Java 大数据实时数据同步：基于 CDC 技术的实现（46）

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/atgfg/article/details/145155058

在这里插入图片描述

💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到 青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

在这里插入图片描述

一、本博客的精华专栏：

大数据新视界专栏系列：聚焦大数据，展技术应用，推动进步拓展新视野。
Java 大视界专栏系列（NEW）：聚焦 Java 编程，涵盖基础到高级，展示多领域应用，含性能优化等，助您拓宽视野提能力。
Java 大厂面试专栏系列：提供大厂面试的相关技巧和经验，助力求职。
Python 魅力之旅：探索数据与智能的奥秘专栏系列：走进 Python 的精彩天地，感受数据处理与智能应用的独特魅力。
Java 性能优化传奇之旅：铸就编程巅峰之路：如一把神奇钥匙，深度开启 JVM 等关键领域之门。丰富案例似璀璨繁星，引领你踏上编程巅峰的壮丽征程。
Java 虚拟机（JVM）专栏系列：深入剖析 JVM 的工作原理和优化方法。
Java 技术栈专栏系列：全面涵盖 Java 相关的各种技术。
Java 学习路线专栏系列：为不同阶段的学习者规划清晰的学习路径。
JVM 万亿性能密码：在数字世界的浩瀚星海中，JVM 如神秘宝藏，其万亿性能密码即将开启奇幻之旅。
AI（人工智能）专栏系列：紧跟科技潮流，介绍人工智能的应用和发展趋势。
智创 AI 新视界专栏系列（NEW）：深入剖析 AI 前沿技术，展示创新应用成果，带您领略智能创造的全新世界，提升 AI 认知与实践能力。
数据库核心宝典：构建强大数据体系专栏系列：专栏涵盖关系与非关系数据库及相关技术，助力构建强大数据体系。
MySQL 之道专栏系列：您将领悟 MySQL 的独特之道，掌握高效数据库管理之法，开启数据驱动的精彩旅程。
大前端风云榜：引领技术浪潮专栏系列：大前端专栏如风云榜，捕捉 Vue.js、React Native 等重要技术动态，引领你在技术浪潮中前行。
工具秘籍专栏系列：工具助力，开发如有神。

二、欢迎加入【福利社群】

点击快速加入： 青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群

三、【青云交社区】和【架构师社区】的精华频道:

今日看点：宛如一盏明灯，引领你尽情畅游社区精华频道，开启一场璀璨的知识盛宴。
今日精品佳作：为您精心甄选精品佳作，引领您畅游知识的广袤海洋，开启智慧探索之旅，定能让您满载而归。
每日成长记录：细致入微地介绍成长记录，图文并茂，真实可触，让你见证每一步的成长足迹。
每日荣登原力榜：如实记录原力榜的排行真实情况，有图有真相，一同感受荣耀时刻的璀璨光芒。
每日荣登领军人物榜：精心且精准地记录领军人物榜的真实情况，图文并茂地展现，让领导风采尽情绽放，令人瞩目。
每周荣登作者周榜：精准记录作者周榜的实际状况，有图有真相，领略卓越风采的绽放。

展望未来，我将持续深入钻研前沿技术，及时推出如人工智能和大数据等相关专题内容。同时，我会努力打造更加活跃的社区氛围，举办技术挑战活动和代码分享会，激发大家的学习热情与创造力。我也会加强与读者的互动，依据大家的反馈不断优化博客的内容和功能。此外，我还会积极拓展合作渠道，与优秀的博主和技术机构携手合作，为大家带来更为丰富的学习资源和机会。

我热切期待能与你们一同在这个小小的网络世界里探索、学习、成长。你们的每一次点赞、关注、评论、打赏和订阅专栏，都是对我最大的支持。让我们一起在知识的海洋中尽情遨游，共同打造一个充满活力与智慧的博客社区。✨✨✨

