宋发元

原创 Centos7系统采用Docke方式部署Deepseek AI大模型超详细教程

Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在让用户在本地环境中轻松启动、运行和管理各种开源 LLM。它的设计理念类似于 Docker，采用命令行交互方式来管理模型，比如通过简单的命令（如pullruncreatelist等）就能下载和部署模型，同时还支持 REST API 接口，方便与其他应用程序集成。简化部署：只需几条命令即可在本地快速启动模型，极大降低了部署门槛。多平台支持：支持 macOS、Windows、Linux 以及 Docker 部署，适应各种使用场景。模型管理。

原创 微信支付|SpringBoot集成微信小程序创建订单&支付&退款（apiV3+SDK保姆级教程）

微信小程序支付官网接口文档：https://pay.weixin.qq.com/docs/merchant/products/mini-program-payment/development.html重点步骤说明：步骤4： 用户下单发起支付，商户可通过JSAPI下单创建支付订单。步骤9： 商户小程序内使用小程序调起支付API（wx.requestPayment）发起微信支付，详见小程序API文档 (opens new window)。步骤16： 用户支付成功后，商户可接收到微信支付支付结果通知支付通知AP

原创 【系列好文】go-zero从入门到精通（看了就会）

这算是比较完整的入门教程，跟着教程，照葫芦画瓢，多练习几次，自然就记住了。教程源码分支：6.zero整合Excelize操作Excel。教程源码分支：5.zero整合单机ClickHouse。教程源码分支：4.zero整合asynq定时任务。教程源码分支：2.zero整合单机Redis。教程源码分支：3.zero整合单机kafka。新手的话，你得把这个刷完了再继续刷其他的。教程源码分支：1.zero入门。

原创 杭州租房群|出租|转租|求租|找室友

原创 谷歌浏览器油猴插件（Tampermonkey）安装使用教程

Tampermonkey 是一款免费的浏览器扩展和最为流行的用户脚本管理器，它适用于 Chrome, Microsoft Edge, Safari, Opera Next, 和 Firefox。虽然有些受支持的浏览器拥有原生的用户脚本支持，但 Tampermonkey 将在您的用户脚本管理方面提供更多的便利。 它提供了诸如便捷脚本安装、自动更新检查、标签中的脚本运行状况速览、内置的编辑器等众多功能， 同时Tampermonkey还有可能正常运行原本并不兼容的脚本。安装谷歌浏览器如何安装谷歌浏览器，就不

原创 FeignClient服务调用案例

FeignClient服务调用案例，由A服务调用B服务，分别展示了get和post调用的各种传参方式。A服务A服务FeignClient调用服务类FeignDemoServicepackage com.github.third.feign;import com.github.common.util.Response;import com.github.third.feign.fal...

原创 Redis防止用户并发执行某一操作

背景在实际的开发过程中，会遇到某些接口因处理过慢或者用户重复点击操作，导致相同的操作执行多遍的情况，那么如何有效的防止同一用户同一时刻执行多次相同的操作，就是本文的重点啦！处理方法废话不多说，此处采用Redis Incr实现。Redis incr 可以实现原子性的递增，可应用于高并发的秒杀活动、分布式序列号生成等场景。这里我使用它来计数实现过滤用户请求，同一时刻只允许同一用户执行一次操作...

原创 Linux搭建pinpoint教程（集群版本）

Pinpoint是一款全链路分析工具，提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。基于GoogleDapper论文进行的实现，与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似，但相比Zipkin提供了无侵入式、代码维度的监控等更多的特性。 Pinpoint支持的功能比较丰富，可以支持如下几种功能：服务拓扑图：对整个系统中应用的调用关系进行了可视化的展示，单击某个服务节点，可以显示该节点的详细信息，比如当前节点状态、请求数量等实时活跃线程图：监控应用内活跃线程的执行情况，对应用的线

