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RSS订阅原创 K8S管理GPU等简述
核心铁律：/dev/nvidia0以 ** 服务器插了 4 块物理 GPU（对应）** 为例，结合官方文档与实践规范修正细节，完整保留全流程逻辑，新增一站式测试脚本与避坑指南，形成 “原理 + 操作 + 验证 + 排错” 的完整闭环。
2026-01-07 09:12:56
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原创 蚂蚁sofa saga json文件阅读-可视化编排工具可转化成原生seata-saga
业务节点 ID（比如开卡 d20de769）→ 知道正向执行什么；补偿节点 ID（比如 logoutStateebae97fa）→ 知道回滚执行什么；补偿触发器 ID（581ec6d9）→ 知道什么条件触发补偿；再通过edges里的连线，把这 3 个 ID 串起来，就是完整的补偿逻辑。找 Compensation 类型节点（补偿方法）→ 找 Compensation 类型连线（绑定关系）→ 找指向补偿触发器的连线（触发条件）。
2026-01-05 16:32:51
353
原创 ResponseBodyEmitter 实时异步流式推送
高效传输：减少无效请求实时性好：数据变更立即推送实现简单：基于HTTP协议内存友好：流式处理大数据记住，ResponseBodyEmitter适合单向服务器推送的场景，对于需要双向通信的场景，还是需要WebSocket。但对大多数实时数据推送需求，ResponseBodyEmitter绝对是更优的选择！
2026-01-05 10:52:35
353
原创 理解分布式事务TC\TM\RM
TC（Transaction Coordinator）：事务协调者→ 独立部署的Seata Server 服务端，唯一的「总控中心」职责：统一生成分支事务 ID（BID）、维护 XID 和 BID 的一对多绑定关系、存储所有全局 / 分支事务状态、接收 TM 的全局提交 / 回滚指令、向 RM 下达分支提交 / 回滚指令，不参与任何业务逻辑。TM（Transaction Manager）：事务管理器→订单服务（order）就是唯一的 TM职责：分布式事务的发起者 / 入口，在标注的方法里。
2025-12-30 14:57:22
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原创 海豹云创建K8S集群
创建文件，内容如下（根据你的实际机器 IP / 密码 / 角色修改）：yamlmetadata:name: my-k8s-cluster # 集群名称，自定义spec:# 全局配置ssh:user: root # 机器登录用户（建议root，权限足够）password: "123456" # 机器登录密码（如果用密钥登录，替换为 privateKey: "xxx"）port: 22 # 机器SSH端口version: v1.28.0 # 指定K8s版本。
2025-12-25 16:22:16
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原创 LVS+Nginx实现高负载均衡框架（四层负载LVS+七层应用负载Nginx）
✅核心架构：1 台 Director (LVS)→2 台物理机（机 A / 机 B）→每机 2 个 RS→每 RS1 个 Nginx（共 4 个独立 Nginx），DR 模式，全程步骤落地可直接复制✅统一环境：CentOS 7.x，所有节点同网段（示例网段 192.168.1.x），VIP=192.168.1.100，机 A=192.168.1.10，机 B=192.168.1.11所有节点（Director + 机 A + 机 B）统一执行，避免依赖缺失bash 安装基础依赖（LVS 工具 + N
2025-12-22 15:27:42
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原创 saga文件使用
SAGA 状态机直接配置 Service 层的正向 / 补偿方法，不建议配置 Controller 或 DAO 层（Service 层是业务逻辑聚合层，适合作为补偿粒度）；正向方法是 “业务推进逻辑”，补偿方法是 “业务回滚逻辑”，两者需一一对应；Service 方法必须保证幂等、无强事务嵌套，这是 SAGA 补偿成功的核心；状态机通过 “反射 + Bean 工厂” 调用 Service 方法，参数通过上下文透传，无需硬编码调用。name状态机 JSON 中的name是唯一标识。
2025-12-17 22:21:55
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原创 全局事务入口感知子事务方法-TCC
不会 “主动扫描” 子方法的主方法执行前，创建全局事务 XID 并绑定到当前线程；子方法执行时，Seata 拦截，通过线程绑定的 XID 向全局事务 “注册自己”；全局事务提交 / 回滚时，从数据库读取已注册的 TCC 分支，执行二阶段方法。
2025-12-17 22:06:12
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原创 LSM 原理、实现及与 B+ 树的核心区别
LSM：「用时间换空间 + 用顺序写换随机写」，通过异步合并牺牲部分读性能和空间效率，换取极致的写入性能；B+ 树：「用空间换时间」，通过树形索引和有序叶子节点，保证稳定的查询性能，兼顾写入（但写入性能受限）。