衷心地感谢每一位为我点赞、给予关注、留下真诚留言以及慷慨打赏的朋友，还有那些满怀热忱订阅我专栏的坚定支持者。你们的每一次互动，都犹如强劲的动力，推动着我不断向前迈进。倘若大家对更多精彩内容充满期待，欢迎加入【青云交社区】或【架构师社区】，如您对《涨粉 / 技术交友 / 技术交流 / 内部学习资料 / 副业与搞钱 / 商务合作》感兴趣的各位同仁，欢迎在文章末尾添加我的微信名片：【QingYunJiao】(点击直达）【备注：优快云技术交流】。让我们携手并肩，一同踏上知识的广袤天地，去尽情探索。此刻，请立即访问我的主页或【青云交社区】吧，那里有更多的惊喜在等待着你。相信通过我们齐心协力的共同努力，这里必将化身为一座知识的璀璨宝库，吸引更多热爱学习、渴望进步的伙伴们纷纷加入，共同开启这一趟意义非凡的探索之旅，驶向知识的浩瀚海洋。让我们众志成城，在未来必定能够汇聚更多志同道合之人，携手共创知识领域的辉煌篇章！

在这里插入图片描述

引言：

亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！在 Java 大数据技术蓬勃发展的今天，我们已然在探索的道路上迈出了坚实的步伐。回顾之前的《Java 大数据与区块链的融合：数据可信共享与溯源（45）》，我们将 Java 大数据的强大数据处理能力与区块链的独特特性完美结合，在保障数据可信性和溯源性方面展现了令人瞩目的成果，为众多行业的数据管理与应用开辟了新的路径。无论是在医疗行业，确保患者病历的安全存储和可追溯，还是在供应链领域，实现产品信息的可信传递和全程监控，这篇文章都为我们提供了宝贵的实践经验。而《Java 大数据数据增强技术：提升数据质量与模型效果（44）》则聚焦于数据的核心要素 —— 质量，通过各种巧妙的数据增强技术，从特征工程的精细操作到数据扩充的创新方法，赋予了数据更强的表现力和适用性，为后续复杂的数据分析和精准的模型训练奠定了坚如磐石的基础，显著提升了预测和决策的准确性。

然而，在数据驱动的时代浪潮中，数据的实时同步已然成为众多行业追求的关键能力。就像现代的信息高速公路，只有保证数据能够实时、流畅地传输和更新，企业和组织才能在激烈的市场竞争中保持领先地位。在此背景下，基于 CDC（Change Data Capture）技术的 Java 大数据实时数据同步应运而生，它就像一颗闪耀的技术明星，照亮了数据同步领域的新征程。今天，让我们一同深入探究这个引人入胜的领域，揭开 Java 大数据实时数据同步基于 CDC 技术的神秘面纱。

在这里插入图片描述

正文：

一、CDC 技术概述

1.1 CDC 技术原理：数据变更的实时捕捉大师

CDC 技术，作为变更数据捕获技术，是一种能够对数据源中的任何风吹草动都能迅速察觉的智能系统。它的核心在于能够精确地监测数据源（尤其是常见的关系型数据库，如 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等）中的数据变更，无论这些变更是数据的插入、更新还是删除操作，都逃不过它的 “火眼金睛”。

从实现机制来看，基于日志的 CDC 是一种极为精妙的方式，它巧妙地利用数据库的事务日志。以 MySQL 为例，其二进制日志详细记录了数据库操作的每一个细节，从细微的单行数据更新到大规模的数据批处理操作。CDC 工具通过深度解析这些日志，可以精准地提取出所需的变更信息。这一过程如同侦探破案，通过分析案件的详细记录（日志），找出关键线索（数据变更），而且它不会对数据库的正常读写操作产生干扰，就像一个暗中观察的 “影子”，确保了数据库性能不受影响。

另一种实现方式是基于触发器的 CDC，它在数据库表上部署特定的触发器，当数据发生变化时，触发器会像灵敏的警报器一样立即触发，捕获相应的变更数据。不过，需要注意的是，这种方式在高并发环境下可能会对数据库性能产生一定的负担，因为过多的触发器激活可能会影响数据库的响应速度，就像频繁拉响警报会干扰正常秩序一样。

以下是一段伪代码，展示基于触发器的 CDC 的简单逻辑：

-- 创建触发器以捕获更新操作
CREATE TRIGGER capture_update
AFTER UPDATE ON your_table
FOR EACH ROW
BEGIN
    -- 将变更数据存储到变更日志表
    INSERT INTO change_log (table_name, operation, old_value, new_value, change_timestamp)
    VALUES ('your_table', 'UPDATE', OLD.column_value, NEW.column_value, NOW());
END;