原创 Linux搭建pinpoint教程（史上最全版）

Pinpoint是一款全链路分析工具，提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。基于GoogleDapper论文进行的实现，与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似，但相比Zipkin提供了无侵入式、代码维度的监控等更多的特性。 Pinpoint支持的功能比较丰富，可以支持如下几种功能：服务拓扑图：对整个系统中应用的调用关系进行了可视化的展示，单击某个服务节点，可以显示该节点的详细信息，比如当前节点状态、请求数量等实时活跃线程图：监控应用内活跃线程的执行情况，对应用的线

原创 mysql连表更新（用一个表的数据更新另一个表的数据）

用一个表中的字段去更新另外一个表中的字段，来看一个简单的例子就会了：create table student( student_id int not null ,student_name varchar(30) not null ,city_code varchar(10) null ,city_name varchar(5...

原创 Nginx+keepalived双机热备（双主模式）

Nginx+keepalived双机热备（双主模式）此前已经写过一篇使用keepalived实现nginx的高可用，这种方式有一台机器一直作backup使用，有50%的资源被浪费。 Nginx+keepalived双机热备（主从模式） keepalived安装请查看 Nginx+keepalived双机热备（主从模式）下面来配置nginx+keepalived的双主机双机热备，这种配置下有

原创 Nginx+keepalived双机热备（主从模式）

首先确认系统已经安装好Nginx并能正常访问。nginx搭建请查看http://blog.youkuaiyun.com/u011019141/article/details/78716078需要高可用的nginx对应的设备均需要安装keepalived服务,安装步骤一样。本文安装目录为: /opt/keepalivedKeepalived安装进入keepalived待安装目录c

原创 零基础构建Spring Boot项目

Spring Boot Demo简介：Springboot modules基础项目搭建maven构建项目1、访问http://start.spring.io/2、选择构建工具Maven Project、Spring Boot版本1.3.6以及一些工程基本信息，点击“Switch to the full version.”java版本选择1.8，可参考下图所示： 3、点击Generate Proje

原创 MySQL查询本周、上周、本月、上个月份数据的sql代码

查询当前这周的数据 SELECT name,submittime FROM enterprise WHERE YEARWEEK(date_format(submittime,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(now()); 查询上周的数据 SELECT name,submittime FROM enterprise WHERE YEARWEEK(date_format

原创 零基础在Linux服务器上部署javaweb项目

一.安装JDK1、首先要查看服务器的系统版本，是32位还是64位#getconf LONG_BIT642、下载64位版本的jdk下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html版本：jdk-8u91-linux-x64.rpm3、使用ftp工

原创 【MySQL】mysql中模糊查询的四种用法

下面介绍mysql中模糊查询的四种用法：1，%：表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符，有些情况下若是中文，请使用两个百分号（%%）表示。比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%'将会把u_name为“张三”，“张猫三”、“三脚猫”，“唐三藏”等等有“三”的记录全找出来。另外，如果需要找出u_name中既有“三”又

原创 设计模式（Design pattern）

抽象工厂模式提供一个接口，用于创建一系列相关或相互依赖的对象，而无需指定它们具体的类。建造者模式将一个复杂对象的构建过程与其表示分离，使得相同的构建过程可以创建不同的表示。工厂方法模式定义了一个创建对象的接口，但由子类决定实例化哪一个类。将对象的实例化延迟到子类。原型模式通过复制已有对象来创建新对象，而不是通过 new 操作，从而提高创建效率并简化对象创建过程。单例模式确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。适配器模式将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口，从而使原本接口不兼容的类能够一起工作。

原创 面向对象——开闭原则（Open-Closed Principle, OCP）

想象你经营了一家餐厅，菜单已经固定，但你想增加新菜品。它使代码更稳定、更易维护，符合。假设我们有一个形状类。

原创 字节码生成技术

基本概念字节码是什么？在Java中，源代码经过编译后会生成一种中间语言——字节码（.class文件）。字节码是一种与具体硬件平台无关的中间表示，可以由Java虚拟机（JVM）解释或即时编译成机器码来执行。字节码生成技术的意义字节码生成技术就是通过程序化的方式生成、修改或操控字节码。在运行时动态创建新的类或方法。修改已有的字节码来添加额外功能（例如AOP中的切面编程）。根据运行环境调整代码逻辑，而无需重新编译源代码。用费曼学习法解释。