2025-12-16 22:28:32
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原创 rocketMq顺序消费，消费者线程数是否需要设置为1
线程数设为 1 的场景线程数设为队列数的场景需全局严格顺序（单队列）分区顺序（按订单 / 用户分片，多队列）业务逻辑不支持任何并发消费逻辑无全局依赖，可按队列并行并发量极低，单线程足以支撑高并发场景，需要提升吞吐量运维成本优先，懒得匹配队列数核心业务，追求性能与资源利用率。
2025-12-15 10:42:57
878
原创 K8S蓝绿发布
K8S 蓝绿发布的核心是标签隔离 + Service 流量切换，流程简单、回滚成本低，适合对可用性要求高、版本差异较大的场景。核心步骤：部署蓝环境 → 部署绿环境 → 验证绿环境 → 切换流量 → 清理蓝环境，全程零停机，是生产环境中最常用的发布策略之一。
2025-12-11 15:42:27
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原创 导航寻路、途经、道路映射探秘
先将所有坐标（起点 / 终点 / 途径点）匹配到路网节点→在限定范围内，用双向算法找节点间的连通边组合→按自定义权重（最快 / 最短）筛选最优路径→途径点场景拆分为分段求解（固定顺序）或先求最优顺序再分段（自由顺序）。
2025-12-11 09:30:42
868
原创 GIS导航
基于前文的坐标系转换能力，定位导航核心分为三部分。以下是完整的定位导航实现方案，包含天地图前端集成、定位接口、路径规划、导航轨迹纠偏等关键能力。
2025-12-11 09:06:10
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原创 Python Flask 多文件项目打包部署（Linux+Docker+Windows 全环境）
可以在中定义包的版本、作者等元数据，方便外部调用。python运行__description__ = "Flask 多文件 API 项目"python运行# 外部获取元数据import app核心结论通俗解释为什么要有？让普通目录变成「Python 包」，支持导入空文件行不行？行（仅满足基础导入），但工程化项目建议写逻辑Flask 项目中核心作用？统一初始化应用、注册蓝图、简化导入、解决循环依赖哪些目录需要？所有需要被import的目录（如 app/、app/utils/）
2025-12-10 14:06:04
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原创 线程池核心线程数corePoolSize设置为0现象
核心线程数 = 0 的核心结论无常驻线程，所有线程都是临时的，空闲即回收队列优先级极高：无界队列→任务积压，有界队列→队列满才创建线程，同步队列→即时创建线程仅适合「突发短期任务」（如 newCachedThreadPool），不适合核心业务 / 长期任务严禁搭配无界队列使用（任务完全不执行）
2025-12-09 16:49:23
747
原创 回顾-springboot自定义xml
创建普通 Java 类，作为自定义 XML 标签要实例化的 Bean：java运行@Data // Lombok 简化 getter/setter，也可手动编写实现接口，将自定义 XML 标签的属性映射到User类的属性，并生成java运行/*** 解析 <my:user> 标签，生成 User 的 BeanDefinition*/// 指定 Bean 的类型（User.class）@Override。
2025-12-09 10:56:16
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原创 springboot事务超时自动回滚实现
Spring 底层不做轮询，靠 3 个触发点实现高效超时检测，避免资源浪费；超时后通过异常机制强制回滚，结合同步器清理线程绑定资源；事务挂起是底层局限，需通过自定义事务管理器或监控线程兜底；生产环境需形成「源头避免长事务 + Spring 主动防控 + 数据库 / 连接池兜底 + 定时清理」的闭环，确保资源彻底释放、数据一致。
2025-12-08 18:15:39
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原创 Spring Cloud Gateway 核心工具类
场景：自定义机房匹配断言（仅允许上海机房请求通过）java运行@Component// 配置参数名// 配置参数列表（供yml配置使用）@Override// 断言逻辑：请求头X-Idc匹配配置值则通过@Override// 配置类（接收yml中的参数）return idc;// yml配置使用该断言/*spring:cloud:gateway:routes:- Idc=shanghai # 自定义机房断言*/
2025-12-05 15:35:55
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原创 Dubbo/springCloud同机房收敛
java运行@Override// 1. 获取调用端机房标识// 无标签时随机选择// 2. 筛选同机房实例// 3. 同机房有实例则优先选，无则选跨机房if (!java运行@Component// 注入本机机房标识（从配置/环境变量获取）@Override// 1. 获取目标服务的所有实例.build();.next()// 随机选择同机房实例});// 筛选同机房实例// 同机房无实例时返回所有实例（跨机房兜底）yaml。
