异步队列

机械工业出版社Python数据结构第六章配套代码，包含自编和网络收集，适合初学者学习。

顺序队列和链式队列的基本操作讲得还挺细，适合刚上手 C 语言数据结构的同学。讲了怎么用数组搞一个顺序队列，也教你用链表实现一个灵活的链式队列，边讲原理边上代码，逻辑清楚。像入队、出队、初始化这些操作都有实际代码示例，读起来挺顺手。如果你对malloc()和free()还不太熟，这篇也顺带帮你复习一下动态内存管理。推荐收藏当成小字典用。

在使用 YCSB 做 MongoDB 压测时，你会遇到缺少异步驱动包的情况。这时候，mongodb-driver-async-3.3.0.jar就派上用场了。它可以你由于缺少驱动而导致的测试异常，挺实用的。比如你在搭建环境时，安装完 YCSB 工具后，别忘了把这个包加上。这样，压测过程会流畅多，性能测试也能准确执行。如果你使用 MongoDB 进行性能测试，记得随时备上这个包哦，省得遇到问题时措手不及。

高并发需求下的 Web 服务，Tornado 的异步是真挺香的。内置 Web 服务器、非阻塞 I/O、原生 WebSocket，这些都让它在实时应用场景里能打。是那套IOLoop事件循环机制，干活儿不拖沓，响应也快。别看它是用 Python 写的，性能不输多轻量级框架。你只要稍微适应下异步写法，就能写出效率高、结构清晰的服务端逻辑。写 HTTP 接口？用RequestHandler就行，方法清晰、扩展方便。连 WebSocket 也直接上，不用再绕一大圈。页面展示方面，它的模板引擎虽然不花哨，但胜在灵活。开发过程中，Tornado 的调试信息和错误也比较友好，出错了不会一脸懵。加点middle

队列广泛用于任务调度、消息队列、排队模拟等场景。队列有链式和循环两种实现方式：- 链式：使用链表存储队列元素，尾部指针指向队尾元素- 循环：使用循环数组存储队列元素

入队、出队、队首元素、队尾元素、队空判断、队满判断

高并发场景下的消息中转站，RabbitMQ的稳定性和可靠性确实挺不错。你要是做微服务，或者需要异步任务，RabbitMQ 用起来还挺顺手的。支持 AMQP 协议，和多语言都能打通，接入也比较方便。队列机制设计得比较灵活，像延迟队列、死信队列这些高级玩法，RabbitMQ 都支持，而且文档也算全，遇坑好排查。管理后台是 Web 界面，图形化操作一目了然，连个队列状态都能点开实时看，挺省心。和Kafka比，RabbitMQ 更适合对消息可靠性要求高但吞吐量一般的场景。Kafka 更偏向大数据日志那块，而 RabbitMQ 在业务侧的调度、通知类任务里用得比较多。比如订单超时取消、短信推送这种，Ra

深入解析循环队列的初始化、入队、出队、队列长度、取队头元素、遍历等基本操作，小白也能轻松掌握数据结构。

Redis消息队列深度解析 核心数据结构 List: Redis List数据结构是一个双向链表，非常适合用于实现消息队列。可以使用 LPUSH 和 RPUSH 命令将消息添加到队列头部或尾部，并使用 LPOP 和 RPOP 命令从队列中取出消息。 Streams: Redis 5.0 引入的 Stream 数据结构是专门为消息队列设计的，它提供了更加强大的功能，例如消息ID、消费者组和消息确认机制。 实现方式 基于List的简单队列: 使用 LPUSH 将消息添加到队列，使用 RPOP 或 BRPOP 获取消息。 基于List的优先级队列: 使用 Sorted Set 来实现优先级

在某些场合，用户需要数据库周期性地执行应用程序。在Oracle 8中，这种功能依赖于SNP后台进程来实现。SNP后台进程的功能是周期性地唤醒作业队列中的作业并执行这些作业。作业队列可以管理和调度数据库中的任务，确保按时执行指定的操作。