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RabbitMQ核心架构与六大应用模式解析 RabbitMQ作为AMQP协议实现，其核心架构包含Broker、Virtual Host、Exchange和Queue等组件，通过Channel复用TCP连接。消息流转采用生产者-Exchange-Queue-消费者的模式，支持持久化和手动ACK。 六大核心用法包括： 简单队列模式 - 基础点对点通信 工作队列模式 - 任务分发与负载均衡，支持QoS控制 发布/订阅模式 - 通过Fanout Exchange实现广播 路由模式 - 使用Direct Exchan
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- 百锦再@新空间
- 昨天
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本文系统介绍了C语言中常用的字符和字符串处理函数。字符函数部分详细讲解了11类字符分类函数（如isdigit、isalpha等）和2个字符转换函数（toupper、tolower）的使用方法。字符串函数部分涵盖了13个核心函数，包括strlen、strcpy、strcat等基本操作函数，以及strstr、strtok等高级处理函数，每个函数都配有使用说明和模拟实现代码。文章还特别指出了strlen返回值无符号的特性、strncpy/strncat的特殊行为等易错点，并提供了strerror和perror等错
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- rain_man_y
- 13小时前
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通过MQ（如Kafka/RocketMQ）削峰，降低数据库压力。：如何实现机房故障自动切换，数据同步延迟<500ms？：MySQL Binlog + Kafka跨机房同步。：Sentinel/Nginx限流，防止恶意请求。：使用Lua脚本保证原子性操作，防止超卖。：独立Redis集群存储秒杀商品数据。：Nginx/Apache动态路由。：适合高并发，但存在时钟回拨问题。：先删缓存→更新DB→再删缓存。：GSLB/DNS智能解析6。：DB号段缓冲，适合金融场景。：Sidecar代理流量控制。
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- 小凡敲代码
- 19小时前
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摘要： 领码SPARK融合平台响应国家数字化转型战略，深度融合iPaaS与aPaaS技术，并整合AI大模型能力，为央国企提供安全合规、高效敏捷的一站式数字化解决方案。在政策驱动下，中国PaaS市场快速增长，iPaaS和aPaaS需求旺盛。领码SPARK凭借AI赋能、信创全栈适配及国家标准契合等优势，解决央国企信创改造中的信息孤岛、业务响应慢等痛点，并显著优于传统PaaS厂商。其差异化竞争力在于“集成+开发+AI”一体化能力，成为央国企数字化升级的首选平台。
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- 领码科技
- 19小时前
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通过对规则优先级系统：规则按pref值从高到低匹配（0-32767）灵活匹配条件：支持五元组+ TOS + 流标识的复杂匹配动态规则管理：通过Netlink实现用户态-内核态实时交互命名空间隔离：每个网络命名空间独立维护规则集实际应用场景实现多ISP出口负载均衡隔离VPN流量与普通流量为关键业务分配高优先级路由构建复杂的企业级路由策略掌握策略路由的内核实现，不仅能帮助我们更高效地排查网络问题，还能为设计高性能网络应用提供底层支撑。建议结合iproute2。
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- 109702008
- 12小时前
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基于SpringBoot社区系统源码+数据库（高分毕业设计）
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摘要：本文介绍了Spark 2.3.2在Linux系统中的安装配置流程。主要包括：1）将安装包上传至/export/software目录并解压；2）重命名目录为spark；3）配置spark-env.sh文件（设置JAVA_HOME、Master主机和端口）；4）配置slaves文件指定从节点；5）分发文件到集群节点；6）启动Spark集群。特别提醒需检查JDK路径是否正确，若缺失需自行安装。整个过程涉及文件解压、环境变量配置、集群参数设置等关键步骤。（149字）
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- 神奇海螺71
- 16小时前
数据错误 -
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Spark SQL基于Catalyst优化器与Tungsten引擎，提供高效的数据处理能力。其架构涵盖SQL解析、逻辑计划优化、物理计划生成及分布式执行，支持复杂数据类型、窗口函数与多样化聚合操作，结合自适应查询与代码生成技术，实现高性能大数据分析。
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- Aurora_NeAr
- 16小时前
数据错误 -
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Spring AI Alibaba 提供了 jdbc、redis、elasticsearch 插件可以让聊天机器人拥有“记忆”。环境变量和配置文件都在上一步加入了，也就是以 MySQL 为例。原因：由于 MySQL 表的字符集不支持存储 Unicode 表情符号导致的。表情符号😊的 UTF-8 编码为F0 9F 98 8A（4 字节），超出了utf8字符集的 3 字节限制。不知道改了啥，又可以了,可能是这个，把数据库的字符集改了一下。
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- DDDDDouble
- 14小时前
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这段实习始于4.10，深感技术栈匮乏，代码编写不规范，基础知识欠缺，开启考研后第二轮网课学习。经历：一段小厂实习，做了一个摄像头与机械臂协作的智能识别抓取。技术栈：c入门 c++入门 python熟悉 深度学习熟悉。江苏大学 控制工程 硕士 （研二）学历：上海海洋大学 海洋渔业科学与技术 本科。2 全面熟悉Linux系统。3 结合ai提高c++开发。地点：北京海淀小米科技园。身份：相机软件开发实习生。4 Java编程技术提升。1 从0开始学java。
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- jdbdjdudhd
- 17小时前
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我们的推荐系统将采用混合推荐策略，结合协同过滤、内容相似度和热度推荐等多种方法。用户画像存储与查询视频内容索引与检索实时行为日志分析推荐结果计算与排序本文详细介绍了基于Elasticsearch构建短视频平台个性化推荐系统的完整方案。通过结合内容推荐、协同过滤和语义向量相似度等多种技术，我们能够为用户提供精准的个性化内容推荐。Elasticsearch的强大搜索和分析能力使其成为构建推荐系统的理想选择。冷启动问题的解决方案推荐多样性与惊喜度的平衡实时推荐与批量推荐的结合。
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- 亲爱的非洲野猪
- 19小时前
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当消费者组内实例数变化（如扩容、缩容、崩溃），Kafka会触发。频繁Rebalance可能意味着消费者不稳定，需优化心跳 (（因Rebalance、重试等机制仍可能导致重复消费）。：手动提交Offset、自定义分配策略、业务幂等。在Rebalance前正在消费分区0的。Rebalance后，分区0被分配给。，重新分配分区给存活的消费者。（如从3个实例扩容到5个）。（3个分区，复制因子=3）。（新消费者可能分不到分区）。，可能中断正在处理的消息。（未提交Offset）。，但仍可能发生分区迁移。
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- 唐旺旺
- 22小时前
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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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进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。最近，我读到一篇材料，发现有一个很好的类比，可以把它们解释地清晰易懂。
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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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