в документе о верблюдах упоминается, что CamelContext управляет потоками для своих потребителей. Akka интегрировала Camel через расширение Camel. мы знаем, что у Akka есть свои пулы потоков (диспетчер). поэтому возникает вопрос: кто управляет потоками потребителей/актеров Akka Camel? если CamelContext управляет потоками, то как я могу настроить пулы потоков в файлах cfg или коде?
Akka управляет потребительским потоком Camel или контекст Camel управляет потребительским потоком?
06.02.2013
Ответы:
1
Таким образом, здесь работает несколько потоков. Camel управляет ExecutorService для потоков своих компонентов, а Akka Camel управляет ExecutorService для субъектов-потребителей. Аккатер Akka управляется не потоком Camel.
Вы настраиваете диспетчеры Akka в конфигурации Akka и Camel ExecutionServices в конфигурации Camel.
07.02.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..