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锁超时时间 > 业务最大执行时间 + 时钟漂移补偿 + 网络延迟缓冲。TTL = (业务最大执行时间 × 2) + 网络延迟缓冲。使用临时顺序节点实现先来先服务的公平锁，避免"惊群效应"会话超时 > 业务最大执行时间 + 网络恢复时间。看门狗线程（Redisson）Session断开自动释放。高（需处理临时节点和监听）CP系统（优先保证一致性）强一致性（ZAB协议）金融交易、强一致性要求。中等（需要磁盘写入）中等（需处理多节点）较高（需要维持会话）高并发、允许偶尔失效。PEXPIRE 命令。
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- 拾码人
- 昨天
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这篇文章介绍了 Elasticsearch 中的自定义评分机制，重点讲解了 Function Score Query 和 Boosting Query 两种方法。Function Score Query 通过基础查询结合多个评分函数进行综合评分调整，并支持多种评分组合方式。Boosting Query 则通过正向/负向查询和降权系数对特定结果进行降权处理而非完全排除。这两种方法都可用于满足业务特定需求、个性化排序、商业逻辑等场景，使搜索结果更符合实际业务需求。
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- G皮T
- 18小时前
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大数据的运算在C++的竞赛环境里没有像JAVA的 BigInteger类自动处理 也没有int类型自动扩展精度 所以在这种情况下 C++选手熟练掌握大数的运算至关重要 接下来由我来提供我的大数四则运算的算法模板。
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- hign_ploymer
- 22小时前
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本文提出了一种基于Spark分布式计算框架的高效并行新闻推荐系统，通过TF-IDF特征提取和协同过滤算法实现大规模新闻数据的个性化推荐。系统采用分布式架构处理海量新闻数据，实现了从数据预处理、特征提取到推荐生成的完整流程。实验结果表明，该系统在千万级新闻数据集上具有良好的扩展性和推荐效果。
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- Deng945201314
- 17小时前
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本文提出了一种基于大数据分析的影音推荐系统，该系统结合协同过滤算法、内容相似度分析和深度学习技术，为用户提供个性化的影音内容推荐。系统采用Hadoop和Spark框架处理大规模用户行为数据，并实现了基于用户画像和项目特征的混合推荐算法。实验结果表明，该系统在推荐准确性和多样性方面均优于传统推荐方法。
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- Deng945201314
- 16小时前
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Apache Iceberg 是新一代数据湖表格式，旨在解决传统数据湖（如 Hive）在事务性、并发控制和元数据管理上的不足。它支持 Spark、Flink、Trino 等多种计算引擎，提供 ACID 事务、模式演化、分区演化等核心特性，具备良好的云存储兼容性和高性能查询能力，适用于大规模结构化数据分析场景。
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- Aurora_NeAr
- 19小时前
数据错误 -
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回答结构化思维强：能够把一个复杂的需求分解为多个子任务，并按步骤推进；技术扎实：熟悉 Java 生态体系，具备良好的工程能力；文档意识强：重视文档编写，有助于团队协作和后续维护；问题解决能力强：在开发中能快速定位问题并提出有效解决方案；沟通表达清晰：能准确地向产品经理、前端同事解释技术方案。本次模拟面试展示了我在 Java 后端开发方面的综合能力，尤其是在根据产品需求完成服务器端设计、开发及文档编写等方面的完整思路和实践经验。
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- 培风图南以星河揽胜
- 昨天
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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
- 前天
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由于是在虚拟机里安装的RabbitMQ，因此一般遇到进程无法启动就考虑：端口号占用问题、ip主机名映射、配置文件问题等等方面。这里已经排除了端口号占用问题，发现是ip主机名映射问题导致的问题。这是由于个人配置的静态ip由于网络环境问题经常发生变化，因此ip和主机名的映射经常是旧的关系。
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- superstrer
- 19小时前
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- 数据错误
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本文介绍了RabbitMQ的安装与基本使用，重点讲解了交换机和队列的配置。首先说明了启动RabbitMQ前需安装对应版本的Erlang环境，并演示了通过web界面创建虚拟主机。文章详细介绍了三种队列类型（classic、quorum、stream）和四种交换机类型（Fanout、Direct、Topic、Headers），其中Fanout Exchange用于广播模式，Direct Exchange通过路由键精确匹配。通过Spring Boot代码示例展示了如何配置Fanout Exchange及其绑定队列
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- 幼稚园的山代王
- 昨天
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server:port: 8802spring:cloud:stream:#在此处配置要绑定的rabbitmq的服务信息binders:#表示定义的名称，用于于binding整合#消息组件类型，表示用到的组件是rabbit#设置rabbitmq的相关的环境配置spring:rabbitmq:port: 5672#服务的整合处理bindings:#这个名字是一个通道的名称input:#表示要使用的Exchange名称定义。
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- Ken_1115
- 昨天
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中间件是后端系统的“神经系统”，通过标准化非业务功能（通信、安全、数据管理）支撑高可靠、可扩展的架构。开发者需根据场景组合消息队列、缓存、API网关等组件，实现从请求处理到系统运维的全链路优化。其他类型：对象中间件（CORBA）、配置中心（Consul）、跨平台中间件（DCOM）等。键特性：跨平台透明性、支持标准协议/接口、高可靠性（满足大规模应用需求）。的独立软件层，充当分布式系统中异构组件的“黏合剂”。：以解耦降低复杂度，以复用提升效率，以标准化保障兼容性。中间件（Middleware）是位于。
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- 破碎的天堂鸟
- 昨天
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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最近读到这样一篇好文章，从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取，内容非常精彩，读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了，这里分享给大家，希望能认真读完并有所收获。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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程序的运行过程，实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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和传统服务器相比，星星海统一的整机方案可以支持不同的CPU主机，前瞻性的高兼容架构，统一规划的硬件底座，可以支持未来3-5年的服务器产品演进。
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2021-11-10
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2020-12-16
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