分布式

旷世奇才李先生

Redis高级实战：分布式锁、缓存穿透与集群部署（附实战案例）摘要：Redis作为高性能的内存数据库，广泛应用于缓存、分布式锁、消息队列等场景，但在高并发场景下，容易出现缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题，同时Redis集群部署的高可用性也是企业级应用的核心需求。本文结合电商库存缓存、分布式秒杀等实战场景，详细讲解Redis的高级用法、缓存问题解决方案、集群部署与运维技巧，附完整源码，适合后端开发者与运维工程师学习。

RabbitMQ 解析：核心价值、环境搭建与应用RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，基于AMQP（高级消息队列协议）实现，用Erlang语言编写。它允许不同的应用程序通过消息进行通信，实现系统的解耦、异步处理和流量削峰。

爱浦路 IPLOOK

分布式UPF架构：让5G网络更灵活、更低时延在 5G 走向规模化商用深度赋能的过程中，传统集中式 UPF 部署越来越难以应对海量终端、突发流量、超低时延等多样化需求。分布式 UPF 架构应运而生，它通过将用户面功能下沉、分层、多点部署，从根本上改变了数据传输与处理方式，成为 5G 核心网面向行业场景、支撑 5G-A 演进的关键架构选择。分布式 UPF 架构的核心思想是打破 “所有流量必须回传中心核心网” 的传统模式，按照业务需求、覆盖范围和时延等级，将 UPF 网元部署在核心层、区域层、边缘层等多个位置，形成一张可灵活调度、就近处理、弹性扩展的用

Flink 系列第15篇：Flink 侧输出（Side Output）详解及实践侧输出（Side Output）是 Flink 提供的一种灵活的数据分流机制，核心价值在于实现数据流的精准拆分，适配多场景业务需求，具体特点如下：

卷毛的技术笔记

从零到一：深入浅出分布式锁原理与Spring Boot实战（Redis + ZooKeeper）摘要：在分布式系统中，并发控制是绕不开的核心话题。当多个服务实例同时操作共享资源时，单机锁已经失效，分布式锁应运而生。本文将带你深入理解分布式锁的本质，掌握Redis和ZooKeeper两种主流实现方案，并提供Spring Boot完整代码示例，助你构建高可用、强一致的分布式系统。

frankfishinwater

Kafka 代码架构分析Apache Kafka 是一个分布式事件流平台，采用分层模块化设计，主要分为以下几个核心模块：这是 Kafka 提供给开发者使用的客户端库，包含：以下是Kafka客户端组件的路径与职责的表格化整理：

工作流（4）——分布式与工作流在分布式微服务架构下，工作流引擎面临着新的挑战：并发冲突。当多个节点同时处理同一个任务时，如何保证流程状态的一致性？当多个节点同时执行定时任务时，如何避免重复执行？

Hadoop 完整入门详解Apache Hadoop 是 Apache 开源的大数据分布式基础框架，基于廉价普通服务器集群，解决 PB/EB 级海量数据的存储、离线批量计算问题，是整个大数据生态的基石。灵感源自 Google GFS、MapReduce 论文，Java 开发，名字源于创始人儿子的玩具大象。

旷世奇才李先生

Redis 7\.x实战：缓存设计与分布式锁实现摘要：Redis作为高性能的键值对数据库，凭借其高速读写、支持多种数据结构、可持久化等特性，已成为企业级项目中缓存、分布式锁、消息队列等场景的首选工具。本文基于Redis 7.x，结合电商、微服务等实战场景，详细讲解Redis核心数据结构、缓存设计模式、缓存问题解决（缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩）、分布式锁实现、持久化配置等核心知识点，附完整命令与代码案例，帮助后端开发者、运维工程师快速掌握Redis实战技巧，提升系统性能与稳定性，适合Redis入门与进阶学习。

分布式架构下配额设计：JuiceFS 的实现与典型案例在分布式存储环境中，存储资源通常由多个用户、项目和业务共享使用。如果缺乏有效的约束机制，单一主体的异常写入或误操作，可能迅速消耗大量空间或 inode，进而影响系统稳定性与成本控制。配额管理正是为共享环境建立可预测资源边界的重要手段。

Spark flatMapToPair算子卡顿优化作为 JavaSpark 中 “一对多” 转换的核心算子，flatMapToPair广泛应用于日志解析、数据拆分、维度关联等场景。但在处理 TB 级数据时，不少开发者会遇到 Task 执行缓慢、数据倾斜、资源利用率低等问题。本文梳理

卷毛的技术笔记

从“拆东墙补西墙”到“最终一致”：分布式事务在Spring Boot/Cloud中的破局之道摘要：在微服务架构下，如何保证跨服务的数据一致性？是选 Seata 还是 RocketMQ？TCC 模式真的那么难写吗？本文带你从零理解分布式事务核心原理，并手把手在 Spring Boot 中落地三种主流解决方案。

大G的笔记本

redis分布式锁过期问题和自动续期和主从延迟问题问题：如果设置锁过期时间，例如 30s，但业务执行 40s，锁会提前释放，导致其他线程进入临界区。Watchdog 的思路：

隔壁寝室老吴

使用Flink2.0消费低版本的Kafka目前我们线上使用的Flink2.0版本，其中使用的Kafka版本为4.0.0，所以使用的flink-kafka-connector版本为4.0.1-2.0，所以我们使用的kafka-clients为4.0版本，但是在消费低版本的kafka时报了以下错误：

Chasing__Dreams

Mysql--基础知识点--105--分布式事务原理：XA 规范定义了事务管理器（TM）与资源管理器（RM）的交互接口。MySQL 通过 XA START、XA END、XA PREPARE、XA COMMIT / XA ROLLBACK 命令实现两阶段提交。

Redis 分布式限流的四大算法与终极形态案发场景：你们的开放平台对外提供了一个极其昂贵的 AI 算力 API。为了防止被恶意白嫖，你规定：每个 API Key 每分钟最多只能调用 100 次。

富士康质检员张全蛋

Kafka架构主题中的分区分区是隶属于主题之下的。第一个图满足了最基本的消息的发布订阅，但是kafka是一个高吞吐量的消息队列，假如producer生产的速度远远大于consumer的消费能力，那么会造成topic下的数据堆积。

富士康质检员张全蛋

kafka 环境部署kafka是非常依赖zk的，无论是kafka的broker，还是producer，consumer，这些都会有源数据的信息保存在zk上面。