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04:03 AM · Nov 15 ,2025
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kwkwc - 適用於 Golang 的任務調度程序 AGScheduler

以前一直使用 Python 的任務調度庫 APScheduler（支持任務持久化，支持多種存儲方式），但由於沒有找到與它功能和使用方式類似的 Golang 庫，所以模仿 APScheduler 3.x 寫了個簡易版本的 AGScheduler。 AGScheduler Advanced Golang Scheduler (AGScheduler) 是一款適用於 Golang 的任務調度庫，支持多種

定時任務 , 持久化 , 存儲 , 任務調度 , go

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u_16099274 頭像

墨香四溢 - RabbitMQ之消息持久化

在分佈式系統中，RabbitMQ 服務的異常宕機可能導致隊列和消息丟失。RabbitMQ 的持久性（Durability） 特性通過將數據持久化到磁盤，確保服務重啓後數據不丟失。 一、持久性的核心目標與組成 1.1 為什麼需要持久性？ 默認情況下，RabbitMQ 退出或崩潰時，隊列、交換機及消息會被全部刪除——因為這

Spring Boot , rabbitmq , 持久化 , 1024程序員節 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript

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u_13341 頭像

ghpsyn - 百度網盤手遊開發教程-unity3d入門全套教程百度雲盤共享_51CTO博客

概述 從0開始，先做開發準備與基礎設置，再聚焦核心玩法和場景構建，接着拓展優化功能，涵蓋輸入、動畫、場景、地圖生成、數據保存等，還涉及廣告、SDK接入與排行榜等，助力開發Unity休閒手機遊戲。 一、前期準備與基礎設置 從0開始做遊戲！：對遊戲開發整體進行引導與介紹。 配置開發環境：搭建 Unity

unity , 遊戲引擎 , 遊戲開發 , 持久化 , 後端開發 , Python , ui

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u_14457 頭像

clghxq - Flink狀態存儲

核心結論 Checkpoint 對 Key State 的存儲：按Key Group劃分並持久化到外部存儲（如 HDFS）；RocksDBStateBackend 會將本地 RocksDB 的狀態快照（而非完整內容）上傳到 Checkpoint 目錄。 故障恢復邏輯：作業重啓後，故障算子的 Task 會重新分配到其他 TaskManager，通過 Chec

Group , 數據 , 持久化 , 後端開發 , Python

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u_16099346 頭像

雲端築夢者 - Kafka到底有多高可靠？（RNG NB）

kafka的高可靠性的核心是保證消息在傳遞過程中不丟失，涉及如下核心環節： 消息從生產者可靠的發送至Broker；—網絡、本地丟數據。 發送Broker的消息可靠持久化；—PageCache緩存落盤、單點崩潰、主從同步跨網絡。 消費者從Broker消費到消息且最好只消費一次。—跨網絡消息傳輸。

數據 , 持久化 , 分佈式 , kafka , 前端開發 , Javascript

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xiong51 頭像

梁正雄的博客 - 12、prometheus持久化

Prometheus 持久化查詢 本章重點： 持久化查詢配置 promQL篇章: 表達式，豆包ai，偏移量修改器，指標類型，指標類型，聚合計算函數，持久化查詢 持久化查詢特點 為什麼需要持久化查詢？ Prometheus 原生查詢存在兩大痛點 臨時查詢不可複用：複雜 PromQL 需重複編寫，

監控 , 運維 , 持久化 , bash , prometheus

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u_16213720 頭像

mob64ca14193248 - 1、RabbitMQ簡介 - 一念花開 -

摘要：RabbitMQ 作為最流行的開源消息中間件之一，在 2024–2025 年迎來了重大架構升級。本文基於官方最新 4.0+ LTS 版本，深入解析其核心新特性（如 Streams 2.0、Quorum Queue 優化、K8s Operator 增強）、性能提升數據，並提供生產環境部署建議。無論你是運維工程師還是後端開發者，都能從中獲得實

erlang , 生產環境 , rabbitmq , 持久化 , 後端開發 , 分佈式 , Python

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gujiachun 頭像

老顧聊技術 - 如何讓大模型有短期記憶和長期記憶？LangGraph指南

引言 在人工智能領域，將大型語言模型（LLM）從簡單的無狀態問答機器轉變為能夠進行連貫、有上下文感知對話的複雜智能體，其核心關鍵在於內存。LLM 本身是無狀態的，每次調用都是一次獨立的計算，它們不會天生記得之前的交互。為了構建能夠學習、適應和維護長期關係的智能體，開發者必須為其提供一個堅實的狀態管理框架。LangGraph 正是為此而生，它提供了一個強大而靈活的解決方案。

機器學習 , 持久化 , 短期記憶 , 人工智能 , 長期記憶

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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - 輕量存儲首選：用户首選項Preferences的使用場景與實戰

🌟 引言：輕量級數據存儲的藝術 在鴻蒙應用開發中，並非所有數據都需要複雜的數據庫解決方案。對於配置信息、用户設置和小型數據緩存，用户首選項（Preferences） 提供了最輕量、最高效的持久化方案。作為ArkData框架中最易上手的組件，Preferences平衡了性能、簡潔性和功能性，讓開發者能夠快速實現輕量級數據的存儲與管理。 一、Preferences核心特

移動開發 , 數據 , 初始化 , 持久化 , Android

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u_16099316 頭像

數據探索先鋒 - rabbitmq如何確保消息不丟失 chengtian -

RabbitMQ 發佈/訂閲模式優化：避免消息丟失的關鍵配置 在 RabbitMQ 發佈/訂閲模式中，消息丟失通常發生在三個環節：生產者到交換機、交換機到隊列、消費者處理消息。以下是關鍵配置優化方案： 一、生產者端配置 發佈確認機制 啓用 publisher confirms，確保消息成功到達交換

rabbitmq , 持久化 , ruby , 重啓 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript

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u_16213305 頭像

mob64ca12d1a59e - langchain 本地知識庫 持久化

在現代 IT 領域，使用基於 langchain 的本地知識庫進行信息檢索與管理已日益普及。儘管這項技術非常強大，用户在實際應用中常常面臨持久化的問題。為了更好地服務於用户，將下面的內容介紹如何解決“langchain 本地知識庫 持久化”這一課題。 用户場景還原 在某公司，開發團隊希望構建一個知識庫系統，以便存儲並快速檢索技術文檔和常見問題的解答。以下是具體的場景還原：

數據丟失 , 持久化 , aigc , 解決方案

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