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SpringBoot + MyBatis-Plus + MySQL（提供任务管理、支付结算）建议使用**乐观锁（version 字段）**或。：UniApp（Vue语法，支持小程序/公众号/APP）：Vue + ElementUI（任务审核、财务管理）：未使用事务管理任务状态更新，导致并发问题，建议使用。发布任务（填写任务描述、赏金、截止时间）任务状态管理（领取/进行中/已完成）任务验收（用户确认，资金结算）任务审核（平台审核任务）任务匹配（师傅领取任务）任务完成（上传完成材料）任务大厅（筛选可接任务）
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- 专业系统开发老赵
- 昨天
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注意：启动前先将hbase conf目录下的配置文件hbase-env.sh，hbase-site.xml，regionservers（设置regionserver），backup-masters（设置备用master）根据hbase的不同版本如1.x，2.x进行配置。在hbase-env.sh配置文件中需配置hbase占用内存大小，如果虚拟机的物理内存不足会导致无法启动，此时需要查看虚拟机剩余内存和分配给虚拟机的内存大小和配置文件hbase-env.sh的内存分配大小。
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- 已而不在其然
- 前天
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大数据时代背景下，电商经营模式发生很大改变。在传统运营模式中，缺乏数据积累，人们在做出一些决策行为过程中，更多是凭借个人经验和直觉，发展路径比较自我封闭。而大数据时代，为人们提供一种全新的思路，通过大量的数据分析得出的结果将更加现实和准确。商家可以对客户的消费行为信息数据进行收集和整理，比如消费者购买产品的花费、选择产品的渠道、偏好产品的类型、产品回购周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。通过数据追踪，知道顾客从哪儿来，是看了某网站投放的广告还是通过朋友推荐链接，是新访
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- 落寞的魚丶
- 前天
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4. 交换机在成功接收到消息会返回ack,未接受到消息会返回nack.且在绑定的回调函数中定义了ack 和 nack的处理逻辑,总结：发送者需要与MQ进行通讯以及确认，大大影响了发送消息的效率，性能也会受到影响，默认出现的异常很低，不用特意去开启.缺点： 当前线程无法向下执行，如果发送消息这行代码一直卡住重连，下面的业务代码就无法执行，发送者在发送给MQ失败的情况下，尝试继续重新连接，1.MQ正确处理发送者发来的消息（到达了MQ），但是。.该回调函数会返回消息,路由失败的原因,消息id等,
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- 暖苏
- 前天
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从市场需求来看，智慧校园系统的兴起是时代发展的必然趋势。它为学校提供了更高效的管理手段，为教师创造了更优质的教学环境，为学生带来了更丰富的学习体验。它开启了教育的新时代，让我们共同期待在智慧校园系统的助力下，教育事业绽放出更加绚烂的光彩。这不仅节省了大量纸张资源，更充分利用了大数据的优势，为教学提供了精准的数据支持，助力老师更好地了解学生的学习情况，实现个性化教学。智慧校园系统作为这场变革的核心力量，正以其强大的功能和创新的理念，为学校的管理、教学和学生的学习带来前所未有的便利与提升，开启了教育的新时代。
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- 合肥自友科技-智慧校园
- 昨天
数据错误 -
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在复杂分布式系统设计中，消息队列作为中间件正扮演着越来越重要的角色。本文深入剖析了消息队列的三大核心价值：解耦、异步处理和削峰填谷。当您的系统面临模块间耦合度高、关键操作阻塞主流程、或高并发请求导致服务崩溃等问题时，消息队列或许正是您需要的解决方案。您是否思考过，为什么众多高流量平台能在"秒杀"等极端场景下保持稳定？文章还将探讨消息队列的高可靠性、良好扩展性和灵活性等优势，并简要介绍Kafka、RabbitMQ等主流实现方案。无论是系统架构优化还是性能提升，这篇文章都将为您提供实用的技术洞见。
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- 敲键盘的小夜猫
- 前天
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本文详细探讨了基于RabbitMQ的异步通知系统设计与实现。通过将同步通知改为异步处理，解决了响应时间长、系统耦合和高峰期崩溃等问题。采用Topic交换机进行消息路由，实现了不同类型通知的精细分发。通过消息持久化、死信队列和消费者扩展等机制，保障了通知可靠送达。最终实现了响应时间从7秒降至50ms，系统解耦合和高峰期稳定运行，为个人博客提供高效可靠的通知功能。
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- Luck_ff0810
