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2、Virtual Host可以看作是物流公司为不同客户或业务部门划分的独立运营中心，每个运营中心都有自己的仓库（Queue），分拣规则（Exchange）和运输路线（Connectional和Channel），这样可以确保不同客户的包裹处理不会相互干扰，同时提供定制化的服务。RabbitMQ管理界面上的Connections，Channels，Exchange，Queues就是和上面流程图的概念是一样的，Overview就是视图的意思，Admin是用户管理。这个分配的工作，就是交换机来做的。
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- 寻梦缘6
- 昨天
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/mnt/Apps/docker-compose/es包含文件：docker-compose.yml └── config/elasticsearch.yml └── es-plugins/进入部署目录：cd /mnt/Apps/docker-compose/esdocker-compose up -d验证 ES 是否正常：进入 ES 容器：docker exec -it es bash执行随机密码生成命令：bin/elasticsearch-setup-passwords auto账号名称用途e
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- 好几块德尔
- 18小时前
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本文对比了Elasticsearch和SelectDB在日志分析场景的核心差异。Elasticsearch的倒排索引架构在高并发写入时存在性能瓶颈，而SelectDB的列式存储在聚合查询上具有5-10倍优势。测试显示SelectDB写入性能可达ES的5倍，存储成本降低70%。SelectDB的VARIANT类型解决了半结构化数据管理难题，冷热数据分层架构进一步优化成本。虽然ES在复杂全文检索上仍有优势，但SelectDB更适合高吞吐日志分析场景。建议根据业务需求选择，或采用混合架构实现优势互补。
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- safestar2012
- 15小时前
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在使用 **Elasticsearch 作为日志数据库（LogDB）** 的场景中，随着日志数据量快速增长，**存储成本、磁盘 I/O 和查询性能**成为关键瓶颈。其中，“压缩率”与“压缩比”直接影响这些指标。若未合理优化，可能导致资源浪费或系统不稳定。以下是针对 **Elastic LogDB 日志优化中压缩率/压缩比的常见问题分析**，帮助你识别瓶颈并制定改进策略。
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- Bol5261
- 昨天
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Lamport-Chandy算法摘要（148字） 这个算法像玩具工厂拍照：小机器人（进程）通过传送带（通道）传递零件（消息）。要拍全局照片时，第一个机器人吹彩色气球（标记消息）并拍照。其他机器人首次收到气球时：1）自拍当前状态 2）给传来气球的传送带拍照 3）转发气球。最终所有局部照片拼成完整快照。代码模拟了两个进程：当收到标记时记录自身状态和通道消息。关键点是标记消息触发快照，确保所有进程协调记录一致状态，用于系统故障恢复。算法允许在不暂停系统的情况下捕获全局一致性状态。
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- 程序员光剑
- 12小时前
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本文介绍了Kubernetes环境下日志收集的两种主要方案：传统EFK架构和K8s专用架构。EFK方案包含Elasticsearch（存储）、Kibana（展示）和Filebeat（采集）三个组件，详细说明了各组件安装配置方法。K8s方案则针对容器日志特点，介绍了节点级日志代理、边车容器和应用直接暴露三种采集方式，并提供了Helm安装Elasticsearch、Kibana和Filebeat的具体步骤。文章还包含集群状态检查、索引模式创建等实用操作指南，特别强调了在K8s中应将日志输出到stdout/std
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- 喜欢你，还有大家
- 昨天
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Hive 统计信息自动收集是指在执行某些 DML 操作（如 INSERT、LOAD 等）时，Hive 自动收集并更新表的统计信息，无需手动执行命令。自动收集机制在 INSERT/LOAD 等操作时自动触发只收集基本统计信息（行数、大小、文件数）零维护成本，适合大多数场景元数据库查询统计信息存储在 TABLE_PARAMS 和 PARTITION_PARAMS 表列统计存储在 TAB_COL_STATS 和 PART_COL_STATS 表可以通过 SQL 直接查询和监控最佳实践。
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- mn_kw
- 昨天
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本文详细解析了消息队列系统的基本原理，重点阐述了AMQP协议（高级消息队列协议）中的消息处理机制。通过分析流程图，说明了消息入队（Enqueue）和出队（Dequeue）的FIFO（先进先出）处理过程，并探讨了AMQP消息的结构（包括属性、标头和正文）及其生命周期。文章还深入介绍了RabbitMQ中的持久化机制，包括交换器、队列和消息的持久化配置，以及不同队列类型（经典队列、仲裁队列和流）的实现差异和性能影响。最后，针对实际应用场景，提出了优化建议和高级特性说明。全文系统性地阐述了消息队列的核心概念和技术实
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- sonadorje
- 昨天
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生产环境集成鸿蒙 Preferences ，将Token加密存储在本地，调用时动态读取，代码中仅保留占位符（如 <你的GitCode个人访问令牌> ），并在注释中强调安全存储要求。开发初期直接在 app_config.dart 中硬编码GitCode Access Token，不仅存在代码提交时泄露的安全隐患，还频繁出现“Token无效或权限不足”的401错误，导致用户搜索功能完全无法使用。在鸿蒙手机小屏设备上，搜索结果卡片的“语言标签”“更新时间”等信息重叠，文字溢出显示不全，影响用户阅读体验。
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- 解局易否结局
- 9小时前
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本文介绍了在Windows环境下编译和配置Apache SkyWalking APM系统的完整步骤。首先通过git克隆项目并初始化子模块，使用Maven编译生成压缩包文件。解压后需配置MySQL数据库连接，修改application.yml文件中的JDBC参数，并添加MySQL连接驱动到oap-libs目录。特别说明需要预先创建swtest数据库，否则会导致连接池初始化失败。最后通过运行oapService.bat和webappService.bat启动服务，访问localhost:8080即可进入系统。文
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- babytiger
- 15小时前
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在一个知名的互联网公司里，一位严肃的面试官正在对经验丰富的程序员谢飞机进行技术面试。以下是他们之间的对话。音视频场景：使用Spring Boot作为后端服务框架；通过Nginx进行负载均衡，以及Redis缓存减轻数据库压力；采用JPA事务管理器保证数据一致性；利用Spring Cloud组件构建微服务架构；选择RabbitMQ/Kafka实现异步通信；通过优化索引、调整SQL语句及增加缓存层解决服务延迟问题。内容社区与UGC：设计简洁的数据库表结构并适当建立索引；
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- 日久见人心。961
- 15小时前
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……，或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候，开发人员只需编写程序、构建，然后运行。如今，开发人员还需要考虑各种运行方式，作为可执行文件在机器上运行（很有可能是虚拟机），还是打包到容器中；将容器部署到Kubernetes中，还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而，这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作，因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时，作为开发人员，我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际，我们都需要花费大量时间学习。
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最近，我构建了一个本地开发环境，该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时，我意识到在开始这项工作之前，我没有考虑到这么做的一些意义深远影响，如：
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Docker 概念很难理解？一文搞定 Docker 端口绑定
作为初级开发人员的你，是不是参加过这样的面试，在面试中面试官希望你准确地回答Docker的工作原理？现今的面试官们希望应聘者能够深入了解8项、10项、甚至更多的技术。其实这有点疯狂。在大学或其他学校里，他们很可能根本不会教你任何关于Docker的知识。然而，如果你真的能够深入了解Docker，那么你就可以从一大群应聘者中脱颖而出。
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来，就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍)，但是为什么许多大公司，包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内，都在他们的生产环境中采用了Docker呢？
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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