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搜索 可靠队列 ，共找到 23 条记录
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AWS无服务器架构模式

aws-serverless
sickn33/antigravity-awesome-skills
428
本文系统介绍了AWS Serverless开发中的核心最佳实践和常用设计模式。内容涵盖了标准Lambda函数结构、使用API Gateway构建RESTful API，以及利用SQS队列实现可靠的异步事件处理流程，确保应用具备高可用性和可扩展性。
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AWS无服务器架构模式

aws-serverless
sickn33/antigravity-awesome-skills
428
本文系统介绍了AWS Serverless开发中的核心最佳实践和常用设计模式。内容涵盖了标准Lambda函数结构、使用API Gateway构建RESTful API，以及利用SQS队列实现可靠的异步事件处理流程，确保应用具备高可用性和可扩展性。
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Azure 服务总线消息传递

azure-servicebus-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
Azure.Messaging.ServiceBus (.NET) 提供企业级队列、主题、订阅、会话与死信处理等功能，适用于需要可靠消息投递与后台处理的 Azure 应用。
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Azure 服务总线消息

azure-servicebus-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
通过 Python SDK 操作 Azure 服务总线队列、主题与订阅，支持异步收发、会话顺序、定时投递与可靠结算，满足企业级消息通信需求。
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Azure 服务总线 SDK

azure-servicebus-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
TypeScript 客户端库，面向 Azure 服务总线，支持队列、主题、订阅、会话、死信及调度消息的发送与接收，便于分布式应用构建可靠消息流。
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Azure 队列存储 Python SDK

azure-storage-queue-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
489
Azure 队列存储的 Python SDK，支持可靠的消息入队/出队/删除、异步操作、可配置可见性和元数据等，适合构建分布式任务调度和监控流程。
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BullMQ 异步任务队列专家

bullmq-specialist
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
专注于BullMQ在Node.js/TypeScript环境下的应用，具备构建大规模、生产级异步任务队列的能力。掌握作业调度、延迟任务、任务依赖管理和速率限制等高级特性，确保服务间的解耦和后台任务的可靠执行。
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Clay可靠性模式

clay-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
指导在 Clay 丰富管道中实现可靠性模式（断路器、幂等重试、健康监控和死信队列），以增强生产环境的弹性并避免资金失控。
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Customer.io 可靠性模式

customerio-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
98
结合断路器、抖动重试、回退队列、健康检查与幂等策略，构建耐故障的 Customer.io 集成，保障在服务降级或重试高峰时的稳定交付。
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Customer.io 网络钩子事件

customerio-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
172
为 Customer.io 提供完整的 webhook 处理方案，涵盖多种事件类型、签名验证、可靠队列、报告 API 以及向数据仓库的事件流转，适用于需要监控投递与参与数据的项目。
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DBOS Go 工作流最佳实践

dbos-golang
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南提供了一套用于构建可靠、容错的 Go 应用程序的最佳实践。它详细指导开发者如何使用 DBOS 持久工作流，涵盖了应用生命周期管理、工作流步骤结构、队列并发控制以及确保操作确定性等关键开发环节，适用于将 DBOS 集成到现有 Go 代码库的项目。
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DBOS Python最佳实践指南

dbos-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
160
本指南提供了使用DBOS持久化工作流构建可靠、容错Python应用的最佳实践。当您需要在现有代码中集成DBOS、构建复杂的业务流程和步骤，或使用消息队列进行并发控制时，应遵循这些规则，确保应用生命周期具有确定性和高弹性。
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