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RSS订阅原创 深入剖析 RocketMQ 分布式事务：原理、流程与实践
RocketMQ 的分布式事务消息通过两阶段提交和事务状态检查机制，有效解决了分布式系统中本地事务与消息发送的原子性问题。其核心在于半消息的不可见性和 Broker 的事务状态检查，确保消息的可靠投递和最终一致性。事务消息适用于电商、金融、微服务等场景，能够简化分布式事务的开发复杂度，同时提供高性能和高可用性。关键点使用半消息和 Op 消息实现事务的原子性。通过定期检查未确定状态的半消息，确保事务的最终一致性。适合需要异步处理和最终一致性的分布式系统。
2025-07-30 22:17:30
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原创 RocketMQ 核心特性解析及与 Kafka区别
Apache RocketMQ 以其高性能、低延迟和事务消息支持，成为业务驱动场景的优选消息中间件，特别适合电商、金融等需要复杂逻辑和实时性的系统。Kafka 凭借高吞吐量和流式处理能力，适合日志流和大数据处理场景。KRaft 模式的引入使 Kafka 架构更简洁，但与 RocketMQ 的 NameServer 相比，KRaft 在资源占用和逻辑复杂度上并非更轻量。选择建议如果需要事务消息、低延迟和多 Topic 场景的稳定性能，选择 RocketMQ。
2025-07-30 17:26:27
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原创 JavaScript 闭包（Closure）介绍
在JavaScript中，闭包是指一个函数（或函数表达式）连同其词法环境（Lexical Environment）的组合。这个词法环境包含了函数创建时所能访问的所有外部变量。简单来说，闭包让内部函数可以“记住”并访问外部函数的作用域，即使外部函数已经返回。
2025-07-30 15:16:15
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原创 Apache Kafka核心组件详解
Apache Kafka 的核心组件——Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer、Consumer Group、Zookeeper（传统模式）、KRaft（新模式）、Offset、Replication 和 Controller——共同构成了一个高效、可靠的分布式消息系统。KRaft 模式的引入标志着 Kafka 架构的重大升级，通过移除 Zookeeper 依赖，简化了部署和运维，同时显著提升了性能和扩展性。
2025-07-30 12:07:13
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原创 Kafka 重复消费与 API 幂等消费解决方案
通过事务性偏移量管理，Kafka 结合生产者事务（acks=-1）和消费者配置（），实现消息从生产到消费的精确一次语义。事务性偏移量提交将消息写入、业务处理和偏移量更新绑定在一个原子事务中，确保不重复、不丢失。结合业务层去重、偏移量管理和消费者组优化，可进一步提升系统可靠性。Broker 端通过事务协调器和内部主题（）支持事务性机制，确保高一致性场景下的可靠投递和消费。
2025-07-30 11:11:53
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原创 Vue2 vs Vue3：核心差异与升级亮点
Vue3 在响应式、性能、TypeScript 和开发体验上全面升级，Composition API 和新特性使其更适合现代开发。Vue2 适合维护旧项目或需兼容 IE 的场景。特性Vue2Vue3响应式ProxyAPI性能一般提升 1.5-2 倍TypeScript较弱原生支持新特性无生态兼容性IE9+现代浏览器。
2025-07-29 21:17:08
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原创 Mysql索引为何使用B+树结构
MySQL的索引机制中，有一点可谓是路人皆知，既默认使用B+树作为底层的数据结构，有人会说树结构是以二分法查找数据，所以会在很大程度上提升检索性能，这点确实没错，但树结构有那么多，但为什么要选择B+树呢？而不选择二叉树、红黑树或B树呢？下面一起聊一聊这个话题。
2025-07-29 17:47:00
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原创 处理订单过期但支付成功的系统设计：平衡用户体验与业务规则
通过结合自动恢复订单、退款和人工干预三种策略，系统能够在订单过期但支付成功的场景下，兼顾用户体验和业务规则。预防措施（如支付前校验、库存延迟释放）和用户沟通（如透明通知、补偿机制）进一步提升方案的鲁棒性。实际实现时，需根据业务场景（如电商、票务）调整策略优先级，并通过监控和日志系统确保异常可追溯。
2025-07-29 11:15:43
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原创 Elasticsearch 深度分页问题与 `search_after` 解决方案
