分布式

程序合约：形式化验证中的规范与实现框架本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

云和数据.ChenGuang

Deepseek适配场景：OpenEuler系统下RabbitMQ安装与基础配置教程Deepseek适配场景：OpenEuler系统下RabbitMQ安装与基础配置教程在AI大模型应用部署场景中，消息中间件是实现服务解耦、异步通信的核心组件。RabbitMQ作为高性能的开源消息中间件，常被用于Deepseek等大模型相关服务的任务分发、日志传输、数据同步等场景。OpenEuler作为国产化操作系统的主流选择，其稳定性与安全性适配企业级AI部署需求。本文将针对Deepseek应用场景，详细讲解在OpenEuler系统下RabbitMQ的安装、基础配置及适配验证流程，确保消息中间件能高效支

时光追逐者

一个基于 .NET 开源、功能强大的分布式微服务开发框架今天大姚给大家分享一个基于 .NET 开源、功能强大的分布式微服务开发框架：Anno.Core。Anno.Core 是一个基于 .NET 开源、功能强大的分布式微服务开发框架，致力于简化分布式、微服务系统的构建。框架原生支持 gRPC 和 Thrift 两种高性能 RPC 通信协议，自带服务发现、调用链追踪、Cron 调度、限流、事件总线、CQRS 、DDD、插件化开发等。

【前瞻创想】Kurator·云原生实战派：打造下一代分布式云原生基础设施在云原生技术蓬勃发展的今天，企业面临着多云、混合云、边缘计算等复杂场景下的基础设施管理挑战。Kurator作为一款开源的分布式云原生平台，通过集成Kubernetes、Istio、Prometheus、FluxCD、KubeEdge、Volcano、Karmada、Kyverno等优秀开源项目，为企业提供了统一的分布式云原生基础设施解决方案。本文将深入解析Kurator架构设计理念，从环境搭建到核心功能实践，结合Fleet集群管理、Karmada跨集群调度、KubeEdge边缘计算、GitOps持续交付等

太阳伞下的阿呆

kafka高吞吐持久化方案（2）文章主要针对上篇中方案3的进阶进行升级对比介绍使用 WeakHashMap + ReentrantLock 实现按 Key（如 uid_cid）自动回收的锁池（Lock Pool），适用于需要对不同 key 粒度加锁，又希望避免内存泄漏的场景。

【探索实战】告别繁琐，一栈统一：Kurator 从0到1落地分布式云原生应用管理平台！当集群规模从“单集群运维”迈向“多集群 + 多环境 + 多团队协作”，你会很快遇到同一类问题反复出现：

十五年专注C++开发

ZeroMQ: 一款高性能、异步、轻量级的消息传输库目录1.简介2.核心通信模式3.安装与使用3.1.包管理器安装（推荐，无需编译）3.2.源码编译（获取最新版本）

LiveCharts WPF MVVM 图表开发笔记框架：WPF（.NET 4.7.2）图表库：LiveCharts 0.97.0（需注意版本适配性）设计模式：MVVM（Model-View-ViewModel）

Kurator 分布式云原生平台从入门到实战教程Kurator 是华为云开源的分布式云原生平台，旨在帮助用户一站式构建和管理多云、多集群、云边协同的分布式云原生基础设施。它整合了众多主流云原生技术栈，如 Kubernetes、Karmada（多集群编排）、KubeEdge（边缘计算）、Istio（服务网格）、Prometheus（监控）、Volcano（批调度）等，提供“开箱即用”的统一管理能力。Kurator 的核心在于“舰队（Fleet）”概念，将多个分布式集群抽象为一个逻辑舰队，实现统一治理、应用分发、流量治理、监控和策略管理。

一起养小猫

【贡献经历】从零到贡献者：我的Kurator开源社区参与之旅开源软件是推动技术创新的重要力量，而参与开源项目不仅是技术能力的体现，更是对技术生态的贡献。本文记录了作者从一个普通的云原生技术爱好者成长为Kurator开源项目贡献者的完整历程。通过分享从初次接触、问题发现、代码贡献到社区协作的每个环节，详细展现了开源参与的挑战与收获。文章深入分析了开源贡献的方法论，总结了参与开源社区的最佳实践，并为想要加入Kurator社区的开发者提供了实用的指导建议。这次开源之旅不仅提升了个人技术水平，更让我深刻理解了"取之于社区，用之于社区"的开源精神。

