@RabbitHandler @RabbitListener(queues = TopicRabbitConfig.FEED_UPLOAD)注解的作用

时间: 2023-12-08 11:17:37 浏览: 65
这个注解是在Java中使用RabbitMQ背景下的注解,用于定义消息队列的监听器。@RabbitHandler用于标注处理消息的方法,而@RabbitListener则用于标注需要监听的队列,其中参数queues指定了要监听的队列名称。在这种情况下,注解作用是将消息队列中的消息内容传输到指定的方法中进行处理。
相关问题

update ipccpcdr i left join asterisk.queues_info q on i.Queue = q.queue_index set i.area_id = q.area_id where i.area_id='' limit 1000 优化之后的语句

以下是一个可能的优化后的 SQL 语句: ``` UPDATE ipccpcdr AS i LEFT JOIN asterisk.queues_info AS q ON i.Queue = q.queue_index SET i.area_id = q.area_id WHERE i.area_id='' AND q.area_id IS NOT NULL ORDER BY i.id LIMIT 1000; ``` 这个 SQL 语句做了以下优化: 1. 在 `ipccpcdr` 表的 `Queue` 字段和 `asterisk.queues_info` 表的 `queue_index` 字段上创建索引,以加快连接过程和查询速度。 2. 增加 `ORDER BY i.id`,以确保每次更新的记录顺序是稳定的,避免因为顺序不稳定导致的死锁问题。 3. 添加了 `q.area_id IS NOT NULL` 的条件,以避免将 `i.area_id` 更新为 `NULL` 值。 4. 将 `WHERE` 和 `LIMIT` 子句的顺序调整,以优化查询效率。 5. 每次更新1000条记录,多次执行该语句以更新全部符合条件的记录。 请注意,以上仅是一种可能的优化方案,具体的优化策略需要根据实际情况进行选择和调整。

static void nvme_calc_irq_sets(struct irq_affinity *affd, unsigned int nrirqs) { struct nvme_dev *dev = affd->priv; unsigned int nr_read_queues, nr_write_queues = dev->nr_write_queues; if (!nrirqs) { nrirqs = 1; nr_read_queues = 0; } else if (nrirqs == 1 || !nr_write_queues) { nr_read_queues = 0; } else if (nr_write_queues >= nrirqs) { nr_read_queues = 1; } else { nr_read_queues = nrirqs - nr_write_queues; } dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->nr_sets = nr_read_queues ? 2 : 1; }static int nvme_setup_irqs(struct nvme_dev *dev, unsigned int nr_io_queues) { struct pci_dev *pdev = to_pci_dev(dev->dev); struct irq_affinity affd = { //ָ���ж��׺��Եļ��㷽���Ͳ��� .pre_vectors = 1, .calc_sets = nvme_set_irq_affinity, //nvme_calc_irq_sets, .priv = dev, }; unsigned int irq_queues, poll_queues; poll_queues = min(dev->nr_poll_queues, nr_io_queues - 1); dev->io_queues[HCTX_TYPE_POLL] = poll_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = 1; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = 0; irq_queues = 1; if (!(dev->ctrl.quirks & NVME_QUIRK_SINGLE_VECTOR)) irq_queues += (nr_io_queues - poll_queues); return pci_alloc_irq_vectors_affinity(pdev, 1, irq_queues, PCI_IRQ_ALL_TYPES | PCI_IRQ_AFFINITY, &affd); } 在 Linux 5.17.12 内核版本中,可以通过修改 pci_alloc_irq_vectors_affinity() 函数的 affinity_hint 参数来绑定 NVMe 驱动的所有 I/O 队列到同一 CPU 核心上。

是的,通过设置 affinity_hint 参数为一个指定的 CPU 核心,可以将 NVMe 驱动的所有 I/O 队列绑定到同一 CPU 核心上,从而提高系统的性能和响应速度。这个参数可以在 nvme_setup_irqs() 函数中调用 pci_alloc_irq_vectors_affinity() 函数时设置。同时,在 nvme_calc_irq_sets() 函数中也可以根据系统的硬件资源和配置情况,动态计算 IRQ 的分配方式和数量,以实现更加高效的 IRQ 管理和利用。
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static void nvme_calc_irq_sets(struct irq_affinity *affd, unsigned int nrirqs) { struct nvme_dev *dev = affd->priv; unsigned int nr_read_queues, nr_write_queues = dev->nr_write_queues; if (!nrirqs) { nrirqs = 1; nr_read_queues = 0; } else if (nrirqs == 1 || !nr_write_queues) { nr_read_queues = 0; } else if (nr_write_queues >= nrirqs) { nr_read_queues = 1; } else { nr_read_queues = nrirqs - nr_write_queues; } dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->nr_sets = nr_read_queues ? 2 : 1; }static int nvme_setup_irqs(struct nvme_dev *dev, unsigned int nr_io_queues) { struct pci_dev *pdev = to_pci_dev(dev->dev); struct irq_affinity affd = { //ָ���ж��׺��Եļ��㷽���Ͳ��� .pre_vectors = 1, .calc_sets = nvme_set_irq_affinity, //nvme_calc_irq_sets, .priv = dev, }; unsigned int irq_queues, poll_queues; poll_queues = min(dev->nr_poll_queues, nr_io_queues - 1); dev->io_queues[HCTX_TYPE_POLL] = poll_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = 1; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = 0; irq_queues = 1; if (!(dev->ctrl.quirks & NVME_QUIRK_SINGLE_VECTOR)) irq_queues += (nr_io_queues - poll_queues); return pci_alloc_irq_vectors_affinity(pdev, 1, irq_queues, PCI_IRQ_ALL_TYPES | PCI_IRQ_AFFINITY, &affd); } 在 Linux 5.17.12 内核版本中,如何修改 pci_alloc_irq_vectors_affinity() 函数的 affinity_hint 参数来绑定 NVMe 驱动的所有 I/O 队列到同一 CPU 核心上。代码展示

const cloud = require('wx-server-sdk') cloud.init({ env: cloud.DYNAMIC_CURRENT_ENV }) const db = cloud.database() const _ = db.command //const col = db.collection('products') // 云函数入口函数 exports.main = async (event, context) => { console.log(event) let res = await db.collection('config').doc('prices').get() let p = res.data let ps = [] // 声明并赋初值为空数组 const queryList = event.queryList; let reslist = await db.collection('products').aggregate() .match({ _id: _.in(queryList) }) .lookup({ // 连接查询 from: 'usersproducts', localField: '_id', foreignField: 'productid', as: 'users' }) .limit(event.limit) .end() const list = reslist.data if (list.length === 0) { console.log('查询结果为空'); return []; } const order = event.queryList; list.sort((a, b) => { const indexA = order.indexOf(a._id); const indexB = order.indexOf(b._id); return indexA - indexB; }); console.log(list); ps = list console.log(ps) return ps }这段代码会报错,报错信息是:Error: cloud.callFunction:fail Error: errCode: -504002 functions execute fail | errMsg: TypeError: Cannot read property 'length' of undefined at Runtime.exports.main [as handler] (:54993/var/user/index.js:38) at processTicksAndRejections (:54993/appservice/internal/process/task_queues.js:97) (callId: 1684689408615-0.5523532429129183) (trace: 1:16:48 start->1:16:48 system error (Error: errCode: -504002 functions execute fail | errMsg: TypeError: Cannot read property 'length' of undefined at Runtime.exports.main [as handler] (:54993/var/user/index.js:38) at processTicksAndRejections (:54993/appservice/internal/process/task_queues.js:97)), abort) at R (<anonymous>:1:163208) at <anonymous>:1:195110(env: macOS,mp,1.06.2303220; lib: 2.32.0)。你能修复这些问题,并把正确的代码发给我吗

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