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注册中心CAP 模式特点适用场景EurekaAP高可用,弱一致性Spring Cloud 微服务ZookeeperCP强一致性,低可用分布式锁、配置中心ConsulCP强一致性,自带健康检查企业级服务治理NacosAP/CP 可切换灵活性高,支持多场景所有主流微服务架构✅核心观点总结CAP 理论不是非此即彼的选择,而是根据业务需求进行合理权衡;实际开发中,应结合业务场景选择合适的注册中心;
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威胁猎人发布《2025年上半年数据泄露风险态势报告》,对2025年上半年数据资产泄露风险概况、黑产数据交易市场等进行具体分析,结合典型案例,多维度呈现数据泄露态势全景。
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题型分为和,选择题具体题目已经忘记了,只能描述一下涉及的知识点。
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本文介绍了在Windows系统上安装配置Apache Kafka的完整步骤。首先需要下载并安装Java、7-Zip、Notepad++等工具。然后详细说明了ZooKeeper和Kafka的解压安装、环境变量配置过程,包括修改配置文件、创建数据目录等操作。接着指导如何启动ZooKeeper和Kafka服务器,并通过创建"StudentImport"主题进行测试。文章演示了如何使用生产者发送消息和消费者接收消息的完整流程,验证Kafka是否能正常工作。最后提供了测试成功的截图示例,证明Win
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🔍简历内容:熟悉Kafka消息队列原理及常见优化手段,如分段与索引、零拷贝、Page Cache、顺序写、分区、批量处理、压缩等。🚩面试问:Kafka 用到的这些优化技术,很多中间件也用到了,你能举几个例子吗?
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本文介绍了使用Docker Compose部署Prometheus监控系统的完整方案,并实现了Nginx、Redis、Kafaka、Postgresql等常见中间件的监控
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摘要:本文介绍了一个使用Spark分析用户应用访问行为的实践项目。项目目标是通过分析基站驻留数据和APP使用数据,找出18-24点在A区驻留超过30分钟的用户访问流量前5的应用。文章详细说明了数据处理流程,包括:1) 读取三个数据源(用户应用使用数据、基站驻留数据、区域数据);2) 使用Spark SQL进行数据关联和筛选;3) 通过SQL查询获取目标结果。同时提供了完整的代码实现示例,包括数据读取、临时视图注册和核心查询逻辑。文中还包含了项目环境配置指南和测试数据样例,帮助读者完整复现分析过程。
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摘要:本文演示了RabbitMQ广播(Fanout)交换机的使用。通过创建Fanout类型交换机并绑定两个队列(FANOUT_ONE_QUEUE和FANOUT_TWO_QUEUE),实现消息的广播发送。测试结果显示,发送到交换机的消息"baijing.bizAnyOne!!!"同时被两个队列接收,并打印带有时间戳的日志。代码包含两个消息监听方法和一个发送测试方法,展示了Spring AMQP中RabbitTemplate发送消息和@RabbitListener接收消息的完整流程。该模式适
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Elasticsearch安装、入门、基础API操作、全文检索、精准查询、地理查询、复合查询、排序、分页、高亮、数据聚合、自动补全、数据同步、ES集群
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阿里云的面试不仅考察你对技术的掌握程度,还看重你如何利用云平台服务进行高效的架构设计、应用开发与大数据处理等任务。在设计解决方案时,务必注重。
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springai接入redis实现文本向量话和向量检索
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本文介绍了使用EasyExcel处理大数据量Excel导出的优化方案。针对不同数据规模,提出了三种策略:普通模式(<1万行)、分页写入模式(1万-50万行)和异步模式(>50万行)。重点讲解了分页写入模式的核心实现,通过分页查询+分批写入机制,有效解决了内存溢出问题。文中提供了可直接使用的分页写入工具类,包含ExcelWriter初始化、分页计算、循环写入等完整逻辑,并展示了在SpringBoot中的调用示例。该方案能显著提升大数据导出的性能和稳定性,适用于报表导出等企业级场景。
