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RSS订阅原创 Docker 中设置容器开机自启动
摘要：Docker容器开机自启动可通过多种方式实现，推荐使用--restart参数（always或unless-stopped策略）或在docker-compose.yml中配置。还需确保Docker服务本身开机启动（Linux用systemctl enable docker，Windows设服务为自动启动）。unless-stopped策略会保留手动停止状态，而always则强制重启。使用docker inspect可验证设置，注意Docker会通过退避算法避免频繁重启失败服务。
2025-11-20 10:05:54
140
原创 MongoDB-cdc原理
MongoDB变更数据捕获(CDC)主要通过变更流和Oplog尾随两种机制实现。变更流(MongoDB 3.6+引入)基于oplog提供实时变更通知API，支持对数据进行过滤转换后同步到下游系统；而传统Oplog方式则直接读取操作日志。关键机制包括：1)基于时间戳和操作类型的Oplog记录结构；2)恢复令牌实现断点续传；3)聚合管道进行事件过滤。配置需满足副本集环境、适当权限等前提，通过监听change事件处理插入、更新、删除等操作。主流工具如Debezium和MongoKafka均基于此原理构建CDC解决
2025-11-18 16:30:15
401
原创 TiDB-cdc原理
TiDB CDC基于TiKV的Key-Value存储和MVCC机制实现变更数据捕获，主要由TiCDC组件完成。其核心流程包括：捕获TiKV变更日志、通过TSO时间戳全局排序、解析Key-Value数据为行变更，并分发到下游系统。TiCDC采用分布式架构，包含Capture、Processor和Sorter组件，支持Kafka、MySQL等多种sink类型。关键特性包括数据一致性保证、故障恢复机制和水平扩展能力，适用于实时数据同步、数据仓库ETL等场景。通过配置优化和资源分配可提升性能，并提供完善的状态监控和
2025-11-18 16:27:48
353
原创 SQLServer-cdc原理
SQL Server CDC (Change Data Capture) 通过读取事务日志异步捕获数据变更，是SQL Server 2008+的内置功能。其核心流程包括启用CDC、扫描事务日志、写入CDC表和提供查询接口。实现时会自动创建系统表存储变更记录，包含操作类型（增删改）、LSN日志序列号等元数据。CDC支持通过系统函数查询变更数据，并可通过调整捕获进程和清理作业参数优化性能。典型应用场景包括数据同步、ETL和审计跟踪，需注意数据库恢复模式必须为FULL或BULK_LOGGED，并确保SQL Ser
2025-11-18 16:25:20
420
原创 PostgreSQL-cdc原理
PostgreSQL的CDC(变更数据捕获)主要通过逻辑复制实现，核心原理是将WAL日志解码为逻辑变更事件。主要技术包括：1)内置逻辑复制功能(PG10+)，通过发布/订阅模式捕获表级变更；2)多种输出插件(test_decoding/pgoutput/wal2json)将WAL转为不同格式；3)关键配置包括设置wal_level=logical、创建复制槽和管理LSN位置。典型实现如Debezium使用decoderbufs插件，将变更事件发送到Kafka。该方案支持断点续传、保证顺序一致性，适用于实时数
2025-11-18 16:22:44
254
原创 Opengauss-cdc原理
OpenGauss CDC（变更数据捕获）主要通过Xlog日志和逻辑复制技术实现。其核心流程包括开启逻辑复制、创建复制槽、解码Xlog日志并转换为逻辑变更，最后输出结构化数据。系统支持pg_decode和protobuf_decode两种解码插件，并可集成Debezium等工具。关键配置要求调整wal_level等参数，并通过复制槽管理实现位点控制。该技术适用于实时数据同步、数据湖构建等场景，但存在版本兼容性、性能影响等挑战。总体而言，OpenGauss CDC为国产数据库提供了可靠的实时数据变更捕获方案。
2025-11-18 16:20:36
720
原创 oracle-cdc原理