这段代码在your_table表上创建了一个触发器，当有更新操作时，将旧值和新值以及操作类型存储到change_log表中，方便后续的数据同步处理。

1.2 CDC 技术优势：高效数据同步的变革者

传统的数据同步方法在大数据时代显得力不从心，就像使用马车运输货物，在面对海量数据时显得效率低下且资源消耗巨大。每次进行全量数据同步，都像是将整个仓库的货物全部搬运一遍，无论是否有新的货物进入或旧的货物更新，都要重新搬运，这种方式不仅耗费大量的时间，还会占用大量的网络带宽、存储和计算资源。

而 CDC 技术如同精确的快递服务，只运输有变化的 “包裹”。在一个拥有海量用户信息的社交网络中，假设用户信息存储在数据库中，每天只有少量用户更新个人资料或发布新动态，但传统同步方式仍会尝试同步所有用户数据，造成极大的资源浪费。而 CDC 技术会智能地仅同步这些发生变更的数据，大大提高了数据同步的效率，让数据能够以闪电般的速度到达目标系统，为业务决策提供即时支持，使企业能够迅速响应市场的动态变化。

二、基于 CDC 技术的 Java 大数据实时数据同步架构

2.1 整体架构设计：协同作战的完美布局

一个高效的基于 CDC 技术的 Java 大数据实时数据同步架构是一个紧密协作的系统，由数据源、CDC 捕获组件、数据传输组件和目标数据存储四大关键部分构成。

数据源是数据的源头，是各种业务数据的诞生地，涵盖多种关系型数据库，如广泛使用的 Oracle，它以强大的事务处理能力和稳定性著称；MySQL，以其开源和高可用性备受青睐；PostgreSQL，在数据完整性和可扩展性方面表现出色。

CDC 捕获组件则扮演着数据 “侦察兵” 的角色，时刻警惕着数据的变更，其中 Debezium 是一款备受瞩目的开源工具。它就像一位经验丰富的猎手，能够在多种数据源的复杂环境中精准捕获数据变更。

数据传输组件如同信息高速公路，确保数据能够快速、安全地从源头传输到目的地，Kafka 以其高吞吐量、低延迟、可持久化和分布式的卓越特性脱颖而出，是理想的数据传输中间件。

目标数据存储是数据的归宿，可以是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），以其强大的分布式存储和处理能力，能够存储海量数据；也可以是 Hive 数据仓库，为数据分析提供结构化存储和查询的便利环境；还可以是分布式数据库，如 Cassandra，满足不同的数据存储和查询需求。

2.2 关键组件详解：组件协作的艺术

2.2.1 Debezium 的深度应用：CDC 的得力助手

Debezium 是一个基于 Java 开发的开源 CDC 工具，它就像一把万能钥匙，能开启多种数据源的变更数据之门。以下是一个更详细的 Debezium 配置示例，用于从 MySQL 数据库捕获数据变更（以 JSON 格式展示）：

{
  "name": "mysql - source",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "tasks.max": "1",
    "database.hostname": "localhost",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "root",
    "database.password": "password",
    "database.server.id": "184054",
    "database.server.name": "dbserver1",
    "database.whitelist": "inventory",
    "table.whitelist": "inventory.customers",
    "include.schema.changes": "true",
    "snapshot.mode": "initial",
    "event.processing.failure.handling.mode": "warn",
    "transforms": "unwrap",
    "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState"
  }
}

在这个配置中，connector.class指定了使用的是 MySQL 的连接器；tasks.max限定了并行任务的最大数量；database.whitelist和table.whitelist精确地划定了需要监测的数据库和表；include.schema.changes决定是否包含模式变更；snapshot.mode设置为initial表示在启动时进行一次全量数据快照，确保数据的完整性；event.processing.failure.handling.mode定义了事件处理失败时的处理方式；transforms和transforms.unwrap.type则对数据进行转换处理，以便更好地满足下游应用的需求。

2.2.2 Kafka 的核心作用：数据传输的高速公路

Kafka 在整个架构中起着关键的桥梁作用，确保数据的快速、可靠传输。在上述架构中，Debezium 将捕获的 MySQL 数据变更转化为消息，像快递包裹一样发送到 Kafka 的特定主题（Topic）中。这些主题可以根据业务需求和数据类型进行分类，形成有序的数据流转通道。

