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通过简单案例快速了解 GO 操作 RabbitMQ
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针对KafkaConsumer单线程限制，本文提出两种多线程实现方案：线程封闭方式：每个线程创建独立KafkaConsumer实例，并发度受分区数限制。代码示例展示了通过KafkaConsumerThread类实现多线程消费。消息处理多线程：在方案一基础上增加线程池处理消息，使用RecordsHandler类异步处理消息记录，需配合共享offsets实现提交。该方案进一步提升消费速度，但需注意线程安全。两种方案均通过代码示例说明实现细节，适用于不同消费场景需求。
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- Timmer丿
- 前天
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通过实际例子快速了解 GO+RabbitMQ+gin+gorm
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《Java支付系统高并发架构设计全解析》本文通过模拟5轮技术面试，系统讲解了支付平台的高并发架构设计要点。涵盖支付核心流程（分布式锁、幂等性）、高并发优化（Redis双层缓存、Kafka批量发送）、分布式事务（TCC模式）、JVM调优（G1GC参数配置）等核心技术，并给出分库分表、灰度发布、风控系统等场景解决方案。文章突出业务与技术结合，如双11大促下的限流降级策略，银行对接时的对账系统设计，既展示面试应答技巧，又提供可落地的架构方法论，适合Java中高级开发者学习支付系统设计精髓。
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- 无处不在的海贼
- 前天
数据错误 -
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将针对 C# 高级编程提供更多高频面试题，聚焦于高级概念（异步编程、内存管理、设计模式、.NET 核心特性等），并为每个概念提供详细代码示例或深入讲解，以确保清晰且实用。IAsyncEnumerable
是 C# 8.0 引入的特性，用于异步迭代数据流，适合处理大数据集、数据库查询或流式数据（如网络流、文件读取）。Memory ：类似 Span ，但支持堆内存，适合异步场景（如异步方法中的内存管理）。Span ：表示连续内存块（栈或堆），只读或可写，适合同步操作。如何在异步方法中使用？ -
- zhxup606
- 昨天
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本文通过5轮模拟面试，详细展示了广告投放平台的技术架构设计要点。涵盖SpringBoot微服务、Kafka消息队列、Redis缓存、Flink实时计算等核心技术栈，重点解析了高并发场景下的分布式锁设计、JVM调优策略和系统稳定性保障方案。面试采用STAR模型作答，体现了DDD领域驱动设计思想与业务场景的深度结合，包括竞价引擎、反作弊系统等核心模块的实现方案。文章还展望了亿级QPS架构、AI广告等前沿技术方向，为Java开发者提供了从基础到进阶的完整技术面试参考框架。
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- 无处不在的海贼
- 前天
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本文模拟了一场互联网保险系统开发岗位的技术面试，围绕Java、SpringBoot、MyBatis、Redis、Kafka等核心技术展开五轮深度问答。从基础技术栈到分布式系统、缓存优化、微服务架构，逐步考察候选人小明的技术广度和深度。面试涵盖多线程安全、JVM调优、RESTful API设计、SQL优化、消息队列应用等关键知识点，并结合保险业务场景探讨系统架构设计、性能排查、数据一致性和安全性等实际问题。通过结构化的问题解析，展现了如何将技术能力与业务价值相结合，为开发高并发、高可用的互联网保险系统提供解决
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- 无处不在的海贼
- 前天
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本文摘要：深度学习中的CNN架构剖析与实践指南 文章系统解析了CNN的核心组件：1)卷积层作为特征提取器；2)归一化层优化训练过程；3)激活函数引入非线性。针对工程实践，提供了数据增强策略矩阵和学习率调度方案，并给出典型问题（如NaN值和过拟合）的排查方法。通过可视化实例和代码片段，展示了传统方法在图像分类中的局限性，突出了CNN在自动特征提取和泛化能力上的优势。文章兼具理论深度与实践价值，为CNN学习者提供了全面的技术参考。
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- xiaohanbao09
- 昨天
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Java后端系统的问题排查离不开系统化思维和高效工具链。建议开发者熟练掌握JVM分析工具、链路追踪、监控报警、日志分析等能力。面对复杂业务场景，需结合技术栈深入理解各组件工作原理，快速定位并解决问题。持续总结排查经验，不断优化系统架构与运维流程，是保障稳定高可用服务的关键。本文面向Java开发者，系统梳理互联网大厂Java后端技术栈（含Spring Boot、Redis、Kafka等）在真实业务场景下的常见异常和性能问题，结合具体排查思路、工具、案例，帮助读者提升线上问题定位与系统调优能力。
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- 怡人蝶梦
- 前天
数据错误 -
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RabbitMQ作为最流行的开源消息代理之一，在后端系统中扮演着至关重要的角色。消息持久化是确保系统可靠性的关键特性，特别是在面对系统崩溃、网络故障等异常情况时。本文旨在全面分析RabbitMQ的消息持久化存储机制，帮助开发者根据业务需求做出合理的存储选型决策。本文将首先介绍RabbitMQ消息持久化的基本概念，然后深入分析不同的存储选型方案，包括内存、磁盘和混合模式。接着我们会探讨相关的算法原理和实现细节，并通过实际代码示例展示配置方法。最后，我们将讨论不同业务场景下的最佳实践和未来发展趋势。
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- 后端开发笔记
- 昨天
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大数据领域的数据工程架构设计目的在于构建一个高效、稳定、可扩展的系统，以应对海量数据的采集、存储、处理和分析需求。其范围涵盖了从数据源到数据消费者的整个数据生命周期，包括数据的采集层、存储层、处理层和应用层。通过合理的架构设计，能够提高数据处理的效率，降低系统的维护成本，为企业和组织提供有价值的数据洞察。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍大数据领域数据工程架构设计的核心概念与联系，包括数据流程、组件关系等；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，并用 Python 代码进行示例；
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华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
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不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
