分布式

“主动预防” vs “事后补救”：分布式光伏防逆流技术的代际革命，西格电力给出标准答案分布式光伏“自发自用”模式的普及，推动防逆流技术不断迭代升级。从最初的“事后补救”到如今的“主动预防”，防逆流技术正经历一场关乎效率、收益与合规的代际革命。传统被动式方案因“跳闸止损”的僵化逻辑，始终无法平衡合规风险与发电收益；而西格电力防逆流柔性控制系统，了解详情可私信小编咨询。以“主动预防、精准调控”的核心逻辑，打破技术瓶颈，为分布式光伏防逆流难题给出了行业标准答案。

自己做了一个工具网站大家好，我是 toolj.top 的作者。最近上线了一个小站：http://toolj.top，里面放了十几个我日常用得上的小工具，比如 JSON 格式化、时间戳转换、Base64 编解码、密码生成器之类的。

基于 Cloudflare Worker 构建分布式测速调度系统：KV 与 D1 数据层设计实战教程本文将从工程架构角度，完整讲解如何在 Cloudflare Worker 中，合理设计 Cloudflare KV 与 D1 数据库，实现高性能调度控制与可靠数据存储的解耦，为多源站测速调度系统提供可扩展的数据基础。

技术架构系列 - 详解RedisRedis（Remote Dictionary Server）本质上是一个基于内存的、键值对存储系统。其设计的核心目标是解决传统关系型数据库在高并发、低延迟场景下的性能瓶颈。它的核心价值可以概括为“快”与“灵”。

基于 Cloudflare Worker + KV 构建高性能分布式测速调度系统（工程实战）在多源站架构中（CN / US / EU 等区域部署源站），常见挑战包括：传统方案通常依赖：但在全球化场景下：

奋进的芋圆

Spring Boot 3 高并发事务与分布式事务企业级完整解决方案写这个因为，是有个接口没做事务兜底机制。从单体高并发 → 分布式高并发 · 全链路异常兜底 · 企业级生产就绪

Kafka部署模式详解：从单机到分布式集群的核心选择消息中间件的部署架构直接决定了系统的可靠性与扩展性。作为现代分布式系统的核心组件，Apache Kafka提供了多种部署模式，每种都有其独特的应用场景和特性。

面试题：什么是时钟回拨问题？怎么解决在分布式 ID 生成算法（如 Snowflake）的场景中，时钟回拨问题指的是服务器的系统物理时钟发生了 “时间倒退”，即当前获取到的系统时间小于上一次生成 ID 时记录的时间。

分布式环境下定时任务与SELECT FOR UPDATE的陷阱与解决方案在现代微服务架构中，分布式定时任务已成为业务处理的重要组成部分。然而，许多开发者在从单体应用迁移到分布式环境时，仍然沿用传统的线程池+数据库锁的方式，这往往会带来一系列严重问题。

大模型分布式推理：Ray 与 vLLM/Transformers 的协同架构深度解析官方资源导航：启动阶段的资源编排：当执行 vllm serve 命令并指定 --distributed-executor-backend ray 时，系统触发以下初始化流程。

MegaFlow：面向Agent时代的大规模分布式编排系统随着交互式和自主AI系统的快速发展，我们正步入Agent时代。在软件工程和计算机使用等复杂任务上训练智能体，不仅需要高效的模型计算能力，更需要能够协调大量Agent-环境交互的复杂基础设施。MegaFlow作为大规模分布式编排系统，为Agent训练工作负载提供高效的调度、资源分配和细粒度任务管理能力，成功实现了数万个并发Agent任务的协调执行，同时保持高系统稳定性和高效的资源利用率。

雨中飘荡的记忆

Redisson分布式锁：从入门到实战在单体应用中，我们使用Java的synchronized或ReentrantLock就能解决并发问题。但在微服务架构下，多个实例同时运行，单机的锁机制就失效了。这时就需要分布式锁来保证跨JVM的互斥访问。

redis笔记：分布式锁本文介绍redis分布式的实现。现场反馈数据丢失问题。经查，是多进程使用文件锁的机制，在分布式环境下失效的原因导致的。当前机制是这样的，进程A获取lock文件的锁，成功后写A文件，不成功则等待；进程B获取lock文件锁，成功则将A文件重命名为B文件，无法获取则延后再尝试。通过重命名的方式，让A程序只写A文件，B程序只写B文件，2个进程使用同一文件锁实现互斥。

ElasticSearch分布式架构（一）：分片与路由的奥秘Elasticsearch 之所以能处理 PB 级数据并提供近实时的搜索能力，其核心在于其分布式架构设计。对于开发者而言，理解数据如何在集群中分布、如何被路由到特定的节点，是优化查询性能、规划集群容量的基石。

ElasticSearch分布式架构（二）：集群一致性与共识——从Zen Discovery到Raft共识算法Elasticsearch（简称 ES）之所以能处理 PB 级数据并提供毫秒级搜索体验，核心在于其强大的分布式架构。在分布式系统中，最棘手的问题莫过于“共识”（Consensus）：即如何让集群中的几十上百个节点对系统的当前状态（Cluster State）达成一致。

RabbitMQ+SpringAMQP 从入门到精通目录前言一、初识MQ1.同步调用2.异步调用3.MQ技术选型二、RabbitMQ1.安装部署2.收发消息（快速入门）

解码分布式节点技术：五大核心特质赋能多行业数字化落地在信息技术飞速迭代的当下，分布式节点技术凭借其去中心化、资源共享、高效协同的核心优势，已深度渗透到金融、医疗、工业互联网、政务服务等多个关键领域。该技术通过将数据处理、存储及业务逻辑分散至多个独立节点，打破了传统集中式架构的性能瓶颈与单点故障风险，成为支撑各行业数字化转型的核心基础设施。其核心技术特点可概括为耐久性、可扩展性、高可用性、易维护性和安全性五大维度，每个维度均在实际应用场景中形成了成熟的落地模式，以下将结合具体案例展开详细解析。

从原理、场景深度分析Redis的分布式限流机制，根据不同场景设计合适的解决方案Redis 分布式限流是解决分布式系统中接口 / 资源访问频率控制的核心方案，依托 Redis 的单线程原子性、高性能和分布式共享存储特性，实现多实例 / 多节点下的全局限流，避免单机限流的统计不一致问题，核心分为计数型和令牌桶 / 漏桶型两大类，配套有 Redis 原生命令、Lua 脚本、Redisson 组件三种实现方式。

从“分布式ECU”到“中央计算平台”：汽车电子电气架构的演进之路在新能源汽车发展的上半场，电动化无疑是推动产业格局重构的核心驱动力。它不仅改变了动力系统的本质，也催生了全新的电池、电机、电控技术体系。然而，随着行业进入下半场，智能化成为新的主旋律，消费者对智能电动车的需求已不再局限于续航里程和充电效率，而是进一步延伸至经济性、安全性、舒适性、娱乐性等多个维度。传统汽车电子电气架构（Electrical/Electronic Architecture, E/E架构）因其分散式、低效的计算能力，已难以满足日益增长的车载智能需求。因此，整车电子电气架构正朝着集中化方向加速演

互联网大厂Java面试：从Spring Boot到消息队列的技术场景解析某互联网大厂正在招聘Java开发工程师，面试官是以严肃著称的李云龙，而求职者则是搞笑且略显“水货”的程序员谢宝庆。