2025-12-05 15:04:26
1053
原创 Mq扩充队列提高并发
创建多个 Queue（数量 = 预期并发数 / 消费实例数）；创建 Exchange，将所有 Queue 绑定到 Exchange；生产者发消息到 Exchange（而非直接发 Queue），通过路由规则分散消息；多消费实例消费不同 Queue，实现并行消费。和 RocketMQ 相比，RabbitMQ 扩充队列需要手动创建多 Queue 并配置绑定，但路由规则更灵活 —— 核心目标都是 “用多队列分散消息，突破单队列的并发瓶颈”。执行扩 Partition 数（N≥消费实例数）；
2025-12-05 14:49:11
769
原创 机房搬迁如何无损搬迁方案
而断流是通过路由规则、负载均衡策略等手段，让客户端 “主动拒绝” 向 A 机房发起请求，从源头切断流量，彻底规避缓存残留和多注册中心分流的风险。机房搬迁时注册中心切换 “不丢一个请求、业务零感知”，核心分为「前置准备」「断流剔除」「请求兜底」「机房 A 重启预热」四大步骤，覆盖 Dubbo（RPC）和 Spring Cloud（微服务）全场景，规避存储层与无状态化风险。若搬迁后需重启 A 机房服务（如回迁、扩容），必须先完成预热检测，确认服务可用后再逐步接入流量，避免直接承接流量导致故障。
2025-12-05 13:31:00
688
原创 分布式多阶段入参参数获取
在分布式 TCC 模式中，（全局事务 ID）和 （分支事务 ID）是 Seata 等框架识别分布式事务的核心标识，而业务参数（如订单、账户对象）的传递 / 获取，需结合框架的 上下文机制实现。saga是通过反射拿到参数给compensation 回滚方法的为什么TCC是从上下文取的，原因：1.Confirm/Cancel 由 Seata TC 直接调用（而非 AOP 拦截），无法捕获 Try 阶段的入参快照2.TCC 的 Confirm/Cancel 不是像 SAGA 那样 “和正向方法静态绑定”，Try
2025-12-04 17:57:06
838
原创 undo_log内容和原理以及清理时机
你说的 “初始的数据”= beforeImage（修改前的全量字段值），“生成回滚的数据”= 基于 beforeImage 生成的回滚 SQL（本质还是用 beforeImage 覆盖当前数据）。简单说：undo_log 表就是给分布式事务的每一次数据库修改，拍了 “修改前” 和 “修改后” 两张照片 —— 二阶段回滚时，Seata 会拿着 “修改后” 的照片去数据库找对应的记录，找到后用 “修改前” 的照片把数据还原回去。
2025-12-04 17:34:58
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原创 AT全局锁和使用原理
回滚时，数据未被其他事务修改，undo_log镜像有效；并发写时，同一数据仅允许一个事务修改，避免脏写。这两个目标最终都服务于 “分布式事务的终态一致性”—— 而你的疑问点（回滚保障）是其中最核心、最容易被忽略的关键作用，也是全局锁设计的初衷之一。row_key核心原则：分库分表场景下，自增主键本身就不符合 “全局唯一” 的设计要求，无论是否用 Seata，都应优先替换为分布式 ID；Seata 适配优先级首选：分布式 ID（雪花算法）→row_key天然唯一，无任何冲突；
2025-12-04 15:00:27
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原创 Nacos容灾俩种方案对比
单节点 + 共库的 “多 IP 隔离” 是客户端本地行为，无集群协同，易出现重试 / 重复操作问题，仅适合轻量场景；集群 + 共库的 “多 IP 隔离” 是集群全局行为，Raft 同步节点状态，客户端直接获取健康列表，无无效重试，是生产首选；配置层面的核心差异：集群 + 共库需新增和 Raft 相关配置，应用侧仅需补充 “集群节点 IP 列表”，无额外复杂配置。
2025-12-04 14:11:41
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原创 SkyWalking 全链路监控使用
SkyWalking 全链路监控的核心价值是“无侵入式采集、全链路可视化、快速定位问题”，适合微服务 / 云原生架构。部署 OAP Server + UI（依赖 ES 存储）；应用挂载 Agent（通过 JVM 参数指定服务名和 OAP 地址）；利用 UI 查看链路、拓扑、指标，配置告警。生产环境需重点关注：采样率优化、存储高可用、插件兼容性，确保监控数据准确且不影响应用性能。通过 SkyWalking 可大幅降低微服务架构下的问题排查成本，提升系统可观测性。
2025-12-04 09:31:55
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原创 maven自动构建到镜像仓库
通过可实现“Maven 一条命令完成 Jar 打包 + Docker 镜像构建 + 仓库推送”引入 Spring Boot 打包插件和 Docker 插件；配置镜像名称、Dockerfile 路径、仓库认证；编写配套 Dockerfile；执行（构建本地镜像）或mvn deploy（构建 + 推送）。
2025-12-03 10:16:47
