分布式

DDD架构演进核心主旨：MVC是按技术分层，DDD六边形架构是按业务分层；二者不是等价替换关系，是架构思想的升级，解决传统MVC失血模型、Service臃肿、业务逻辑和技术实现混杂的痛点。

ray教程-23-附录C-术语表仓库地址：github.com/hhk-png/cyc…本附录目标：让"我到底在看哪个词"这件事不再消耗你的注意力。正文约 218 条术语，按主题分组；每条给中文名 + 英文名 + 一句话定义 + 它在 Ray 里的具体含义（后者才是重点——同一个英文词在不同框架里意思常常不同）。文末附按英文字母排序的索引（索引收 178 条，比正文少 —— 正文里有些是同一概念的不同侧面，索引只收主条目）。

海棠Flower未眠

下单请求处理流程：商品维度分布式锁与 Redis 预扣库存下单是电商系统中最核心也最容易出问题的链路之一。一个典型的下单请求需要依次完成参数校验、并发控制、订单号生成和库存预扣，其中商品维度的分布式锁是防止超卖的关键环节。整体流程如下：

第10篇：打包上架：签名、打包 HAP、发布到华为应用市场📚 鸿蒙入门专栏 · 第 10 篇 / 共 10 篇上一篇：网络请求：http 模块拉数据 + 渲染列表｜下一篇：（进阶篇筹备中：组件化 / Navigation / 数据持久化）

Redis 全面解析：从数据结构到主从/哨兵/集群、分布式锁与面试高频考点，代码到原理一次讲透这篇不是"Redis 命令速查表"，而是按「为什么快 → 数据怎么存 → 怎么保证不丢 → 怎么保证高可用 → 怎么扛住并发 → 怎么用对场景」这条主线，把 Redis 的核心知识体系串起来。全文含 40+ 段可执行代码（Lua / Java / redis-cli），读完可以直接上手生产配置和应付面试深挖。

Redis 高频面试题全解：缓存三大问题、大 key 治理与分布式锁之争（2026 招聘 JD 真题复盘）题目来源说明：本文题目整理自 BOSS 直聘、拉勾、猎聘等招聘平台上后端/Java 开发岗位 JD 中的 Redis 技能要求（如"高并发缓存架构"“缓存一致性”"分布式锁"等关键词），并结合一线互联网公司公开面经汇总而成，每题附工程化参考答案。

樱花落木兰

Redis 消息队列的可靠性演进：从 List、Pub/Sub 到 Stream 消费者组，以及 8.x 版本改变了什么如果你正在用 Redis 做异步队列，或者正在 List 和 Stream 之间犹豫，这篇文章值得你花 10 分钟读完。它不会停留在“Stream 有 ACK、List 没有”这种表面结论上，而是把三种方案的故障边界拆开，讲清楚 Stream 的可靠性到底来自哪一行代码、代价在哪里，以及 Redis 8.2 到 8.8 这轮密集迭代对生产实践意味着什么。读完你至少能带走三个判断：List 和 Pub/Sub 的根本缺陷不是性能，而是没有“未确认状态”；Stream 的 PEL 只负责记住，不负责恢复；R

真上帝的左手

12. 消息队列-Kafka进阶每个 Java 开发者心里都有个"Kafka 情结"：一听就高大上，一用就心里没底。它就像一家口碑两极分化的快递公司——配置得当，包裹一个不落、飞快送达；配置一错，丢件、重派、乱序三连击，能把你的线上系统折腾到半夜。

Cookie 和 Session 到底是什么关系——登录态是怎么维持的登录完一个网站，第二天打开浏览器，又得重新输一遍密码。再点开 DevTools 的 Network 面板，每个请求都带着一串 Cookie: JSESSIONID=xxxx，长得又丑又看不懂。

Kafka 跨数据中心日志同步实战：MirrorMaker 2 选型对比 + Flink 中继任务落地（双中心互备与消费者组隔离避坑）做日志平台迟早会遇到一个需求：两个数据中心（或两地三中心的"两地"）都要有全量日志。监管审计要求容灾侧数据完整、故障切换时查询不中断、或者干脆是"总行一套、灾备一套"的硬性架构约束——这时候单中心自产自销的 Kafka + Elasticsearch 就不够用了，跨中心的日志同步必须安排上。

