,如果这个消费者出错的话,会导致大量的消息不能被处理,直到消费者恢复之前。

    默认值32766是数字short的最大值,也是预取限制的最大值。

    通常你可以通过增加预取限制来改善性能。

    Optimizing prefetch limits(优化预取限制):通常的,优化Queue消费和持久化主题订阅者(durable topic subscriber)是个好主意。

    Queue consumers—如果你的queue只有一个消费者的话,你可以设置预取限制为一个相当大的值。但,如果一个queue有一组消费者的话,你最好限制到一个比较小的数字上,比如0或者1.

    Durable topic subscribers—通常增大预取限制的数量会提高性能。尝试一下增加到1000.

    How to set prefectch limits(如何设置预取限制):你可以在Broker端或者消费者端设置预取制限。这有三种粒度的设置方式。如下:

    Per broker:你可以设置连接Broker的所有消费者的预取限制,通过设置borker的目标策略。设置目标策略需要在broker中增加子条目

    destinationPolicy。参考如下:

    8715d357ec088f86e33a42cb0394dc75.gif

    ...

    <

    destinationPolicy

    >

    <

    policyMap

    >

    <

    policyEntries

    >

    <

    policyEntry

    queue

    ="queue.>"

    queuePrefetch

    =”1”/>

    ="topic.>"

    topicPrefetch

    =”1000”/>

    >

    policyMap

    >

    destinationPolicy

    >

    ...

    broker

    >

    8715d357ec088f86e33a42cb0394dc75.gif

    在前面的例子中,所有开头以queue命名的queue的预取限制设置为1.(>是一个通配符,用于匹配一个或者多个命名段)。所有开头以topic命名topic的预取限制设置为1000.

    如下的policyEntry属性也被用来设置预取限制:

    queuePrefetch:指定queue消费者的预取限制。

    topicPrefetch:指定topic消费者的预取限制。

    Per connection factory:在消费者端,你可以通过ActiveMQConnectionFactory属性来设置一个Connection factory实例的预取制限,代码如下所示:

    //Java

    8715d357ec088f86e33a42cb0394dc75.gif

    ActiveMQConnectionFactory factory =

    new ActiveMQConnectionFactory();

    Properties props =

    new Properties();

    props.setProperty("prefetchPolicy.queuePrefetch", "1000");

    props.setProperty("prefetchPolicy.queueBrowserPrefetch", "500");

    props.setProperty("prefetchPolicy.durableTopicPrefetch", "100");

    props.setProperty("prefetchPolicy.topicPrefetch", "32766");

    factory.setProperties(props);

    8715d357ec088f86e33a42cb0394dc75.gif

    Per destination:一个最好的粒度,你可以在创建消费者的时候设置每个目的的预取限制。消费queue,TEST.QUEUE,时指定预取限制为10.创建MessageConsumer实例的代码如下:

    //Java

    Queue queue =

    new ActiveMQQueue("TEST.QUEUE?consumer.prefetchSize=10");

    MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue);

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  • Java链式编程设计

    2020-12-22 20:08:15
    Channel channel = new Channel(); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null); int prefetchCount = 1; channel.basicQos(prefetchCount); byte[] bytes = message.getBytes("UTF-8"); ...
  • java链式编程设计

    2016-07-13 02:54:00
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  • RabbitMQ之Consumer

    千次阅读 2018-10-06 23:21:48
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  • rabbitmq配置多个消费者

    万次阅读 2018-06-12 20:03:02
    rabbitmq 配置多个消费者(转载)标签:也会 上大 listeners cut 个人理解 创建 str prot hash Concurrency与Prefetch在通常使用中(Java项目),我们一般会结合spring-amqp框架来使用RabbitMQ,spring-...
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  • 解决方法:Win XP“预读取”技术这种最佳化技术也被用到了应用程序上,系统对每一个应用程序前几次启动情况进行分析,然后新增一个描述套用需求虚拟“内存映像”,并把这些信息储存到Windows\Prefetch文件夹。...
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空空如也

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