分布式

KafkaKafka 是一个分布式流处理平台，由 LinkedIn 开发并开源，主要用于构建实时数据管道和流式应用。其核心特性包括高吞吐、低延迟、可扩展性和持久性。

学到头秃的suhian

Redis分布式锁什么是分布式锁?分布式锁:满足分布式系统或者集群模式下多进程可见并且互斥的锁。分布式锁，一般会依托第三方组件来实现，而利用Redis实现则是工作中应用最多的一种。今天，就让我们从最基础的步骤开始，依照分布式锁的特性，层层递进，步步完善，将它优化到最优，让大家完整地了解如何用Redis来实现一个分布式锁。

若水不如远方

分布式一致性原理（四）：工程化共识 —— Raft 算法上一篇我们从集合交集定律推导出了多数派机制，并在此基础上推演了 Basic Paxos 和 Multi-Paxos 的 Leader 优化思想。但我们也提到，Paxos 的原论文只给出了核心思想，留下了大量工程空白：Leader 怎么选？日志怎么复制？故障怎么恢复？

千万级数据批处理实战：SpringBoot + 分片 + 分布式并行处理方案在开发中，千万级数据的批量清洗、同步、迁移、统计是非常常见的场景。传统的单线程或单节点批处理方案不仅耗时长达数天，还存在资源利用率低、容错性差、扩展性弱等问题，严重影响业务迭代效率。本文将深度拆解并实战一套基于 SpringBoot + 批处理分片 + 分布式协调的高性能并行处理方案，通过将大任务拆解为小分片，充分利用分布式集群资源，实现千万级数据处理从 “天级” 到 “小时级” 的性能跃升，实现高性能并行处理.

笨蛋不要掉眼泪

从单体到分布式：一次完整的架构演进之旅最初的系统架构极其简单：用户通过域名访问服务器，服务器上运行着包含所有功能的应用程序，背后连接着单一的数据库。

会算数的⑨

Spring AI Alibaba 学习（三）：Graph Workflow 深度解析（下篇）📌 系列文章📖 前言一、什么是 DeepResearch？1.1 概念起源与演变1.2 从 RAG 到 DeepResearch 的技术演进

认真的薛薛

数据库-日志管理、备份恢复与主从同步第一种日志：通用日志第二种日志：错误日志第三种日志：二进制日志第四种日志：慢查询日志注意：做binlog日志数据恢复时，会临时将sql_log_bin功能关闭

分布式组件的全域认识和操作--gateway我们对gateway这个技术栈，产生什么样的认识，才算真正的理解，会使用gateway。1.如何搭建一个gateway项目，并且注册到gateway里面

分布式ID方案学习在单机应用时代，为数据生成一个唯一标识（ID）是如此简单——数据库的自增主键（AUTO_INCREMENT）足以胜任。它有序、高效，仿佛一个永不重复的流水线。

04 - 分布式大模型推理实战：TP/PP/EP并行策略深度解析本文是《大模型推理框架深度解析》系列的第四篇，详解张量并行、流水线并行与专家并行的原理与配置。当你的模型从7B扩展到70B、405B，单卡显存已经无法满足需求时，分布式推理成为必然选择。但面对TP、PP、EP等各种并行策略，很多开发者感到困惑：

从单体并发工具类到分布式并发：思想演进与最佳实践理清「单体并发工具类的核心思想」如何渐进式演进到「分布式并发场景」，并提炼出通用的设计思维——本质是把单机内的“线程级协作规则”升级为“集群节点级协作规则”，核心思想（限流、同步、汇总、安全）完全复用，仅将“本地工具”替换为“分布式协调工具”，同时解决分布式场景的新问题（网络延迟、节点故障、数据一致性）。

礼拜天没时间.

Docker 部署分布式 Hadoop（超详细实战版）在传统方式下部署 Hadoop：需要准备多台虚拟机手动配置网络、主机名、SSH 免密重复安装 JDK、Hadoop

可管控、不重复TraceId解决方案一、名词解释 TraceId: 追踪Id,一般用在分布式系统中，用于标识一次完整请求的唯一id。在分布式系统中，由于每个服务，组件等都可能部署多台（用到分布式技术的基本也是大型系统），要确定一次请求经过了哪些服务，日志捞取，性能检测等等没有标识无异于大海捞针，这时候就需要一个唯一标识将整个链路串联起来，这就是TraceId。扩展： 1.系统唯一中立标识由于TraceId的粒度为每次请求，并且唯一不重复，也可以作为系统唯一中立通传标识，其他各种业务需要实现通传的功能时，可在此标识上扩展，如灰度标识等，以

最贪吃的虎

windows上如何可视化访问并远程操作linux系统上运行的浏览器或者linux可视化桌面在混合操作系统环境中，从 Windows 远程访问 Linux 系统的图形界面或特定应用如浏览器已成为常见需求。这不仅能提高工作效率，还能实现跨平台协作。例如，在 Windows 主机上操作 Linux 服务器的 Firefox 浏览器浏览网页，或直接控制 Linux 桌面进行开发/管理。

没有bug.的程序员

分布式缓存深潜：Redis Cluster 物理内核、数据分片算法博弈与高并发实战指南前言：在内存的极速世界中构建规模化确定性在分布式系统的宏大演进中，缓存始终是抗住海量并发冲击、保卫底层数据库不被流量洪峰冲垮的“第一道防线”。然而，随着互联网业务规模从单机 10G 内存需求演进到 TB 级别，单节点 Redis 在物理内存上限、单线程处理瓶颈以及网络带宽吐吞量面前显得捉襟见肘。

OpenSolon v3.9.3, v3.8.5, v3.7.5, v3.6.8 年货版发布OpenSolon 是新一代，Java 企业级应用开发框架。从零开始构建（No Java-EE），有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议，是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目，是 Java 应用开发的生态基座（可替换美国博通公司的 Spring 生态）。

分布式系统的心脏：Raft共识算法原理深度解析在分布式系统中，如何让多个节点就某个值达成一致是一个核心难题。当一个节点说"选A"，另一个节点说"选B"，第三个节点宕机时，系统该如何决策？这就是分布式共识问题。

分布式WEB应用中会话管理的变迁之路优质博文：IT-BLOG-CNSession一词直译为“会话”，意指有始有终的一系列动作／消息。Session是Web应用蓬勃发展的产物之一，在Web应用中隐含有“面向连接”和“状态保持”两个含义，同时也指代了Web服务器与客户端之间进行状态保持的解决方案。

RabbitMQ高级篇总结（黑马微服务课day11）（包含黑马商城业务改造）本文总结了黑马课程中的MQ高级篇的内容，从而对RabbitMQ中的进阶的使用技巧有更好的理解 MQ入门篇的内容： MQ入门篇

Kafka 生产者与消费者配置详解可靠性优先：性能调优：资源控制：偏移量管理：性能与稳定性：容错处理：生产者指标：消费者指标：JVM 指标：