开源的分布式任务调度平台：XXL-Job先来个"打工人灵魂拷问"：你的系统里，有多少活是不能靠人点一下、必须到点自动跑的？这些"定时任务"，如果只在一台机器上用 @Scheduled 或者 crontab 随便写，最开始还好。可当你的系统有多台服务器时，噩梦就来了：

一条泥憨鱼

【Kafka】零基础学习教程👋 关于作者你好，这里是一条泥憨鱼　|　专注于后端开发、AI 前沿技术与计算机基础。 🏠 个人主页：一条泥憨鱼

【共创稿事节】HarmonyOS 7.0 HiTraceChain分布式调用链：从接入到生产验证上一篇的 HiLog 与 HiAppEvent 解决了单设备上的可观测性,但鸿蒙的分布式场景把问题升级了:一个操作可能跨手机、平板、智慧屏三台设备,日志分散在三个地方,没有统一的调用链 ID,排查就是大海捞针。HiTraceChain 就是解决这个问题的——给跨设备调用链穿一根线,让所有设备的日志和事件都能按同一个 ID 串起来。这篇记录 HiTraceChain 在健康菜谱助手的接入实践、跨设备追踪的三个真实场景、以及分布式调试的独特坑。

Hadoop 部署全流程教程：从新装 CentOS 到伪分布式与完全分布式本篇教程假设你刚刚完成一台 CentOS 的最小化安装，系统还没有配置业务环境。我们将从环境准备开始，逐步完成 JDK 安装、Hadoop 安装与配置文件编写，最终分别演示两种部署方式：

分布式爬虫架构：Redis+Scrapy打造企业级爬虫系统单机Scrapy的日采集上限，通常在一万条以内。有团队用单机跑商品采集，单进程日抓取量只有8000条左右，面对大促期间10万+的需求完全不够用；更麻烦的是，任务没有持久化，服务器一重启，待爬URL全部丢失，只能从头再来；去重集合放在内存里，超过16GB就开始频繁OOM，重复请求还会触发目标平台的风控，IP被封得越来越频繁。

Kafka请求进门口：Processor是怎么把请求读上来的摘要：上一篇讲 Processor 怎么启动、怎么把新连接注册到 Selector。但连接注册完只是第一步——真正的问题是：Producer 发过来的字节，Processor 是怎么读上来、怎么解析成一个完整 Request 的？这篇从 poll 到入队，把请求接收全链路讲透。

骑着蜗牛撵大象327

558 万美元训出 671B 模型：DeepSeek-V3 算法与系统的协同拆解大模型训练的成本焦虑已经从「能不能训」变成「能不能训得起」。同样规模的模型，不同团队烧的钱可能差一个数量级，差距不在显卡型号，而在算法与系统是不是一起设计的。DeepSeek-V3 用 1024 张 H800、约 278.8 万 GPU 小时、折合约 558 万美元跑完 14.8 万亿 token，这个数字本身就说明了一件事：省钱不是抠出来的，是设计出来的。

德迅云安全-上官

德迅游戏盾：面向 TCP 业务的分布式云安全防护方案在数字业务高速发展的当下，游戏、移动 APP、微端应用等 TCP 类业务持续面临严峻的网络安全威胁。T 级别 DDoS 大流量冲击、针对 TCP 协议的 CC 攻击，时常造成服务器瘫痪、玩家掉线、业务停服，给企业带来直接的经济损失与口碑伤害。德迅云安全作为高新技术企业、国家信息安全漏洞库（CNNVD）技术支撑单位，推出游戏盾产品，以新一代智能分布式云接入架构，为 TCP 端类业务打造安全与加速一体化的防护解决方案。

分布式锁演进：从一个用户下两单，到 Redisson，我改了四版这篇不是"分布式锁是什么"的科普。是我在点评项目里把一把锁改了四遍的完整记录：每一版都是因为上一版真的出了问题才改的。所有代码都是我自己仓库里的实现，不是课件。

hive —— 多机 AI Agent 协同的任务总线:分布式,多节点同时运行,保障不会宕机repo:https://github.com/skywalk163/hive状态：活跃开发中，按任务卡迭代，变更记在 CHANGELOG.md。 hive 是自包含的工具，没有并入任何其它项目。「光明（LightLang）」是一门独立的中文编程语言，与本项目无关——只是早期拿它的代码仓当过登记示例。