摘要： Oracle CDC技术主要采用LogMiner（解析Redo/Archive日志）、XStream（企业版专用API）和触发器三种方案。LogMiner作为主流方案需开启补充日志，通过SCN管理变更顺序，支持连续/批量日志挖掘。GoldenGate和Debezium等工具基于这些技术实现，需配置归档模式、专用用户权限及优化日志/I/O性能。尽管存在版本兼容性、性能影响和企业版许可等限制，Oracle CDC仍能可靠支持实时数仓、数据迁移等场景，其中LogMiner方案因成熟稳定被广泛采用。（149
2025-11-18 16:17:19
638
原创 mysql-cdc原理
摘要：MySQL CDC技术主要基于Binlog、查询和触发器三种方式，其中基于Row格式Binlog的方案最常用。通过模拟Slave连接，实时捕获数据变更并转换为结构化事件，支持断点续传和事务一致性。主流工具如Debezium和Canal采用此方案，实现数据库到下游系统的实时同步，广泛应用于数据仓库同步、缓存更新等场景。相比查询和触发器方案，Binlog方式在实时性和性能方面表现更优。
2025-11-18 16:15:30
393
原创 大模型中的Token
Token是大模型处理文本的基本单位，通过分词将文本转换为Token序列。它不同于单个字符或词语，能高效表示信息，解决未知词汇问题，并统一处理多语言。Token数量直接影响模型的上下文长度限制、API调用成本和生成速度，通常以Tokens/秒衡量性能。商业API按输入和输出Token计费，Token成为大模型生态中的核心计量标准。
2025-10-29 21:54:34
746
原创 分析式AI、生成式AI和决策式AI
摘要： 分析式AI、生成式AI和决策式AI构成了AI技术的三大核心类型。分析式AI聚焦数据挖掘与模式识别，回答"发生了什么"；生成式AI通过学习数据分布创造全新内容，实现"能创造什么"；决策式AI通过强化学习在动态环境中优化长期决策，解决"该怎么做"。三者相互协同：生成式AI可为分析式AI提供训练数据，分析式AI为决策式AI提供环境感知，决策式AI又能优化生成过程。它们分别承担着理解世界、创造内容和制定策略的核心功能，共同推动人工智能技术的发展与应
2025-10-29 21:21:07
764
原创 gaussdb数据库的集中式和分布式
GaussDB提供集中式和分布式两种架构。集中式（如GaussDB for MySQL）采用共享架构，适合OLTP场景，强一致但扩展有限；分布式（如GaussDB DWS）采用MPP架构，适合OLAP场景，可水平扩展处理PB级数据。两者互补，企业可根据业务需求选择：交易系统用集中式，数据分析用分布式，共同构建HTAP解决方案。
2025-10-14 14:36:11
1232
原创 Chrome性能优化秘籍
摘要：Chrome性能优化可从多个层面入手。快速见效的方法包括：使用任务管理器结束高耗进程、管理标签页数量、精简扩展程序。深度优化涉及清理缓存、调整硬件加速、关闭后台运行等设置。高级用户可尝试启用QUIC协议或创建新用户配置。此外，硬件升级、驱动更新和恶意软件扫描也能提升性能。建议定期维护扩展和标签页，根据需求调整硬件加速，并保持系统和浏览器更新。如问题持续，可尝试无痕模式排查或重置浏览器。
2025-10-14 14:27:53
1172
原创 RAG详解
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和大语言模型的技术框架，通过从外部知识源检索相关信息作为上下文，提升大模型生成答案的准确性和可靠性。其工作流程分为数据准备索引（文档加载、分割、向量化）和检索生成（查询转换、相似性搜索、提示工程）两个阶段。RAG能有效解决大模型知识滞后、事实性幻觉和领域知识不足的问题，具有成本低、易更新等优势，但也面临检索质量、上下文长度等挑战。该技术广泛应用于智能客服、企业知识库、AI辅助研究等领域，成为构建高可靠性AI应用的重要架构。
2025-10-14 14:25:02
882
原创 ActiveMQ面试
本文全面总结了ActiveMQ面试的核心知识点，包括基础概念（JMS规范、消息模型）、持久化机制（KahaDB、LevelDB）、高可用方案（Master-Slave架构、Kubernetes部署）、性能优化（Prefetch Limit、异步发送）及安全机制（RBAC、SSL加密）。同时对比了ActiveMQ与Kafka/RabbitMQ的特性差异，并提供了消息不丢失、死信队列等常见问题的解决方案。文中还包含版本特性、云原生集成建议及高频面试问题示例，适合系统复习ActiveMQ技术要点。
2025-09-18 11:20:15
154
原创 ActiveMQ底层原理与性能优化
