longgelaile的博客

，以支持 Docker-in-Docker（DinD）或挂载宿主机 Docker socket。启动 Docker-in-Docker 容器，Runner 以特权模式连接它执行构建与推送。：确认 CI 变量无误，Harbor 支持的认证方式（如 LDAP、OIDC）是否与凭证匹配。：在项目设置中适当增加 pipeline 超时时间，或拆分镜像层次以复用缓存。：尽量使用专用的 CI 账号和最小权限，避免在脚本中硬编码密码。：你的 Harbor 域名，例如。：Harbor 中的项目名，如。

简化集合和映射的声明。

NotNull(message = "用户名不能为空", groups = {CreateGroup.class, UpdateGroup.class})@NotNull(message = "密码不能为空", groups = CreateGroup.class)// 省略 getter 和 setterusername字段在创建和更新时均不能为空。password字段仅在创建时不能为空。

运行 Pod 和容器，包含 kubelet、kube-proxy 以及容器运行时（如 containerd、CRI-O）。提供对一组 Pod 的稳定访问，通过 ClusterIP、NodePort、LoadBalancer 等方式实现服务暴露。负责集群管理，包括 API Server、Controller Manager、Scheduler 和 etcd 存储。最小的调度单位，一个 Pod 内可包含一个或多个紧密关联的容器，通常共享网络命名空间和存储卷。

购买阿里云 ECS 服务器至少准备一台用于部署 OpenSearch 集群（建议至少3台节点实现高可用）另一台或多台服务器用于部署 Logstash 和 Filebeat（Filebeat可部署在日志产生端，也可作为容器或DaemonSet部署于 Kubernetes 集群中）网络要求所有组件（OpenSearch、Logstash、Filebeat、Dashboards）需处于同一 VPC 内，确保内网通信顺畅配置安全组，开放必要端口（如：OpenSearch 默认 9200、Dashboards 默认

通过以上步骤，你应该可以成功安装并启用 zsh-autosuggestions 和 zsh-syntax-highlighting 插件。oh‑my‑zsh 是一个流行的 zsh 配置框架，提供了许多主题、插件以及易于定制的功能。如果遇到问题，可以查看终端输出的错误信息，根据提示修改配置文件或安装缺少的依赖。此时，oh‑my‑zsh 应该能够找到并加载这两个插件，错误信息也会消失。检查是否启用了 oh‑my‑zsh 以及配置的主题和插件是否生效。oh‑my‑zsh 附带了一系列插件，你可以在。

Timed注解用于自动记录方法执行时间和调用次数，降低手动采集指标的复杂度。它与 Micrometer 集成，可以将数据上报到 Prometheus 等监控系统。配置 Spring Boot Actuator 和相应的监控后端后，你就可以实时监控方法性能，为系统优化和故障排查提供数据支持。

Groovy 是一种运行在 JVM（Java Virtual Machine）上的动态语言，兼具和。它可以无缝与 Java 代码互操作，并且在构建脚本、DSL（领域特定语言）、测试以及 Web 开发中被广泛使用。

原文转载自这里在此基础上进行了调整。

多级缓存方案可以有效降低数据库访问压力，提高响应速度，并支持百万级 QPS。通过利用 Caffeine 的本地高速缓存和 Redis 的分布式扩展能力，可以在高并发场景下获得较高的缓存命中率，同时通过延时双删等策略保证数据的一致性。此方案适用于需要实时数据访问和高并发查询的大型分布式系统。

Flink 工作流程：从数据输入（Source）到数据转换处理（Transformations）、状态管理与 Checkpoint，再到数据输出（Sink），构成完整的流处理体系。基础组件：包括 JobManager、TaskManager、状态后端、Checkpoint 机制、Source/Sink Connectors、以及 Watermark 机制等。优点：Flink 提供统一的流批处理 API、强大的状态管理和容错能力，非常适合实时数据分析、流式 ETL 和事件驱动应用。使用场景。

延迟双删策略通过在数据库更新后延时第二次删除缓存，来降低并发环境中缓存不一致的风险。推荐的延迟窗口通常在 100 毫秒到 500 毫秒之间，初始设置可以为 200-300 毫秒，具体值需根据实际数据库更新延时、系统并发情况和缓存响应时间进行调优。通过这种策略，可以尽可能保证缓存与数据库数据的一致性，减少“脏数据”问题。具体设置窗口时间可以根据实际情况判定。

中间件层如果条件允许，使用支持事务的消息系统（如 Kafka 的事务机制）以减少重复消息发送。配置手动提交 offset 和合适的重试机制。消费者端幂等设计强制每条消息携带全局唯一标识，并在业务处理前做去重检查。利用分布式锁或数据库事务确保同一消息只被一个消费者处理。业务处理设计确保业务逻辑具有幂等性，即使同一消息被处理多次，结果也不会重复或冲突。监控与日志配置完善的监控和日志系统，实时监控消息消费情况和重复消费情况，以便快速定位和解决问题。

在大数据时代，不同的数据库针对不同场景有着各自的优势。ClickHouse 和 Apache Cassandra 分别代表了 OLAP 分析型数据库和高并发写入的 NoSQL 数据库。下面将详细介绍这两者的基本特性、主要优势与劣势，并通过对比表展示两者的关键区别。类型：开源的列式存储数据库，专为在线分析处理（OLAP）设计。开发者：由俄罗斯搜索引擎公司 Yandex 开发，并开源。核心目标：极速处理海量数据的聚合、过滤和分析查询，适合大规模数据分析场景。类型。

高并发处理能力：通过水平扩展、多节点部署和负载均衡，实现海量并发请求的处理。高可用与容错：采用分布式架构和冗余设计，确保单点故障不会影响整体系统运行。分库分表策略：对大数据量表进行水平分库分表，降低单库单表的访问压力，提高查询和写入性能。缓存层：利用分布式缓存（如 Redis）存储热点数据，减少对数据库的直接访问。异步处理：利用消息队列和异步机制，解耦业务处理，提高系统响应速度。| 客户端/网关层 |v| 负载均衡器 (Nginx) || | |v v v。

通过结合滑动窗口算法、PID 控制器和令牌桶限流，我们可以实现一个自适应限流器，该限流器能根据系统历史负载趋势动态调整限流参数。滑动窗口算法：实时统计一定时间窗口内的请求数量（如平均 QPS），为反馈控制提供数据支持。PID 控制器：根据目标与实际指标计算误差，通过比例、积分、微分算法计算出一个调整量。令牌桶限流：根据 PID 输出调整令牌生成速率，从而控制进入系统的请求数。中间件支持。

PID（比例-积分-微分）控制器用于根据误差调整令牌桶速率，使系统负载保持在设定目标范围内。利用 PID 控制器动态调整令牌桶的速率，实现自适应限流。方案，能够根据系统负载自动调整限流策略。这样，我们就实现了一个。

基本原理自适应限流采用闭环反馈控制，根据实时监控数据（如响应时间、错误率）与目标值计算误差。使用 PID 控制器（比例、积分、微分）计算调整量，动态修改限流参数。关键算法令牌桶算法：通过令牌生成控制请求流量。PID 控制算法：根据误差计算调整输出，实现动态速率控制。技术实现通过线程安全的令牌桶实现请求控制。通过 PID 控制器计算输出，用于实时调整令牌生成速率。将这两者结合构建一个自适应限流器。中间件选择Bucket4j及。