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最新推荐文章于 2025-11-29 12:58:31 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-29 12:58:31 发布 · 326 阅读 · 0 ·
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    return '确定离开该页面吗？'  //较新一点的chrome都不支持自定义拦截弹窗的内容了

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Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式缓存技术在电商高并发场景下的性能优化（181）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
04-08 1979
本文深入聚焦 Java 大数据分布式缓存技术在电商高并发场景中的应用，全面剖析场景特点与传统架构瓶颈，系统阐述技术原理与优势，结合真实案例展示优化成果，为电商系统性能提升提供极具实操价值的技术方案。尤其在案例分析中，从性能困境到优化实施及成效，详细且深入地展现技术落地过程与显著效果，同时增加了技术选型对比、常见问题解决方案等内容，丰富了文章的技术深度和实用性。
搜索推荐系统的AI 大模型融合：电商平台的核心战略与竞争优势
AI天才研究院
10-25 893
现在，我们将按照上述目录大纲开始撰写文章正文部分。首先，我们将探讨搜索推荐系统的基本概念和架构。搜索推荐系统是一种智能信息过滤和检索系统，它利用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，从大量数据中挖掘出用户的兴趣和行为模式，然后为用户提供个性化的信息推荐。在电子商务领域，搜索推荐系统广泛应用于商品推荐、内容推荐和广告推荐等方面。AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的机器学习模型，通常基于深度学习算法。这些模型通过训练大量数据，可以自动学习和理解复杂的模式，并在各种任务中表现出卓越的性能。大规模参数。
互联网大厂Java求职面试：云原生架构与AI应用集成的深度剖析
在未来等你的专栏
05-19 991
张总（总结）："郑先生，你今天表现得非常出色，虽然有些回答略显幽默，但整体思路清晰且具备实战经验。我们会尽快通知你结果，请回家耐心等待。"这就好比乐队指挥，我们需要一个中心控制器来协调各个模型的工作。"性能就像汽车发动机，不能光看马力还要看油耗。"这就像是在餐厅排队吃饭，我们可以提前准备好预订单，让用户感觉不到等待的时间。"就像消防队救火一样，我们可以设置限流降级策略。
互联网大厂Java求职面试：Java虚拟线程实战
在未来等你的专栏
06-28 612
虚拟线程（Virtual Thread）是 Java 19 引入的一种轻量级线程，属于 Project Loom 项目的一部分。它不同于传统的平台线程（Platform Thread），后者由操作系统调度，而虚拟线程由 JVM 调度，共享同一个操作系统线程。
互联网大厂Java求职面试：AI驱动的高性能推荐系统设计
在未来等你的专栏
05-20 752
郑薪苦是一名具有丰富经验的Java开发者，他正在参加一家知名互联网大厂的技术总监面试。面试官以严肃且专业的态度提出了一系列问题，涵盖从系统架构到性能优化的多个方面，而郑薪苦则用幽默但富有洞见的回答应对。
互联网大厂Java求职面试：电商高并发库存扣减与分布式事务的AI实时风控
在未来等你的专栏
05-13 551
面试官回家等通知吧！顺便说一句，你的那些“歪打正着”的回答还挺有意思的。郑薪苦希望下次见面不是因为被封号了（笑）。原理：利用Redis缓存提升吞吐量，采用Lua脚本保证原子性。案例：适用于秒杀、促销等高并发场景。优化：库存分片、异步队列。
互联网大厂Java求职面试：高并发弹幕系统设计与分布式事务处理1
在未来等你的专栏
05-05 900
这篇文章不仅涵盖了高并发弹幕系统设计和分布式事务处理的技术细节，还通过郑薪苦与技术总监的互动，展示了真实面试场景中的问题和解答。希望这篇文章能帮助你更好地准备互联网大厂的Java求职面试，祝你面试成功！
互联网大厂Java求职面试实战：电商场景下的微服务与AI智能代理技术解析
weixin_46755643的博客
10-05 299
本次面试发生在国内知名互联网大厂，面试官严肃认真，求职者谢飞机则幽默搞笑但技术掌握参差不齐。面试围绕电商业务场景展开，涵盖Java核心语言、Spring Boot微服务架构、数据库ORM、消息队列、缓存技术及前沿AI智能代理技术。
互联网大厂Java求职面试：AI驱动的电商推荐系统与多活架构设计
在未来等你的专栏
05-20 1349
面试官：“今天的交流非常愉快，你在AI推荐系统、分布式事务和多活架构方面的见解颇有深度。请回家等通知吧！
互联网大厂Java面试实录：电商场景下Spring Cloud、Kafka与安全攻防全流程解析
dinglei6666的博客
11-25 297
谢飞机是一名略显“水货”的Java求职者，正在某头部电商大厂接受面试。主线业务涵盖订单处理、商品推荐、支付安全与大数据分析。
