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RabbitMQ延迟消息的延迟极限是多少?

之前在写Spring Cloud Stream专题内容的时候,特地介绍了一下如何使用RabbitMQ的延迟消息来实现定时任务。最近正好因为开发碰到了使用过程中发现,延迟消息没有效果,消息直接就被消费了的情况。因此就继续深入研究了一下问题原因,在此记录下来,给碰到类似问题的童鞋们参考。 问题定位 因为不是所有的消息都出现了没有延迟消息效果的因素,通过有问题的消息特征,大致猜测可能是延迟时间过长导致了消息延迟失败。为了验证这个原因,先拿之前文章中的例子,来测试一下延迟时间是否与问题直接相关。 对之前的延迟消息使用样例(文末的Git仓库中可以获取完整代码)接口做一下微改,增加了一个请求参数delay来控制延迟时间: @GetMapping("/sendMessage") public String messageWithMQ(@RequestParam String message, @RequestParam Long delay) { log.info("Send: " + message); testTopic.output().send(MessageBuilder.withPayl...

正交分析法设计理论及实践

一、理念介绍 在黑盒用例设计方法中有一个大家耳熟能详的正交分析法,却鲜有人知 “Pairwise”设计理念。 设想一种常见的场景,工期很紧的项目,原定的测试时间被“无理”地压缩之后,如何能用极少的时间去保证更高的质量呢? 举个例子,如果让你测试一下word字体效果,你会整理出多少个用例呢? 答案很简单是2的七次方=128个用例,但当工期特别紧的时候(128个用例执行不完)你又会从中选取哪些用例来执行呢? “Pairwise”(官网: http://www.pairwise.org/)是行之有效的一个思路或者是强有力的理论基础。它是L. L. Thurstone(29 May1887 – 30 September 1955)在1927年首先提出来的。他是美国的一位心理统计学家。Pairwise也正是基于数学统计和对传统的正交分析法进行优化后得到的产物。 Pairwise基于如下2个假设: (1)每一个维度都是正交的,即每一个维度互相都没有交集。 (2)根据数学统计分析,73%的缺陷(单因子是35%,双因子是38%)是由单因子或2个因子相互作用产生的。19%的缺陷是由3个因子相互作用产生的...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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