原创 SpringCloud 面试备战指南

例如，节点A配置节点B的地址，节点B配置节点A，彼此同步注册表。，基于Boot的自动配置，整合第三方组件（如Netflix OSS）。：客户端长轮询Nacos Server，当配置变更时，Server主动推送变更到客户端。（命名空间）划分环境（如dev、prod），每个Namespace独立管理配置和服务。：在熔断器（如Hystrix或Sentinel）中配置降级方法，返回默认值或缓存数据。：结合配置中心（如Nacos），监听路由配置变化。：前端展示友好提示（如“服务繁忙，请稍后重试”）。

原创 JVM 面试备战指南

以下是针对大厂面试整理的 JVM核心面试题及详解，涵盖基础、内存模型、垃圾回收、类加载等核心内容。JVM 是什么？它的作用是什么？答：JVM（Java Virtual Machine）是 Java 程序的运行环境，负责将字节码（.class文件）翻译成机器码并执行。JVM 的运行时数据区有哪些？答：分为线程私有和共享区域：堆（Heap）是做什么的？结构是怎样的？答：堆是存放对象实例的区域，所有线程共享。方法区（Method Area）存储什么？Java 8 有什么变化？答：存储类信息、常量、静态变量

原创 MongoDB 面试备战指南

MongoDB 面试备战指南

原创 Elasticsearch 面试备战指南

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，提供近实时搜索、高可用性和水平扩展能力。常用于日志分析（ELK）、全文检索、商业智能等场景。

原创 Zookeeper 面试备战指南

在分布式系统中，多台机器需要协同工作，保证它们对某些关键数据的看法一致。举个简单例子：假如多个服务器同时处理银行转账操作，必须确保每个服务器最终都能达成一致，防止出现数据错误（比如同一笔钱被重复扣减）。为了解决这类问题，就引入了分布式一致性算法。如何选出一个领导者或达成决策，让系统中多数节点同意某个决策？如何确保数据的一致性和顺序性，即使有部分节点故障或网络延迟？如何在动态变化的环境中维护系统的稳定？Paxos：理论上非常健壮，能在非常复杂的分布式环境中保证一致性。

原创 消息队列ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka对比分析和选型

传统企业系统：金融/支付系统：电商/高并发交易：大数据/日志处理：物联网（IoT）：

原创 RocketMQ 面试备战指南

RocketMQ是阿里开源的一款分布式消息中间件，专为高吞吐、低延迟场景设计。Producer（寄件人）：发送消息Broker（快递站）：存储和转发消息Consumer（收件人）：接收消息NameServer（地址簿）：管理Broker地址，无状态轻量级组件核心能力：异步解耦、削峰填谷、顺序消息、事务消息、消息回溯。消息轨迹用于追踪消息从生产到消费的全链路状态，类似快递物流跟踪。记录内容：生产/消费时间、客户端IP、消息状态（成功/失败）。开启方式：在Broker配置中启用。

原创 RabbitMQ 面试备战指南

答：延迟队列是消息延迟投递的队列。答：Header用于存储自定义元数据（如业务参数），配合Headers交换机实现复杂路由匹配（如根据版本号过滤消息）。答：服务将日志发到Fanout交换机，多个消费者分别处理存储（如ES）、分析（如Spark）、报警（如邮件通知）。答：生产者（发消息）、消费者（收消息）、交换机（路由消息）、队列（存消息）、绑定（交换机和队列的连接规则）。答：多次消费同一消息的结果一致。答：超大规模日志流（选Kafka）、需要严格顺序但分区的场景（如全局有序）、极低延迟（微秒级）需求。

