分布式

哈哈哈笑什么

蜜雪冰城1分钱奶茶秒杀活动下，使用分片锁替代分布式锁去做秒杀系统基于 spring-boot-starter-data-redis 和 Redisson 实现分片锁（分布式锁的分片优化，避免单锁竞争），打造一个通用的秒杀组件，支持秒杀任意数量（n种）的商品，每种商品可配置指定库存（m件），核心要解决秒杀场景的超卖、重复下单、高并发锁竞争问题。

哈哈哈笑什么

高并发分布式Springcloud系统下，使用RabbitMQ实现订单支付完整闭环的实现方案（反向撤销+重试+补偿）完整的订单支付闭环需覆盖「下单→支付→反向撤销→补偿兜底→异常校验」全链路，确保任何异常场景下最终数据一致。核心流程如下：

哈哈哈笑什么

分布式高并发Springcloud系统下的数据图同步断点续传方案【订单/商品/用户等】完全解耦、可复用的数据同步断点续传方案核心目标是让断点续传的通用逻辑（分布式锁、断点读写、批次控制、重试、幂等）与具体业务逻辑（订单/商品/用户数据同步）分离，新增任意业务数据同步时，仅需实现差异化的查询和同步逻辑，无需重复开发通用的断点续传框架。

【推荐系统】深度学习训练框架（十三）：模型输入——《特征索引》与《特征向量》的边界整个数据处理流程分为离线训练和在线服务两个阶段，下图清晰地展示了从原始请求到模型最终输出的完整过程：下面我们拆解上图中的关键环节：

回家路上绕了弯

多线程开发最佳实践：从安全到高效的进阶指南在多核 CPU 普及的今天，多线程早已不是高级开发的 “选修课”—— 它是提升程序吞吐量、优化资源利用率的核心手段。但多线程带来的并发安全、死锁、性能损耗等问题，却让很多开发者 “谈线程色变”：明明逻辑没问题，一跑多线程就出现数据错乱；好不容易解决了安全问题，程序又变得比单线程还慢。

Redis入门指南：从零到分布式缓存(一)我们之前学的MySQL这种关系型数据库, 其实是能适应大部分场景的, 但随着业务的越来越复杂, 对于性能要求越来越高, MySQL这种储存到硬盘上的数据库有时不能满足这种高性能需求, 于是Redis这种存储在内存中的非关系型数据库大展拳脚

Redis（161）如何使用Redis实现分布式锁？分布式锁是用来在分布式系统下控制对资源的独占访问，确保多个进程或线程不会同时操作同一资源。Redis 是实现分布式锁的常用工具之一。下面是详细的实现步骤和代码示例：

边缘计算社区

云边协同推理再突破：新型分布式解码框架吞吐量提升近 10%推测解码(Speculative Decoding)本身不算新技术。它的逻辑很直接：用一个轻量级的"草稿模型"先快速生成几个候选 token，再让大模型并行验证。这样能省下不少时间。

大猫子的技术日记

[后端杂货铺]深入理解分布式事务与锁：从隔离级别到传播行为本文分为七个部分，从实战问题出发，逐步深入理论：在一个业务中, 对多库中的数据写入存在一致性问题, 涉及到 Milvus/MySQL 多个数据库之间记录的场景。本文旨在深入探讨分布式事务与锁在实际业务中的应用和原理，帮助解决跨库数据一致性问题。

分布式一致性算法深度解析：Paxos、Raft与ZAB的原理、实现与应用在分布式系统中，节点间的通信可能失败，网络可能分区，节点可能宕机，这些都会导致数据不一致。分布式一致性算法正是解决这些问题的核心技术，它们确保在分布式环境中，多个节点能够就某个值达成一致，从而保证系统的可靠性和一致性。

分布式环境下，怎么保证线程安全分布式环境下的 “线程安全” 本质是分布式节点间的数据一致性与并发操作安全性（区别于单进程内的线程安全），核心挑战是跨 JVM、跨节点的并发访问控制。以下从核心原则、关键技术和实践方案展开解析：

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【前瞻创想】Kurator架构演进与云原生未来目录摘要第一章：云原生演进与Kurator的架构哲学1.1 分布式云时代的挑战与机遇1.2 Kurator的架构哲学：一体化整合而非重复造轮子

@鱼香肉丝没有鱼

大模型分布式微调 & Xtuner我们传统意义上把分布式微调叫做多卡训练，多卡训练干嘛用的呢？其实它是为了解决两个问题：显存不足的问题；

C/S 架构与 B/S 架构：核心差异 + 选型指南C/S（Client/Server，客户端 / 服务器）和 B/S（Browser/Server，浏览器 / 服务器）是分布式系统的两大核心架构，本质都是 “客户端发起请求→服务端处理响应” 的交互模式，核心差异体现在客户端形态、部署方式、交互逻辑等维度。以下从定义、差异、适用场景展开，结合实战案例适配面试与架构设计需求。

RabbitMQ深度解析：从入门到原理再到实战应用本文将带你从RabbitMQ的背景起源、单机部署、核心原理到高级特性进行全面解析，帮助你快速掌握这一企业级消息中间件的使用与应用。

RabbitMQ是如何解决消息堆积问题的？当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息到达上限。

写bug的小屁孩

2.Kafka-命令行操作、两种消息模型1.创建Topic2.查看Topic3.生产者发送消息4.消费者消费消息 ( --from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来, 重启后会有这个重复消费)

RabbitMQ异步Confirm性能优化实践：发送、消费、重试与故障应对核心原则：异步Confirm + 指数退避重试 + 重试队列 = 高性能+高可靠性实测数据：在MQ故障场景下，避免重试风暴，系统恢复时间从5分钟→30秒

底层架构设计浅解在编码实践中，架构设计通常可划分为底层架构与业务架构两大维度。底层架构聚焦通用技术能力的沉淀与标准化，业务架构则围绕具体业务场景落地逻辑。本文将结合实际开发经验，分享对底层架构设计的浅薄理解，聚焦"最小化、高复用、低耦合"的核心思路，欢迎大家交流探讨。当然，如果业务需求只是单体服务就满足，也无需以下复杂设计，保留一个公共核心包即可。

Java-183 OSS 上传实战：Java 原生与 Spring Boot 集成对应的内容如下所示：执行结果如下所示：我们去OSS平台查看结果：结果如下所示：编写结果如下所示：对应的内容如下：