ActiveMQ是一款开源消息中间件，其核心组件包括Broker、Producer、Consumer和Destination。Broker负责消息的存储和路由，支持多种传输协议和持久化机制。消息发送分为同步/异步模式，消费端通过预取限制优化性能。性能优化可从配置（并发消费者、预取大小、序列化格式）、硬件（SSD、网络）、集群（负载均衡）及监控（JMX、日志分析）多维度入手，提升吞吐量和稳定性。合理配置事务性会话还能确保数据一致性。
2025-09-18 10:48:42
878
原创 ActiveMQ 系统知识全解析
ActiveMQ是Apache开源的消息中间件，支持JMS规范，实现分布式系统异步通信。其核心架构包含传输层（支持TCP/AMQP/MQTT等协议）、存储层（KahaDB/JDBC持久化）、消息处理层（路由/事务/过滤）和管理层（Web控制台/JMX监控）。主要特性包括多种消息确认模式、集群部署和消息优先级，适用于订单处理、秒杀削峰、物联网等场景。安装需JDK环境，通过Web控制台或Java API（生产者/消费者模式）即可快速使用。选择队列（点对点）或主题（发布订阅）取决于业务需求。
2025-09-18 10:26:49
1201
原创 apache phoenix sql 命令大全详解
本文详细介绍了Apache Phoenix的SQL语法，包括核心概念、DDL和DML命令。核心概念强调主键映射到HBase的Row Key，列族实现物理存储分组。DDL部分涵盖创建表（支持盐桶、压缩等参数）、视图、二级索引（全局/本地索引）及表修改操作。DML部分重点说明UPSERT（插入/更新）、DELETE和SELECT命令的使用方法。文章提供了丰富的语法示例，帮助用户高效操作Phoenix，同时兼顾HBase的存储特性和查询性能优化。
2025-09-15 17:47:30
756
原创 phoenix 数据类型 vs MySQL数据类型 VS Java数据类型详解
本文对比了Java、MySQL和Apache Phoenix的数据类型系统。Java数据类型分为基本类型和引用类型；MySQL类型关注存储效率与完整性；Phoenix类型作为HBase的SQL层，本质是Java类型与HBase字节数组的映射协议。关键差异包括：日期时间处理（Phoenix强制UTC时区）、精度控制（BigDecimal需三方匹配）和无符号类型支持（Java需特殊处理）。开发中需特别注意时区一致性、精度丢失风险以及字符串排序规则的差异。理解这三者的类型转换机制对保证数据正确性至关重要。
2025-09-12 17:15:55
1042
原创 ActiveMQ classic ,artemis ,artemis console ,nms clients,cms client详解
ActiveMQ 消息代理系统包含两大版本：传统稳定的 ActiveMQ Classic 和下一代高性能的 ActiveMQ Artemis。Classic 采用阻塞式架构，支持多协议但性能有限；Artemis 基于非阻塞架构，提供协议无缝转换和更高吞吐量，并自带现代化控制台。对于 C++ 开发，推荐使用 ActiveMQ-CPP (CMS) 客户端连接 Artemis。新项目建议直接采用 Artemis，它代表了 ActiveMQ 的未来发展方向，在性能、扩展性和功能方面全面超越 Classic。
2025-09-08 14:00:16
825
原创 HBase RegionServer 启动后立即崩溃问题深度排查与解决方案
本文详细分析了HBase RegionServer启动后立即崩溃的常见原因及解决方案。主要内容包括：1) 立即检查日志和系统资源；2) 常见问题的处理（内存配置、ZooKeeper连接、HDFS权限和端口冲突）；3) 高级问题排查方法（WAL日志修复、文件描述符设置）；4) 分步诊断流程和配置优化建议；5) 终极解决方案（数据清理重建和更换部署模式）。文章强调生产环境操作前必须做好数据备份，并提供了完整的命令和配置参数参考。该指南系统全面，适合运维人员快速定位和解决HBase RegionServer启动失
2025-06-12 08:59:51
486
原创 mybatis使用new page＜current,size＞,baseMapper.pageList去分页查询时，第1页和第2页数据有重复
在使用 MyBatis-Plus 分页查询时，如果。不符合预期，需调整 SQL。
2025-04-10 12:14:40
956
原创 org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found):
通过检查命名空间、SQL ID、文件加载、编码、Maven 配置等，通常可以解决问题。如果问题仍未解决，建议逐步排查配置文件和代码。
2025-03-20 12:49:06
3112
原创 EasyExcel 使用详解与示例
EasyExcel 是阿里巴巴开源的一款基于 Java 的 Excel 操作工具，专注于高性能、低内存占用的 Excel 读写。相比 Apache POI，EasyExcel 在处理大数据量时表现更优，尤其适合处理百万行级别的 Excel 文件。通过实现Converter接口，可以自定义数据转换逻辑。EasyExcel 是一款功能强大且易于使用的 Excel 操作工具，特别适合处理大数据量的 Excel 文件。通过简洁的 API 和丰富的功能，开发者可以高效地进行 Excel 的读写操作。
2025-03-12 22:01:46
1401
原创 Springboot测试运行报错
Spring Boot 默认会扫描主应用类所在的包及其子包。如果测试类不在这些包中，可以将测试类移动到主应用类所在的包或其子包中。错误信息提示你需要明确指定测试的配置类，或者使用。是你的 Spring Boot 主应用类，通常带有。文件中正确引入了 Spring Boot 测试依赖。进行单元测试时，Spring 测试框架无法找到。如果测试类位于一个独立的模块或包中，确保该模块的。确保你的主应用类（通常是启动类）正确使用了。通过以上方法，你应该能够解决。这个错误通常发生在使用。属性明确指定主配置类。
2025-03-12 01:00:56
1301
原创 面试题：Seata的事务回滚是怎么实现的？
在面试中回答“Seata的事务回滚是怎么实现的？”时，应该结合Seata的核心机制，清晰地阐述其回滚原理，并尽量结合实际经验或学习心得来展示你的理解深度。在实际项目中，我使用 Seata 的 AT 模式解决了订单服务和库存服务之间的分布式事务问题。通过分析 Seata 的源码，我了解到其回滚机制的核心是。通过这样的回答，你不仅能展示对 Seata 回滚机制的理解，还能体现你的技术深度和学习能力，给面试官留下深刻印象。这种设计不仅保证了事务的原子性和一致性，还极大地简化了开发者的工作。
2025-03-11 10:30:00
225
原创 Nginx场景性能优化
Nginx 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器，它在多种场景下都需要进行性能优化，以确保能够高效地处理大量的并发请求。
2025-03-10 20:00:52
896
原创 Nginx性能优化
Nginx 的性能优化需要综合考虑配置、操作系统、硬件等多个方面。通过合理的配置和优化，可以显著提升 Nginx 的性能和稳定性，满足高并发、高流量的需求。
2025-03-10 19:57:54
508
原创 Nginx下载安装使用详解
Nginx 是一个功能强大且灵活的 Web 服务器和反向代理服务器。通过本文的步骤，你可以轻松地下载、安装和配置 Nginx，并根据需求进行扩展和优化。无论是作为 Web 服务器、反向代理还是负载均衡器，Nginx 都能提供出色的性能和稳定性。
2025-03-10 19:49:27
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原创 OSS使用详解
使用Java操作阿里云OSS（Object Storage Service）可以通过阿里云官方提供的SDK实现。通过以上示例，您可以快速上手使用Java操作阿里云OSS。更多高级功能和详细配置，请参考。生成一个临时访问URL，适用于私有文件的临时分享。适用于大文件上传，支持断点续传。
2025-03-10 19:25:40
647
原创 Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified and no embedded datasource could
确保正确配置了数据库连接信息。确保添加了正确的数据库驱动依赖。如果需要，激活正确的Profile。如果不需要数据库，排除自动配置或使用嵌入式数据库。通过这些步骤，你应该能够解决启动时无法配置数据源的问题。
2025-03-10 01:09:57
631
原创 项目经验之为什么需要监控网站中用户头像上传和访问的日志