原创 ActiveMQ 面试备战指南

ActiveMQ 面试备战指南

原创 Kafka 面试备战指南

Kafka 面试备战指南

原创 Redis Sentinel 详解

Redis Sentinel 详解

原创 Redis 内存优化

对于 Hash、List、Set、Zset 这类数据结构，Redis 提供了。这些优化可以帮助 Redis 在不同场景下更高效地运行，提高整体性能和稳定性。Redis 是基于内存的数据库，优化内存使用可以提高性能并降低成本。对于持久化模式（RDB 和 AOF），优化磁盘 IO 也能提升性能。在高并发场景下，优化网络可以减少 Redis 处理请求的延迟。这样数据会被分片存储在多个节点，提升存储能力和并发处理能力。当 Redis 单节点性能达到瓶颈时，可以考虑使用。防止 Redis 占用过多内存，可以配置。

原创 Redis 事务

Redis 事务提供了一种批量执行命令的机制，但它不支持回滚，也不是严格意义上的 ACID 事务。为了更好地解决 Redis 事务的缺陷，可以使用。Redis 事务（Transaction）是一组命令的集合，它们按顺序执行，并且在执行过程中不会被其他客户端的命令插入或打断。进行乐观锁控制，或者使用 Lua 脚本来保证更强的原子性。实际应用中，事务主要用于计数、库存管理等场景，而不是复杂的数据操作。，即一组事务命令要么全部执行，要么全部不执行。，则会放弃所有已入队的命令。

原创 Redis 内存管理

如果过期 Key 没有及时删除，导致。，Redis 会采用。，可以让 Redis。

原创 Redis 内存淘汰策略

Redis 内存淘汰策略

原创 为什么 Redis 选择单线程模型？

Redis 选择单线程模型的主要原因是简单性、高效性和避免并发竞争。以下是详细的原因分析：如果 Redis 采用多线程处理请求，需要使用锁机制来保证数据一致性，这会带来：Redis 通过单线程的方式避免了这些问题，确保了每个请求的执行都是原子性的，不需要额外的锁机制。Redis 采用 I/O 多路复用（如 、、）处理多个客户端连接，使得单线程可以同时处理多个请求，而不会被 I/O 阻塞。Redis 主要是 基于内存的键值存储，大多数操作都是 O(1) 或 O(log N) 复杂度，CPU 计算量很小，主要耗

原创 Redis 事件机制详解

Redis 采用单线程处理客户端请求，但借助I/O 多路复用实现了对大量客户端连接的高效管理。处理客户端的请求和响应与其他 Redis 实例（主从复制）进行数据同步持久化（AOF 或 RDB）的文件操作服务器定期维护（清理过期 key、AOF 持久化）慢查询监控统计信息更新定期执行回调函数Redis 的事件机制基于Reactor 模型，由文件事件（I/O 处理）、时间事件（定时任务）和事件分派机制（事件循环）组成。其核心是 I/O 多路复用，使得单线程的 Redis 能够高效处理并发请求。

原创 高效事件驱动设计模式——Reactor 模式

Reactor 模式是一种用于处理并发事件的。

原创 I/O 多路复用（I/O Multiplexing）

I/O 多路复用（I/O Multiplexing）是指在单个线程中同时管理多个 I/O 操作的技术。它允许程序同时处理多个输入输出流而无需为每个流创建一个独立的线程。I/O 多路复用通常用于网络编程中，尤其是在需要高效处理大量连接的情况下（例如 Web 服务器或数据库服务器）。I/O 多路复用的核心思想是通过一个线程同时监听多个 I/O 事件，并根据事件的就绪情况来执行相应的操作。常见的 I/O 多路复用机制包括selectpoll和epoll。

原创 Redis Cluster 详解

Redis Cluster

原创 Redis常见阻塞原因总结

1. 慢查询阻塞原因执行耗时较长的命令，如keys *hgetallsmembersflushall。查询的数据量过大，导致单个命令执行时间过长。CPU 资源占用过高，影响 Redis 的响应速度。优化方案使用SCAN替代KEYS，避免一次性扫描整个数据库。使用HSCANSSCANZSCAN代替HGETALLSMEMBERS等大数据操作。优化数据结构，减少大 Key 的使用，改用分片存储。开启慢查询日志参数），排查耗时操作并优化。2. 持久化（RDB/AOF）阻塞原因RDB 触发。