TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #269 · 7 јул.

­Возможно, стоит пояснить разницу между синхронизацией из thread/process-safe и синхронизацией с помощью Lock🤔 Наша задача — заставить разные процессы и потоки обращаться к базе данных (или любым другим ресурсам) последовательно. Чтобы не случилось так называемого race condition, то есть состояние гонки. Это когда разные потоки или процессы пытаются одновременно что-то сделать с одним и тем же ресурсом. В этом случае нам нужна какая-то логика ограничения. Пока один процесс не завершил своё действие, другие не могут получить доступ к ресурсу. Так вот, thread-safe и process-safe означает что отдельно взятые операции записи в БД гарантированно будут последовательны. Запросы из разных процессов или потоков выстроятся в очередь и не будут мешать друг другу. Лучше всего когда этот блок реализован на уровне БД в виде атомарных операций или ещё как-то. Но зачем нам тогда еще дополнительный Lock? Этот способ синхронизации используется когда процесс никак не укладывается в одно действие и должен сделать множество операций прежде чем дать доступ следующему. В этом случае процесс ставит некий глобальный Lock на ресурс и никто другой, даже получив законное право на доступ, не может ничего сделать. Все ждут пока этот Lock не будет снят. Это решается на уровне приложения и правильность реализации полностью в вашей ответственности. Например, если забыли разблокировать или сделали перекрёстный Lock (Deadlock как на картинке), то всё зависнет в бесконечном ожидании. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #rabbitmq

当前筛选 #rabbitmq清除筛选
MDC Uzbekistan

@mdcuzbekistan · Post #628 · 07.01.2023 г., 14:57

.NET loyihalarida RabbitMQ dan foydalanish Menimcha barchangiz message-broker so'zini eshitgan bo’lsangiz kerak, kamida qulog'ingizga chalingan. Mana osha kun keldi inshaAlloh. Ushbu mahorat darsida sizlar bilan RabbitMQ tehnologiyasi bilan tanishamiz. Mavzuni kengroq yoritib berish uchun O'tkirbek Sobirjonovni speaker sifatida taklif etdik. Barchangizni ushbu mahorat darsida kutib qolamiz. Kirsangiz hursand bo'lamiz, kirmasangiz hafa bo'lish yo'q ) Sana: 8-yanvar, 20:00 Havola: Zoom Speaker: O'tkirbek Sobirjonov #rabbitmq#queueing#messagebroker#consumer .NET Uzbekistan Community ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Telegram | Instagram | Youtube

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15122 · 05.09.2025 г., 12:30

#typescript#chatbot#chatwoot#cloud_api#dify#evolution#n8n#openai#pusher#rabbitmq#typebot#whatsapp#whatsapp_api#whatsapp_bot Evolution API is a powerful tool that lets you connect and control WhatsApp and other messaging platforms easily. It supports both free WhatsApp Web-based API and the official WhatsApp Business API, plus upcoming Instagram and Messenger support. You can integrate it with popular services like OpenAI for AI features, Chatwoot for customer support, and Amazon S3 for media storage. There’s also a lightweight version for simple, fast setups. Using Evolution API helps you automate messaging, manage chats, and build smart bots, saving time and improving communication for your business or projects. https://github.com/EvolutionAPI/evolution-api

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai