Kafka 时间轮深度解析：如何O(1)处理定时任务 Kafka的时间轮(TimingWheel)是一种高效管理大量定时任务的算法结构，相比传统优先队列(O(logn))具有近乎O(1)的添加/删除性能。其核心设计包括：分层时间轮通过多级轮盘（底层tickMs=1ms，上层tickMs逐级放大）支持任意长延时任务；DelayQueue驱动机制实现无空转的任务到期检测；TimerTaskList采用双向循环链表组织同周期任务。系统通过SystemTimerReaper线程自动推进时钟，结合读写锁保证线程安全。该结构在Kafka中广泛应用于请求超时管理

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redis集群的部署 Redis 的哨兵和主从模式基本已经可以实现高可用和读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，浪费内存空间，所以在redis上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，也就是说Redis 节点上存储不同的内容。

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【后端】.NET Core API框架搭建（8） --配置使用RabbitMQ .netcore 配置使用 RabbitMQ

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如何防止GitHub上的敏感信息被泄漏？ 当我们发现了历史 commit 中包含敏感信息后，第一步便是如何移除掉，由于 Git 是版本控制系统，直接删除文件重新 commit 就不要指望了，最简单的方法是使用一个工具——BFG。如大家所了解的，随着GitHub的用户越来越多，GitHub上的敏感信息被泄漏的问题也越来越严重。那么如何做，才能防止此类事情发生呢？上文中给出了发现和移除的方法，但是这些仅仅是补救措施，我们在日常 Git 使用途中应该从哪些方面考虑来减少这类事件的发生呢？好了，今天的文章分享就到这里了，大家是否有收获呢？

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Linux进程优先级机制深度解析：从Nice值到实时调度 本文系统介绍了Linux进程优先级管理机制，重点阐述了两种优先级系统：采用Nice值（NI）的用户空间优先级（范围-20到19）和实时优先级（范围1到99）。通过实验验证了PRI=80+NI的计算公式，指出普通用户只能降低优先级（0→19），而root可提升优先级（-20→19）。文章详细讲解了使用top、nice和renice命令调整优先级的方法，并强调调整时的注意事项，如避免资源独占和系统无响应。此外，还对比了进程的竞争性、独立性、并行和并发等核心概念，为系统性能优化提供了理论基础。

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Kafka 4.0 技术深度解析 Kafka 4.0技术解析：告别ZooKeeper，拥抱新架构时代 Apache Kafka 4.0标志着该分布式流处理平台的重大变革，通过KRaft模式完全摆脱了ZooKeeper依赖，同时引入KIP-848消费者重平衡协议和KIP-932共享组队列功能。KRaft模式将元数据管理内置化，使用Raft协议实现控制器选举，显著提升了性能和扩展性。KIP-848解决了传统重平衡的"Stop-the-World"问题，将万级消费者组的重平衡时间从60秒降至1秒以内。KIP-932则突破了消费

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Day04_C语言网络编程20250716_sql语言大全 mysql语法大全

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RabbitMQ概述和工作模式 RabbitMQ是一种基于AMQP协议的消息中间件，主要用于分布式系统间的异步通信。它通过消息队列实现系统解耦、流量削峰、消息分发和延迟通知等功能。RabbitMQ的核心概念包括生产者(Producer)、消费者(Consumer)、连接(Connection)、通道(Channel)、虚拟主机(Virtual Host)、队列(Queue)和交换机(Exchange)。消息从生产者发送到交换机，再路由到队列，最终被消费者接收。RabbitMQ支持多种工作模式，如简单模式(Simple)，适用于单生产者和单

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死信队列：springboot+RabbitMQ实现死信队列 死信队列：springboot+RabbitMQ实现死信队列

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用 Flink CEP 打造实时超时预警：从理论到实战 我们需要一个事件类来表示订单事件，包含用户ID、事件类型（下单或支付）、时间戳等字段。// 用户ID// 事件类型：create（下单）或 pay（支付）// 事件时间戳// Getter 和 Setter@Override// 设备ID// 温度值（摄氏度）// 事件时间戳// Getter 和 Setter@Override。

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C库-标准IO 使用fopen()函数打开文件。使用fclose()函数关闭文件。使用fread()、 fgets()、fscanf()等函数读取文件。使用fwrite() 、 fprintf() 、fputc()等函数写入文件。使用fseek()函数移动文件位置指针。使用feof()、ferror()等函数检查文件状态。

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Paimon对比基于消息队列（如Kafka）的传统实时数仓方案的优势 Paimon作为新一代流式数据湖存储方案，通过主键表原生支持数据去重、聚合更新和统一Schema，有效解决了传统Kafka方案在数据重复、DWS层构建和数据共享方面的痛点。其核心优势包括：1）基于LSM树的主键表实现自动去重；2）支持聚合结果的持续更新，简化DWS层构建；3）提供统一Schema，支持多引擎SQL查询；4）流批一体架构简化系统设计。优化策略围绕性能、存储和稳定性展开，通过异步Compaction、合理分区Bucket设计、TTL管理等方法，实现高效稳定的数据湖仓架构。

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智象科技赋能金融、证券行业 IT 运维 金融证券行业面临复杂IT系统、严苛业务要求及严格安全监管的运维挑战。智象科技一站式运维平台提供五大模块解决方案：CMDB实现配置管理自动化，ITSM标准化服务流程，自动化运维提升效率，监控中心保障实时监测，数据可视化辅助决策。该平台显著提升运维效率，保障业务连续性，增强安全防护，并支持数据驱动决策，助力金融企业数字化转型。目前可申请免费试用。

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Kafka——生产者消息分区机制原理剖析 Kafka——生产者消息分区机制原理剖析

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RabbitMQ—TTL、死信队列、延迟队列 而在消息TTL中，连续发送过期时间长和过期时间短的消息，即使过期时间短的消息已经过期，只要过期时间长的消息还未过期，过期时间短的消息仍然会在队列中。比如消息1TTL为10s，消息2TTL为30s，消息2先发送，消息1后发送。比如订单超时支付自动取消，订单系统下单时设置延迟时间，并将订单消息投递到RabbitMQ中，消息超时则把订单消息发送给消费者（订单系统的订单状态处理模块），订单系统根据是否收到支付系统支付成功的消息或超时订单来修改订单状态（成功支付或超时未支付）。注意：队列TTL和消息TTL的区别。

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RabbitMQ深度解析：从核心概念到实战应用 RabbitMQ作为基于AMQP协议的开源消息代理，是分布式系统异步通信的核心组件。本文详细解析了其核心概念（生产者/消费者、交换机/队列）、五种工作模式（简单模式、工作队列、发布/订阅、路由、主题模式）及高级特性（消息持久化、死信队列、延迟消息）。通过Spring Boot集成实例展示了实际应用，并深入探讨了集群架构、性能优化及典型应用场景（系统解耦、流量削峰）。最后介绍了监控管理工具的使用，为构建高可靠消息系统提供全面指导。

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【前端】Power BI自动化指南：从API接入到Web嵌入 本文为新手开发者提供Power BI数据自动化全流程指南，涵盖API接入、报表发布到Web嵌入的完整步骤。核心内容包括：1）通过Coupler.io或Python脚本实现API数据连接；2）Power Query数据清洗与建模；3）可视化设计技巧；4）三种自动化更新方案对比；5）Web发布安全注意事项及嵌入代码示例。文章提供完整架构图、代码片段和解决方案，特别强调公开链接的数据风险，建议企业级应用采用Power BI Embedded方案，并附常见问题排查方法及Azure AD认证示例。适合需要快速实现数据

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范桂飓
AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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david_lv
深圳明源软件CTO,房地产行业信息化领导者,专注房地产行业信息化13年.
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微笑很纯洁
一个有故事的程序员，公号：纯洁的微笑，博客：www.ityouknow.com
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FLy_鹏程万里
国内网络安全研究员，专注于Web渗透、移动安全、代码审计、应急响应、内网渗透、区块链安全、云安全等研究方向，擅长渗透测试、红蓝对抗、内网渗透、云安全、区块链安全。
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