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随着移动互联网、信息技术等创新发展，数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面，即规模扩张、结构多元化的数据新形态；业务升级转型带来的场景化需求数据新部署；市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展，发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，实现5倍以上的增长。在新数据时代，数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求，应对数据爆发压力，欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用，创新存储价值则变得势在必行。
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点赞功能大家都不会陌生，像微信这样的社交产品中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的，如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多IDC的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。
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近日，开源数据库厂商MongoDB与阿里云在北京达成战略合作，作为合作的第一步，最新版MongoDB 4.2数据库产品正式上线阿里云平台。
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Gartner 发布2019年超融合魔力象限：新增深信服一员！
近日，国际权威研究分析机构Gartner公布了2019全球《超融合基础设施魔力象限》报告。报告显示国内仅有三家云计算厂商进入2019超融合基础设施魔力象限，分别是深信服、华为、华云数据。其中深信服超融合（sangfor aCloud）凭借技术优势、技术服务、广泛用户实践和全球市场表现首次入围，成为榜单上新晋的超融合厂商。
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破题大数据应用发展难点，探索城市大数据发展之路——TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”
2019年11月25日，T11 2019暨TalkingData数据智能峰会在京成功举办。会议期间，TalkingData正式发布“城市大数据场景创新平台”，并与武汉市东湖高新区签订“TalkingData华中研发总部、全国交付总部落户武汉东湖高新区”合作协议，与数睿科技、脉策数据、万商联信、爱家物联等多家合作伙伴签订了战略合作协议。
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【重磅快讯】T11 2019数据智能技术峰会举办，AI将成为行业颠覆者
11月25日，T11 2019数据智能技术峰会在京举办。TalkingData正式宣布了2019年的最新战略布局，以数据平台为支撑，借助大数据技术积累与人工智能技术创新，聚焦不同行业场景需求，并在选址、预测、个性化推荐等方面进行深入应用，以数据和科技的力量驱动发展。
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CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦！秉承「门门有路，路路有门」的理念，这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师，共同打造了一款数据库系列进阶教程，效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手，内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点，将造福开发者设置为终极指标，纯技术绽放的精彩无限，实在不容错过。
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近日2019甲骨文云大会在上海举行。大会今年以“超越，由此开启”为主题，聚集了众多数字化领军企业代表，与合作伙伴、技术专家和意见领袖一起共同探讨技术创新将如何帮助企业探索数据价值，创造无限可能。
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如果有人要问2019年技术圈什么最热，“中台”绝对当仁不让，从观望到试水，很多公司做出了从 0 到 1 的探索。众所周知，“中台”一词在国内最早是由阿里提出来的，2015 年，马云参观芬兰游戏公司Supercell，观察其每个游戏开发的小团队只有六七个人，但开发与停止的速度之快，让马云即惊讶又好奇。得知如此快的原因是开发者将游戏开发过程中用到的一些通用的游戏素材和算法整理出来，作为工具提供给小团队使用，使得同一套工具可以支持多个游戏研发团队。这样的架构模式给了马云很大的震撼和启发，这也催生了阿里巴巴的中台战略，加之越来越的企业跟随其热度，寄希望于借助中台推动业务增长以快速实现数字化转型， “中台”得以风靡。
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腾讯Techo开发者大会揭晓云存储发展趋向：高性能、高可用、高性价比
产业数字化转型过程中产生着比过去任何一个时代都多的数据。在这样的背景下，数据存储技术应该怎么发展？11月7日，在腾讯Techo开发者大会上，来自科研领域的专家和腾讯云存储业务的工程师们共同揭开了云存储的发展趋势。
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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司！
近日在Techo开发者大会上，腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布，包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase，以及企业级容器平台TKEStack。
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正式开源TKE和TBase，腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上，腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累，腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模，每天实时数据计算量超过30万亿条，并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源，腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。
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AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务，名为 AWS Fargate，光环新网运营的 AWS 中国（北京）区域和西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎，主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器，换句话说就是专注设计和构建应用程序，而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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