分布式

HarmonyOS 分布式与 AI 集成：构建智能协同应用的进阶实践参与#星光不负码上未来#征文活动欢迎继续学习 HarmonyOS 进阶系列！在上篇《鸿蒙项目入门》中，我们搭建了一个基础计数器应用。本篇将深入探索 HarmonyOS 的核心能力 —— 分布式技术与原生 AI 集成，通过一个跨设备协同的智能备忘录应用，展示如何实现多设备数据同步、语音输入与 AI 智能推荐，带你真正体验“一次编写，到处运行，智能协同”的鸿蒙生态魅力。

【案例实战】HarmonyOS分布式购物车：多设备无缝协同的电商体验封面：HarmonyOS分布式购物车 - 多设备无缝协同的电商体验📌 导读：本文详细讲解如何基于HarmonyOS分布式能力，构建一个跨设备协同的电商购物应用。通过分布式数据管理、流转能力、软总线等核心技术，实现手机浏览、平板下单、智慧屏查看订单的无缝体验。项目包含完整的架构设计、核心代码实现和性能优化方案。

从信号处理到智能协同：高清混合矩阵全链路技术拆解，分布式系统十大趋势抢先看一、高清混合矩阵：多源信号管控的核心设备高清混合矩阵是音视频系统中实现 “多信号集中处理、灵活分配” 的关键硬件，其核心价值在于打破不同格式、分辨率信号的兼容壁垒，为多显示设备提供稳定、适配的信号源，技术原理与核心结构需从实际应用逻辑展开分析。

阿维的博客日记

从夯到拉的Redis和MySQL双写一致性解决方案排名如果是更新数据库的时候,同步更新缓存,那么更新100次MySQL,就同步更新100次缓存,并且有缓存乱序问题如果是更新数据库,删除缓存策略,那么第二次来了就不需要操作再删除缓存,仅第一次删除了缓存,发现缓存查询不到再到数据库更新对应的缓存. 因此,一般采用更新数据库,删除缓存策略

笨蛋少年派

zookeeper简介目录zookeeper概念zookeeper的全局数据一致性zookeeper集群角色zookeeper文件系统

鸽鸽程序猿

【RabbitMQ】简介MQ：message queue，本质是一个先进先出的队列，只不过里面储存的是消息而已。消息可以是文本，JSON，也可以是内嵌对象等等。通常用于分布式系统之间的系统通信。

在未来等你

Kafka面试精讲 Day 29：版本升级与平滑迁移【Kafka面试精讲 Day 29】版本升级与平滑迁移在企业级数据平台中，Apache Kafka 往往承载着核心业务的消息流转、事件驱动和实时计算链路。随着新版本不断发布，性能优化、安全补丁和功能增强成为必须升级的理由。然而，如何在不影响线上服务的前提下完成集群迭代？这就引出了运维中的关键课题：版本升级与平滑迁移（Smooth Migration）。

在未来等你

Kafka面试精讲 Day 30：Kafka面试真题解析与答题技巧【Kafka面试精讲 Day 30】Kafka面试真题解析与答题技巧作为“Kafka面试精讲”系列的收官之作，本篇聚焦于真实技术面试中的高频问题解析与高分回答策略。经过前29天对架构原理、存储机制、安全控制和运维实战的系统梳理，今天我们进入最终章：如何将知识转化为面试竞争力。

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 30：Elasticsearch面试真题解析与答题技巧【Elasticsearch面试精讲 Day 30】Elasticsearch面试真题解析与答题技巧作为“Elasticsearch面试精讲”系列的收官之作，本篇聚焦于真实面试场景中的高频问题解析与高分答题策略。经过前29天对核心架构、搜索机制、性能调优和运维实战的系统梳理，今天我们进入最终章：如何将知识转化为面试竞争力。

