《阅文》专题

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我试图把一个Cro服务，它有一个反应/每当块消耗数据“在后台”所以不像许多使用Cro的网络插座的例子，这与可能通过浏览器访问的路由无关。 我的用例是使用通过MQTT主题接收的消息，并对它们进行一些处理。在开发的后期阶段，我可能会使用这些数据创建一个供应，但现在，当收到数据时，它将存储在一个变量中，并取决于某些条件，通过http post发送到另一个服务。 我的想法是在设置中包含一个，如下所示： 在

我有一个C Windows应用程序。我正在处理发布者-订阅者的情况，其中我的一个类（发布者）定期生成数据，并将数据交给另一个不断等待从发布者接收通知的类（订阅者）。我是设计模式的新手，我查找了发布者-订阅者模型的常见实现，我注意到它们通常很旧，而且它们通常涉及维护指向对象的指针列表。我想知道是否有更好的方法使用C 11来编码发布者-订阅者模型，或者使用完全不同的模型来代替发布者-订阅者模型。如果您

为什么这个剧本行不通？我只想要一个电子邮件发送到hello@weblabcompany.com与订阅者的电子邮件，以便我可以跟进他们以后

Pub子主题在接收到新消息时调用云函数endpoint。 如果云函数内部发生任何错误，函数将返回一个错误。 null 但是云函数不会再执行了，它只运行了一次。 ACK截止期600秒。最大投递次数6次。从G Cloud控制台配置。

我正在使用Cloud pub/sub构建一个作业队列，我希望按照pub/sub服务接收消息的顺序接收消息。我创建了一个主题和一个启用消息排序的订阅。我正在使用包用Python开发我的系统。正如本文档中所建议的，我必须发布带有排序键的消息。 如果邮件具有相同的排序键，并且您将邮件发布到相同的区域，则订阅服务器可以按顺序接收邮件。 在订阅方，我需要批量处理消息，所以我使用参数进行控制。但是，当我启用m

对调试的任何帮助都将非常感谢。 这是我的堆栈： node.js socket.io express.js passport.js MongoDb react.js 流程： Anna在聊天中发送一条消息（这条消息写入数据库并发布到PubSubtopic“messages”） Node.js express应用程序运行订阅，然后根据消息内容发送给其他应该接收消息的人。 在本例中，与安娜在同一频道的鲍勃

我有一些“ChangeMainItem”操作（在我的例子中，它是由外部系统或可能的组件之一调度的）。此操作（例如）仅更新reducer中状态的一个属性（例如）。 我的组件A和B需要对此状态更改做出反应：显示加载指示器、获取其他数据并显示结果。顺序动作可以通过一些异步动作库来完成，但是我应该把调度异步动作放在哪里呢？显然，我不能在组件A和B的reducer中分派异步操作，我也不想将原始操作更改为异步

我有一个Red Hat AMQ（基于ActiveMQ Artemis）代理，我希望使用持久订阅（或等效）特性，这样我将有多个OpenWire JMS订阅者订阅我们的应用程序的事件，这些事件将可靠地交付给他们。 我想预先配置订户，这样就可以省去我在初始应用程序启动时的麻烦。我希望避免初始应用程序启动的情况，即在持久订阅服务器执行初始订阅之前，主应用程序开始运行并发布事件。 有什么方法可以预先配置持久

但却导致了同样的错误。

登录企业管理，订阅号-创建订阅号-设置订阅号名称、管理员-创建订阅号

Seata 的动态降级需要结合配置中心的动态配置订阅功能。动态配置订阅，即通过配置中心监听订阅，根据需要读取已更新的缓存值，ZK、Apollo、Nacos 等第三方配置中心都有现成的监听器可实现动态刷新配置；动态降级，即通过动态更新指定配置参数值，使得 Seata 能够在运行过程中动态控制全局事务失效（目前只有 AT 模式有这个功能）。 那么 Seata 支持的多个配置中心是如何适配不同的动态配置

订阅号和服务号都是微信公众号的一种，对于一个普通的微信用户，可能感受的差别只是所有订阅号的消息都收纳在了微信会话列表的【订阅号消息】中，而服务号消息则是一个个服务号出现在了微信会话列表中； 对于企业市场人员，微信服务号与订阅号的主要区别体现在以下几点： 1. 带参数的二维码 微信服务号支持参数二维码，支持在不同的场景下生成微信服务号参数二维码，可以帮助企业识别微信服务号粉丝关注来源。 订阅号不支持

我以个人身份申请了一个微信小程序，在：基础功能 > 订阅消息 > 公共模板库 > 长期订阅 显示没有可用模板。是什么原因导致我没有长期订阅的可用模板？是企业认证才有的吗？还有个疑问是不是小程序推送的模板消息在用户微信上是显示在“服务通知”中，所有小程序的通知都被集中在这里，有没有方法可以单独显示一个小程序的通知（就像服务号一样）

我们使用Spark CSV reader读取CSV文件以转换为DataFrame，并在上运行该作业，它在本地模式下运行良好。 我们在中提交spark作业。 错误日志：