内容简介：QMQ是去哪儿网内部广泛使用的消息中间件，自2012年诞生以来在去哪儿网所有业务场景中广泛的应用，包括跟交易息息相关的订单场景； 也包括报价搜索等高吞吐量场景。目前在公司内部日常消息qps在60W左右，生产上承载将近4W+消息topic，消息的端到端延迟可以控制在10ms以内。主要提供以下特性：你可以通过
QMQ
QMQ是去哪儿网内部广泛使用的消息中间件，自2012年诞生以来在去哪儿网所有业务场景中广泛的应用，包括跟交易息息相关的订单场景； 也包括报价搜索等高吞吐量场景。目前在公司内部日常消息qps在60W左右，生产上承载将近4W+消息topic，消息的端到端延迟可以控制在10ms以内。
主要提供以下特性：
- 异步实时消息
- 延迟/定时消息
- 基于Tag的服务端过滤
- Consumer端幂等处理支持
- Consumer端filter
- 死信消息
- 结合Spring annotation使用的简单API
- 提供丰富的监控指标
- 接入OpenTracing
- 分布式事务(即将开源)
- 消息投递轨迹(即将开源)
- 历史消息的自动备份(即将开源)
快速开始
你可以通过 设计背景 了解设计QMQ的初衷和她与其他消息队列的不同。 阅读 架构概览 了解QMQ的存储模型
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以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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数据挖掘导论
Pang-Ning Tan, Michael Steinbach / 范明 范宏建 / 人民邮电出版社 / 2006-01-01 / 49.00元
本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为......一起来看看 《数据挖掘导论》 这本书的介绍吧!
