分布式

[docker/大数据]Spark快速入门Spark官方文档：https://spark.apache.ac.cn/docs/latest/Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室于 2009 年开发，2013 年成为 Apache 顶级项目，旨在解决 MapReduce 的三大核心问题：

【Redis】缓存和分布式锁目录一、缓存1、缓存使用高并发下缓存失效问题 - 缓存穿透（查询一个不存在的数据，缓存与数据库中都没有）

【Java后端】【可直接落地的 Redis 分布式锁实现】可直接落地的 Redis 分布式锁实现：包含最小可用版、生产可用版（带 Lua 原子解锁、续期“看门狗”、自旋等待、可重入）、以及基于注解+AOP 的无侵入用法，最后还给出 Redisson 方案对比与踩坑清单。

kafka的rebalance机制是什么

jenkins实现分布式构建并自动发布到远程服务器上 jenkins实现自动打包编译发布远程服务器接上文：https://blog.csdn.net/soso678/article/details/149223763?spm=1001.2014.3001.5501

Kafka消息持久化机制全解析：存储原理与实战场景目录引言一、Kafka消息持久化的核心目标二、底层存储机制深度剖析1.【文件系统分层】——日志分组 + 日志段

Kafka如何保证「消息不丢失」，「顺序传输」，「不重复消费」，以及为什么会发生重平衡（reblanace）上一篇文章总结了kafka为什么快，下面来总结一下，kafka高频的常见的问题。内容有点多，全部看完需要有一定的耐心。

想躺平的咸鱼干

RabbitMQ 基础RabbitMQ是一种简单的消息队列，消息队列是什么？消息队列也就是服务和进程之间相互异步通讯的方式，它的核心模型就是生产者将消息发送到队列，消费者然后从中获取并处理消息。所以关键的组件就在于生产者，消费者，队列，交换机。

KWDB 分布式架构探究——数据分布与特性本期直播我们邀请到 KaiwuDB 高级研发工程师冯友旭为大家分享《KWDB 分布式架构探究——数据分布与特性》，点击下方视频观看完整版回放 ↓↓↓

乐观锁、悲观锁和分布式锁，你用对了吗？后台开发最怕什么？数据被改乱。把数据库想成公共厨房，锅就是数据。三个人同时炒菜，锅翻了，菜就糊了。锁就是排队机制，让锅一次只给一个人用。

分布式唯一 ID 生成方案在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据或消息，数据库的自增 ID 显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一 ID 做标识。此时一个能够生成全局唯一ID 的系统是非常必要的。

齐木卡卡西在敲代码

kafka的pull的依据绝对不需要！提交 offset 和调用 poll() (拉取消息) 是两个完全独立的行为。消费者可以连续调用 poll() 多次，期间完全不提交任何 offset。这是 Kafka 消费者的正常工作模式。

RabbitMQ 基础目录一.核心概念1.Producer和Consumer2.Connection和Channel3.Virtual host

rabbitmq发送的延迟消息时间过长就立即消费了RabbitMQ延迟消息在设置过长时间后被立即消费的问题，通常与以下原因有关：典型配置示例(使用插件方式)：

程序员不迷路

Kafka学习要精通 Kafka，需要深入理解其架构原理、核心组件、生产消费机制、运维调优及与业务系统的实战集成。以下是系统化的知识体系：

ZooKeeper 一致性模型解析：线性一致性与顺序一致性的平衡在分布式系统中，我们熟知多种一致性模型，包括强一致性、弱一致性、最终一致性、线性一致性、顺序一致性、因果一致性、会话一致性和单调读一致性等。那么，ZooKeeper究竟遵循哪种一致性模型呢？

IT技术小密圈

图解分布式锁: 5分钟搞懂分布式锁===本文从一个生动的“抢购演唱会门票”场景将起，花5分钟带你搞懂分布式锁。你最爱的歌手突然宣布加场演唱会，门票在晚上8点准时开抢。

kafka 生产者是如何发送消息的？Kafka 生产者发送消息的过程是一个异步流程，旨在实现高吞吐量和可靠性。这个过程主要涉及两个核心线程：主线程和 Sender 线程。

RabbitMQ：数据隔离RabbitMQ 通过虚拟主机（Virtual Host，简称 vHost）实现数据隔离，其核心机制与实现方式如下：

Python pyzmq 库详解：从入门到高性能分布式通信在现代软件开发中，进程间通信（IPC）与分布式系统通信已经成为基础能力。无论是构建一个微服务架构的后端，还是实现大规模并行计算任务，如何让不同的进程或节点之间高效地传递消息，都是核心问题。