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RSS订阅原创 Netty 学习路径与实战指南（附面试要点）
A：1. 合理设置 EventLoop 线程数（CPU 核数*2）；A：采用主从 Reactor 多线程模型，BossGroup 处理连接，WorkerGroup 处理 I/O，业务逻辑可提交到业务线程池。A：1. CompositeByteBuf 合并缓冲区；A：常用 LengthFieldBasedFrameDecoder，在协议头定义长度字段，根据长度读取完整报文。A：I/O 事件进入 EventLoop 的任务队列，由固定线程顺序执行，保证线程安全。：实现一个分布式聊天室，支持万人同时在线。
2025-02-24 15:13:21
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原创 Elasticsearch面试宝典：Java工程师必备核心知识点
原理：通过词项（Term）到文档ID的映射实现快速检索。例如，搜索“Java”时直接定位包含该词的文档。：对输入文本分词后匹配（如搜索“Java编程”会拆分为“Java”和“编程”）。生成新的Segment（默认1秒），此时可被搜索到，但未持久化到磁盘（依赖。注意：7.x版本后废弃了类型（Type），每个索引仅支持一个映射类型。类比数据库中的“表”，存储结构化和非结构化数据。：为什么不用MySQL的LIKE做全文搜索？：精确匹配字段值（不分析输入文本）。优势：适合全文搜索，避免全表扫描。
2025-02-06 16:56:47
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原创 深入理解MySQL的事务机制
通过MVCC机制，MySQL实现了不同的事务隔离级别，提高了并发性能，同时保证了数据的一致性。理解MVCC的工作原理对于优化数据库性能、设计高效的事务处理流程至关重要。
2025-02-05 17:54:00
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原创 Java设计模式实战：高频场景解析与避坑指南
设计模式是软件开发的基石，但许多开发者面对23种模式时容易陷入“学完就忘”或“滥用模式”的困境。本文从工业级项目视角出发，精选。，结合真实代码案例与主流框架应用，帮你建立模式思维，拒绝纸上谈兵。设计模式的终极目标不是写出“符合模式”的代码，而是。这才是设计模式的真正价值。
2025-01-24 18:08:06
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原创 深入解析JVM：从核心机制到生产实践
Java虚拟机（JVM）是Java生态的核心引擎，它不仅实现了“一次编写，到处运行”的跨平台能力，还通过内存管理、即时编译、垃圾回收等机制，支撑着现代高并发、低延迟应用的运行。本文将从核心原理出发，结合常见生产问题排查方法，全面解析JVM的底层逻辑与实践技巧。JVM的复杂性源于其强大的功能与灵活性，深入理解其核心机制是Java开发者进阶的必经之路。JVM通过自动内存分配和垃圾回收（GC）降低开发者负担，避免内存泄漏。文件）通过JVM转换为目标平台的机器指令，屏蔽操作系统差异。
2025-01-23 14:26:59
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原创 SpringCloud Alibaba：RocketMQ - 分布式消息中间件的最佳实践
RocketMQ 是由阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件，以其高效、可靠、易用的特点著称。高吞吐量：每秒可处理百万级别的消息。低延迟：平均延迟在毫秒级别。高可用性：通过主从复制机制实现数据冗余。灵活性：支持多种消息类型（如普通消息、事务消息、顺序消息等）。RocketMQ 的主要配置文件包括和，分别用于配置 Broker 和 NameServer 的行为。此外，还有客户端配置文件（如和），用于设置生产者和消费者的参数。如果使用其他监控系统，可以根据其特性编写相应的告警逻辑。
2025-01-21 15:20:55
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原创 SpringCloud Alibaba：Seata - 分布式事务管理的利器
首先，定义每个服务的操作接口以及相应的补偿操作接口。首先，定义每个服务的操作接口以及相应的补偿操作接口。
2025-01-13 22:35:46
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原创 SpringCloud Alibaba：Sentinel - 流量防护与熔断降级的艺术
如果默认提供的功能不能完全满足业务需求，还可以通过开发自定义插件来扩展Sentinel的能力，如增加新的流量控制算法或熔断策略。
2025-01-13 17:49:03
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原创 利用Spark DataFrame和Dataset简化数据处理：Java实战指南
DataFrame：描述DataFrame作为带有模式（schema）的二维表格数据结构，类似于关系型数据库表。自动推断模式（Schema Inference），简化了数据加载过程；支持丰富的数据类型，包括基本类型、复合类型和用户定义类型；提供了一套易于使用的API来进行选择、过滤、分组和聚合等操作。Dataset：介绍Dataset作为带有编译时类型安全性的强类型集合，允许使用样例类（Case Class）表示数据结构。类型安全性：在编译期间就能发现类型错误，避免了运行时可能出现的问题；
2025-01-09 17:02:03
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原创 掌握Spark的基础：深入理解Resilient Distributed Dataset (RDD)
定义：解释什么是RDD，即弹性分布式数据集，它是不可变的、分区的记录集合，可以在多个节点上并行操作。容错性：说明RDD如何通过血缘关系（Lineage）来实现容错机制，确保即使某些节点失败也能恢复数据。不可变性：强调RDD一旦创建后不能直接修改的特点，任何转换都会产生新的RDD。分区机制：讨论RDD内部由多个分区组成，这些分区决定了并行计算的粒度。持久化：讲解RDD支持持久化到内存或磁盘的功能，以提高重复使用的效率。
2025-01-08 15:49:06
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原创 深入学习 Apache Spark：从入门到精通
Apache Spark凭借其强大的功能和灵活的API，在现代大数据处理领域占据了重要地位。无论是批处理还是流处理，亦或是机器学习和图形计算，Spark都能提供相应的解决方案。
2025-01-07 16:26:41
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原创 深入 Spring 源码：探索核心容器与依赖注入
Spring 的核心特性之一是它的 IoC（Inversion of Control，控制反转）容器，这个容器管理着对象的创建、配置和生命周期。通过这次对 Spring 源码的深度解析，我们了解到了 Spring 核心容器是如何初始化的，以及它是怎样实现依赖注入的。Spring 的设计不仅体现了优秀的架构原则，而且也为我们提供了强大的工具来构建灵活且易于维护的应用程序。依赖注入是 Spring 的另一个核心概念，它允许我们将依赖关系从外部注入到对象中，而不是由对象自己创建这些依赖。
2025-01-07 14:27:49
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原创 Apache Kafka: 分布式流处理平台的深度解析
在当今数据驱动的世界中，实时数据处理和分析变得越来越重要。Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，它允许你以高吞吐量、可靠的方式发布和订阅记录流，并能持久化这些记录。Kafka 不仅是消息队列系统，更是一个完整的流处理解决方案，能够支持大规模的数据管道和实时应用。Apache Kafka 最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会下的一个项目。高吞吐量：能够每秒处理数百万的消息。可扩展性：容易水平扩展到更多节点，增加系统容量。持久性。
2024-12-20 09:00:11
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