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在构建实时聊天服务时，我们既要保证消息的即时传递，又需要对消息进行持久化存储以便查询历史记录。然而，直接同步写入数据库在高并发场景下容易成为性能瓶颈，影响消息的实时性。秉承"没有什么问题是加一层解决不了的"理念，引入消息队列（MQ）进行异步存储是一个优雅的解决方案。消息先快速写入MQ确保即时送达，随后由专门的消费者服务从队列取出，平稳写入数据库。在本文中，我们将详细探讨如何利用Spring Boot 3 结合消息队列技术，构建一个高效可靠的聊天消息存储系统。
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- 别惹CC
- 昨天
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深圳国资委以“基础设施筑基、科技金融赋能、新兴产业引领”的三维立体布局，不仅筑牢城市发展底盘，更以改革创新的“深圳密码”为全国国资国企提供了从规模扩张到质量跃升的转型范本。未来五年，随着“十五五”战略落地，深圳国资将加速向“世界一流资本投资运营公司”迈进，为粤港澳大湾区建设和中国式现代化贡献更多国企力量。深圳国资委通过“基础研究—应用转化—产业生态”的全链条布局，正成为国产数据库技术创新的重要推动力量。未来，随着“十五五”规划中“十大原创技术攻关”的推进，深圳国资在数据库领域的投入有望进一步加大。
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- 喝醉酒的小白
- 21小时前
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消息到达MQ以后，如果MQ不能及时保存，也会导致消息丢失，所以MQ的可靠性也非常重要。为了提升性能，默认情况下MQ的数据都是在内存存储的临时数据，重启后就会消失。为了保证数据的可靠性，必须配置数据持久化，包括：交换机持久化队列持久化消息持久化我们以控制台界面为例来说明。在控制台的页面，添加交换机时可以配置交换机的参数：设置为就是持久化模式，就是临时模式。在控制台的Queues页面，添加队列时，同样可以配置队列的参数：除了持久化以外，你可以看到队列还有很多其它参数，有一些我们会在后期学习。在控制台发送消息的时
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- Maiko Star
- 22小时前
数据错误 -
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ps：docker容器之间是完全隔离的，不同的docker容器可以理解为不同的服务器，部署多个docker容器的主机是这些docker容器的宿主机。docker容器中的应用如果要访问宿主机上运行的服务，需要指定宿主机IP，而不是docker容器的本地IP。--查看容器 id，替换下面的030926f40873，使用实际的containerid。--查看容器 id，替换下面的030926f40873，使用实际的containerid。这里的172.17.0.3即es所在docker容器的内网IP。
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- 程序员田宝宝
- 18小时前
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摘要：本文系统解析现代数据湖架构，重点探讨对象存储、三大表格式（Iceberg/Hudi/Delta Lake）、计算引擎与元数据服务的协作机制。通过对比分析各组件特性与适用场景，揭示数据湖在存储成本、实时性、灵活性等方面的优势，并提出企业选型策略：实时场景优选Hudi，分析场景采用Iceberg，Databricks生态选择Delta。架构设计实现存算分离，支持多引擎协同，成本降幅达75%，构建高效弹性的大数据平台。
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- 讲文明的喜羊羊拒绝pua
- 13小时前
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- 数据错误
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若操作中频繁遇到冲突或认证问题，建议优先配置SSH密钥，并确保本地与远程分支一致性（通过。登录Gitee，进入仓库查看代码是否已成功同步。文件，添加需忽略的文件/文件夹（如。
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- hunter206206
- 昨天
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本文介绍了企业如何在私有云或混合云中构建高可用大数据平台的实践方案。通过容器化技术将Flink、Spark等计算引擎部署在Kubernetes集群，配合HDFS本地存储或MinIO等替代方案，搭建包含资源编排、监控告警、安全认证的完整平台架构。文章详细说明了Flink在K8s的部署方法、镜像构建标准、HDFS存储方案选择，以及Prometheus+Grafana监控体系的实施要点，并给出了权限管理和CI/CD集成的建议。该方案既满足企业对数据安全与成本控制的需求，又提供了从数据处理到监控的一站式解决方案。
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- 晴天彩虹雨
- 昨天
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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
- 12小时前
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数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用。
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其实“数据湖”的概念由来已久，如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库，用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据，过程中无需预定义架构。
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随着数字化的进程，数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响，基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制，成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比，基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题，而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
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云+X案例展 | 金融类：荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了数据中心（简称“IDC”）需求的不断增加。同时，各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来，IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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云+X案例展 | 民生类：智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比，如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化，例如： 在互联网领域内，高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高； 快速响应商业洞见； 快速响应市场/客户需求； 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要，对前沿科技的技术(机器学习，人工智能)支持变得至关重要。
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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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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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数据错误 -
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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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戴尔与AMD强强联合：五款PowerEdge服务器 ，让用户无法抗拒的选择
一口气发布5款产品，除了戴尔对于市场的乐观，更来源于对产品的自信，而这份自信则在于与AMD的强强联合。
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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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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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阿里云存储负责人吴结生：安全可靠是云存储立身之本， 智能技术将激活存储技术新变革...
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。
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