RabbitMQ lwn. Kafka: Membandingkan Kebaikan dan Keburukan Sistem Pemesejan
RabbitMQ lwn. Kafka: Analisis kebaikan dan keburukan sistem pemesejan
Pengenalan
Kedua-dua RabbitMQ dan Kafka adalah sistem pemesejan yang popular, tetapi mereka mempunyai kebaikan dan keburukan yang berbeza. Dalam artikel ini, kami akan membandingkan kedua-dua sistem ini dan menyediakan beberapa contoh kod untuk menggambarkan penggunaannya.
RabbitMQ
RabbitMQ ialah sistem pemesejan sumber terbuka yang ditulis dalam Erlang. Ia menyokong berbilang protokol pemesejan, termasuk AMQP, MQTT, dan STOMP. RabbitMQ ialah sistem pemesejan yang boleh dipercayai, yang bermaksud ia menjamin penghantaran mesej. Ia juga mempunyai daya pemprosesan tinggi dan kependaman rendah.
Kelebihan:
- Mudah digunakan dan digunakan
- Menyokong berbilang protokol pemesejan
- Pemesejan yang boleh dipercayai
- Daya pengeluaran tinggi dan kependaman rendah
- Ekosistem pemalam yang kaya
- Prestasi: RabbitMQ mungkin tidak beraksi sebaik Kafka.
- Contoh Kod:
import pika # 连接到RabbitMQ服务器 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) # 创建一个通道 channel = connection.channel() # 声明一个队列 channel.queue_declare(queue='hello') # 定义一个回调函数来处理接收到的消息 def callback(ch, method, properties, body): print("Received message: {}".format(body)) # 开始监听队列 channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True) # 等待消息 channel.start_consuming()
Salin selepas log masukKafka
Kafka ialah sistem pemesejan sumber terbuka yang ditulis dalam Scala. Ia menyokong corak pemesejan yang dipanggil terbitkan/langgan. Kafka ialah sistem pemesejan teragih, yang bermaksud ia boleh menyimpan mesej pada berbilang pelayan. Kafka ialah sistem pemesejan yang boleh dipercayai, yang bermaksud ia menjamin penghantaran mesej. Ia juga mempunyai daya pemprosesan tinggi dan kependaman rendah.
Kebaikan:
Keupayaan tinggi dan kependaman rendah Tersebar dan berskala- Toleransi kesalahan tinggi
- Menyokong berbilang format data
- Mudah untuk digunakan.
- Kebolehpercayaan: Kafka bukanlah sistem pemesejan yang boleh dipercayai. Contoh Kod:
from kafka import KafkaProducer # 创建一个Kafka生产者 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092']) # 发送一条消息 producer.send('hello', b'Hello, world!') # 刷新缓冲区中的消息 producer.flush()
Salin selepas log masukPerbandingan
Jadual berikut membandingkan kebaikan dan keburukan RabbitMQ dan Kafka:
Ciri-ciriRabbit | ||
---|---|---|
Ya | Tidak | |
Tinggi | Tinggi | |
Rendah | Rendah | |
Skala Seks | baik | baik |
Kemudahan guna Kesimpulan | RabbitMQ dan Kafka adalah kedua-dua sistem penyampaian berita yang popular, tetapi mereka mempunyai kelebihan dan kekurangan yang berbeza. RabbitMQ lebih mudah digunakan dan digunakan, manakala Kafka mempunyai daya pemprosesan yang lebih tinggi dan kependaman yang lebih rendah. Akhirnya, sistem pemesejan yang anda pilih bergantung pada keperluan khusus anda. |
Atas ialah kandungan terperinci RabbitMQ lwn. Kafka: Membandingkan Kebaikan dan Keburukan Sistem Pemesejan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



1. Buka Xiaohongshu, klik Saya di sudut kanan bawah 2. Klik ikon tetapan, klik Umum 3. Klik Kosongkan Cache

Memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei telah menjadi masalah biasa yang dihadapi oleh ramai pengguna, dengan peningkatan dalam aplikasi mudah alih dan fail media. Untuk membantu pengguna menggunakan sepenuhnya ruang storan telefon bimbit mereka, artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei. 1. Bersihkan cache: rekod sejarah dan data tidak sah untuk mengosongkan ruang memori dan mengosongkan fail sementara yang dijana oleh aplikasi. Cari "Storan" dalam tetapan telefon Huawei anda, klik "Kosongkan Cache" dan pilih butang "Kosongkan Cache" untuk memadam fail cache aplikasi. 2. Nyahpasang aplikasi yang jarang digunakan: Untuk mengosongkan ruang memori, padamkan beberapa aplikasi yang jarang digunakan. Seret ia ke bahagian atas skrin telefon, tekan lama ikon "Nyahpasang" aplikasi yang ingin anda padamkan, kemudian klik butang pengesahan untuk menyelesaikan penyahpasangan. 3.Aplikasi mudah alih untuk

