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本文分析了Kafka服务端的架构设计，重点阐述了其计算与IO分离的核心思想。文章指出Kafka通过RequestChannel和Processor的responseQueue实现IO层与计算层的解耦，类似于Producer端通过batches解耦accumulator和Sender线程。服务端架构包含网络IO处理请求/响应（详见系列前两篇）和线程池处理业务逻辑两部分，这种分离设计提升了系统性能和可维护性。文章最后预告将深入探讨Kafka计算逻辑的具体实现。
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- liangsheng_g
- 昨天
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Git的核心工作流程基于三区域模型：工作区（编辑文件）、暂存区（准备提交）和版本库（存储历史）。文件在Git中有四种状态：未跟踪、已修改、已暂存和已提交。分支是Git的重要概念，允许并行开发不同功能。实际工作流程通常包括创建分支、修改文件、暂存、提交、合并分支等步骤。通过git status可查看文件状态，git diff比较差异，git restore撤销修改。理解这些概念和命令是高效使用Git的关键。
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Elasticsearch 8.19和9.1版本在存储引擎方面取得重大突破，通过logsdb索引模式和时间序列数据流(TSDS)功能实现了70%以上的存储优化和19%的吞吐量提升。这些改进使企业能存储更多数据而不增加成本，提高系统可观测性，降低平均修复时间(MTTR)，并支持AI分析。Enterprise版还支持synthetic_source功能，无需存储原始JSON文档。这些优化让企业能以更低成本实现数据统一管理，支持合规需求，并为AI应用提供更丰富的数据基础。
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随着Stable Diffusion等文本到图像生成模型的普及，企业和开发者面临着前所未有的计算资源挑战。一个512×512像素的图像生成在消费级GPU上仅需几秒，但在生产环境中处理成千上万的并发请求时，资源规划变得至关重要。本文将为您提供完整的Stable Diffusion容量规划框架，涵盖从单机部署到大规模集群的资源预测方法论。## 核心资源需求分析### GPU内存（VRAM）...
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- 余怡桔Solomon
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摘要： 本项目开发了一个基于Spark的新能源汽车数据可视化分析系统，集成Hadoop分布式存储与Spark数据处理技术，对3023条新能源汽车数据进行多维度分析。系统采用Python+Django+Vue技术栈，结合Echarts实现数据可视化，涵盖制造商市场份额、电池技术趋势、续航能力等五大核心分析模块。项目展示了大数据技术在垂直领域的应用价值，为行业研究提供数据支持，同时验证了Hadoop+Spark技术栈的高效性。系统功能完整，具备市场分析、技术评估和消费者行为洞察能力，可作为新能源汽车行业的数据分
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- 晨曦编程
- 昨天
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ZooKeeper是分布式系统中的核心协调服务，采用主从架构（Leader、Follower、Observer）确保数据一致性。其树形数据模型包含持久节点、临时节点和顺序节点，满足不同场景需求。通过会话管理、数据同步和Watch通知三大机制实现高效协调：会话管理维护客户端连接状态和临时节点生命周期；数据同步采用两阶段提交保证集群数据一致；Watch机制则实现节点变更的实时通知。这些特性使ZooKeeper成为解决分布式一致性、配置管理等问题的理想选择，广泛应用于分布式锁、服务注册等场景。
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- ##学无止境##
- 前天
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ElasticStack技术栈简介与部署实践 ElasticStack是由Elastic公司推出的技术栈，早期以ELK（ElasticSearch+Logstash+Kibana）闻名。本文详细介绍了ElasticStack的架构设计，包含数据存储(ES)、采集处理(Logstash)和可视化(Kibana)三大组件。重点讲解了ElasticSearch的单点部署步骤，包括软件包下载、配置文件修改和启动验证，以及集群部署的配置要点和状态检查方法。文章还解释了ES集群状态颜色含义(红/黄/绿)和核心术语(索引
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- 朱包林
- 昨天
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