<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Java就是我的道！]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; w_zewen]]></copyright><item><title><![CDATA[消息中间件（Kafka VS RocketMQ）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/149397058</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/149397058</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Wed, 16 Jul 2025 15:37:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文对比分析了Apache Kafka和RocketMQ两大分布式消息系统的核心特性和实现机制。主要内容包括：1）架构设计：Kafka基于ZooKeeper协调，采用分区副本机制；RocketMQ采用轻量级NameServer路由和主从架构。2）消费模式：Kafka仅支持拉模式，RocketMQ同时支持拉/推两种模式。3）特殊消息处理：详细对比了两者在顺序消息、消息过滤、延迟消息、事务消息和广播消息等方面的实现差异。4）性能特性：Kafka通过零拷贝和PageCache优化实现更高吞吐，RocketMQ则提]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SpringAI从入门到进阶]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/148612720</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/148612720</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Thu, 12 Jun 2025 16:12:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[一口气讲完SpringAI的各种功能，看完即可上手开发自己的大模型应用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ElasticSearch的高可用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/148140442</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/148140442</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Thu, 22 May 2025 15:23:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文详细介绍了Elasticsearch的部署方案与数据一致性解决方案。在部署方面，建议采用多主节点+多数据节点的集群架构，合理设置分片数量和大小（20-50GB/片），并配合ILM生命周期管理实现自动化运维。对于数据一致性问题，建议针对不同场景采取差异化策略：单条数据查询采用状态判断+回源兜底；聚合统计类数据采用延迟统计或走DB/数仓方案。文章还提供了refresh参数调优、增量式聚合等实用技巧，帮助实现性能与一致性的平衡。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis的高可用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/147981989</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/147981989</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Thu, 15 May 2025 15:39:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[redis cluster]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式问题汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/146009601</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/146009601</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 04 Mar 2025 11:35:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[分布式、事务、消息最终一致性]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[本地部署DeepSeek]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145709638</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145709638</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 18 Feb 2025 17:18:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[deepseek r1 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java基础知识点汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145706677</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145706677</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 18 Feb 2025 15:26:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[深拷贝是指复制对象时，不仅复制对象本身，而且会递归的复制它内部的所有引用类型字段（即对象引用指向的实际数据）。换句话说，深拷贝会复制整个对象图，不仅复制对象本身，还复制它的每个字段（包括对象指向的对象），确保原对象和拷贝对象之间没有共享的部分。浅拷贝是指复制对象时，只复制对象本身以及它的基本类型的字段，对于引用类型的字段（如对象、数组等）只复制它们的引用，而不复制它们所指向的实际数据。也就是说，浅拷贝会创建一个新的对象，但不会复制对象内部的复杂对象（如引用类型的字段）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java JUC]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145632662</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145632662</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Fri, 14 Feb 2025 15:20:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[java.util.concurrent、juc、CompletableFuture]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java的本地缓存]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145549826</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145549826</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Mon, 10 Feb 2025 16:54:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[Guava Cache是Google开发的一个高效、灵活的缓存实现，它是一个内存缓存，提供了一个灵活的机制来存储、管理和淘汰缓存中的数据，支持多种策略来确保缓存的高效实用。内存管理：Caffeine提供了更精细的内存管理，它通过采用Windows-style的缓存淘汰机制，并提供更为智能的内存回收策略，比Guava Cache更高效的使用内存。更精细的淘汰策略：Caffeine支持基于权重的淘汰机制，不仅可以设置最大条目数，还可以指定每个条目的权重，从而更细粒度的控制缓存空间。方法，后台异步刷新缓存数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MySQL-分库分表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145174577</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145174577</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Thu, 16 Jan 2025 10:31:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[shardingsphere、全剧唯一ID]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JDK新特性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145145250</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145145250</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 18:35:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[jdk版本]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式-配置中心]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145145158</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145145158</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 18:18:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[SpringCloudConfig、Nacos、Apollo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JVM虚拟机]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/144983867</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/144983867</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 18:15:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[G1垃圾回收器是可以同时回收新生代和老年代的对象的，不需要两个垃圾回收器来协作，他一个人就可以搞定所有的垃圾回收。他最大的特点就是分区垃圾回收，就是把Java堆分成多个大小相等的Region。G1也会有新生代和老年代，不过只有逻辑上的概念。也就是说新生代包含了某些Region，老年代包含了某些Region。而且G1最大的一个特点就是可以让我们设置一个垃圾回收的预期停顿时间，这相当于我们可以直接控制垃圾回收对系统性能的影响。这里统一给捋一下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Sentinel]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145140481</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145140481</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 15:43:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[sentinel]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Dubbo]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145140108</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145140108</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 15:24:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[dubbo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式-服务保护]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145139153</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145139153</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 15:14:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[限流、熔断、降级]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式-服务网关]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145138712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145138712</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 14:45:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[zuul、gateway]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式-服务负载]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145136220</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145136220</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 12:44:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[ribbon、nginx]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式-服务通信]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145136115</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145136115</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 12:37:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[RestTemplate、Feign、Dubbo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145133414</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_zewen/article/details/145133414</guid><author>w_zewen</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2025 11:40:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。通俗的理解，所谓分布式系统，就是一个业务拆分成多个子业务，分布在不同的服务器节点，共同构成的系统称为分布式系统，同一个分布式系统中的服务器节点在空间部署上是可以随意分布的，这些服务器可能放在不同的机柜中，也可能在不同的机房中，甚至分布在不同的城市。分布式数据一致性，指的是数据在多份副本中存储时，各副本中的数据是一致的。]]></description><category></category></item></channel></rss>