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详解RabbitMQ高级特性之延迟插件的安装和使用。
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分享一下最近训练营的朋友在。
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摘要:分库分表场景下的数据库分段ID生成方案 本方案针对电商订单系统分库分表场景(3库10表),提出数据库分段ID生成方法。通过设置步长和偏移量(如3个库步长=3,偏移量1/2/3),实现多库自增ID不重复且全局唯一。核心配置包括MySQL自增步长设置和MyBatis分库路由插件实现。进一步优化采用号段模式,预申请ID段缓存到本地,减少80%数据库访问压力。该方案既保证ID有序性,又能支持高并发场景,通过异步申请机制避免ID耗尽风险。
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它将任务分解为两个主要阶段:Map 和 Reduce。Map 阶段对输入数据进行处理并生成中间键值对,Reduce 阶段对中间键值对进行汇总或聚合。Map 阶段的主要任务是将输入数据分解为独立的块,并生成中间键值对。Map 函数接收输入数据,处理后输出一组键值对作为中间结果。在 Map 和 Reduce 之间,系统会自动对中间键值对进行排序和分组。Reduce 阶段接收来自 Map 阶段的中间键值对,并对相同键的值进行聚合或计算。例如,在词频统计中,Reduce 函数将相同单词的计数值相加,得到最终结果。
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它负责跟踪所有Slave节点的Block信息,维护整个应用程序的Block元数据,包括Block所在的位置、所占用的存储空间大小(内存、磁盘或Tachyon)以及副本位置等。
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虽然在 Spark 源码中找不到直接继承的类,但 AQS 所代表的“通过一个状态变量和一個等待队列来构建同步器”的核心架构思想,是 Spark 并发设计的灵魂所在。在单机层面:Spark 使用volatileCAS和基于 AQS 的并发工具(如)来实现高效、无锁的并发控制。在分布式层面:Spark 将这种思想扩展,用 Driver 作为中央协调器,维护着全局状态和全局任务队列,通过 RPC 消息机制。
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ZooKeeper源码分析摘要: 本文深入解析ZooKeeper分布式协调服务的核心架构与实现机制。重点分析了主从架构、ZAB协议、数据存储等关键模块,包括服务端启动流程、数据存储(DataTree/FileTxnLog/SnapShot)、Leader选举(FastLeaderElection)以及客户端通信实现(NIO)。
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ZooKeeper 分布式锁实战、基于 ZooKeeper 实现服务的注册与发现
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Flink窗口机制的核心在于Window抽象类及其子类实现。Window作为所有窗口类型的基类,定义了数据分桶、状态命名空间和生命周期管理等核心概念。TimeWindow表示时间区间,与事件时间处理机制深度绑定;CountWindow基于元素数量划分,通过唯一ID标识窗口;GlobalWindow采用单例模式,需配合自定义触发器使用。各窗口类型在序列化、哈希计算和触发机制上各有特点,适用于不同的流处理场景。理解这些窗口实现对于深入掌握Flink的流处理能力至关重要。
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分享几个spark中的案例关于volatile,希望对大家有帮助。
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Elasticsearch分词器是全文检索的核心引擎,负责将文本转化为可索引的语义单元。其核心功能包括文本标准化(统一大小写/格式)、语义拆分(适配不同语言特性)和噪声过滤(去除停用词)。选择分词器需考虑语言类型和业务场景:英文推荐Standard分词器,中文必须使用IK等专业分词器,精确匹配场景适用Keyword/Whitespace,日志分析适合Simple/Pattern分词器。多语言混合场景可通过Multi-field组合多种分词器。实际应用中需通过_analyze API测试验证分词效果,确保检索
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在当下的互联网时代,。本文将从等方面,全面解析互联网编程的现状与未来趋势,帮助你找到适合自己的方向。
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总结过去,展望未来,从事新能源行业多年养成了这么一个习惯,紧跟官方政策,认真研习每一份政策法规文件,然后踏实践行,《“十四五”现代能源体系规划》今年是收官之年了,本文将带领读者先回顾一下原文内容,然后对未来进行一些展望分析。
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windows-安装RabbitMQ并启动
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主要内容包括:环境准备(Java 11)、Flink下载与解压、本地集群启动/停止、提交WordCount示例作业、Web UI监控任务运行状态。同时提供了Docker快速体验方案、常见问题排查方法及后续学习建议,帮助用户掌握Flink的核心操作闭环(下载→启动→提交→观察),为后续深入流式计算打下基础。
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高德地图大数据平台高德拥堵指数百度地图大数据平台深圳数据开放平台街道属性:
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本文探讨了Compose与XML的技术之争,强调开发者应注重架构思维而非框架应用。作者指出,虽然新技术如Compose能提升效率,但传统XML仍有其价值。真正的技术实力在于理解底层原理和架构设计,而非仅仅掌握框架使用。文章建议开发者既要学习新技术,也要掌握基础技术,因为理解原理才能应对不同场景需求,成为具备深度思考能力的高级工程师。关键在于培养独立的技术思维,而非盲目追随框架更新。
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本文解析了基于Kubernetes的微服务部署架构,从代码提交到应用上线的全流程。架构包含代码交付流水线、K8s集群调度、外部访问路由和中间件支撑四大模块,通过CI/CD实现自动化部署,利用Service和Ingress提供稳定访问入口,并整合Redis、Elasticsearch等中间件增强系统能力。该架构支持弹性伸缩、高可用等特性,是现代云原生应用的最佳实践方案,可为企业构建微服务体系提供直接参考。

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当企业通过上云实现转型时,迁移是一个重要的无法回避的话题。 迁移是为了提高企业信息架构和应用的敏捷性,从而助力企业快速创新和发展;迁移也是为了提高企业全球化和数字化的水平。我们从正在进行转型的公司中看到,通过云迁移实现架构和应用的现代化,主要有四个大趋势。
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就在不久前,Mobvista刚刚发布了2019年的财报数据。我们观察到其程序化广告收入已高达22.3亿元,同比增长40.8%;经调整后EBITDA达3.6亿元,同比增长高达19.5%……试想仅仅上市一年,Mobvista在增长放缓的大环境下依然能够取得如此“高光时刻”,可见其发展势头不容小觑。
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近年来,我国文化产业蓬勃发展,文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速,尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序,但目前仍处于起步和培育阶段,尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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最近,安全圈又有一个大新闻,微博名为@安全_云舒的微博用户在发文称:“很多人的手机号码泄露了,根据微博账号就能查到手机号……已经有人通过微博泄露查到我的手机号码,来加我微信了。”
