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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
- 14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
- 20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
- 13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
- 17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
- 18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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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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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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活动
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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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IaaS市场高速增长，历久弥新
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