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 27：备份恢复与灾难恢复【Elasticsearch面试精讲 Day 27】备份恢复与灾难恢复在分布式系统中，数据的安全性与可用性是架构设计的核心。作为企业级搜索引擎，Elasticsearch 虽然具备高可用的副本机制，但面对硬件故障、人为误操作或数据中心级灾难时，仅靠副本无法保证数据不丢失。因此，备份与灾难恢复（Backup and Disaster Recovery, BDR）成为 Elasticsearch 面试中的高频考点，尤其在中高级岗位中，面试官常通过该问题考察候选人对生产环境稳定性保障的理解深度。

spark组件-spark core（批处理）-rdd创建1. 从集合创建‌ 通过 SparkContext.parallelize() 或 makeRDD() 将本地集合（如 List）转换为 RDD，可手动指定分区数：

ShardingSphere分库分表基础配置与使用说明ShardingSphere 是针对分布式数据库场景的中间件工具，核心作用是解决传统单库单表架构在数据量大、并发高时面临的性能瓶颈和扩展性问题，无需改造业务代码即可实现数据分布式管理。

扁豆的主人

分布式一致性缓存与数据库出现不一致，往往是因为主从同步延迟导致的，一种解决方案是，在写主库时，待主从同步完成后，再清除缓存，可以避免由于延迟导致从库的脏数据载入缓存，但是这样会延长更新操作的时长，影响更新效率，从而影响系统吞吐量。可以借助binlog或其它方式来异步清除缓存，或者在主库有更新，清除缓存后，从主库读取数据。

回家路上绕了弯

外卖员重复抢单？从技术到运营的全链路解决方案“刚抢到的订单突然显示已被接单”“抢单成功后却发现订单早已分配”—— 这类重复抢单问题在外卖配送场景中屡见不鲜。据法律实务数据统计，超 60% 的末端配送纠纷源于重复派单或抢单冲突，不仅导致骑手白跑一趟、平台赔付成本增加，更会延误用户餐品送达时间。其实，重复抢单本质是 “高并发下的资源竞争问题”，需通过技术防护、业务规则、异常兜底的三重机制系统性解决。本文结合头部平台实践，拆解可复用的全链路解决方案。

Kafka 概念与部署手册Kafka 是一个分布式、高吞吐量、低延迟的消息队列系统，主要用于实时数据管道和流处理。以下是核心概念：

深蓝电商API

爬虫+Redis：如何实现分布式去重与任务队列？在大规模网络爬虫场景中，单机爬虫往往面临性能瓶颈、任务调度混乱、重复请求等问题。分布式爬虫通过多节点协同工作，能有效提升数据抓取效率，但同时也需要解决跨节点的任务分配与去重难题。Redis 作为一款高性能的内存数据库，凭借其丰富的数据结构和原子操作特性，成为分布式爬虫中任务队列与去重机制的理想解决方案。本文将详细拆解如何利用 Redis 实现分布式爬虫的去重策略与任务队列设计，并结合实战案例提供可落地的实现方案。

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 28：版本升级与滚动重启【Elasticsearch面试精讲 Day 28】版本升级与滚动重启在企业级搜索系统中，Elasticsearch 集群往往承载着核心业务的搜索、分析和日志处理功能。随着新版本不断发布，安全补丁、性能优化和功能增强成为必须升级的理由。然而，如何在不影响线上服务的前提下完成版本迭代？这就引出了运维中的关键课题：版本升级与滚动重启（Rolling Restart/Upgrade）。

基于k8s的Python的分布式深度学习训练平台搭建简单实践随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。然而，深度学习模型训练通常需要大量的计算资源，单机训练往往难以满足需求。分布式深度学习训练平台应运而生，成为解决这一问题的关键。本文将详细介绍如何在Kubernetes环境下，基于Python搭建一个高效的分布式深度学习训练平台。

Redis（73）如何处理Redis分布式锁的死锁问题？处理Redis分布式锁的死锁问题，可以采取以下一些方法：设置锁的自动过期时间：使用看门狗模式：确保锁的唯一性和原子性：