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本文深入探讨了多线程编程中的线程互斥问题，通过售票系统案例揭示了共享资源并发访问的潜在风险。文章首先解析了共享资源、临界资源、临界区等核心概念，并详细剖析了多线程操作共享资源导致数据不一致的三个关键原因。重点介绍了互斥量(mutex)的工作原理与使用方法，包括POSIX线程库的互斥锁API、C++的RAII风格封装(LockGuard)等实用技术。文章还从CPU指令层面揭示了互斥量的底层实现机制，并提供了互斥量使用的最佳实践和常见陷阱。最后预告了线程同步技术(条件变量)将在下篇介绍，为构建更复杂的多线程协作
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- Cx330❀
- 前天
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深度拆解企业 OA 为什么需要内置 IM。本文不只讨论聊天功能，而是从审批协同、消息触达、权限一致性、业务上下文、WebSocket 实时推送、会话与消息数据模型等角度，分析 OA 协同链路为什么需要一层内建实时通讯能力。
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- RuoyiOffice
- 昨天
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在 Elasticsearch / Lucene 底层，倒排索引（Inverted Index）是实现全文检索的核心，而Posting List（倒排列表）就是倒排索引中真正存储数据、决定检索速度的关键结构。如果你想真正搞懂 ES 为什么能毫秒级查询，就必须理解 Posting List。本文用通俗语言 + 结构图 + 流程 + 底层原理什么是 Posting List、存什么、怎么存、为什么快、如何工作。Posting List = 包含某个关键词（Term）的所有文档 ID 列表它是倒排索引的。
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- Seal^_^
- 前天
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在 Elasticsearch 集群运行过程中，双 Master（脑裂）是最严重、最危险的故障之一。一旦出现双主节点，集群元数据会错乱、数据写入不一致、分片无法分配，最终导致整个集群不可用。很多生产环境的双 Master 问题，都是因为节点配置错误、网络分区、选举参数不合理导致的。本文将从双 Master 产生原因 → 识别方法 → 紧急恢复 → 永久解决 → 生产配置，完整讲解如何彻底杜绝和解决 ES 双 Master 问题。双 Master = 一个集群同时出现两个活跃的主节点。
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- Seal^_^
- 前天
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在基于 Elasticsearch 的大数据分析场景中（如日志分析、用户行为、数据大屏、监控统计），上亿甚至十亿、百亿级数据的聚合查询是家常便饭。查询超时节点OOM集群卡死响应极慢本文从原理 → 架构 → 优化方案 → 最佳实践 → 避坑指南，完整讲解如何在 ES 中实现亿级大数据量高性能聚合查询，让你的聚合从分钟级 → 秒级 → 毫秒级。亿级聚合的关键：先过滤，再聚合字段类型必须 keyword + doc_values减少聚合深度，限制结果返回量架构、分片、磁盘、JVM是基础保障。
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- Seal^_^
- 前天
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深度拆解企业 OA 系统设计方法论：从业务场景、门户入口、BPM 流程、业务单据、状态机、附件中心、通知与 IM 触达到审计追踪，结合 Spring Boot 3.5、Flowable 7、Vue3 和 Vben Admin 说明一套可落地的 OA 架构。
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- RuoyiOffice
- 前天
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本文系统介绍了Git版本控制和GDB/CGDB调试器的使用。主要内容包括：1) Git的基本概念、操作流程（克隆、三板斧add/commit/push）和工作区/暂存区/仓库结构；2) Git远程仓库同步与冲突处理方法；3) GDB/CGDB调试器的核心功能（断点设置、变量监控、单步执行等）和常用指令；4) 高级调试技巧如条件断点、动态修改变量值等。文章详细阐述了从代码版本管理到调试优化的完整开发流程，为开发者提供了实用的工具使用指南。
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- 君辣堡
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本文档介绍了EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana）日志收集系统的部署方案。主要包含三个部分：1) 在10.0.1.106服务器部署EFK环境，使用Docker Compose配置Elasticsearch、Kibana和Fluentd服务；2) 在10.100.1.30服务器部署Fluent Bit进行日志收集，配置输入源为Docker容器日志，输出到Elasticsearch；3) 最后通过Kibana（5601端口）查看和分析收集的日志数据。文档详细提供了各服务的Docker
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- 爱吃蔬菜0913
- 昨天
