分布式

深入实战：Flutter + OpenHarmony 分布式软总线通信完整实现指南在上一篇文章《OpenHarmony 特有挑战：如何让 Flutter 应用支持分布式软总线》中，我们从架构层面探讨了集成思路。本文将更进一步——手把手带你完成一个完整的 Flutter 应用，实现在 OpenHarmony 设备间通过分布式软总线发送和接收消息。

Java-194 RabbitMQ 分布式通信怎么选：SOA/Dubbo、微服务 OpenFeign、同步重试与 MQ 异步可靠性落地在面向服务的架构（SOA）中，系统设计会根据实际的业务需求进行模块化拆分，将整体系统分解为多个独立部署的服务模块。每个服务模块都具有明确的业务边界，专注于特定的业务功能，例如订单服务、支付服务、库存服务等。这些模块之间通过定义良好的接口进行交互，保持相互独立。

鸿蒙 Flutter 插件测试：多版本兼容性自动化测试随着鸿蒙操作系统（HarmonyOS）的快速迭代（从 3.0、4.0 到最新的 HarmonyOS Next），以及 Flutter 跨平台框架的版本更新（稳定版 3.10、3.16 等），鸿蒙生态下的 Flutter 插件面临一个核心挑战：多版本兼容性。手动测试插件在不同鸿蒙版本、不同 Flutter 版本下的表现，不仅效率低下（需覆盖数十种版本组合），还容易遗漏边缘场景。

JAVA微服务与分布式(概念版)分布式系统 = 多台机器一起干活，对外看起来像一台想象一下：你开了一家奶茶店。最开始你一个人搞定所有事——接单、做奶茶、收钱。但生意太好了，一个人忙不过来，于是你雇了3个员工：一个专门接单，一个专门做奶茶，一个专门打包。虽然分工不同，但顾客只看到“这家店”，并不关心里面几个人在干活。

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从并网到离网，尽在掌握：分布式储能微网智能监控与能量管理系统在 “双碳” 目标与能源转型的双重驱动下，分布式储能微网已成为工业园区、工商业企业、偏远矿区实现能源自主可控的核心载体，而智能监控与能量管理系统则是决定微网高效运行、灵活切换的 “智慧大脑”。无论是并网模式下的峰谷套利、需求响应，还是离网模式下的应急供电、负荷稳定控制，这套系统都能实现全场景、全流程的精准管控，为用户搭建起 “清洁发电 - 高效储能 - 智能用能” 的一体化能源生态，助力企业降本增效的同时，筑牢能源供应安全防线。

Flutter + OpenHarmony 分布式能力融合：实现跨设备 UI 共享与协同控制（终极篇）在本系列前四篇文章中，我们完成了：但还有一个终极命题未解：🔥 如何让 Flutter 页面突破单设备限制，在手机、平板、车机、智慧屏之间自由流转？

梦里不知身是客11

一个集群的zk节点挂掉之后影响kafka的运行吗ZooKeeper（ZK）在Kafka集群中扮演元数据管理和协调的核心角色，其节点挂掉是否影响Kafka运行，需分情况讨论：

【Git原理与使用】（四）Git 远程操作与标签管理全解析：从分布式协作到版本标记最全攻略前言一、分布式版本控制系统：Git 协作的底层逻辑1.1 分布式 vs 集中式：协作模式的本质差异1.2 分布式协作中的 “中央服务器”

鸿蒙 Flutter CI/CD 进阶：Jenkins + 鸿蒙打包自动化流程随着鸿蒙（HarmonyOS）生态的快速发展，越来越多开发者选择 Flutter + 鸿蒙进行跨平台开发 ——Flutter 提供高效的 UI 渲染能力，鸿蒙则实现多设备协同与分布式能力。但在实际开发中，手动打包鸿蒙应用（生成 HAP 包）存在诸多痛点：

