分布式

断手当码农

Redis 实现分布式锁的三种方式Redis 实现分布式锁的三种方式在现代分布式系统中，多个节点同时操作共享资源是常见的情况。这种并发访问如果不加以控制，可能会导致数据不一致、业务异常等问题。因此，分布式锁成为了确保分布式系统中各节点协调一致、避免资源冲突的一个重要工具。本文将介绍三种常用的分布式锁实现方式：基于 Redis 的 SETNX 锁实现、基于 Redisson 实现的分布式锁以及使用 Redis Lua 脚本的分布式锁实现。

初次攀爬者

Redis分布式锁实现的三种方式-基于setnx，lua脚本和Redisson分布式锁是解决分布式系统中多节点并发访问共享资源的核心方案，Redis凭借高性能、原子性操作等特性，成为实现分布式锁的主流选择。本文从原理层面拆解Redis分布式锁的核心逻辑，并详细分析三种常见实现方式的代码逻辑、优缺点及生产环境注意事项。

业精于勤_荒于稀

物流订单系统99.99%可用性全链路容灾体系落地操作手册你负责的是日均2300万单的物流订单系统，换算下来：整套体系严格遵循「事前防控-事中自愈-事后闭环」的大厂黄金标准，3个环节环环相扣，缺一不可：

Hadoop核心技术与实战指南Hadoop是一个开源的、分布式的大数据处理框架，由Apache基金会开发，核心目标是高效处理海量数据（TB/PB级），适用于数据量大、数据类型复杂（结构化、半结构化、非结构化）、实时性要求不高的场景（离线计算）。

凉凉的知识库

Go中的零值与空值，你搞懂了么？变量声明但未显式初始化时，Go 自动赋的默认值。它保证“未初始化”也有确定、可用的值当对一个结构体的某个字段的tag设置为omitempty时，如果这个字段是空值（empty value，和零值不一样）时，那么这个字段就会在序列化时省略

联邦学习实战：如何在分布式场景下构建隐私保护机器学习模型一、背景与动机作为一名大数据领域的老兵，近年来我参与了不少数据协作相关的项目。传统的机器学习模式需要将分散在不同机构的数据集中到一起进行训练，这在实际落地中遇到了很大的合规挑战。特别是金融、医疗等行业，对数据隐私的要求极高，数据集中化几乎不可行。

pytorch分布式训练解释在分布式训练（Distributed Data Parallel, DDP）中，这几个概念是核心，理解它们对于配置多机多卡训练至关重要。我们可以把分布式训练想象成一个“大型工厂”，里面有多个“车间”（节点 Node），每个车间里有多个“工人”（GPU/进程 Process）。

技术深度拆解：Infoseek媒体发布系统的分布式架构与自动化实现在媒介形态多元化与传播需求精准化的双重驱动下，企业对媒体发布系统的技术要求已从“能发布”升级为“全渠道适配、高自动化、效果可量化”。传统的媒体发布方案面临着四大技术痛点：

消息队列遇到Producer发送慢借助消息队列之后，咱们的消息得发出去才能开始有价值，一般用得上消息队列说明这个量已经到位了，那么、面对这么多数据量，这消息发出去如果发的特别慢，这应该怎么办呢？

kafka数据异常记录由于公司使用英方同步工具： Oracle --> Oracle Oracle --> Kafka MySQL -->Kafka --> Oracle 其中第一个链路最稳定，同步到kafka的数据偶尔会出问题。

笨蛋不要掉眼泪

Spring Cloud Gateway 扩展：全局跨域配置摘要：在微服务架构中，前端应用与后端服务通常部署在不同的域名或端口上，这会导致浏览器的同源策略限制，引发跨域问题。本文将详细介绍如何在 Spring Cloud Gateway 中通过全局配置轻松解决跨域问题，并结合实际响应头分析，带你彻底搞懂 CORS 的底层原理。

正在走向自律

高并发场景下一卡通系统数据库架构设计与实践在智慧城市和智慧校园建设浪潮中，一卡通系统已从简单的消费支付工具演变为集身份认证、金融服务、门禁管理、数据统计于一体的综合性数字平台。随着用户规模从数万扩展到数千万，日均交易量从几千笔激增至数千万笔，传统的一卡通系统架构面临着前所未有的性能压力。特别是在早晚高峰时段，系统需要支撑每秒数万笔的并发交易，这对底层数据库的高可用性、高并发处理能力和数据一致性提出了极致要求。

多领域落地验证：分布式 KVM 如何成为指挥中心的 “协同核心引擎”指挥中心作为各类应急处置、日常调度的核心枢纽，通常按照业务职能划分不同坐席，每个坐席承担着专属的信息处理、指令传达或数据监测任务。但在实际工作中，各类业务并非完全独立，坐席之间频繁需要协同处置复杂事项、共享关键数据，信息互联互通的需求尤为迫切。传统指挥模式下，坐席人员若需调用其他业务模块的信息，需手动切换信号源、调试设备接口，不仅操作繁琐、耗时较长，还容易出现信号中断、数据延迟等问题，严重影响指挥调度的效率和准确性，难以适配关键任务场景下的快速响应需求。

安科瑞解决方案一站通

分布式光储监控系统的四个实战样本：从分散走向聚合的技术路径分布式光伏与储能发展很快，但"小而散"的特点让管理变得困难。电站分布广、设备杂、数据不通，故障处理慢，运维成本高，电网调度要求也越来越高。

知识即是力量ol

深入理解 Snowflake 雪花算法：原理、本质、趋势递增问题与分布式顺序困境全解析摘要：本文从分布式系统的基本需求出发，深入剖析 Twitter Snowflake 算法的设计思想、位结构原理、并发控制机制、时钟回拨风险，以及"趋势递增"与"绝对递增"之间的本质区别。重点通过位权重数学分析彻底讲清楚：机器 ID 在排序中的真实角色、为何时间戳能以 32 倍的权重优势主导 ID 大小、同毫秒跨节点的排序本质。同时深入探讨分布式系统中全局时间不可靠的理论根源，并给出各种业务场景下的最佳实践建议。推荐结合CSDN自带的目录进行阅读

从零到一：构建高可用分布式 Server-Sent Events (SSE) 实时推送系统目录从零到一：构建高可用分布式 Server-Sent Events (SSE) 实时推送系统前言一、为什么选择 SSE？

从零到一：用 openYuanrong 训练分布式强化学习 Agent（完整实操指南）适合人群：零基础新手，只要有一台 Mac（或 Linux），跟着本文一步步操作就能跑通。最终效果：在 Docker 容器中用 openYuanrong 分布式框架训练一个 CartPole 倒立摆 Agent，并生成可视化训练回放页面。

薛定e的猫咪

【Bayesian Analysis 2023】大数据背景下的分布式贝叶斯模型选择参考论文：Distributed Computation for Marginal Likelihood based Model Choice

键盘鼓手苏苏

Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 ntp 精准同步鸿蒙设备系统时间（分布式协同授时利器）欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.csdn.net

Java后端核心技术体系全解析(个人总结)Java后端技术的学习与落地，从来不是零散知识点的堆砌，而是有明确的递进逻辑：从Java程序的“运行基石”，到应对海量请求的“高并发能力”，再到简化开发的“Spring体系”、支撑分布式架构的“中间件”、拆分复杂业务的“微服务”，最终到适配规模化部署的“云原生”。