分布式

kafka重平衡问题-golang这里只讨论"github.com/IBM/sarama"的用法这里将会从触发重平衡的原因，影响重平衡的因素去介绍重平衡

你这个代码我看不懂

@RefreshScope刷新Kafka实例是的，会重新创建 Bean。 @RefreshScope 是 Spring Cloud 提供的注解，用于动态刷新配置。当配置发生变化（如通过 Spring Cloud Config 或 /refresh 端点触发刷新）时：

HarmonyOS 6.0+ APP智能种植监测系统开发实战：农业传感器联动与AI种植指导落地当前农业种植领域普遍存在精准管理缺失的痛点，传统种植模式依赖农户经验判断，易出现土壤温湿度失衡、施肥浇水不合理、病虫害防控不及时等问题，导致作物产量下降、资源浪费严重，且难以实现规模化、标准化种植。随着智慧农业的快速发展，农户对种植过程的精准化、智能化需求日益迫切，而传统农业监测方式存在数据滞后、操作繁琐、指导专业性不足等弊端，无法适配现代化农业的高效管理需求。

高并发秒杀下，如何避免 Redis 分布式锁的坑？秒杀场景：优化一：负载均衡分布式部署nginx和Java的springboot gateway 网关

【大数据存储与管理】分布式文件系统HDFS：01 分布式文件系统【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据技术原理与应用 ⌋ ⌋ ⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。【GitCode

分布式原生：鸿蒙架构哲学与操作系统演进的范式转移作者：石去皿首发：个人技术博客摘要：本文跳出“功能对标Android”的叙事陷阱，从架构哲学层面解构鸿蒙的分布式原生设计。探讨其如何将“设备”降维为“能力容器”，重构人机交互的时空边界，并反思这一范式对操作系统未来十年的深远影响。

spark参数优化差异的根源不是count阶段的引擎，而是Spark和 Hive写入时生成的底层文件格式/数量/元数据完全不同 ——Hive写入会生成带「行数元数据」的列式文件，而Spark默认写入的文件要么是Text格式、要么是元数据缺失的列式文件，导致Hive count时无法走元数据优化，只能全量扫描。

我就是全世界

RabbitMQ架构核心拆解：从消息代理到四大组件，一文看懂异步通信基石在分布式系统里，你有没有遇到过这样的场景？订单服务处理完一笔交易，需要立刻通知库存系统扣减、物流系统发货、积分系统更新。如果让订单服务直接调用这些下游服务，任何一个环节卡顿或失败，都会导致整个下单流程阻塞，用户体验直线下降。更糟的是，一旦某个服务需要升级或重构，所有依赖它的服务都得跟着改，牵一发而动全身。

DeepFlow 零侵扰全栈可观测

使用 eBPF 零代码修改绘制全景应用拓扑摘要：本文介绍了DeepFlow如何利用eBPF技术实现零侵扰的云原生应用全景拓扑绘制。传统方案需修改代码或依赖服务网格，覆盖范围有限且实施复杂。DeepFlow通过eBPF自动采集网络数据、解析应用协议，并计算全栈性能指标，无需改动应用代码或重启服务。其核心能力AutoTracing和AutoTagging能自动关联资源、服务等标签，支持多视角观测。实际案例表明，该方案可在五分钟内快速定位各类性能瓶颈与故障，显著提升云原生环境下的可观测性效率。

RabbitMQ 入门篇总结(黑马微服务课day10)（包含黑马商城业务改造）微服务架构基础知识的总结:微服务架构基础知识的总结微服务保护与分布式事务:微服务保护与分布式事务在微服务架构中，服务与服务之间如何通信，是绕不开的话题。常见方式有两种：同步调用和异步调用（消息队列）。

回忆是昨天里的海

kafka运行-下载zk版未完待续。。。。。

打工的小王

消息队列之RabbitMQ作用：使用的是百度云的centos8RabbitMQ下载地址：https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/packages/el/7/erlang-23.3.4.11-1.el7.x86_64.rpm/

Spark批处理认知——RDD与DataFrame的差异、Shuffle与资源利用写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加：lpshiyue 感谢。从函数式编程到声明式编程，Spark批处理的演进是分布式计算范式的一次革命性转变

hcomm 深度解析：专用 AI 分布式通信库，加速巨型模型训练与部署CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann hcomm 仓库链接： https://atomgit.com/cann/hcomm

上海锟联科技

DAS 偏振衰弱产生原因与解决方案 —— 分布式光纤传感系统稳定性的关键挑战在分布式声波传感系统（Distributed Acoustic Sensing，简称 DAS）中，系统通过相干探测方式获取光纤中瑞利散射回波的相位变化，从而实现对振动、声波和应变信号的连续感知。

小镇敲码人

探索CANN框架中hcomm仓库：分布式通信底座的底层支撑与深度实现在当今AI大模型时代，参数规模动辄千亿、万亿，单卡训练早已成为历史，分布式并行训练成为必然选择。而在分布式训练中，通信开销往往是制约整体吞吐量的关键瓶颈——在一些万卡集群实测中，未经优化的通信环节甚至能占到总训练时间的40%~60%。华为CANN框架（Compute Architecture for Neural Networks）作为国产AI计算底座，其通信子系统正是解决这一痛点的核心。其中，hcomm仓库是HCCL（Huawei Collective Communication Library）最底层

CANN HCCL集合通信库在分布式训练中的高性能通信方案cann 组织链接：https://atomgit.com/cann hccl仓库解读链接：https://atomgit.com/cann/hccl

没有bug.的程序员

分布式 ID 生成：Snowflake 算法物理内核、时间回拨黑科技与业务适配深度指南前言：在分布式混沌中寻找唯一的“真理”在分布式系统的宏大版图中，每一个业务实体——无论是订单、流水、还是用户轨迹——都需要一个唯一的“数字指纹”。在单机时代，我们依赖数据库的自增主键（Auto-increment）获得确定性；但在微服务和海量并发的洪流中，中心化的自增 ID 瞬间成为了性能的死穴。

HarmonyOS 6.0+ 跨端区块链存证平台开发实战：分布式共识与数据不可篡改落地在当前数据存证场景中，无论是电子文档、影音素材还是业务数据，普遍面临可信度不足、易被篡改、溯源困难等核心痛点——传统存证方式依赖中心化服务器，存在单点故障、数据被恶意篡改、操作记录易销毁等问题，难以满足金融、司法、知识产权、医疗等领域对存证数据“可信、可溯、不可篡改”的核心需求。