【代码】Elasticsearch 深度分页问题与 `search_after` 解决方案。
2025-07-29 10:29:35
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1原创 Kubernetes 核心组件解析
Kubernetes 由控制平面（API Server、etcd、调度器、控制器管理器）和节点组件（Kubelet、Kube-proxy、容器运行时）组成，配合附加组件（如 DNS、监控工具）实现容器编排和管理。每个组件各司其职，共同维护集群的高可用性、扩展性和自动化。
2025-07-27 17:25:32
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原创 OpenResty 高并发揭秘：架构优势与 Linux 优化实践
OpenResty 能够支持高并发（如数十万甚至百万并发连接）的核心原因在于 Nginx 的架构优势、LuaJIT 的高效执行，以及 OpenResty 的灵活扩展能力。以下是详细分析，结合你的前述问题（Linux 系统配置、Go 的高并发能力），解释 OpenResty 为何能支持高并发，并探讨在 Linux 系统上运行高并发 OpenResty 所需的额外配置。OpenResty 继承了 Nginx 的高性能架构，并通过 LuaJIT 和模块化设计进一步增强了并发能力。
2025-07-27 16:09:50
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原创 优化Linux高并发：文件描述符与端口范围的协同调优
可以让进程处理更多连接，但如果端口范围不足，主动发起的连接仍会受限。这两个参数看似都与高并发有关，但它们的作用和影响范围不同。在高并发场景下，文件描述符和端口范围分别限制了不同的资源瓶颈。（最大文件描述符数量）来支持高并发，为什么还需要调整。限制了所有这些资源的使用，而。仅限制主动连接的源端口分配。要弄清楚为什么需要同时调整。
2025-07-27 13:51:48
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原创 分布式系统中Token续期问题解决方案
时，主要目标是确保用户在Token过期后能够无缝继续使用服务，而无需频繁重新登录，从而提升用户体验并兼顾安全性。在现代前后端分离项目中，
2025-07-27 13:03:51
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原创 Redis 单线程模型与多线程机制
Redis 的单线程模型是其核心设计，通过事件驱动、非阻塞 I/O 和内存操作实现了高性能、低复杂度的内存数据库，适合高并发、低延迟场景。单线程模型的优势在于简单性和高效性，但需注意避免阻塞操作并结合集群扩展性能。从 Redis 6.0 开始，多线程 I/O 优化了网络处理，显著提升了高并发场景的吞吐量，但核心命令执行仍由单线程负责，保留了原子性和一致性。开发者应根据场景选择是否启用多线程 I/O，并合理配置以平衡性能和复杂性。
2025-07-24 16:40:32
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原创 深入浅出 IO 多路复用：用 Java NIO 打造高性能网络应用
IO 多路复用是一种机制，允许一个线程同时监控多个文件描述符（在 Java 中为Channel），检查哪些通道可以执行 IO 操作（如读、写）。它通过事件驱动的方式，只在通道就绪时通知程序处理，避免了传统阻塞 IO 的资源浪费和非阻塞 IO 的忙轮询。在 Java 中，IO 多路复用主要通过 NIO 的Selector实现，底层依赖操作系统的多路复用机制（如 Linux 的 epoll、Windows 的 IOCP）。：跨平台，适合小规模连接。epoll（Linux）：高性能，适合大规模并发。
2025-07-24 16:21:51
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转载 “软件系统三高问题”高并发、高性能、高可用系统设计经验
业务层、系统级、服务布、数据库库/表、动静离、同步拆成异步、单线程解成多线程、原数据缓存离、流等等。。。。直观的表述就是：从前端用的CDN、动静分离，到后台服务拆分成微服务、分布式、、缓存、池化、多线程、IO、分库表、搜索引擎等等。都是强调一个“分”字。接下来，我们重点来介绍这 三高。
2025-07-22 14:09:20
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原创 基于SpringBoot3集成Kafka集群
在resource/config下面新增kafka-log.yml，配置主题与消费者组。在某次集群宕机后，我们发现日志无法查询，经排查，是因为最初配置了。导致从头开始重新消费，幸好ES做了幂等性处理。加载自定义yml文件。
2025-07-13 18:05:58
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原创 SpringCloud常用组件介绍
Spring Cloud 是一个基于 Spring Boot 的微服务框架，集成了众多组件来解决分布式系统中的常见问题。
2025-07-03 20:11:27
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原创 基于n8n指定网页自动抓取解析入库工作流实战