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原创 springboot如何实现自定义探针 探活
创建实现类，重写health()方法，定义自己的 “健康标准”（比如：核心服务可通、内存使用率低于 90%、缓存正常）。若不想引入 Actuator（如极简应用），可直接写一个自定义 HTTP 接口，返回 “健康状态码”（200 = 健康，503 = 不健康），适配容器 / K8s 探针。java运行// 自定义探活接口路径（K8s 需配置访问该路径）// 探活逻辑（和方案一一致，比如检查核心服务）// 健康：返回 200（默认）；
2025-12-03 09:47:32
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原创 如何手动创建、配置、初始化非 Spring 管理的对象
定义在接口中，所有 Spring 应用上下文（如等）都实现了该方法。的核心价值是“让非 Spring 管理的对象享受 Spring 的 DI 和生命周期能力”，是 Spring 框架灵活性的重要体现。它适用于第三方框架整合、动态对象创建等场景，但日常开发中应优先使用注解声明 Bean，仅在必要时使用该方法。
2025-12-03 09:09:33
1003
原创 mysql的自定义HINT语法-实战
MySQL 的 HINT（优化器提示）是开发者 / DBAs 向 MySQL 优化器传递的 “优先级高于默认决策” 的执行指令，本质是 “微调优化器行为的开关”—— 优化器会优先遵循 HINT 规则（若合法），仅当 HINT 无效时才使用默认决策。/*+ ... */格式的优化器指令，仅对当前 SQL 生效；规范：严格遵循/*+开头、空格分隔、参数匹配的要求，避免语法错误；官方清单：按 “索引选择→连接优化→排序分组→执行策略→InnoDB 专属” 分类记忆，重点掌握高频 HINT；
2025-12-02 16:33:42
935
原创 tidb 和startrocks 和(mysql等关系型数据库)
TiDB、StarRocks 和 MySQL 是三款定位、架构、核心能力差异极大的数据库产品，分别对应三大场景。以下从。
2025-11-26 17:43:33
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原创 堆内存是8GB，在G1中多大的对象才会算大对象
Region 大小 = 堆总大小 ÷Region 总数≈8192MB÷2048=4MB，且 4MB 是 2 的幂次（2²=4），符合 G1 的 Region 大小规则，因此堆 8GB 时，G1 默认 Region 大小为 4MB。若对象大小 > Region 大小的 50%（大对象）：G1 会为其分配连续的 Humongous Region（专门存储大对象的 Region 类型），避免大对象跨多个普通 Region 导致的碎片化；
2025-11-26 13:52:01
793
原创 K8S搭建和部署
本文以 “单控制平面 + 2 个工作节点” 的最小生产级集群 为例，从环境准备、集群搭建、网络配置、应用部署到运维监控，完整覆盖全流程，基于 Kubernetes 1.30 版本（最新稳定版），适配 Linux 服务器（CentOS 7/8 或 Ubuntu 20.04/22.04）。bash运行Ubuntu 系统无需关闭 ufw（默认关闭），若开启则执行：bash运行（2）关闭 swap 分区（K8s 要求）bash运行（3）配置内核参数（开启 IP 转发、模块加载）创建内核
2025-11-25 15:12:18
1163
原创 IP 地址体系核心逻辑：计算、作用及互通判断
本质：32 位二进制数（点分十进制表示，如 192.168.1.100），用于唯一标识网络中的设备（服务器、终端、网关等），分为「网络位」（标识设备所属网段）和「主机位」（标识网段内的具体设备）。分类（常用 A/B/C 类，默认网络位固定）：类别IP 范围默认网络位长度默认子网掩码核心特点A 类8 位255.0.0.0主机位 24 位，适用于大型网络B 类16 位主机位 16 位，适用于中型网络C 类24 位主机位 8 位，适用于小型网络。
2025-11-25 11:14:32
1571
1
原创 跨机房专有网络（VPC）互通：方案、原理及核心逻辑总结
跨机房 VPC 互通的核心可概括为 “指定入口、加密 / 专属传输、路由引导流量入口：所有互通网段的业务流量（HTTP 等各类应用协议），先汇总到本地机房的网关设备（VPN 网关、VTEP、CE 设备等），而非直接暴露业务 IP 到公网；传输方式：公网方案：网关将私网流量封装为加密包，通过公网 IP 转发到对方机房网关，公网仅传输加密数据，无法破解或篡改原始内容；专线方案：两端网关通过运营商专属链路直接连接，流量无需经过公网，物理隔离传输更安全；
2025-11-25 09:36:32
678
原创 Spring AI MCP限流、鉴权、重试方案
java运行// 1. IP 维度限流@Bean// 2. 客户端 ID 维度限流（客户端请求头传递 X-MCP-Client-Id）@Bean// 3. 工具级限流（客户端请求头传递 X-MCP-Tool-Name）@Beanjava运行@Bean// 配置 SSE 连接重试.filter(ex -> ex instanceof Exception) // 仅重试网络异常.build();
2025-11-24 11:36:07
323
空空如也
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