分布式

RabbitMQ实战项目（含代码仓库地址＋视频教程地址）基本篇已更新完结，高级篇持续更新中这是一门结构清晰、面向求职与实战的RabbitMQ课程，覆盖了“会用”到“用好”的核心知识链路，对Java开发者的日常工作与面试准备有极强的针对性。章节内容均为本人实战测评，有需要的伙伴可以先通过本篇课程笔记，判断课程内容是否符合您的学习目标。

一文了解异步通信基础消息队列之RabbitMQ(一)在分布式系统中，我们常面临这样的挑战：服务间紧耦合与同步调用阻塞。例如，订单服务在完成交易后，若需同步调用库存、物流、积分等多个下游服务，任何一环的延迟或失败都将阻塞整个链路，损害用户体验，且服务间升级迭代相互掣肘，系统僵化。

【免训练&测试时扩展】通过任务算术转移思维链能力😊你好，我是小航，一个正在变秃、变强的文艺倾年。 🔔本专栏《人工智能》旨在记录最新的科研前沿，包括大模型、具身智能、智能体、强化学习等相关领域，期待与你一同探索、学习、进步，一起卷起来叭！ 🚩Paper：Reasoning Vectors: Transferring Chain-of-Thought Capabilities via Task Arithmetic 💻时间：202509 💭推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟

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打工的小王

消息队列之Kafka（一）搭建服务kafka：kafka_2.13-3.9.1.tgzzookeeper：apache-zookeeper-3.9.4-bin.tar.gz

鸡蛋豆腐仙子

redis及实现分布式锁的原理redisson分布式锁原理：一部分逻辑是拿锁，如果key不存在则获取锁成功，为避免锁没有释放造成死锁默认leasetime（过期时间））30s，看门狗机制会定时判断线程存在就重新设置过期时间续期，以免锁错误释放被别人抢到。如果key存在会判断是不是本身已经加过锁，是的话增加锁重入次数。

分布式学习笔记 p5-131.Paxos概念Basic Paxos：多个节点就某一个值达成共识Muliti Paxos：多个节点就一系列值达成共识

**发散创新：用 Rust构建多智能体系统，让分布式协作更高效**在人工智能快速演进的今天，**多智能体系统（发散创新：用 Rust 构建多智能体系统，让分布式协作更高效在人工智能快速演进的今天，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）已成为构建复杂分布式应用的核心范式之一。无论是自动驾驶车队调度、供应链优化，还是游戏AI决策协同，MAS 都展现出强大潜力。而选择一种高并发、内存安全且性能优异的语言来实现这类系统至关重要。

从单体到分布式：SLDS 2.0 全球物流履约网络架构演进之路SLDS 是覆盖全球多市场的端到端物流履约网络，核心定位为:随着订单量和站点复杂度的提升，SLDS 的物流网络从 “单中心落地配” 逐步演进为 “弱中心网状结构”

kafka_2.13-4.1.1集群安装本文详细介绍了kafka_2.13-4.1.1集群的安装方法，具备生产级别的参考性。操作系统是CentOS8

kafka重平衡问题-golang这里只讨论"github.com/IBM/sarama"的用法这里将会从触发重平衡的原因，影响重平衡的因素去介绍重平衡

你这个代码我看不懂

@RefreshScope刷新Kafka实例是的，会重新创建 Bean。 @RefreshScope 是 Spring Cloud 提供的注解，用于动态刷新配置。当配置发生变化（如通过 Spring Cloud Config 或 /refresh 端点触发刷新）时：

HarmonyOS 6.0+ APP智能种植监测系统开发实战：农业传感器联动与AI种植指导落地当前农业种植领域普遍存在精准管理缺失的痛点，传统种植模式依赖农户经验判断，易出现土壤温湿度失衡、施肥浇水不合理、病虫害防控不及时等问题，导致作物产量下降、资源浪费严重，且难以实现规模化、标准化种植。随着智慧农业的快速发展，农户对种植过程的精准化、智能化需求日益迫切，而传统农业监测方式存在数据滞后、操作繁琐、指导专业性不足等弊端，无法适配现代化农业的高效管理需求。

高并发秒杀下，如何避免 Redis 分布式锁的坑？秒杀场景：优化一：负载均衡分布式部署nginx和Java的springboot gateway 网关

【大数据存储与管理】分布式文件系统HDFS：01 分布式文件系统【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据技术原理与应用 ⌋ ⌋ ⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。【GitCode

分布式原生：鸿蒙架构哲学与操作系统演进的范式转移作者：石去皿首发：个人技术博客摘要：本文跳出“功能对标Android”的叙事陷阱，从架构哲学层面解构鸿蒙的分布式原生设计。探讨其如何将“设备”降维为“能力容器”，重构人机交互的时空边界，并反思这一范式对操作系统未来十年的深远影响。

spark参数优化差异的根源不是count阶段的引擎，而是Spark和 Hive写入时生成的底层文件格式/数量/元数据完全不同 ——Hive写入会生成带「行数元数据」的列式文件，而Spark默认写入的文件要么是Text格式、要么是元数据缺失的列式文件，导致Hive count时无法走元数据优化，只能全量扫描。

我就是全世界

RabbitMQ架构核心拆解：从消息代理到四大组件，一文看懂异步通信基石在分布式系统里，你有没有遇到过这样的场景？订单服务处理完一笔交易，需要立刻通知库存系统扣减、物流系统发货、积分系统更新。如果让订单服务直接调用这些下游服务，任何一个环节卡顿或失败，都会导致整个下单流程阻塞，用户体验直线下降。更糟的是，一旦某个服务需要升级或重构，所有依赖它的服务都得跟着改，牵一发而动全身。

DeepFlow 零侵扰全栈可观测

使用 eBPF 零代码修改绘制全景应用拓扑摘要：本文介绍了DeepFlow如何利用eBPF技术实现零侵扰的云原生应用全景拓扑绘制。传统方案需修改代码或依赖服务网格，覆盖范围有限且实施复杂。DeepFlow通过eBPF自动采集网络数据、解析应用协议，并计算全栈性能指标，无需改动应用代码或重启服务。其核心能力AutoTracing和AutoTagging能自动关联资源、服务等标签，支持多视角观测。实际案例表明，该方案可在五分钟内快速定位各类性能瓶颈与故障，显著提升云原生环境下的可观测性效率。