分布式

Redis 分布式锁详解：实现与缺陷在分布式场景中，多个进程/服务器独立运行，访问临界资源时需要互斥访问。分布式锁用于保证同一时刻只有一个进程能访问共享资源。

从客户端通信到分布式消息中间件在分布式系统与微服务架构中，系统之间的“通信”与“数据传递”是核心命题。无论是客户端与服务端交互，还是后端微服务之间的调用，其通信机制都经历了从同步到异步、从低效到极致高并发的进化。

基于RISC-V架构的商业航天级MCU国产化技术路径与产业生态研究航天级微控制器的自主可控是保障国家航天信息安全的核心环节。本文以国科安芯AS32S601商业航天级MCU为典型案例，从技术架构选择、设计实现方法、生产制造流程、测试验证体系、认证标准符合性等多个维度，系统分析了该芯片的国产化技术路径。文章深入探讨了RISC-V开源架构在航天领域的应用优势与挑战，详细阐述了芯片的功能安全设计、抗辐照加固技术、多源异构接口集成等关键技术，并分析了该芯片在商业航天、高可靠工业控制等领域的应用前景及其对国产航天电子产业生态的促进作用。

rabbitmq学习demo,包含普通消息，TTL+死信队列，topic交换机三种情况，以项目形式讲解RabbitMQ 学习 Demo，通过 REST 接口手动触发不同 MQ 场景，观察控制台日志。项目源码在项目地址

分布式并发⬅️ 10-调优排障与事故复盘｜ ➡️ 12-大厂面试速查但第一反应不应该是加锁，而是问：Staff 视角：面试中上来就讲 Redis SET NX 的候选人很多；能先分析"是否真的需要锁"的很少。真正的高并发系统设计原则是 avoid coordination（避免协调），锁是最后手段。

未若君雅裁

RabbitMQ 消息堆积怎么处理：消费者扩容、线程池与惰性队列消息堆积不是 RabbitMQ 特有的问题，只要生产者发送速度长期大于消费者处理速度，队列里的消息就会越积越多。面试里问“100 万消息堆积怎么办”，本质是在问：你能不能判断瓶颈在消费能力、业务耗时，还是队列容量。

这个DBA有点耶

分布式数据库的“分片键”设计：选错可能让性能倒退10倍关键词：分布式集群；分片键；数据分片；数据倾斜；分布式事务；数据库设计大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！

AS32S601芯片抗辐照性能试验验证与空间环境适应性分析空间辐射环境对航天器电子系统构成严峻挑战，微控制器作为核心控制器件，其抗辐照性能直接决定任务可靠性。本文以国科安芯AS32S601商业航天级MCU为研究对象，系统梳理了该芯片所经历的单粒子效应试验（重离子、质子、脉冲激光）和总剂量效应试验的试验条件、测试方法与结果数据，深入分析了试验结果所揭示的器件辐射响应特性，并基于典型空间轨道辐射环境模型，评估了AS32S601在不同轨道高度的任务适应性，为航天器电子系统设计师的器件选型与防护设计提供依据。

RabbitMQ TTL与死信队列详解在消息队列的实际使用中，消息并不总是越快被消费越好。有些业务天然需要“到点再处理”，也有些消息因为过期、拒收或队列容量限制，无法继续留在原队列中。RabbitMQ 提供的 TTL 和死信队列，正好可以处理这类场景。

深蓝电商API

反向海淘系统微服务拆分：从单体到分布式演进实战经验随着跨境电商行业飞速发展，反向海淘（境外用户采购中国商品、跨境履约配送至海外）业务规模持续扩张，订单量、SKU 数量、跨境物流链路、多币种支付、多语言站点等业务复杂度指数级上升。

woniu_buhui_fei

常用分布式中间件一览分布式中间件是分布式系统中解耦、通信、协调、容错的基础组件，按场景分类整理，附核心作用、主流产品、典型场景、关键点。

爱吃苹果的梨叔

KVM over IP选型与建设指南：分布式坐席系统、KVM切换器如何支撑指挥中心远程管控？KVM over IP 的核心价值，是让运维人员、值班坐席和指挥中心管理人员通过 IP 网络远程接管服务器、主机和业务终端，实现键盘、鼠标、视频信号的集中控制。对于数据中心、弱电机房、调度大厅和指挥中心项目来说，它不只是一个 KVM切换器，而是远程运维、权限审计、分布式坐席系统和大屏调度能力的基础组件。

Hadoop（CDH6、CDP7）在Qwen3.7大模型训练中的作用，（含部署、运行操作步骤）Hadoop（CDH6、CDP7）在Qwen3.7大模型训练中的作用，（含部署、运行操作步骤）在 Qwen3.7 这类大模型的训练流水线中，Hadoop 主要承担“数据底座”的职责。为了让你更直观地理解，我们可以将整个过程分为Hadoop 集群基础部署、数据预处理与存储实战、以及对接 Qwen3.7 训练三个阶段。

微服务+Seata解决分布式事务好久没记录了，记录一下在若依微服务框架用Seata1.4.0解决，因远程调用导致事务不一致问题。本例于windows基于Nacos配置注册，数据库为Mysql，示例代码为Seata的AT模式

水木流年追梦

大模型入门-大模型分布式训练2面对万亿级大模型，前面的招数还是不够用。微软的 DeepSpeed 敏锐地发现：显存不够，往往不是模型本身大，而是模型状态（Model States，包含优化器状态、梯度、模型参数）太占地方。

torchtitan-npu：7B大模型在8卡NPU上的分布式训练实录大模型训练的核心瓶颈从来不是算力不够，而是通信太慢。7B参数的模型，单卡显存放不下，必须拆到多卡上。多卡之间的梯度同步、参数更新、激活值传递，每一步都要跨卡通信。

看门狗机制：从锁过期到自动续期的工程实践——Redisson分布式锁的生命线大家好，我是程序员小策。凌晨两点，线上告警炸了。你打开监控一看：库存被扣成了负数。日志里两条订单几乎同时通过了扣库存逻辑——明明加了分布式锁，怎么还是锁不住？

DGX Spark 200G 跟 100G 设备的通讯协议下面分四层讲：物理层 → 数据链路 / 网络层 → RDMA 传输层 → 应用通信库。不管 200G 还是 100G，L2/L3 完全一样：

水木流年追梦

大模型入门-大模型分布式训练1随着大模型（如 GPT 系列）参数量的爆炸性增长，其训练所需的显存也呈指数级飙升。面对动辄千亿、万亿参数的“巨兽”，最现实的物理阻碍就是：单块显卡根本装不下整个模型。

RabbitMQ 发送方确认与重试机制在使用 RabbitMQ 做异步解耦时，消息可靠性通常不只取决于“消息有没有持久化”。持久化解决的是消息到达 RabbitMQ 之后，Broker 异常重启时尽量不丢数据的问题；但如果生产者发送消息时网络抖动、交换机不存在，或者消息已经到达交换机却没有路由到任何队列，单靠持久化就无能为力了。