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LeetCode 300+（重点：DFS/BFS/DP）：如何实现机房故障自动切换，数据同步延迟<500ms？：如何保证MySQL与Redis数据同步？：如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统？（Kafka/RocketMQ削峰）（Nginx/Apache动态路由）（适合高并发，但存在时钟回拨问题）：跨服务下单如何保证数据一致性？（先删缓存→更新DB→再删缓存）：如何实现鉴权、限流、日志聚合？定时对账（AWS Lambda）（DB号段缓冲，适合金融场景）（Sidecar代理流量控制）：2N（N=CPU核心数）
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- 小凡敲代码
- 昨天
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Elasticsearch集群核心机制解析：分布式架构由节点（Master、数据、协调、Ingest）、分片（主/副本）和集群状态构成，实现水平扩展与高可用。文档写入采用哈希路由和副本同步，搜索请求并行分片查询。保障机制包括心跳检测、分片恢复和防脑裂选举。优化策略含水平扩展、热冷数据分离，生产部署建议专用角色节点分离。故障排查工具包括集群健康检查、任务阻塞定位等。Elasticsearch通过分片、节点、Master和协调层的协同，实现PB级数据的亚秒检索。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 23小时前
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Elasticsearch集群中出现20个节点平分投票（10对10）时，会因未达到法定票数（11票）而陷入脑裂风险，导致主节点缺失、数据不一致和服务中断。主要原因是网络分区或配置不当。解决方案包括：紧急隔离较小节点分区并重启较大分区；长期预防需配置奇数个专用Master节点（如3个）并正确设置法定人数。ES 7.x+版本采用Raft算法可自动处理选举。最佳实践建议物理隔离Master节点并设置监控告警。核心原则是确保可用节点数超过半数，否则系统会停止服务以确保数据一致性。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 23小时前
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下文将简述springboot整合dubbo+zookeeper实现api+provider+consumer模式，Api用于定于interface,provider和consumer依赖Api,provider实现api接口，consumer调用provider。对比api模块增加了qos-enable和qos-port两个属性，QoS是Dubbo提供的运维和管理功能，表示开启；当dubbo-api、dubbo-provider和dubbo-consumer都启动完成后，使用消费者接口访问。
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- ciku
- 前天
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然后介绍了使用队列的方法，如果用Java自带的延迟队列DelayQueue，把订单Id+时间戳放在队列，然后while(true)不断轮训队列，这样当订单数据量大的话，也会把队列撑满，且应用重启后数据丢失，所以不合适。在消费者实例加入消费者群组或者分区需要重新分配时，Kafka会根据每个消费者实例的处理能力（例如，每秒处理消息的数量）来动态调整分配。例如，如果一个主题有10个分区，而消费者群组有4个消费者实例，则第一个消费者实例被分配分区0-2，第二个消费者实例被分配分区3-5，依此类推。
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- 四问四不知
- 昨天
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安装gitlab并启动，使用以下命令进行启动：安装结果如下：通过本地浏览器打开http://localhost:8080，进入页面注册并登陆：增加管理员权限。
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- Endeavors588
- 昨天
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Flink 自定义函数（UDF）扩展 Table API/SQL 能力，支持标量函数、表值函数、聚合函数和表值聚合函数四种类型，分别用于值转换、数据拆分、聚合计算和分组统计等场景。实现要点包括：继承对应基类（如 ScalarFunction）、实现核心逻辑方法（eval/accumulate）、注册函数并调用。关键技巧涉及类型注解（@DataTypeHint）、参数命名（@ArgumentHint）和确定性声明。UDF 通过 open/close 管理生命周期，支持异步和批量处理优化。
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从 10 年前我开始写第一行 Java 代码至今，一直觉得 null 在 Java 中是一个最特殊的存在，它既是好朋友，可以把不需要的变量置为 null 从而释放内存，提高性能；它又是敌人，因为它和大名鼎鼎且烦不胜烦的 NullPointerException（NPE）如影随形，而 NPE 的发明人 Tony Hoare 曾在 2009 年承认：“Null References 是一个荒唐的设计，就好像我赌输掉了十亿美元”。
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“删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。
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为了提高 Java 编程的技艺，作者最近在 GitHub 上学习一些高手编写的代码。下面这一行代码（出自大牛之手）据说可以征服你的朋友，让他们觉得你写的代码很 6，来欣赏一下吧。
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根据《哈佛商业评论》的说法，数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中，数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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不看就亏系列！这里有完整的 Hadoop 集群搭建教程，和最易懂的 Hadoop 概念！| 附代码...
Hadoop 是 Lucene 创始人 Doug Cutting，根据 Google 的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含 MapReduce 程序，hdfs 系统等！[它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。]
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2020 年 1 月 14 日，微软正式停止了 Windows 7 系统的扩展支持，这意味着服役十年的 Windows 7，属于它的时代真的终结了，说不出的再见，只能怀恋。
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如今智能经济时代已开启，消费者服务面临升级，企业技术服务的黄金机遇也已到来，我们相信品牌升级之后的京东智联云，未来定将一如既往，利用自身沉淀的能力洞察以及各产业场景中的实战经验，铸造更多“硬核”技术力量服务民生、技术报国，在一线。
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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近日，某SaaS服务商/微盟遭遇员工删库跑路，服务器出现大面积故障，一时间让平台上的几百万家商户生意基本停摆。这一事件发生后，不管是厂商还是平台上的用户，都在经历着非常不容易的时刻。
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如果你觉得 git 很迷惑人，那么这份小抄正是为你准备的！请注意我有意跳过了 git commit、git pull/push 之类的基本命令，这份小抄的主题是 git 的一些「高级」用法。
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月活用户突破2.39亿、还能表单买菜and在线千人大课……这个软件有点儿意思！
惊蛰之日万物复苏，回想春节期间突遭疫情的惨烈，如今仍心有余悸。我们深深地感受到，因为疫情的波及，原本诸多““线下”开展的活动统统搬到了“线上”，尤其是各级单位实时统计上报身体健康信息，员工在家远程办公以及学生在家线上学习等都成为迫在眉睫的事。
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什么是 CD 管道？一文告诉你如何借助Kubernetes、Ansible和Jenkins创建CD管道！
CI/CD（CI全名Continuous Integration，持续集成；CD全名Continuous Deployment，持续部署）这个术语常常和DevOps、Agile、Scrum以及Kanban、自动化等其他术语一起出现。
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本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
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