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MySQL全文索引为文本搜索提供了比普通索引更高效的模糊匹配能力,其核心区别在于数据结构(倒排索引)和查询方式(MATCH...AGAINST)。使用要点包括:创建全文索引需指定TEXT/VARCHAR字段;支持布尔模式、相关性评分等高级功能;但存在停用词过滤、最小词长限制等机制。值得注意的是,中文处理需启用ngram分词器,且复杂场景建议搭配Elasticsearch。全文索引适合英文内容检索,但对中文支持有限,需权衡使用场景和性能需求。
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数字人直播市场发展迅猛,预计2026年中国市场规模将达102.4亿元。虚拟数字人应用场景从娱乐扩展到电商、金融、教育等多个行业,分为身份型、服务型和表演型三类。其核心优势在于降本增效,可实现24小时直播、智能互动问答和快速内容创作。应用场景包括电商带货、知识传播和品牌展示等。专业工具如飞天AI为数字人直播提供技术支持,助力企业实现高效运营。
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摘要: 波士顿矩阵是项目管理中的关键工具,通过市场占有率和增长率分析将项目分为明星、金牛、问题和瘦狗四类,指导资源分配。项目管理需平衡员工工作安排与风险管控,避免闲置。战略目标通过项目组合、项目集和具体项目三级结构实现,强调协同效应和资源优化。项目经理需协调进度、成本、质量及项目间依赖关系。案例显示,新能源汽车、游戏开发等领域通过多项目组合管理实现战略协同,即使部分短期亏损项目也可能创造长期价值。项目组合管理核心在于优先级排序和资源整合,提升整体竞争力。
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搜索功能是前端开发中最常见的交互场景之一,从电商平台的商品搜索到管理后台的表格筛选,搜索算法的效率直接影响用户体验。在前端开发中,搜索算法不仅需要快速响应用户输入,还要处理大规模数据、优化性能并确保可访问性。常见的搜索算法如线性搜索、二分查找和 Trie 树(前缀树)在不同场景下各有优势,能够显著提升搜索效率和交互流畅度。
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Git 常用操作与注意事项全攻略
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本文介绍了一种使用三张表(当前数据表、拉链表和删除表)实现拉链表的方法。关键点包括: 通过org_code和item_code作为唯一标识,记录数据的版本变更 当前数据表存储最新版本数据,拉链表保存历史数据并记录start_version和end_version 删除表专门存储被删除的数据记录 提供了Hive SQL实现方案,包括:更新拉链表、插入删除数据和新增数据三个步骤 通过示例数据演示了版本20250101-20250103的数据变更过程 展示了数据如何在三张表之间流转,包括历史数据版本更新、删除数据
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【已解决】Bean named ‘elasticsearchTemplate‘ is expected to be of type ‘org.springframework.data.elastics
感觉很难说服我,为什么之前可以用。而且网上说过时的帖子都是2020年的,时间很明显超过我运行之前的时间。为什么会出现这种情况,我很困惑。这是什么问题导致的。我一直想着不动代码,修改。我很奇怪,为什么会出现这种错误?明明没有动代码,但是之前可以运行,网上说。项目中同时存在新旧版本的Spring Data Elasticsearch依赖。该异常表明Spring容器中存在类型不匹配的问题。自动配置与实际需要的模板类型不匹配。类型的bean,但实际找到的是。

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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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在我们开始之前,作者想先声明一下,本文并非要从两者中分出一个胜负,所以无论你是哪一方的忠实支持者,都建议你仅客观看待本篇文章。
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云+X案例展 | 民生类:基于AWS PaaS构建基础集团企业级中台
“为了实现企业持续高效发展,经过长期调研,基础集团业务中台选择了炎黄盈动AWS PaaS。低代码、轻量级的AWS PaaS可快速开发、部署各类应用,同时根据建筑行业的项目管理,项目招投标、项目策划、项目质量管理、安全管理、进度、成本、竣工验收、项目结算等一套施工项目流程,做成数据强相关、不需要纸质表单的业务系统,解决了流程管理的难题。"
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AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05 -
据晶少了解,国庆假期后的首个工作日,AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
