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LeetCode 300+（重点：DFS/BFS/DP）：如何实现机房故障自动切换，数据同步延迟<500ms？：如何保证MySQL与Redis数据同步？：如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统？（Kafka/RocketMQ削峰）（Nginx/Apache动态路由）（适合高并发，但存在时钟回拨问题）：跨服务下单如何保证数据一致性？（先删缓存→更新DB→再删缓存）：如何实现鉴权、限流、日志聚合？定时对账（AWS Lambda）（DB号段缓冲，适合金融场景）（Sidecar代理流量控制）：2N（N=CPU核心数）
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- 小凡敲代码
- 23小时前
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Elasticsearch集群核心机制解析：分布式架构由节点（Master、数据、协调、Ingest）、分片（主/副本）和集群状态构成，实现水平扩展与高可用。文档写入采用哈希路由和副本同步，搜索请求并行分片查询。保障机制包括心跳检测、分片恢复和防脑裂选举。优化策略含水平扩展、热冷数据分离，生产部署建议专用角色节点分离。故障排查工具包括集群健康检查、任务阻塞定位等。Elasticsearch通过分片、节点、Master和协调层的协同，实现PB级数据的亚秒检索。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 20小时前
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Elasticsearch集群中出现20个节点平分投票（10对10）时，会因未达到法定票数（11票）而陷入脑裂风险，导致主节点缺失、数据不一致和服务中断。主要原因是网络分区或配置不当。解决方案包括：紧急隔离较小节点分区并重启较大分区；长期预防需配置奇数个专用Master节点（如3个）并正确设置法定人数。ES 7.x+版本采用Raft算法可自动处理选举。最佳实践建议物理隔离Master节点并设置监控告警。核心原则是确保可用节点数超过半数，否则系统会停止服务以确保数据一致性。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 20小时前
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下文将简述springboot整合dubbo+zookeeper实现api+provider+consumer模式，Api用于定于interface,provider和consumer依赖Api,provider实现api接口，consumer调用provider。对比api模块增加了qos-enable和qos-port两个属性，QoS是Dubbo提供的运维和管理功能，表示开启；当dubbo-api、dubbo-provider和dubbo-consumer都启动完成后，使用消费者接口访问。
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- ciku
- 昨天
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然后介绍了使用队列的方法，如果用Java自带的延迟队列DelayQueue，把订单Id+时间戳放在队列，然后while(true)不断轮训队列，这样当订单数据量大的话，也会把队列撑满，且应用重启后数据丢失，所以不合适。在消费者实例加入消费者群组或者分区需要重新分配时，Kafka会根据每个消费者实例的处理能力（例如，每秒处理消息的数量）来动态调整分配。例如，如果一个主题有10个分区，而消费者群组有4个消费者实例，则第一个消费者实例被分配分区0-2，第二个消费者实例被分配分区3-5，依此类推。
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- 四问四不知
- 昨天
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安装gitlab并启动，使用以下命令进行启动：安装结果如下：通过本地浏览器打开http://localhost:8080，进入页面注册并登陆：增加管理员权限。
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- Endeavors588
- 昨天
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Flink 自定义函数（UDF）扩展 Table API/SQL 能力，支持标量函数、表值函数、聚合函数和表值聚合函数四种类型，分别用于值转换、数据拆分、聚合计算和分组统计等场景。实现要点包括：继承对应基类（如 ScalarFunction）、实现核心逻辑方法（eval/accumulate）、注册函数并调用。关键技巧涉及类型注解（@DataTypeHint）、参数命名（@ArgumentHint）和确定性声明。UDF 通过 open/close 管理生命周期，支持异步和批量处理优化。
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统， 使用 Scala 与 Java 语言编写，能够将消息从一个端点传递到另一个端点。
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从提取层、处理层、基础结构入手，带你了解Spark和Kafka！
电子商务市场中典型的一天是这样的：每分钟发生1万个事件流，并且要选择合适的工具对其进行处理。
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统， 使用 Scala 与 Java 语言编写，能够将消息从一个端点传递到另一个端点，较之传统的消息中 间件(例如 ActiveMQ、RabbitMQ)，Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容 错的特性，非常适合大规模消息处理应用程序。
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本文主要列举一些 Kafka 的常用工具，以及举了一些例子来帮助理解。有需要的小伙伴，可以 Mark 起来再看。
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