Java 中的 Reference Queue：软/弱引用对象被回收时的通知与应用 大家好，今天我们来深入探讨 Java 中一个重要的概念：Reference Queue（引用队列）。Reference Queue 主要用于在软引用（SoftReference）、弱引用（WeakReference）、幻象引用（PhantomReference）等引用对象被垃圾回收器回收时，接收相应的通知。理解并合理运用 Reference Queue，能帮助我们更好地管理内存，避免内存泄漏，并实现一些高级的内存管理策略。 1. 引用类型回顾：强引用、软引用、弱引用与幻象引用 在深入 Reference Queue 之前，我们先简要回顾一下 Java 中的四种引用类型： 引用类型 特性 强引用 (StrongReference) 这是最常见的引用类型。只要有强引用指向一个对象，垃圾回收器就永远不会回收该对象。即便 JVM 内存不足，宁愿抛出 OutOfMemoryError 错误，也不会回收强引用指向的对象。 软引用 (SoftReference) 当 JVM 内存足够时，垃圾回收器不会回收软引用指向的 …
JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`Task Queue`：`Event Loop`中的任务优先级。
观众朋友们，晚上好！我是你们的老朋友，代码界的段子手，今天要跟大家聊聊JavaScript的“任务队列”——这个Event Loop里的“VIP包厢”。 既然是VIP包厢，那肯定有等级之分，谁先进谁后出，这里面可是大有门道。别看JavaScript平时挺随和，但在任务优先级这件事上，它可是个有原则的家伙。 咱们先来热热身，回顾一下Event Loop的基本概念： Event Loop：JavaScript的“永动机” 简单来说，Event Loop就是JavaScript引擎用来处理异步任务的机制。它就像一个循环往复的传送带，不停地从任务队列中取出任务并执行。 Call Stack (调用栈): 存放当前正在执行的任务。 Task Queue (任务队列): 存放待执行的任务。Event Loop会不断地从这个队列中取出任务放到Call Stack中执行。 Microtask Queue (微任务队列): 存放优先级更高的任务，会在每次事件循环结束时清空。 Render Queue (渲染队列)： 存放渲染相关的任务，浏览器会在合适的时机处理。 现在，重点来了，Task Queue可不 …
继续阅读“JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`Task Queue`：`Event Loop`中的任务优先级。”
Python高级技术之：`Python`中的`Message Queue`：`Celery`和`RabbitMQ`在异步任务中的实践。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，Bug终结者，今天咱们不聊风花雪月，就来聊聊Python世界里的“快递小哥”——消息队列。 没错，今天的主题就是：Python中的Message Queue，特别是Celery和RabbitMQ在异步任务中的实践。 准备好了吗？让我们一起踏上这段降妖伏魔的旅程吧！ 一、 为什么要用“快递小哥”？ 想象一下，你在网上购物，点了个“立即购买”，然后浏览器就卡死不动了，等了半天啥反应都没有，你会不会想把电脑砸了？ 这就是同步任务的弊端。 用户请求直接触发耗时操作，用户必须等待，用户体验极差！ 而异步任务呢？ 你点了“立即购买”，页面告诉你“订单已提交，正在处理…”，然后你就可以继续逛其他商品了。 订单处理（扣款、生成订单等等）在后台默默进行。 这就是异步任务的魅力！ 那么，问题来了，怎么实现异步呢？ 这就需要我们的“快递小哥”——消息队列上场了。 二、 “快递小哥”的原理：消息队列 消息队列（Message Queue，简称MQ）就像一个中转站。 应用程序A（生产者）把消息扔到MQ里，应用程序B（消费者）从MQ里取出消息进行处理。 生产者和 …
继续阅读“Python高级技术之：`Python`中的`Message Queue`：`Celery`和`RabbitMQ`在异步任务中的实践。”
Python高级技术之：`Python`的`queue`模块：在多线程和多进程间进行安全通信。