监控头像上传和访问的日志是确保系统稳定性、安全性和性能的重要手段。通过日志监控，可以快速定位问题、优化性能、防范安全风险、分析用户行为、规划资源容量，并满足合规性要求。在实际项目中，建议结合日志框架、分析工具和报警机制，构建完善的日志监控体系。
2025-03-09 00:12:54
742
原创 网站（内网）中用户头像存储设计详解
在内网环境中，用户头像存储方案的核心是合理设计文件存储路径、确保文件安全性和访问效率。对于中小型系统，本地文件存储是一个简单高效的方案；对于大型系统，分布式文件存储（如MinIO）可以提供更好的扩展性和可靠性。通过结合Nginx静态资源服务和后端API，可以实现灵活的头像访问方式。
2025-03-09 00:08:17
894
原创 网站（外网）中用户头像存储设计详解
通过使用云存储、合理的文件命名和路径设计、CDN加速以及严格的校验和安全措施，可以设计出一个高效、可靠、安全的用户头像存储方案。该方案不仅能够满足当前需求，还具备良好的扩展性和维护性，适合中大型网站的用户头像管理。
2025-03-09 00:05:39
816
原创 多次路由到同一个页面 created只执行一次怎么办
推荐方式：使用watch监听$route或导航守卫，适合大多数场景。强制重新创建组件：通过key强制重新渲染组件，但可能会影响性能。根据需求选择：如果只是更新数据，直接在created中处理即可。根据你的具体需求选择合适的方式即可！
2025-03-08 23:33:37
572
原创 笔试题10：员工绩效数据分析
员工绩效数据分析：公司提供了员工绩效数据文件employee_performance.csv，包含字段：employee_id（员工ID）、department（部门）、performance_score（绩效分数，0 - 100分）、years_of_service（工作年限）。通过以上SQL查询，您可以完成员工绩效数据的分析，帮助更好地理解各部门和不同工作年限员工的绩效表现。
2025-03-08 14:44:08
454
原创 笔试题9：商品销售关联分析
商品销售关联分析：有一个商品销售关联数据文件product_association.csv，每行记录一次购物篮中的商品组合，格式为product1,product2,product3,…例如一行数据可能是apple,banana,milk。通过以上代码，您可以完成商品销售关联分析，挖掘出频繁购买的商品组合及其关联规则，帮助优化商品推荐和库存管理。
2025-03-08 14:43:05
236
原创 笔试题8：交通流量数据分析
交通流量数据分析：某城市交通部门提供了交通流量数据文件traffic_flow.csv，包含字段：intersection_id（路口ID）、timestamp（时间戳，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS）、vehicle_count（车流量）。通过以上代码，您可以完成交通流量数据的分析并可视化结果，帮助更好地理解交通流量分布和高峰时段。
2025-03-08 14:42:03
162
原创 笔试题7：酒店预订数据分析
酒店预订数据分析：酒店提供了预订数据文件hotel_bookings.csv，包含字段：booking_id（预订ID）、customer_name（客户姓名）、check_in_date（入住日期，格式YYYY-MM-DD）、check_out_date（退房日期，格式YYYY-MM-DD）、room_type（房间类型）、total_price（总房价）。通过以上代码，您可以完成酒店预订数据的分析并可视化结果，帮助更好地理解预订趋势和客户行为。
2025-03-08 14:41:10
171
原创 笔试题6：销售区域业绩对比
销售区域业绩对比：有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv，包含字段：region（销售区域）、product_category（产品类别）、sales_amount（销售金额）。
2025-03-08 14:40:09
370
ActiveMQ底层原理与性能优化大全
2025-10-11
google人机验证扩展插件json
2025-08-14
com.springsource.tcl.lang.jacl-1.4.1.jar
2025-02-24
空空如也
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