分布式

JUC 到 Redis 分布式锁：一次关于高并发的性能压测实验在此前JUC学习中，了解了 synchronized 和 ReentrantLock，但在单机环境下，面对少量的数据测试，很难直观感受到锁对系统稳定性的决定性作用。所以通过学习Jmeter对锁的效率提升有个进一步的了解

心中有国也有家

PaddlePaddle 适配 NPU 的技术全解析——从算子接入到端到端性能优化PaddlePaddle（飞桨）是百度开源的深度学习框架，它怎么在华为 NPU 上跑起来？核心是通过 Paddle 的自定义算子机制接入 CANN 算子库，并通过通信后端抽象支持 HCCL 和 hixl。这篇文章把这套适配技术拆开讲清楚。

zookeeper内部原理（进阶介绍三）目录ZooKeeper架构Zab协议（Zookeeper Atomic Broadcast）阶段一：Leader选举

java1234_小锋

【吊打面试官系列-ZooKeeper面试题】zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的？大家好，我是锋哥。今天分享关于【zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的？】面试题，希望对大家有帮助；

小江的记录本

【Kafka核心】Kafka 3.0+ KRaft模式（替代ZooKeeper）核心原理与优势本文全方位、结构化拆解Kafka 3.0+ KRaft模式的完整知识体系，覆盖背景演进、核心架构、底层原理、全链路流程、核心优势、版本特性、部署运维、最佳实践、避坑指南九大核心维度，完整呈现KRaft替代ZooKeeper的技术内核与生产落地体系。

Zookeeper 在 Kafka 中扮演了什么角色？在 Apache Kafka 的早期架构中，ZooKeeper 扮演了分布式协调服务角色，负责管理和协调整个 Kafka 集群。尽管新版本的 Kafka 正在逐步移除对 ZooKeeper 的依赖，但在许多现有和较早的系统中，了解 ZooKeeper 的作用仍然非常重要。

ZooKeeper分布式协调从入门到实战前言在分布式系统架构中，协调服务是保障集群稳定运行、数据一致、任务调度的核心组件。Apache ZooKeeper作为经典的分布式协调服务，被广泛应用于Hadoop、HBase、Kafka、Solr等大数据框架中，成为分布式环境不可或缺的基础服务。本文将结合理论原理、核心概念、集群部署与实操命令，系统讲解ZooKeeper全栈知识，助力快速掌握分布式协调核心技术。一、集群环境预习与基础配置在搭建ZooKeeper集群前，需完成基础环境规划与前置配置，保障集群通信、时间同步与免密登录。集群采用maste

ZooKeeper 三节点集群部署：别再单机玩，高可用强一致集群这样搭还在用单机版 ZooKeeper 跑测试？./zkServer.sh start 一敲，连上 localhost:2181，看起来一切正常——但只要服务一重启，数据全丢；节点一宕机，整个系统直接瘫痪。这不是 ZooKeeper 该有的样子。

Dubbo- 注册中心实战：Zookeeper 部署与 Dubbo 集成配置👋 大家好，欢迎来到我的技术博客！ 📚 在这里，我会分享学习笔记、实战经验与技术思考，力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯 本文将围绕Dubbo这个话题展开，希望能为你带来一些启发或实用的参考。 🌱 无论你是刚入门的新手，还是正在进阶的开发者，希望你都能有所收获！

ZooKeeper Zxid 与 Epoch 深度解析：分布式事务的时空坐标摘要：在 ZooKeeper 的分布式世界中，每一个改变系统状态的操作都需要被精确标识和排序。ZXID（ZooKeeper Transaction ID）和 Epoch 就是实现这一目标的核心机制。它们如同分布式事务的"时空坐标"，共同确保了集群中所有节点对事务顺序的理解一致。本文将深入剖析 ZXID 和 Epoch 的结构、工作原理以及在 Leader 选举和数据同步中的关键作用。

小尘要自信

踩过坑才明白：为什么 ZooKeeper 集群才是正经事说个真实经历。刚学 ZooKeeper 的时候，我就用单机版跑实验。./zkServer.sh start 敲下去，客户端连上 localhost:2181，看起来一切正常，心里还挺有成就感。直到有一次测试环境断电重启，ZooKeeper 服务跟着恢复了，结果发现之前创建的节点数据全丢了——临时节点（ephemeral）没了，顺序节点（sequential）的计数器也重置了。那一刻才反应过来：单机 ZooKeeper 根本不是真正的 ZooKeeper，它只是一个玩具。

心中有国也有家

CANN 算子开发完全指南——从 TBE DSL 到算子上线全流程如果你想在 NPU 上实现自定义算子（比如一个新的激活函数、一个自定义的注意力机制），你需要写 TBE（Tensor Boost Engine）算子。这篇文章从零开始讲清楚 TBE 算子的开发流程，包括 DSL 编写、编译、调试、性能调优和上线。

《设计数据密集型应用》(DDIA, 2nd ed.) 心智模型导览——《Designing Data-Intensive Applications》书介绍导航写给：还没读过这本书、想先在脑子里有张地图的读者目的：装上 6 个内容枢纽——不只是抽象概念，每个枢纽下面挂着这本书真正讲的具体子概念、权衡轴、和真实产品基于：Martin Kleppmann & Chris Riccomini，《Designing Data-Intensive Applications》第二版（O’Reilly, 2026 年 2 月）

redis分布式锁上锁示例1解锁示例1不推荐使用。这个实现把“校验是不是自己的锁”和“删除锁”拆成了两条命令（GET + DEL），不是原子操作，会出现竞态窗口：

昇腾 910 的硬件架构：为什么它适合跑大模型搞清楚昇腾 910 的硬件结构，很多性能优化的手段就不需要死记硬背了——理解了底层，上层该怎么做是自然推导出来的。

会编程的土豆

Kafka 操作流程（零基础完整流程）今天：我们不讲复杂理论。直接：从：完整走一遍。你学完：至少会：Kafka 最核心流程：例如：因为：现在：

未若君雅裁

分布式接口幂等性设计：唯一索引、Token 与分布式锁接口幂等性解决的是“同一个请求被执行多次，会不会造成重复业务效果”的问题。用户重复点击、网络重试、MQ 重复消费，都可能让同一业务被重复执行。

还在忙碌的吴小二

TLog 分布式日志追踪新手入门指南属性信息TLogDromara3.4K+ ⭐⭐⭐269+767+Java (100%)MIT是TLog 是一个轻量级的分布式日志标记追踪神器，10分钟即可接入，自动对日志打标签完成微服务的链路追踪。

从底层 CPU 架构看透现代分布式与并发编程在软件开发的进阶之路上，很多开发者会被微服务、分布式锁、RPC、JUC 等上层概念绕晕。但如果你肯向下深挖，翻开计算机组成原理课本里那张看似枯燥的“多线程硬件分类图”，你会震惊地发现：现代分布式系统与高并发架构的演进密码，早就被几十年前的硬件芯片设计师写在了硅片里。

CANN 分布式通信与 HCCL：多 NPU 协作的底层机制以 GPT-3 175B 为例，模型参数 FP16 格式占 350GB，Adam 优化器状态占 1400GB。单张 Ascend 910B 只有 64GB HBM，根本装不下。即使能装下，单卡的算力也不够——175B 参数的前向传播需要 3.5×10^18 次浮点运算，单卡 300 TFLOPS 需要 12 秒才能完成一次前向，训练根本跑不起来。