咳咳，各位观众老爷，老衲掐指一算，今日宜讲“Python的queue模块：在多线程和多进程间进行安全通信”。 准备好瓜子花生小板凳，咱们这就开唠！ 开场白：线程和进程那点事儿 话说江湖上，并行计算这玩意儿，那是相当的吃香。你想啊，同样的时间，别人吭哧吭哧跑一个程序，你这边八个核一起上，那效率，简直就是火箭发射！ 要实现并行计算，咱们得先搞清楚两个概念：线程和进程。 进程 (Process): 进程就像一个独立的王国，有自己的领土（内存空间），自己的军队（系统资源）。进程之间要想交流，那得通过复杂的边境贸易（进程间通信，IPC）。 线程 (Thread): 线程就像王国里的不同部门，共享同一片领土（进程的内存空间），协同工作。线程之间的交流方便多了，直接内部开会就行。 但是！问题来了。线程虽然交流方便，但是也容易出事儿。你想啊，如果两个部门同时修改一个文件，那肯定乱套。这就是著名的“线程安全问题”。 进程呢？虽然安全，但是交流成本高啊！这就好比两个国家谈生意，那得签字画押，层层审批，效率不高。 所以，我们需要一种既安全又高效的通信方式。 铛铛铛铛！ queue模块闪亮登场！ queue模 …
深入分析 JavaScript Call Stack、Memory Heap 和 Event Loop (Microtask Queue vs. Macrotask Queue) 的协同工作机制，并解释它们如何处理异步操作。
各位观众，晚上好！我是你们今晚的JavaScript解说员。今天咱们不聊八卦，就来聊聊JavaScript引擎里那些幕后英雄：Call Stack（调用栈）、Memory Heap（内存堆）、Event Loop（事件循环），以及躲在它们背后的Microtask Queue（微任务队列）和Macrotask Queue（宏任务队列）。保证让大家听完之后，感觉自己好像给JavaScript引擎做了个CT扫描，五脏六腑都看得清清楚楚！ 第一幕：Call Stack – 掌控全局的指挥官 首先，咱们来认识一下Call Stack。你可以把它想象成一个叠盘子的游戏。每当你调用一个函数，就往这个“盘子堆”上放一个盘子（也就是一个函数调用）。当函数执行完毕，就从堆顶拿走这个盘子。 function greet(name) { return “Hello, ” + name + “!”; } function sayHello(name) { let greeting = greet(name); console.log(greeting); } sayHello(“Alice”); 在 …
详细描述 `JS Call Stack` 和 `Event Queue` 的内部运作，以及 `Microtask Queue` 和 `Macrotask Queue` 的调度优先级。
各位靓仔靓女，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们聊聊 JavaScript 的大心脏——调用栈（Call Stack）、事件队列（Event Queue）以及这两位好兄弟背后的两个小弟：微任务队列（Microtask Queue）和宏任务队列（Macrotask Queue）。 准备好了吗？系好安全带，咱们要开车了！ 第一站：JS 的“剧本”——调用栈（Call Stack） 你可以把 JavaScript 引擎想象成一个尽职尽责的演员，它拿到一段代码，就像拿到了一份剧本，需要一行一行地执行。而调用栈，就是这个演员的“排练厅”，或者更形象点说，是叠放剧本的“桌子”。 每当演员要执行一个函数，就把这个函数对应的“剧本”放到桌子的最上面。执行完这个函数，就从桌子上拿走“剧本”。 举个例子： function greet(name) { return “Hello, ” + name + “!”; } function sayHello(name) { let message = greet(name); console.log(message); } sayHello(“Alice”); …
继续阅读“详细描述 `JS Call Stack` 和 `Event Queue` 的内部运作，以及 `Microtask Queue` 和 `Macrotask Queue` 的调度优先级。”
Java `Message Queue` (`Kafka`, `RabbitMQ`, `Pulsar`) `Deduplication`, `Idempotency`, `DLQ`
