Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Группировка опубликованных событий в NServiceBus

Я использую NServiceBus для отправки заказов (один заказ на команду) на серверные системы. У каждого заказа есть Заказчик (родитель). Внутренняя система публикует событие «заказ принят» после успешного сохранения заказа. На это событие подписано несколько человек, один из них — компонент генератора файлов, который создает XML-файл для использования третьей стороной. Этот файл создается для каждого клиента. Поскольку опубликованное событие находится на уровне заказа, каждый раз, когда публикуется событие «принятый заказ», файловый компонент создает весь файл для клиента.

Есть ли способ в NServiceBus сгруппировать события у подписчика, чтобы мы могли уменьшить количество запусков генератора файлов, если у одного и того же клиента есть несколько заказов?

Одна из наших идей заключалась в том, чтобы отправить подписчика в режим сна на фиксированное время, а когда он проснется, он сможет сгруппировать сообщения в своей очереди по клиентам и сгенерировать файл один раз для каждого клиента. Это звучит как хорошая идея?

Заранее спасибо.

.net message-queue nservicebus
15.08.2013

Ответы:


1

Лучший способ сделать это — использовать сагу с поведением дебаунсера.

Сага будет подписываться на событие, и каждый раз, когда оно наблюдается, запрашивать новый тайм-аут на некоторый период времени, который вы готовы ждать, скажем, 5 минут.

Если приходит сообщение о тайм-ауте и с момента его установки не наблюдалось никаких дополнительных событий, то вы можете отправить команду на запуск генератора файлов.

Это делает предположение, что входящие события будут поступать рывками, то есть вы будете получать их группировку близко друг к другу, а затем в течение некоторого времени ничего не будет. При использовании такого дебаунсера, если бы вы постоянно получали одно событие в минуту, генератор файлов никогда не выполнялся бы.

15.08.2013
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..