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本文介绍了Git的基本概念、安装配置及常用命令。首先解释了Git作为分布式版本控制系统的作用，包括个人代码管理、团队协作和项目历史记录。接着详细说明了Git的安装步骤和配置方法，包括用户名、邮箱设置及验证方式。文章重点讲解了常用Git命令，如克隆代码、提交到暂存区、推送远程仓库等操作，并提供了SSH密钥配置流程。最后介绍了如何在IDEA中集成Git进行代码管理，包括克隆项目、提交和推送代码的图形化操作。全文旨在帮助开发者快速掌握Git的核心功能，实现高效的版本控制和团队协作。
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- 拙野
- 昨天
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前言：本文基于实战库存项目，拆解SpringBoot+Kafka+Docker核心用法，包含库存盘点/调拨核心业务、Kafka消息重试、Docker部署全流程，附完整可运行代码，同时标注面试高频考点，新手可直接上手，面试可直接背诵，干货拉满！log.error("库存盘点消息发送失败，商品编码：{}，异常信息：{}", goodsCode, e.getMessage());log.info("库存盘点消息发送成功，商品编码：{}，最新库存：{}", goodsCode, realNum);
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- @大眠学不完
- 前天
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本文基于自研消息队列中间件，完整实现队列、绑定两大核心元数据管理模块。采用内存哈希表 + SQLite 持久化架构，通过分层设计：实体结构体封装属性、Mapper 层负责数据库增删查恢复、Manager 层提供线程安全对外接口。模块支持持久化 / 非持久化区分存储，服务重启自动加载元数据；全部接口加互斥锁保障并发安全，具备幂等声明、批量删除、关联关系联动清理能力。基于 GTest 编写全覆盖单元测试，验证队列声明删除、绑定解绑、数据持久化与恢复等核心逻辑，代码风格统一、接口完善，可直接集成到消息队列服务
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- _F_y
- 昨天
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本文全面介绍了Elasticsearch的核心技术体系，包括： 核心概念：详细解析索引、分片、副本等基本组件及其与关系型数据库的类比关系，通过UML类图展示分片与副本的架构设计。 处理流程：使用流程图清晰展示文档写入和搜索请求的两阶段处理机制，重点说明近实时搜索、事务日志和分布式协调等关键技术点。 核心技术：深入讲解倒排索引原理，包括词项字典、倒排列表等核心数据结构，通过图表展示文本分析流程。 优化实践：提供生产环境中的性能优化方案。典型应用：举例说明ELK日志分析平台和电商搜索系统的架构设计，
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- 身如柳絮随风扬
- 前天
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RDD 元素被写入进程的标准输入（stdin），输出到其标准输出（stdout）的行作为字符串类型的 RDD 返回。根据给定的分区器重新分区 RDD，并在每个结果分区中按键对记录进行排序。减少 RDD 的分区数到指定的 numPartitions。注意：默认情况下，输出中的并行级别取决于父RDD的分区数量。随机重新洗牌 RDD 中的数据，以创建更多或更少的分区并在它们之间平衡数据。当你在一个包含（K，V）对的数据集上调用此方法时，它会返回一个包含（K，Iterable）对的数据集。
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- heiqizero
- 昨天
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作为一家年营收超1000亿美元全球化企业，华为有19万员工且多达1023个办公地点，遍布世界范围内170多个国家并横跨运营商、政企和消费者三大领域的业务规模……如此雄厚财力、庞大架构、繁杂业务，有何可愁？自然是对寻找一款能够支撑企业有效增长以及全球化运作的智能工作平台有高度迫切的需求，这就是华为云WeLink的缘起之因。“确实，WeLink在华为云产品序列中绝对算得上是战略级，我们对此投入了很多。”华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩说。
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今日，华为在北京发布更懂企业的智能工作平台华为云WeLink，并携手合作伙伴成立华为云WeLink生态联盟。 首批加入华为云WeLink生态联盟的伙伴包括（排名不分先后）：金山办公、中软国际、致远互联、罗技、华为商旅、红圈营销、合思费控、Coremail论客、芯盾集团、目睹直播、视源股份、喜马拉雅、为知笔记等。
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今日，华为云在北京发布智能工作平台WeLink。华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩表示：“华为云WeLink源自华为数字化转型实践，是更懂企业的智能工作平台，具备智能高效、安全可靠、开放共赢三大核心优势，为政企开启数字化办公智能新体验，助力实现数字化转型。”
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2021-11-10
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2021-03-09
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