- 前天
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git reset 是 Git 中一个 强大的历史修改工具，用于移动分支指针、撤销提交或取消暂存文件。它的行为取决于使用的参数（–soft、–mixed、–hard）。git revert 是 Git 中用于 撤销某次提交 的命令，但它不会删除提交历史，而是通过创建一个新的提交来“反向”抵消之前的更改。这里HEAD 指针并没有指向任何一个分支，说明它是一个独立的head节点。注意未完全合并的分支，只能由 git branch -D 来删除。以下是保留我的实验性更改方法。这里不需要手动切换分支。
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- 一杯咖啡*_*
- 昨天
数据错误 -
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缓存命中率从70%提升至90%，数据库查询减少65%，接口响应时间稳定在150ms内（原为300ms+）。该项目负责开发一个基于Spring Boot的校园交易网站，该平台旨在为学生提供一个安全、便捷的线上交易环境，包括商品展示、求购信息发布、用户登录与验证等功能。引入Redis二级缓存：对商品详情页（PV>1.2k/日）采用缓存击穿防护策略（互斥锁重建），热点数据缓存命中率>95%，QPS为50。（防止恶意刷单）商品发布接口限制每用户10次/分钟（Guava实现），黑名单用户直接拒绝。
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- 峰哥亡命代码
- 前天
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i 智慧 | 回首30年存储演进之路 再看新数据时代阿里云存储如何革故鼎新？
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果，其中存储的发展历史尤其悠久，堪称万年进化史。自文明诞生以来，我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式，从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字，到今天普及的SSD/闪存，再到对量子存储、DNA存储技术的探索，脚步从未停止。据IDC预测，2025年全球数据将有175 ZettaBytes的总量。如此惊人而又庞大的数据量，为存储市场带来机遇的同时，也带来了不小的挑战。
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雪花算法(snowflake) ：分布式环境，生成全局唯一的订单号
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。 这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等。 其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号，最后还有一个符号位，永远是0。
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据晶少了解，国庆假期后的首个工作日，AWS就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”。
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桌面智能分析产品+“智同211”计划，永洪科技打造数据价值生态圈！
企业如何更好地去挖掘数据价值，赋能产品创新和业务的迭代？数据时代，企业如何更好的利用数据进行数字化转型？在永洪科技主办的“智同道合，数创未来”第一届数据分析技术与应用高峰论坛上，或许能找到你想知道的。
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排序算法这么多，这里先将排序算法做个简单分类： 一、可以根据待排序的数据量规模分类： 内部排序：在排序过程中，待排序的数据能够被全部加载进内存中 外部排序：待排序的数据太大，不能全部同时放入内存，排序过程中需要内存与外部存储交换数据
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蚂蚁金服自研数据库OceanBase登顶TPC-C榜单的消息振奋人心，同时引起国内技术圈的广泛讨论，第一个云上跑出来的数据库分数含金量如何？其他数据库有没有可能更强？
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Teradata上新Vantage Customer Experience和Vantage Analyst，都是啥？
近日Teradata宣布推出Vantage CX（Vantage Customer Experience）解决方案，以此改变世界上创新性的数据驱动型公司的客户体验。
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服务器对每个从事IT工作的人来说并不陌生，但是服务器所涉及的各种知识细节，并非大家都十分清楚，为了让大家深入了解服务器的关键知识点，笔者特意抽时间总结了这篇科普文章，旨在帮助读者全面了解服务器。今天内容就从服务器的架构和分类开始。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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