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Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(三):使用DLQ队列(RabbitMQ)

应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略:自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率。 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复。 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成功,也没有具体的降级业务逻辑,之前在深入思考中讨论过,可以通过日志,或者降级逻辑记录的方式把错误消息保存下来,然后事后分析、修复Bug再重新处理。但是很显然,这样做非常原始,并且太过笨拙,处理复杂度过高。所以,本文将介绍利用中间件特性来便捷地处理该问题的方案:使用RabbitMQ的DLQ队列。动手试试 准备一个会消费失败的例子,可以直接沿用前文的工程。也可以新建一个,然后创建如下代码的逻辑: @EnableBinding ( TestApplication . TestTopic . class ) @SpringBootApplication public class TestAppli...

OpenCV中MeanShift算法视频移动对象分析

MeanShift算法Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用。OpenCV在图像处理模块中使用均值迁移可以实现去噪、边缘保留滤波等操作。在视频分析模块中使用均值迁移算法结合直方图反向投影算法实现对移动对象分析,是一种非常稳定的视频移动对象跟踪算法。其核心的思想是对反向投影之后的图像做均值迁移(meanshift)从而发现密度最高的区域,也是对象分布最大的区域,均值迁移的原理可以通过下面这张图来解释: 会从初始化的中心位置,通过计算生成新的中心位置坐标,dx与dy就是均值迁移每次移动的步长,移动到新的中心之后,会基于新的分布进行中心位置计算,如此不断迭代,直到中心位置处于最大分布为止。 MeanShift移动对象分析,首先会读取视频第一帧,选择ROI区域,生成直方图。然后对视频中的每一帧执行如下操作: 1.直方图反向投影该帧2.基于前一帧的窗口位置,使用means shift寻找新的最大分布密度,生成新位置窗口3.更新窗口直至最后一帧OpenCV中meanshift的API函数如下: int cv::meanShift( InputArray p...

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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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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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