各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊聊消息队列里那些“防丢防错”的绝活儿：消息去重、幂等性以及死信队列。这些东西听起来高大上，其实就是为了保证咱们的消息在传递过程中，万一出了点岔子，也能“安全落地”，不至于数据乱套，系统崩溃。 咱们先用大白话解释一下这几个概念： 消息去重（Deduplication）： 就像你给女朋友发微信，结果手抖点了两下发送，发了两条一模一样的信息。女朋友肯定觉得你抽风了。消息去重就是防止这种情况，确保同样的消息只被消费一次。 幂等性（Idempotency）： 想象你给银行转账，转100块钱。如果因为网络问题，这条转账请求发了两次，但银行只扣你一次钱，这就是幂等性。也就是说，同样的请求，执行一次和执行多次的效果是一样的。 死信队列（DLQ – Dead Letter Queue）： 消息队列里，有些消息可能因为各种原因，一直无法被正常消费，比如消费者程序出错了，或者消息格式不对。这些消息就会变成“死信”，被丢到死信队列里，等待人工处理或者进行补偿操作。 好，概念清楚了，咱们就来细聊一下，如何在 Kafka、RabbitMQ 和 Pulsar 这些消息队 …
继续阅读“Java `Message Queue` (`Kafka`, `RabbitMQ`, `Pulsar`) `Deduplication`, `Idempotency`, `DLQ`”
Redis `Distributed Queue` 分布式队列：消息可靠性与消费模型
各位朋友，大家好！今天咱们聊聊 Redis 的分布式队列，一个既实用又有点小复杂的家伙。保证消息可靠性，选择合适的消费模型，那可是构建稳定系统的关键。准备好了吗？咱们开始！ 一、Redis 队列：简单却不简单 首先，让我们回顾一下 Redis 队列的基本概念。Redis 提供了 List 数据结构，天然适合作为队列使用。LPUSH 从左边推入元素，RPOP 从右边弹出元素，或者反过来，RPUSH 和 LPOP 也行。 import redis # 连接 Redis (确保 Redis 已经启动) r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0) # 生产者：往队列里塞消息 r.lpush(‘my_queue’, ‘Task 1’) r.lpush(‘my_queue’, ‘Task 2’) r.lpush(‘my_queue’, ‘Task 3’) # 消费者：从队列里取消息 task = r.rpop(‘my_queue’) print(f”处理任务: {task.decode(‘utf-8’) if task else None} …
Python `asyncio.Queue`：异步生产者消费者模式实现
好的，各位观众老爷，欢迎来到“异步生产者消费者模式之Queue大作战”现场！今天咱们要聊的，是Python asyncio 库里的 Queue，这玩意儿在异步编程里可是个宝贝疙瘩，能帮我们优雅地实现生产者消费者模式，让代码跑得更快更顺畅。 一、啥是生产者消费者模式？别说你不知道！ 在现实生活中，生产者消费者模式随处可见。比如，你每天早上喝的豆浆： 生产者： 磨豆浆的机器，不停地生产豆浆。 消费者： 你，不停地喝豆浆。 缓冲区： 你面前的碗，用来临时存放豆浆。 如果磨豆浆的速度太快，你喝不过来，豆浆就会溢出（缓冲区满了）；如果磨豆浆的速度太慢，你没得喝，就会饿肚子（缓冲区空了）。生产者消费者模式就是为了解决这种生产速度和消费速度不匹配的问题。 在编程世界里，生产者就是负责生成数据的模块，消费者就是负责处理数据的模块，而缓冲区就是用来存放数据的队列。 优点？ 显而易见： 解耦： 生产者和消费者互不依赖，各自干各自的活儿。 并发： 生产者和消费者可以同时运行，提高效率。 平衡负载： 缓冲区可以平滑生产和消费之间的速度差异，避免资源浪费。 二、asyncio.Queue：异步界的“碗” asy …
Python `asyncio.Queue`：异步生产者消费者模式实现
好的，各位观众，欢迎来到“异步魔术秀”！今天，我们不表演消失的兔子，而是要玩转Python的asyncio.Queue，看看它如何变出神奇的异步生产者消费者模式。 开场白：为什么我们需要异步队列？ 想象一下，你是一家繁忙的餐厅老板。厨房（生产者）不停地生产美味佳肴，而服务员（消费者）则负责将这些美食送到顾客手中。如果厨房生产速度远超服务员的服务速度，或者反之，都会导致餐厅效率低下，顾客怨声载道。 在编程世界里，生产者消费者模式就是解决类似问题的利器。生产者负责生成数据，消费者负责处理数据。asyncio.Queue则扮演着中间的“传送带”角色，它允许生产者和消费者以不同的速度异步地工作，从而提高程序的整体效率。 第一幕：asyncio.Queue的基本概念 asyncio.Queue是Python asyncio库中提供的一个异步队列。它类似于普通的队列，但专门为异步编程环境设计。它提供了以下几个关键方法： put(item): 将一个元素放入队列。如果队列已满，则会等待直到有空间可用（除非设置了nowait=True）。 get(): 从队列中取出一个元素。如果队列为空，则会等待直到 …