Penalaan setempat model kelas DeepSeek menghadapi cabaran sumber dan kepakaran pengkomputeran yang tidak mencukupi. Untuk menangani cabaran-cabaran ini, strategi berikut boleh diterima pakai: Kuantisasi model: Menukar parameter model ke dalam bilangan bulat ketepatan rendah, mengurangkan jejak memori. Gunakan model yang lebih kecil: Pilih model pretrained dengan parameter yang lebih kecil untuk penalaan halus tempatan yang lebih mudah. Pemilihan data dan pra-proses: Pilih data berkualiti tinggi dan lakukan pra-proses yang sesuai untuk mengelakkan kualiti data yang lemah yang mempengaruhi keberkesanan model. Latihan Batch: Untuk set data yang besar, beban data dalam kelompok untuk latihan untuk mengelakkan limpahan memori. Percepatan dengan GPU: Gunakan kad grafik bebas untuk mempercepatkan proses latihan dan memendekkan masa latihan.

Ditulis di hadapan & titik permulaan Paradigma hujung ke hujung menggunakan rangka kerja bersatu untuk mencapai pelbagai tugas dalam sistem pemanduan autonomi. Walaupun kesederhanaan dan kejelasan paradigma ini, prestasi kaedah pemanduan autonomi hujung ke hujung pada subtugas masih jauh ketinggalan berbanding kaedah tugasan tunggal. Pada masa yang sama, ciri pandangan mata burung (BEV) padat yang digunakan secara meluas dalam kaedah hujung ke hujung sebelum ini menyukarkan untuk membuat skala kepada lebih banyak modaliti atau tugasan. Paradigma pemanduan autonomi hujung ke hujung (SparseAD) tertumpu carian jarang dicadangkan di sini, di mana carian jarang mewakili sepenuhnya keseluruhan senario pemanduan, termasuk ruang, masa dan tugas, tanpa sebarang perwakilan BEV yang padat. Khususnya, seni bina jarang bersatu direka bentuk untuk kesedaran tugas termasuk pengesanan, penjejakan dan pemetaan dalam talian. Di samping itu, berat

1. Mula-mula, masukkan pelayar Edge dan klik tiga titik di penjuru kanan sebelah atas. 2. Kemudian, pilih [Sambungan] dalam bar tugas. 3. Seterusnya, tutup atau nyahpasang pemalam yang anda tidak perlukan.

Model bahasa besar sumber terbuka yang biasa seperti Llama3 yang dilancarkan oleh model Meta, Mistral dan Mixtral yang dilancarkan oleh MistralAI, dan Jamba yang dilancarkan oleh AI21 Lab telah menjadi pesaing OpenAI. Dalam kebanyakan kes, pengguna perlu memperhalusi model sumber terbuka ini berdasarkan data mereka sendiri untuk melancarkan potensi model sepenuhnya. Tidak sukar untuk memperhalusi model bahasa besar (seperti Mistral) berbanding model kecil menggunakan Q-Learning pada GPU tunggal, tetapi penalaan halus yang cekap bagi model besar seperti Llama370b atau Mixtral kekal sebagai cabaran sehingga kini . Oleh itu, Philipp Sch, pengarah teknikal HuggingFace

Menurut laporan tinjauan TrendForce, gelombang AI mempunyai impak yang besar pada memori DRAM dan pasaran memori flash NAND. Dalam berita laman web ini pada 7 Mei, TrendForce berkata dalam laporan penyelidikan terbarunya hari ini bahawa agensi itu telah meningkatkan kenaikan harga kontrak untuk dua jenis produk storan pada suku ini. Secara khusus, TrendForce pada asalnya menganggarkan bahawa harga kontrak memori DRAM pada suku kedua 2024 akan meningkat sebanyak 3~8%, dan kini menganggarkannya pada 13~18% dari segi memori kilat NAND, anggaran asal akan meningkat sebanyak 13~ 18%, dan anggaran baharu ialah 15%. ~20%, hanya eMMC/UFS mempunyai peningkatan yang lebih rendah sebanyak 10%. ▲Sumber imej TrendForce TrendForce menyatakan bahawa agensi itu pada asalnya menjangkakan untuk meneruskan

Ya, secara keseluruhan, Win11 menggunakan kurang memori daripada Win10. Pengoptimuman termasuk kernel sistem yang lebih ringan, pengurusan memori yang lebih baik, pilihan hibernasi baharu dan proses latar belakang yang lebih sedikit. Ujian menunjukkan bahawa jejak memori Win11 biasanya 5-10% lebih rendah daripada Win10 dalam konfigurasi yang serupa. Tetapi penggunaan memori juga dipengaruhi oleh konfigurasi perkakasan, aplikasi dan tetapan sistem.
