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我想使用 .NET 框架 (3.5) 中描述的通用队列类，但我需要一个 Remove(int index) 方法来从队列中删除项目。我可以使用扩展方法实现此功能吗？有人愿意指出我正确的方向吗？

每当将对象添加到Queue<Delegate>.

我创建了一个扩展的新类Queue：

然后从另一个类附加事件，如下所示：

但是，每当我将一个对象 ( eventQueue.Enqueue(something)) 加入队列时，附加的事件就不会被触发。

我在这里想念什么？

我正在尝试使用 c++ 中的 pthreads 编写线程安全队列。我的程序在 93% 的时间里都能正常工作。另外 7% 的时间它会吐出垃圾，或者似乎睡着了。我想知道我的队列中是否存在上下文切换会破坏它的缺陷？

这可以像这样使用：

如果有人看到这个问题，请说出来:)

我一直在考虑编写一个基于工作队列概念的 Web 框架（想想 Struts、Ruby on Rails、Seaside）。我正在寻找是否有人以前做过这样的框架。

我很高兴查看用于处理请求和返回结果的框架，但不是Web (HTTP)。我不是在寻找一个工作队列系统（想想 Starling、Workling、Amazon 的队列服务、JMS）本身，而是一个在其上运行的处理系统。

我对语言不是那么挑剔；我最感兴趣的是评论和/或经验教训。（因此，仍处于起步阶段的基于队列的系统可能不太受关注。）

我正在用python开发一个简单的网络爬虫，我不想做一个简单的队列类，但我不太确定最好的开始方式。我想要只包含要处理的唯一项目的东西，以便爬虫在每次脚本运行时只爬取每个页面一次（只是为了避免无限循环）。任何人都可以给我或指向我可以运行的简单队列示例吗？

是否有方法/模式/库可以做类似的事情（在伪代码中）：

这样我就可以做类似的事情：

这样它就会调用：

或者这是一个不可能的梦想？

如果有一种方法可以添加许多参数来调用 - 那将是最好的。

Doug T. 请看这个优秀的答案！

Dave Van den Eynde的版本也很好用。

我在对象 FileInfo[] 中有一个文件数组。

在我的服务中，我目前正在遍历文件并处理它们。

我想遍历文件，并在处理它们时将它们从集合中删除。

我认为队列是理想的选择，但是如何循环遍历队列集合？

（以前从未在 C# 中使用过队列）

我有一个项目数组，排序后最旧的项目在数组中是第一个。

我想从数组中加载一个队列，这样当我弹出队列中的项目时，最旧的项目首先出现。

我怎样才能做到这一点？

现在，我可以继续使用FileSystemWatcheretc 编写此代码，但在开始编码之前 - 我想知道是否有更好的选择可以重复使用（而不是重新发明）。

从我的网络服务器，我想将文件（要打印）作为队列放入网络共享中（排序不是很重要）。理想情况下，另一台机器上的 Windows 服务（或其他客户端）会选择该文件（格式为 tbc），将其打印到预先安排的打印队列中，然后存档该文件。

非常简单的场景 - 我只是不想重新发明它。有什么建议么？

我正在设计一个系统来处理外部 Web 服务。该服务限制在特定时间段 (T) 内可以发出的请求数。该系统允许对一定数量的请求 (R) 进行批处理。该服务支持一定数量的操作 (O)。

我的代码将处理来自用户的未知数量的请求（此时我真的不知道，可能是每天一个请求，可能是每秒数千个请求，但我需要在假设每秒数千个的情况下构建它）。这些结果将在数据库中缓存一段时间。当数据库记录过期时，系统将需要再次从 Web 服务请求数据。

我只能通过一个IP地址和一个帐户访问Web服务（没有作弊，每种操作类型获得一个帐户，或每种操作类型一台机器）。该系统将（希望）全部在单个服务器上运行。

我正在尝试做的（断断续续思考了几个星期，但没有任何我喜欢的结果）是想出一个系统，其中：

• 重复请求被合并（重复意味着它们具有相同的请求数据）
• 用户请求优先于系统请求
• 可以将系统请求更改为用户请求（数据库更新在队列中，并且用户正在请求相同的数据）
• 如果没有针对特定操作的 R 用户请求，则其余部分取自系统请求
• 用户请求的处理顺序与它们进入的顺序相同（除了一旦处理了用户请求，就会处理相同类型的 R 个请求）。

因此，例如，T 为 1 秒，R 为 3，O 为 2。以下请求进入系统：

处理重复项后，您将得到以下信息：

请求应按以下顺序处理：

我认为可能会有 3-7 种操作类型。某些操作类型会比其他操作类型有更多的请求。系统请求的数量可能会大于用户请求。

是否有处理此类问题的通用方法？模式还是技术？我是不是想多了（不幸的是，在它启动并运行之前我无法获得使用统计信息，我什至无法合理地猜测它们会是什么）？

我试图避免的主要事情是：

• 让系统请求处理用户请求（系统请求可能会等待数周，用户请求必须尽快处理）
• 在数据缓存在数据库中期间，没有两次发出相同的请求