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RSS订阅原创 ZGC垃圾回收
ZGC是Java 11引入的低延迟垃圾回收器，专为超大堆内存（TB级别）设计，目标是将停顿时间控制在10ms以下，同时保持高吞吐量。
2025-03-25 07:45:19
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原创 MySQL压测
数据库配置并非随意设定即可，而需要基于项目的并发需求进行科学规划。首先，应对项目预期的并发情况进行基本评估，以此为依据选择合适的数据库服务器配置。接着，通过压力测试全面了解数据库的实际并发处理能力，确保其性能满足项目需求。在此基础上，再开展项目开发工作，从而避免因数据库性能瓶颈导致的问题，保障系统的稳定性和高效运行。
2025-02-20 07:55:20
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原创 Redis
Redis 是一个开源的、使用 ANSI C 语言编写的、基于内存的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件 。Redis 支持多种数据结构，如字符串（Strings）、哈希（Hashes）、列表（Lists）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets），这些数据类型都支持 push/pop、add/remove 及取交集并集和差集及更丰富的操作，并且这些操作都是原子性的。
2025-02-07 09:23:19
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原创 RocketMQ优势剖析-性能优化
RocketMQ在性能优化方面展现出了许多独特的优点，这些优势使其在高吞吐量、低延迟以及可靠性等方面具有显著的表现。
2025-01-24 08:54:46
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原创 RocketMQ优势剖析-集成云原生环境
RocketMQ在集成云原生环境方面的优势主要体现在其设计的灵活性、扩展性以及对现代云计算基础设施的支持。
2025-01-23 08:54:14
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原创 RocketMQ优势剖析-支持多种语言客户端
RocketMQ在支持多种语言客户端方面展现了显著的优势，这使得它能够适应不同技术栈的需求，并且在跨平台和跨语言的集成中表现出了良好的兼容性和灵活性。
2025-01-23 08:53:47
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原创 RocketMQ优势剖析-社区活跃度和支持
RocketMQ作为一个开源项目，在社区活跃度和支持方面展现了显著的优势，这对于一个技术产品的长期发展和广泛应用至关重要。
2025-01-21 08:57:20
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原创 RocketMQ优势剖析-易于管理和运维
RocketMQ在设计时就考虑到了易于管理和运维的需求，这使得它不仅是一个高性能的消息队列系统，同时也为运维人员提供了便捷的工具和方法来管理集群。
2025-01-21 08:56:11
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原创 RocketMQ优势剖析-强大的扩展性
RocketMQ在设计上充分考虑了扩展性，以支持大规模分布式系统的需求。其强大的扩展能力使得它能够轻松应对不断增长的数据量和请求量0
2025-01-18 11:30:57
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原创 布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率非常高的概率型数据结构，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。它能够快速告诉你某个元素“可能在集合中”或“绝对不在集合中”。这种机制特别适合用于需要处理大量数据且允许一定误报率的场景。
2025-01-16 08:28:33
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原创 RocketMQ优势
RocketMQ作为一种分布式消息队列系统，具有多个显著的优势，这些优势使其在处理高并发、大规模数据流以及复杂业务场景时表现出色。
2025-01-14 09:27:36
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原创 ApplicationRunner、SmartLifecycle实现启动开启和优雅关闭
ApplicationRunner、SmartLifecycle实现启动开启和优雅关闭
2025-01-10 09:24:21
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原创 Kafka优势剖析-灵活的配置与调优
Kafka 提供了丰富的配置参数，允许用户根据具体的业务需求和硬件环境对系统进行精细的调优。通过合理的配置和调优，可以显著提升 Kafka 的性能、可靠性和可扩展性。
2025-01-09 08:55:02
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原创 Kafka优势剖析-流处理集成
Kafka 的流处理能力是其生态系统中的重要组成部分，允许开发者构建实时数据处理应用程序。Kafka 提供了 Kafka Streams API 和 KSQL 两种主要的流处理工具，帮助用户轻松实现复杂的流处理任务，如实时数据分析、事件驱动架构、ETL（Extract, Transform, Load）等。
2025-01-09 08:54:39