以下是一段更高级的 Java 代码示例，展示如何使用 Kafka 的高级消费者 API 来消费数据，同时处理异常情况和偏移量管理：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class AdvancedKafkaConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        String bootstrapServers = "localhost:9092";
        String topic = "your - topic - name";
        String groupId = "your - group - id";

        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));

        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    try {
                        // 处理接收到的数据，例如打印或存储到其他存储系统
                        System.out.printf("Received message: offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
                        // 手动提交偏移量，确保数据处理的原子性
                        consumer.commitSync(Collections.singletonMap(
                                new TopicPartition(record.topic(), record.partition()),
                                new org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata(record.offset() + 1)));
                    } catch (Exception e) {
                        // 处理数据处理异常，例如记录日志或进行补偿操作
                        System.err.println("Error processing message: " + e.getMessage());
                    }
                }
            }
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }
}

在这个代码中，我们设置了 Kafka 消费者的多个关键参数，如禁用自动提交偏移量（ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG），手动处理偏移量提交（commitSync），确保数据处理的准确性和一致性。同时，对可能出现的异常进行了捕获和处理，提高了代码的健壮性。

三、案例分析：实战中的成功范例

3.1 电商订单数据实时同步案例：效率与效益的双重提升

在一个大型电商平台中，订单数据的实时同步是业务成功的关键要素。这个平台使用 MySQL 数据库存储海量订单信息，随着各种促销活动的开展和用户购物行为的爆发式增长，传统的数据同步方式逐渐成为业务发展的瓶颈，订单数据的更新无法及时反映到分析和决策系统中，导致库存管理和物流调度出现滞后。

通过引入基于 CDC 技术的实时数据同步方案，平台的运营迎来了新的转机。首先，使用 Debezium 作为 CDC 捕获组件，它能够精确地捕获 MySQL 中的订单数据变更，从新订单的创建、订单状态的更新（如从 “待支付” 到 “已支付”、“已发货”、“已完成” 等），到订单信息的修改（如收货地址变更），都能被 Debezium 迅速察觉。然后，通过 Kafka 将这些变更数据快速、有序地传输到 Hive 数据仓库中。

在此过程中，数据的实时性得到了质的飞跃。在传统模式下，订单数据从产生到被数据分析系统使用，可能需要数小时，甚至可能因系统繁忙而延迟更久，导致库存超卖、发货延迟等问题。而采用新方案后，数据的更新几乎可以在几分钟内完成同步，极大地提高了库存管理的准确性，避免了库存积压或缺货现象；同时，物流部门可以根据实时订单数据优化配送路线和资源分配，提高了配送效率和用户满意度。例如，在一次大型促销活动中，平台能够实时根据订单数据的增长趋势，提前调配更多的物流资源，确保订单能够及时送达用户手中，大大提升了用户体验。

3.2 金融交易数据实时同步案例：风险监控的实时利器

在金融领域，交易数据的实时同步对于风险监控和决策分析至关重要。一家金融机构使用 Oracle 数据库存储海量交易信息，面对瞬息万变的金融市场，传统的数据同步方式无法满足其对实时风险监测和快速决策的需求，可能会导致错过关键的风险信号和市场机会。

通过引入 CDC 技术，该机构构建了一套高效的数据同步系统。CDC 工具从 Oracle 数据库中捕获交易数据的变更，无论是资金的流入流出、交易的执行、账户余额的更新还是投资组合的调整，都能被及时捕捉。这些数据通过 Kafka 被传输到 HDFS 中，为后续的实时分析和风险评估提供了强有力的数据支持。

例如，当监测到某个账户在短时间内出现大量异常的资金转移或异常的交易模式时，系统能够立即发出警报，风险管理人员可以在第一时间介入调查，采取措施防止金融欺诈或市场风险的扩大。同时，基于这些实时数据，机构可以实时调整投资策略，根据市场的实时波动和交易趋势，优化资产配置，实现收益的最大化。

案例	数据源	数据同步工具	目标存储	数据实时性提升效果
电商订单数据实时同步	MySQL	Debezium + Kafka	Hive	从数小时缩短到几分钟内
金融交易数据实时同步	Oracle	CDC 相关工具	HDFS	实时监控风险，助力决策调整