分布式・低延时・高安全！新一代 KVM 坐席系统，重塑智能管控新生态随着科技的不断进步，越来越多的行业开始采用智能化设备来提高工作效率。KVM 坐席管理系统作为一种集成了多种功能的智能化设备，已经在各行各业得到了广泛应用。新一代 KVM 坐席管理系统不仅继承了传统 KVM 系统的优点，还融合了更多创新科技，为用户带来全新的操作体验。

OpenHarmony 特有挑战：如何让 Flutter 应用支持分布式软总线OpenHarmony 作为华为主导的开源分布式操作系统，其核心能力之一是分布式软总线（DSoftBus），它实现了设备间低延迟、高可靠、自发现、自组网的通信机制。然而，对于使用跨平台框架如 Flutter 开发的应用来说，原生并不支持 OpenHarmony 的分布式能力。本文将深入探讨如何在 Flutter 应用中集成 OpenHarmony 分布式软总线，并提供可运行的代码示例。

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AI 时代下的网关技术选型随着互联网迈入到了 AI 时代、在 AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变，这对基础设施（Infra）也提出了新的诉求，相比于传统的 Web 应用，LLM 应用的内容生成时间会更长，对话连续性对用户体验至关重要，互联网内容的生产机制也从 UGC（User Generate Content）转变为 AIGC（Artificial Intelligence Generate Content）。

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企业级高并发分布式SpringCloud系统下，订单动态超时自动取消（最终成熟方案），使用spring-cloud-starter-stream-rabbit本次方案基于 Spring Cloud + RabbitMQ + Nacos 构建，核心解决动态超时配置、分布式一致性、消息可靠性、并发安全等核心问题，整体架构如下：

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Sleuth+Zipkin 与 OpenSearch 结合是企业级分布式高并发系统的“王炸组合”当然可以！而且 Sleuth+Zipkin 与 OpenSearch 结合是企业级分布式高并发系统的“王炸组合” ——OpenSearch 作为高性能分布式搜索引擎，能完美承接链路日志、业务日志和链路追踪数据的检索需求，解决 Zipkin 仅能看链路拓扑、却查不了“原始日志/脏数据细节”的短板，让报错定位、数据脏乱溯源做到“精准到行、秒级检索”。

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在高并发分布式SpringCloud系统中，什么时候时候并行查询，提高查询接口效率，从10s到100ms作为Java后端（Spring Cloud）开发，针对“查询接口是否适合并行查询并归整”，核心判断标准是 “任务独立性”“并行收益成本比”“数据一致性要求” 。以下是「适用场景」「绝对不适用场景」的详细拆解，结合实际业务场景和技术实现建议，确保可直接落地：

Hadoop 面试题及答案整理，最新面试题1、设置MapReduce任务内存参数：调整mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb参数来分配给map和reduce任务的内存大小。这样可以避免任务因内存不足而失败。

微服务分布式事务实战：从数据一致性到故障恢复全方案在单体架构中，所有业务操作都在同一数据库内，可通过 ACID 事务（原子性、一致性、隔离性、持久性）保障数据一致性；但微服务拆分后，业务操作需跨多个服务（如 “下单” 涉及订单、库存、支付服务）和多个数据库，传统本地事务机制完全失效，主要痛点体现在：

从 0 到 1 构建 TDSQL MySQL 实时同步链路作为腾讯云自主研发的分布式数据库，TDSQL MySQL 以高一致性、高可用性和灵活扩展能力，已经成为金融、政务等多个关键领域的数据库解决方案。随着业务的扩大和架构的演进，数据库之间的数据流动需求也越来越高，如何实现稳定、高效的数据迁移与同步，就成了 TDSQL MySQL 用户普遍面对的挑战。

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完整Redis分布式锁技术方案（基于Redisson）基于Redisson实现高可靠分布式锁，支持单机/集群Redis自动适配，提供单点锁、联锁核心功能，通过静态工具类简化业务调用，同时保障锁的原子性、自动续期、超时控制等特性，适用于分布式系统中的并发场景（如库存扣减、订单创建、数据同步等）。

kafka的topic积压的问题汇总Kafka 主题积压的原因主要有以下几点：解决 Kafka 主题积压的方法有以下几种：