分布式

服务端高并发分布式结构演进之路核心思想：分布式不是"高大上"的代名词，而是迫不得已的无奈之举——当一台机器扛不住时，只能引入多台机器协作。业务永远比技术更重要，技术只是给业务提供支持。

Kafka集群搭建指南：KRaft模式彻底摒弃Zookeeper以前搭建 Kafka，还得先装个 Zookeeper，维护两套系统，不仅麻烦，ZK 还经常成为性能瓶颈。

分布式锁深度实战：从 Redis 到 Zookeeper 深度解析分布式锁是分布式系统中保证资源互斥访问的核心技术：本文将深入对比 Redis 和 Zookeeper 分布式锁的实现原理，帮助你在实际项目中做出正确的技术选型。

学习中.........

高并发架构下的 Kafka 与消息队列核心机制在架构设计之初，引入消息队列（MQ）通常是为了实现解耦、异步和削峰。面对当前主流的三大 MQ 组件，选型的核心在于业务场景的匹配度：

分布式部署项目若没有启动执行：需要改成 mysql_native_password 方式注意：将 your_password 替换为你想要设置的密码

努力努力再努力wz

【Redis 入门系列】为什么需要 Redis？一文串起缓存、分布式、读写分离、分库分表与微服务🔥 本文专栏：Redis 🌸作者主页：努力努力再努力wz💪 今日博客励志语录：最难的不是做出决定的那一瞬间，而是在此后无数个想要放弃的深夜里，依然能够在心里再一次‘选择’坚持。

番茄去哪了

单体转微服务：微服务保护和分布式事务（上）由于微服务链路中的某个服务故障，导致整个链路级联失败，这就是微服务雪崩使用一个限流器，当调用某个服务时，先经过限流器，使得同一时间服务请求的并发数小于或者等于限流器的阙值

念何架构之路

分布式详解分布式系统是由一组通过网络进行通信.为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统.分布式系统的出现是为了用廉价的普通的机器完成单个计算机完成的计算存储任务.目的是利用更多地机器.处理更多地数据.

Elastic 中国社区官方博客

将 Logstash Pipeline 从 Azure Event Hubs 迁移到 OTel Collector Kafka Receiver作者：来自 Elastic Álex Cámara逐步指南：将 Logstash pipeline 从 Azure Event Hubs 插件迁移到 OpenTelemetry Collector Kafka receiver。

倒流时光三十年

第1篇：你真的了解 Kafka 吗？—— 破冰篇系列：Kafka × Spring Boot：参数精讲与生产落地实战本篇关键词：Kafka 设计哲学 · Topic · Partition · Offset · Consumer Group · ISR · 选型对比

隔窗听雨眠

从DNS解析到分布式存储的技术解构为什么有些网站在某些地区可以打开，在其他地区却不行？输入一个域名按下回车，背后究竟经历了哪些网络环节？

Redis分布式锁进阶第二十二篇Redis分布式锁进阶第二十二篇：锁安全攻防高阶加固 + 恶意抢锁防刷拦截 + 核心锁资源防窃取防篡改终极方案

Redis 分布式锁架构全解析：从基础实现到生产级选型指南在微服务架构中，多个服务实例同时操作共享资源（如库存扣减、订单创建、定时任务防重）时，单机锁（synchronized、ReentrantLock）已无法满足互斥性要求，分布式锁成为解决这一问题的核心组件。Redis 凭借其高性能、低延迟和丰富的数据结构，成为最主流的分布式锁实现方案。

第18章闻仲西征：单体应用被分布式集群拖垮？十战十捷是回光返照系列导读：这是《洪荒操作系统》第18章。闻仲太师率领商军西征，十战九胜，看似战无不胜，但实际上这是一场单体应用在分布式架构围攻下的垂死挣扎。闻仲再强，也只是一个人扛着整个商朝军事系统，而西周背后是阐教弟子组成的微服务集群。本系列用28章，从计算机系统工程的视角重新拆解中国上古神话。

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HarmonyOS 6.0+ 跨端智能写作助手开发实战：多设备接续编辑与AI辅助创作落地在数字化办公与内容创作场景日益多元化的今天，用户的写作行为已不再局限于单一设备。无论是通勤途中用手机记录灵感碎片、办公室通过PC进行深度文稿编辑，还是居家时借助平板梳理创作大纲，跨设备接续写作已成为核心需求。然而当前主流写作工具在跨端协同方面存在诸多痛点：其一，数据同步延迟显著，手机端编辑内容需手动触发同步，且易出现版本冲突，导致创作思路中断；其二，接续体验割裂，切换设备后无法恢复上次编辑的光标位置、文本选中状态及格式设置，需重新定位上下文，降低创作效率；其三，AI辅助功能跨端适配不足，多数工具的AI生成

一切皆是因缘际会

常量算力架构重构下一代智能终端体验摘要：2026 年 AI 产业已从云端参数军备竞赛，转向端侧轻量化、隐私原生、实时高效的深水区。大模型幻觉、算力爆炸、隐私泄露、依赖先进制程等痛点，成为端侧智能规模化落地的核心瓶颈。本文提出一套预制规则 + 查表检索 + 轻量试算的端侧 AI 新架构，不依赖 3nm/5nm 先进制程，在通用 CPU、嵌入式芯片上即可实现常量算力、低延迟、结构级安全与离线自治，完美覆盖手机、可穿戴、车载、工业终端等全场景，为下一代端侧智能提供可落地、可验证、可量产的技术路径。关键词：端侧 AI；常量算力；轻量化架构；隐私

Volunteer Technology

Hadoop NameNode HA在Hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题，如果NameNode所在的机器发生故障，整个集群就将不可用(Hadoop1中虽然有个SecorndaryNameNode，但是它并不是NameNode的备份，它只是NameNode的一个助理，协助NameNode工作，SecorndaryNameNode会对fsimage和edits文件进行合并，并推送给NameNode，防止因edits文件过大，导致NameNode重启变慢),这是Hadoop1的不可靠实现。

ZooKeeper 未授权访问漏洞：你做的 ACL 加固可能只是“假动作”在日常安全加固中，经常会收到基础架构或安全部门的反馈：ZooKeeper 存在未授权访问漏洞。很多同学拿到需求后的第一反应是“加个 ACL 就好了”，于是动手操作一轮：添加超级用户、给某个节点设置 IP 白名单、然后觉得超级用户碍事把它删掉，顺便禁掉四字命令。这一套“组合拳”打下来，是不是就算修复完成了？

卷毛的技术笔记

双十一零点扛过10倍流量洪峰：Sentinel与Redis+Lua的分布式限流深度避坑指南导读：双十一零点，流量瞬间暴涨 10 倍，数据库连接池打满，服务超时，雪崩一触即发……限流不是可选项，是微服务的生命线。今天我们来聊聊，如何在分布式环境下优雅地“丢请求”，保核心系统。