【前瞻创想】Kurator云原生实战：从入门到精通，打造分布式云原生新生态在云原生技术迅猛发展的今天，企业面临着多云、混合云、边缘计算等复杂场景的挑战。Kurator作为一款开源的分布式云原生平台，站在众多优秀开源项目的肩膀上，为用户提供了一站式解决方案。本文将深入解析Kurator的核心架构、关键组件及实践应用，从环境搭建到高级特性，从理论到实战，全方位展示Kurator如何帮助企业构建强大的分布式云原生基础设施。通过多个深度实践案例，包括Fleet舰队管理、Karmada跨集群调度、KubeEdge边缘计算集成、GitOps自动化流水线等，为读者呈现一个完整的Kurator

RabbitMQ: 消息发送失败的重试机制设计与实现确保消息在RabbitMQ投递过程中的可靠性，通过持久化存储、回调处理和定时重试解决网络异常、服务宕机等场景下的消息丢失风险

机器学习高阶教程＜8＞分布式训练三大核心策略拆解哈喽各位机器学习爱好者！随着我们的项目从“练习级”走向“实战级”，新的难题也随之而来：比如想训练一个能识别1000种商品的电商图像检索模型，数据集规模达到百万级，单张GPU训练一次要花3天3夜；再比如尝试复现GPT-2这类中等规模的语言模型，刚加载模型权重就提示“显存不足”，直接卡在起跑线上。这种“硬件扛不住、效率跟不上”的卡壳感，是不是让你既着急又无奈？

沉迷技术逻辑

微服务保护和分布式事务目录1.雪崩问题1.1原因分析1.2 解决思路请求限流线程隔离服务熔断2. 服务保护技术Sentinel

凤凰战士芭比Q

Jenkins(分布式、用户管理)在Jenkins 2中，节点是一个基础概念，代表了任何可以执行Jenkins任务的系统采用master/agent架构，因而其节点可划分主节点（master）和代理节点（agent）两种类型，代理节点也被称为从节点（slave）

专注API从业者

构建企业级 1688 数据管道：商品详情 API 的分布式采集与容错设计在电商数据分析、供应链管理、竞品监控等场景中，1688 平台的商品详情数据是核心资产。但面对海量商品、高频采集需求以及 API 调用限制，传统的单进程采集方案极易出现性能瓶颈、数据丢失、服务不可用等问题。本文将从企业级视角，详解基于分布式架构的 1688 商品详情 API 采集管道设计，重点解决高并发、容错、可扩展等核心问题，并提供可落地的代码实现。

解构中心化困境：工业控制SCADA的延时与可靠性症结及分布式边缘计算转型路径工业控制SCADA（数据采集与监控系统）是智能制造、能源电网、轨道交通等关键基础设施的“神经中枢”，其核心诉求是毫秒级延时响应与99.999%以上的高可靠性——例如智能制造中机械臂协同控制需≤10ms响应，电网故障切除需≤20ms，轨道交通信号控制需≤5ms，任何超出阈值的延时或指令丢失都可能引发设备损坏、生产线停产甚至安全事故。然而，基于中心化云计算、传统数据库与普通交换机构建的SCADA系统，在工业控制的严苛需求下，普遍暴露不可控延时、控制指令失效、并发能力不足及单点故障瘫痪等致命缺陷。本文将从技术原

Java-206 RabbitMQ 发布订阅（fanout）Java 实战：推/拉模式、ACK 与绑定排错全梳理推模式是最常用的消费模式，特别适合：在以下场景中，推模式可能不适用，需要采用拉模式：条件性消费：批量处理需求：

新型基于“去中心化分布式Agent“技术的操作系统DIOS围绕 “去中心化分布式 Agent 技术的操作系统及应用” 展开，从技术对比、产品设计到工程落地，系统呈现该技术的创新价值，以下分模块解析：