LINQ Introduction Part 1 Of 3

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本文为LINQ系列介绍的第一部分，详细讲解了LINQ的基本概念及其如何简化.NET中的数据查询操作。
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DLINQ Introduction Part 2 Of 3 By Sacha Barber（Refer from codeproject)
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linq入门_LINQ入门指南，第1部分
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LINQ to SQL (Part 3 - Querying our Database)
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WPF Data Binding with LINQ to SQL
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Pro LINQ: Language Integrated Query in C# 2010 （含源码）
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LINQ is the part of the .NET Framework that provides a generic approach to querying data from different data sources. It has quickly become the next must-have skill for .NET developers. Pro LINQ: ...
霸王餐用户行为埋点：Kafka Connect+ClickHouse实时OLAP分析
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从0到1搭建一个智能分析OBS埋点数据的AI Agent｜得物技术
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AI时代来临，我们应该要善于发现当前系统中的哪些部分能够结合AI来进行提升，积极拥抱变化，有了想法就去做，边做边想边解决问题，永远主动向前一步。本文章只是记录了从产生想法到构建MVP验证想法的整个过程，这中间当然有很多可以继续优化的地方，我本人目前有以下几个想法，也欢迎大家积极评论，贡献自己的独到见解。接入数据库数据，通过动态监听Binlog的方式来识别各表之间的联系，比如select 语句的join，并将这种关系保存到Neo4j 这种图向量数据库中来实现表结构的 RAG。
6.Kafka-生产者发送到Broker分区策略和常见配置
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摘要：本文详细介绍了Kafka生产者分区选择策略和核心配置参数。分区策略包括指定PartitionID、Key哈希、轮询和自定义四种方式，分别适用于不同场景。核心配置参数涵盖集群连接(bootstrap.servers)、消息确认机制(acks)、重试机制(retries/retry.backoff.ms)和批处理优化(batch.size/linger.ms/buffer.memory)等方面，并针对高吞吐和低延迟场景给出了具体参数建议。通过合理配置这些参数，可以优化Kafka生产者的性能和可靠性。
Kafka 的自动提交机制详解：Spring Boot 中如何正确使用？
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Kafka消费者自动提交机制解析：自动提交是"拉取即提交"，而非"处理完成才提交"，这可能导致消息丢失。默认每5秒提交一次已拉取（非已处理）的offset，若处理耗时超过间隔或失败，消息会丢失。关键业务应关闭自动提交，改用SpringBoot手动ACK机制，确保业务成功后才提交offset，并配合幂等设计防止重复消费。手动提交虽增加复杂度，但能保证消息可靠性，适用于订单、支付等关键场景。
Seata事务集成Kafka，实现事务一致性
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将kafka消息暂存至ThreadLocal中，seata事务完成后，再发送消息至kafka，如果seata事务失败，不发送消息。三、将消息暂存至ThreadLocal。二、写一个创建kafka生产端的对象。一、 写一个注解拦截类。
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Spring Boot 整合 Kafka 进行日志处理是一个常见的任务，可以帮助你更好地管理和分析应用程序的日志。以下是一个基本的步骤指南，帮助你完成这个整合。 本文介绍了如何在SpringBoot应用中整合Kafka，利用Logback收集日志并发送到Kafka。详细步骤包括添加Kafka相关依赖，配置logback.xml，自定义KafkaAppender以及提供测试。
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12-09 913
你的上一条回答：payload.ts_ms - payload.source.ts_ms。识别延迟是来源于 DB、Debezium、Kafka 或下游。WAL 激增会导致 Debezium backlog。下游逻辑错误不会影响 Debezium，但会产生延迟。会影响 WAL 写入速度与 Debezium 延迟。Debezium 延迟会导致 WAL 无法被回收。Kafka 的性能直接影响整个 CDC 延迟。若 ISR 不健康，会影响 Kafka 写速度。Kafka 负载高会导致 CDC 暂停/堆积。
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