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原创 Kafka优势剖析-幂等性和事务
Kafka 通过 幂等性 和 事务支持 提供了更强的消息传递保证，确保在生产者重试发送消息或多个操作需要原子性时，不会出现重复消息或不一致的情况。这两种机制对于构建可靠、一致性的分布式系统至关重要。
2025-01-07 08:46:19
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原创 Kafka优势剖析-无锁设计与多线程模型
Kafka 通过 无锁设计 和 高效的多线程模型，在处理高并发、高吞吐量的消息传递时表现出色。这两种设计不仅减少了系统的上下文切换和锁竞争，还提高了 I/O 操作的效率，确保了 Kafka 在大规模分布式环境下的高性能和低延迟。
2025-01-07 08:45:38
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原创 Kafka优势剖析-高效的数据复制
Kafka 的 高效数据复制机制 是其高可用性和容错性的核心保障。通过 ISR 列表、批处理复制、异步复制 和 零拷贝 等技术，Kafka 实现了高效的数据同步和传输，确保了消息的持久性和可靠性。同时，Kafka 还通过 压缩 技术减少了网络带宽的使用，进一步提升了系统的性能。
2025-01-06 09:06:46
1232
原创 Kafka优势剖析-消费者组、并行消费
Kafka 的 消费者组（Consumer Group） 和 并行消费 是其处理高吞吐量消息流的核心机制之一。通过消费者组，多个消费者可以协同工作，共同消费同一个主题的消息，从而实现并行处理和负载均衡。
2025-01-06 09:05:59
1103
原创 Kafka优势剖析-批量处理、异步提交、消息压缩
Kafka 的 批量处理、异步提交 和 消息压缩 是其能够处理高并发、高吞吐量消息的关键机制。批量处理减少了网络请求的次数，异步提交提高了消息发送的速度，而消息压缩则节省了网络带宽和磁盘空间。这三种机制的结合使得 Kafka 在处理大规模消息传递时表现出色，成为许多分布式系统和实时数据处理平台的首选。
2025-01-03 09:30:42
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原创 Kafka优势剖析-分布式架构
Kafka 是一个高度可扩展的分布式消息系统，其分布式架构设计使得它能够处理大规模、高吞吐量的消息传递，并且具备高可用性和容错性。Kafka 的分布式架构主要由以下几个关键组件和机制构成：
2025-01-02 08:58:20
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原创 Redission红锁
红锁（Redlock）旨在解决单点故障问题，即当使用单个 Redis 实例作为锁服务时，如果该实例发生故障，则所有依赖于它的锁都将失效。红锁通过在多个独立的 Redis 实例上创建锁来增加系统的可用性。
2025-01-02 08:57:43
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原创 Kafka优势剖析-顺序写、零拷贝
Kafka 的 顺序写 和 零拷贝 技术是其能够处理高并发、高吞吐量消息的关键因素。顺序写通过减少磁盘 I/O 的延迟，确保了消息能够快速地持久化到磁盘；而零拷贝通过减少数据拷贝的次数和 CPU 开销，提升了网络传输的效率。这两种技术的结合使得 Kafka 在处理大规模消息传递时表现出色，成为许多分布式系统和实时数据处理平台的首选。
2024-12-31 08:31:00
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原创 Kafka
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，它被设计用来处理大量的实时数据流。Kafka 由 LinkedIn 开发，并于 2011 年成为 Apache Software Foundation 的一个开源项目。它能够高效地处理大规模的消息传递，支持高吞吐量、低延迟的消息传输，同时提供了强大的持久化和容错能力。
2024-12-30 08:19:59
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原创 Kafka优势
Kafka 能够处理高并发的主要原因是其 分布式架构、持久化日志与顺序写入、批量处理、消费者组与并行消费、高效的数据复制 以及 无锁设计 等特性。这些特性使得 Kafka 在处理大规模、高吞吐量的消息传递时表现出色，适用于日志收集、实时数据分析、事件驱动架构等多种场景。
2024-12-27 07:34:36
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原创 接口调用限频（代理模式+滑动窗口）
通过代理模式+滑动窗口，限流请求第三方平台，避免出现第三方平台抛出限流异常，影响正常业务流程，从出口出发进行限流请求。
2024-12-26 08:56:28
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原创 Apisix高性能网关
Apache APISIX 是一个高性能的、可扩展的微服务API网关，它支持动态路由、负载均衡、服务熔断、身份验证、限流限速等功能。
2024-12-26 08:55:51
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原创 SkyWalking服务监控、追踪、诊断可视化工具
Apache SkyWalking 是一个开源的观测性分析平台，主要用于分布式系统的应用性能管理（APM）和可观测性（Observability）。它提供了全面的监控、追踪、诊断和可视化功能，帮助开发者和运维人员实时了解应用程序的运行状态，快速定位和解决问题。
2024-12-24 10:10:00
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空空如也
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