分布式

努力的小郑

从一次分表实践谈起：我们真的需要复杂的分布式ID吗？在一次SaaS系统分表设计中，我发现并非所有场景都需要复杂的分布式ID方案，这引发了我对分布式ID生成技术的深入思考。

AAA修煤气灶刘哥

别让Redis「歪脖子」！一次搞定数据倾斜与请求倾斜的捉妖记还记得那是一个月黑风高的夜晚，突然收到报警：「Redis节点CPU飙升至95%！」。心急火燎地登录服务器，发现其中一个分片像个发烧的病人，而其他节点却闲得能打麻将。

知识管理新范式——cpolar+Wiki.js打造企业级分布式知识库在数字化转型加速的今天，组织内部的知识沉淀与共享效率已成为核心竞争力的关键指标。Wiki.js作为一款基于Node.js构建的开源维基系统，凭借其模块化设计和Markdown/HTML双模式支持，在技术文档管理、产品需求跟踪等场景中展现出独特优势。通过Docker容器化部署，开发者可快速创建标准化运行环境——从权限体系到扩展插件均可在隔离空间内独立配置，这种架构特性尤其适用于多团队协作或混合云部署的复杂场景。

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Kafka 入门指南：从 0 到 1 构建你的 Kafka 知识基础入门体系在现代分布式系统中，例如大型电商平台，业务流程会持续产生海量的事件数据，如用户行为、订单状态变更、支付通知、库存更新及物流跟踪等。这些事件通常需要被多个下游系统（如推荐系统、库存服务、数据分析平台）进行消费和处理。如果采用直接的点对点集成方式，会导致服务之间形成高度耦合的连接关系。这种架构不仅难以维护和扩展，而且任何一个服务的变更都可能对依赖它的其他服务产生直接影响，降低了系统的健壮性和灵活性。因此，在系统设计中引入一个中间层来实现服务间的解耦和异步通信，成为了一种必要的架构选择。 Apache Kaf

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Kafka架构：构建高吞吐量分布式消息系统的艺术——进阶优化与行业实践一、引言：从基础到进阶的挑战在上一篇文章中，我们解析了Kafka的核心架构与基础代码实现。然而，当业务规模进一步扩大（如日处理万亿级消息）、对延迟与可靠性要求更严苛时（如金融交易场景），仅依赖基础配置已无法满足需求。本文将聚焦Kafka的进阶优化技巧、典型行业解决方案，并探讨未来演进方向。

Chasing__Dreams

kafka--基础知识点--5.2--最多一次、至少一次、精确一次个人理解，仅供参考。一个消息的传递可以分两个过程，a) producer发送消息到 broker，b) consumer从broker读消息并发送。因此对于三种消息的传递策略要分两个阶段来看:

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 17：查询性能调优实践【Elasticsearch面试精讲 Day 17】查询性能调优实践在“Elasticsearch面试精讲”系列的第17天，我们聚焦于查询性能调优实践。作为全文检索与数据分析的核心引擎，Elasticsearch的查询性能直接影响用户体验和系统吞吐能力。在高并发、大数据量场景下，不当的查询方式可能导致响应延迟飙升、节点负载过高甚至集群雪崩。本篇文章将深入解析ES查询慢的根本原因，涵盖从DSL优化、缓存机制到分片策略的完整调优体系，并结合真实生产案例与高频面试题，帮助你掌握应对复杂查询场景的技术深度，提升面

基于spark的澳洲光伏发电站选址预测基于spark的澳洲光伏发电站选址预测[👇👇👇👇👇👇👇👇] 点这里,查看所有项目 [👆👆👆👆👆👆👆👆]

zookeeper是啥ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，主要用于解决分布式系统中的数据一致性、状态同步和协作问题‌。它通过提供高可用、强一致性的服务，成为分布式系统的“指挥中心”‌。以下是其核心功能和应用场景：

返利app的消息队列架构：基于RabbitMQ的异步通信与解耦实践大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在返利app的业务流程中，用户下单、返利计算、佣金到账、消息通知等环节存在强依赖关系——传统同步调用模式下，若“返利计算服务”响应延迟，会导致整个下单流程卡顿，甚至引发连锁故障。为解决这一问题，我们引入RabbitMQ消息队列，基于“生产者-交换机-队列-消费者”架构，实现服务间异步通信与业务解耦，将下单流程响应时间从500ms缩短至150ms，系统峰值吞吐量提升2倍。以下从架构设计、核心组件实现、业务场景落地三方

Java分布式编程：RMI机制目录一、RMI 核心概念RMI 的核心组件二、案例：用户登录验证案例2.1 项目结构说明服务端项目结构（IDEA）

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 18：内存管理与JVM调优【Elasticsearch面试精讲 Day 18】内存管理与JVM调优在“Elasticsearch面试精讲”系列的第18天，我们聚焦于内存管理与JVM调优。作为基于Java开发的分布式搜索引擎，Elasticsearch的性能和稳定性高度依赖JVM的合理配置。在生产环境中，不当的堆内存设置、频繁的GC停顿或fielddata滥用，极易导致节点响应缓慢、查询超时甚至集群雪崩。本篇文章将深入剖析ES内存架构设计原理，详解JVM参数调优策略，并结合真实案例讲解如何通过科学配置避免常见内存问题，帮助你在面试中

Java 分布式缓存实现：结合 RMI 与本地文件缓存目录一、核心思路二、项目结构说明2.1 服务端项目结构（IDEA）2.2 客户端项目结构（Eclipse）

Chasing__Dreams

kafka--基础知识点--5.3--producer事务Kafka事务是Apache Kafka在流处理场景中实现Exactly-Once语义的核心机制。它允许生产者在跨多个分区和主题的操作中，以原子性（Atomicity）的方式提交或回滚消息，确保数据处理的最终一致性。例如，在流处理中，消费者读取消息后处理并生成新消息，若处理失败，事务可确保原始消息的消费偏移与新消息的发送同时回滚，避免数据不一致。

Spring Boot 调度任务在分布式环境下的坑：任务重复执行与一致性保证在实际业务开发中，调度任务（Scheduled Task）扮演着重要角色，例如：定时同步第三方数据；

Kafka 实现从网络层到日志与位点的“全景拆解”Kafka 的网络层是一个相当直接的 NIO 服务器。为高效利用零拷贝，Kafka 让 TransferableRecords 接口提供 writeTo 方法，使基于文件的 message set 可以走更高效的 transferTo 路径，而不是进程内缓冲写。

KafKa02：Kafka配置文件server.properties介绍默认下：

【Hadoop】Yarn：Hadoop 生态的资源操作系统本专栏文章持续更新，新增内容使用蓝色表示。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）被广泛视为 Hadoop 生态中的“操作系统”，主要负责集群资源的管理与调度，为上层计算应用提供统一的资源分配和服务支持。

笨蛋少年派

安装Hadoop中遇到的一些问题和解决Hadoop安装中遇到的问题和解决：1、如果设置密码时出现密码不匹配——很可能是输入了特殊字符或用的纯数字，如@、12345678，使用sudo passwd Hadoop命令修改密码