四、实现过程中的挑战与解决方案：克服困难的智慧之道

4.1 数据一致性：数据同步的根基

在实时数据同步的旅程中，数据一致性是确保数据准确性和业务稳定性的关键。数据在传输过程中，可能会遭遇各种 “路况”，如网络抖动、服务器故障等，导致数据丢失、重复或乱序。

例如，在从 Debezium 向 Kafka 传输数据时，网络故障可能会导致部分消息丢失，或者由于重试机制而导致数据重复。为解决此问题，可采用事务一致性保障机制。在数据源端，将数据变更操作封装在事务中，确保原子性和一致性。对于 Kafka，除了生产者的消息确认机制外，还可以使用 Kafka 的事务功能，确保同一事务内的消息要么全部成功，要么全部失败。以下是一段 Kafka 事务的示例代码：

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;

public class KafkaTransactionalProducer {
    public static void main(String[] args) {
        String bootstrapServers = "localhost:9092";
        String topic = "your - topic - name";

        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "unique - transaction - id");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        try {
            producer.initTransactions();
            producer.beginTransaction();
            try {
                // 发送消息
                producer.send(new ProducerRecord<>(topic, "key", "value"));
                producer.commitTransaction();
            } catch (Exception e) {
                producer.abortTransaction();
                throw e;
            }
        } finally {
            producer.close();
        }
    }
}

在这个代码中，通过设置TRANSACTIONAL_ID_CONFIG启用 Kafka 的事务功能，使用initTransactions初始化事务，beginTransaction开始事务，commitTransaction提交事务，abortTransaction中止事务，确保数据的一致性。

4.2 性能优化：追求极致的速度与效率

随着业务的扩张和数据量的指数级增长，性能优化成为了不可忽视的问题。CDC 捕获组件和数据传输组件都可能面临性能瓶颈，影响数据同步的速度和效率。

对于 CDC 捕获组件，可根据数据源的负载和性能指标动态调整其配置。例如，对于 Debezium，可以根据数据库的繁忙程度，灵活调整其任务数量（tasks.max），同时优化其连接池大小，确保能够高效地从数据源捕获变更数据。

对于 Kafka，除了之前提到的分区调整和副本优化，还可以通过调整batch.size和linger.ms参数，优化数据发送的批量和延迟策略，提高数据传输效率。此外，采用 Kafka Streams 进行数据处理和转换，可以实现实时的流处理和计算，进一步提升性能。以下是一个简单的 Kafka Streams 示例代码：

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import java.util.Properties;

public class KafkaStreamsExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams - example");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, Serdes.String().serializer().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, Serdes.String().serializer().getClass());

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream<String, String> sourceStream = builder.stream("input - topic");
        sourceStream.mapValues(value -> value.toUpperCase()).to("output - topic");

        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();
    }
}

这个代码展示了如何使用 Kafka Streams 将输入主题的数据进行简单的转换（将消息内容转换为大写），并输出到另一个主题，实现了简单的实时数据处理。

结束语：

亲爱的 Java 和大数据爱好者们，通过对 Java 大数据实时数据同步基于 CDC 技术的实现的全方位探索，我们仿佛踏上了一场激动人心的数据之旅，从技术原理的深度理解，到架构组件的精心设计，再到实际案例的成功应用，以及应对挑战的解决方案，我们对这一领域有了更为系统和深刻的认识。希望这篇文章能为您在 Java 大数据实时数据同步的道路上点亮一盏明灯，助您披荆斩棘。

亲爱的 Java 和大数据爱好者们，您在实际项目中是否遇到过数据同步的挑战呢？您是如何应对的呢？或者您对基于 CDC 技术的实时数据同步还有哪些新的想法和问题？欢迎在评论区或【青云交社区 – Java 大视界频道】分享您的宝贵经验和独特见解，让我们共同探索、共同进步。

亲爱的 Java 和大数据爱好者们，展望未来，我们即将迎来《大数据新视界》和《 Java 大视界》专栏将继续为您带来更多精彩内容。下一篇文章《Java 大视界 – Java 大数据自动化数据管道构建：工具与最佳实践（47）》将为您展现自动化数据管道构建的神奇世界，从强大的工具选择到实践中的最佳操作，为您的大数据之旅开启新的篇章。期待与您再次相遇，共同开启新的技术冒险之旅！

———— 精　选　文　章 ————