第一节点用于 接收聊天输入第二个节点用于判断是否为链接：我们可以直接拖动chatInput到蓝色字体处，然后选择正则表达式匹配url。
2025-06-08 20:27:21
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原创 Ubuntu 22 升级 Chrome 后不兼容搜狗拼音输入法解决方案
【代码】Ubuntu 22 升级 Chrome 后不兼容搜狗拼音输入法解决方案。
2025-06-07 17:03:35
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原创 任务中心示例及浏览器强制高效下载实践
这里的进度展示，可以通过我们之前讲到的SSE技术实现，比如用户点击全量下载时，后台需要将PDF文件打包为ZIP文件，由于量较大，需要展示进度，用户点击全量下载后后可到任务中心查看进度。对于任务中心的下载我们如果用浏览器自带下载功能，可以如下。
2025-05-31 10:12:43
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原创 SpringCloud+Vue实现大文件分片下载(支持开始、暂停、继续、取消)
spring:cloud:openfeign:client:config:default:connectTimeout: 5000 # 5秒连接超时readTimeout: 30000 # 30秒读取超时download: # 下载服务专用配置connectTimeout: 30000 # 连接超时30秒readTimeout: 3600000 # 读取超时60分钟(1小时)@Slf4j@Component@Override// 允许跨域。
2025-05-20 22:24:00
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原创 基于扣子实现工作流与插件及本地服务调用
"""Return:"""data = {"Authorization":"Bearer 授权token",return {}
2025-05-18 10:31:59
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原创 airflow系列之全局异常捕获实现消息通知实践
之前我们有讲到如何基于Helm部署Airflow, 为了实现定时任务异常实时捕获通知，我们改造values.yaml文件, 主要是覆盖/opt/airflow/config/airflow_local_settings.py文件。
2025-04-23 22:15:59
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原创 记一次Utuntu装完无法联网问题
有幸参与了一次机柜撤离行动，由于部分机器太老，我们决定下架一个机柜，12台机器， 把相关的服务停止或者迁移完毕后，抵达机房开始行动。有6台新机器需要做系统，我们选择Ubuntu24 LTS首先Ctrl + R进入格式化页面，进行格式化磁盘及新建分区；接着用U盘F11重装系统，修改镜像源为https://mirrors.aliyun.com/utuntu当然要选择挂载的路径如/home，否则1T的硬盘空间不识别，通过df -h 查看；配置网络情况，我没配置无脑下一步，导致无法上网。
2025-04-19 10:01:46
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原创 2.5亿企业库数据解析入库
上次我们训练了简单的中文分词模型，效果不是太好，后面转向Bert+CRF中文分词研究，有了这么多真实地址进行测试验证，相信很快就会有结果，第一时间开源给大家。
2025-04-12 12:56:14
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原创 基于NebulaGraph构建省市区乡镇街道知识图谱(二)
上次我们有讲到构建知识图谱，但是在实际使用的时候会发现某些乡镇街道丢失的问题，因为VID必须全局唯一，覆盖导致原因，另外在全国大批量导入时速度非常慢，为此，我们重新优化表结构与导入语法。
2025-04-02 21:17:53
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原创 线程安全与任务执行解耦跑批及消息实时通知实践
目前在跑批任务中，有多种类型，存在很多冗余代码，且发现任务跑批后数据丢失或者卡死问题，故进行优化改造。
2025-03-22 14:03:56
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原创 解决K8S多实例AI回答消息丢失及错乱问题
发布到生产环境[K8S server端服务2个pod, web端1个pod]后我们询问AI，发现AI回答卡死，查看日志是因为多实例问题导致SseEmitter异常:No emitter found for client。
2025-03-16 15:58:03
202
Socket实现两台计算机间的简单通信
2016-11-05
绿色PDF转换器
2016-11-08
空空如也
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