互联网大厂求职面试故事：电商业务下的Java全栈技术面试问答（含AI与大数据场景）
quququ的博客
05-17 598
通过赵大宝和老王的故事，大家可以了解互联网大厂电商场景下Java全栈面试的知识点及应用实战。理解每个技术背后的业务场景，有助于更好地备战面试和提升自身技术能力。
Java实习模拟面试：大模型Agent开发与广告系统架构实战
吾为热爱计科，致力于知识分享的践行者，此博客是我在这条道路上留下的足迹。
07-04 792
本次模拟面试围绕大模型Agent开发与广告系统架构实战能力维度具体考察点技术理解大模型Agent原理、广告系统逻辑算法能力图论、最短路径、性能优化分布式系统Hadoop/Hive/Spark使用经验并发编程线程池、锁机制、性能调优系统优化缓存、数据库、异步处理国际协作英语读写、跨文化沟通整体来看，候选人展现出较强的技术理解力与实践经验，具备进入一线互联网公司实习的潜力。
大数据新视界 --大数据大厂之MongoDB与大数据：灵活文档数据库的应用场景
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
09-16 5386
本文深入探讨了 MongoDB 在大数据领域的应用。介绍了 MongoDB 作为文档数据库的特点，包括灵活文档模型、高可扩展性、强大查询功能等优势。阐述了其在数据处理和开发效率方面的表现，以及在互联网、电商、物联网、金融等行业的应用场景。通过案例分析展示实际效果，文末鼓励读者交流分享经验。为读者提供了全面了解 MongoDB 的专业视角，对大数据从业者具有重要参考价值。
第9章: 电商导购助手项目
AI天才研究院
09-28 1662
第9章: 电商导购助手项目 在本章中，我们将深入探讨如何开发一个智能电商导购助手系统。这个项目将综合运用人工智能、自然语言处理、知识图谱和推荐系统等技术，为用户提供个性化、智能化的购物体验。我们将从需求分析开始，逐步构建系统架构，实现核心功能模块，最终打造一个功能完善的电商导购助手。
《Rust 实战指南》实战项目 B：云原生微服务——构建高并发短链接系统
撸码猿的博客
11-29 593
本章将带你进入后端开发的最前线。我们将挑战 Java Spring Boot 和 Python FastAPI 的统治地位，构建一个内存占用极低、启动速度极快、编译期检查 SQL 的高性能微服务。
【探索实战】Kurator入门体验与分布式云原生环境搭建
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
11-29 1039
《Kurator分布式云原生环境搭建指南》介绍了这款专为云原生应用设计的工具。文章详细说明了环境要求（Linux/macOS系统、Docker、Kubernetes等），并分步骤指导安装过程：从获取安装包、解压启动到配置验证。针对常见问题如Docker未运行、kubectl连接失败等提供了具体解决方案。Kurator通过集成环境管理、资源调度和监控功能，显著简化了分布式系统的运维工作，是提升云原生开发效率的理想选择。
【前瞻创想】Kurator：站在巨人肩膀上的分布式云原生创新实践
最新发布
笃行其道的博客
11-29 729
Kurator是一个创新的分布式云原生平台，通过深度整合Kubernetes、Karmada、Istio等主流开源项目，为企业提供统一的多云管理解决方案。其核心创新包括：1）声明式全栈基础设施管理，实现配置即代码；2）引入Fleet概念，将多集群视为逻辑单元统一管理；3）实现云边端三层架构的无缝协同；4）构建联邦式监控体系；5）支持Fleet级策略治理。相比传统方案，Kurator显著降低了运维复杂度，提升开发效率60%以上，并将故障恢复时间缩短至10分钟内。该平台代表了云原生技术向分布式环境演进的重要方向
【前瞻创想】标准之争：论Kurator在分布式云原生API标准化中的潜在角色
qq_39757921的博客
11-29 744
摘要：本文系统阐述了Kurator在解决分布式云原生API标准化难题中的创新方案。面对多云环境API碎片化导致的集成复杂度高（5000+行适配代码）、运维一致性差等技术痛点，Kurator通过统一API网关、声明式API融合和策略驱动架构三大核心机制，实现了95%以上的API一致性。实测数据表明，该方案可降低60%集成复杂度，提升40%运维效率，在金融行业案例中使跨云迁移时间从3个月缩短至2周。文章详细剖析了Kurator的标准化架构设计原理，并提供了包括网关配置、策略实施等在内的完整实战指南，为分布式云原
Kthena 引爆云原生推理革命：K8s 分布式架构破解 LLM 编排困局，吞吐狂飙 273%
小程故事多的博客
11-29 681
本文探讨了云原生环境下大语言模型(LLM)推理部署的技术挑战与解决方案。LLM推理具有有状态特性、多元引擎需求、并行计算依赖等独特技术属性，传统架构面临性能瓶颈与运维困境。Kthena作为开源项目，通过四大核心组件重构了LLM推理的编排范式：Router网关实现智能调度，Controller Manager提供全生命周期管理，ModelServing支持灵活部署形态，ModelBooster优化模型性能。其创新设计包括三层架构简化管理、Gang调度确保完整性、拓扑感知降低时延等，为千亿级参数模型的企业级落地
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