分布式

分布式推理框架 xDitxDiT 是一个为大规模多 GPU 集群上的 Diffusion **Transformers（DiTs）**设计的可扩展推理引擎。它提供了一套高效的并行方法和 GPU 内核加速技术，以满足实时推理需求。

哈哈哈笑什么

分布式事务实战：订单服务 + 库存服务（基于本地消息表组件）核心需求：预创建订单成功后，必须确保库存扣减成功；若库存扣减失败，订单需自动回滚（取消），实现“订单创建”与“库存扣减”的分布式事务一致性。

哈哈哈笑什么

完整分布式事务解决方案（本地消息表 + RabbitMQ）本方案基于本地消息表 + RabbitMQ 发布确认机制实现分布式事务一致性，核心解决分布式系统中“业务操作与跨服务消息发送的原子性”问题，确保：

【推荐系统】深度学习训练框架（十）：PyTorch Dataset—PyTorch数据基石在PyTorch中，Dataset类是用来表示数据集的抽象类，需要继承它并实现几个关键方法。以下是详细的介绍和示例：

Redisson分布式锁和乐观锁的使用场景在礼品卡管理系统中，激活礼品卡是一个关键业务操作。该操作需要确保数据一致性，防止因并发操作导致的数据异常。传统的做法是使用Redisson分布式锁来防止并发，但随着业务发展，特别是面对大量礼品卡批量激活的场景，传统分布式锁方案暴露出了一些问题。

【前瞻创想】Kurator：站在巨人肩膀上的分布式云原生创新实践在云原生技术蓬勃发展的今天，企业面临着日益复杂的多云、混合云和边缘计算场景。如何有效管理分布式基础设施，实现应用的统一编排和治理，成为数字化转型的关键挑战。Kurator作为一个开源的分布式云原生平台，通过深度集成多个优秀的开源项目，为这些挑战提供了创新性的解决方案。

【分布式知识】Redis-Shake 容器云部署完整指南通过以上完整的容器云部署方案，您可以实现Redis-Shake的高可用、可监控的数据同步服务。根据实际需求调整配置参数，特别是网络、存储和资源限制部分，确保服务在生产环境中稳定运行。

从硬盘I/O到网络传输：Kafka与RocketMQ读写模型及零拷贝技术深度对比消息写读在Kafka的数据存储架构中，一个主题由一个或多个分区组成。在物理存储上，每个主题-分区都对应着硬盘上的一个独立目录，而消息数据则以日志段文件（Log Segment）的形式存储在这些目录中。随着数据的不断写入，当一个日志段文件达到预设的大小（例如1GB）或时间阈值时，它会被关闭并变为只读，同时一个新的可写日志段文件会被创建。这个过程称为日志滚动（Log Rolling）。从单个分区的微观视角看，所有消息都是以追加（Append-only）的方式顺序写入当前活跃的日志段文件。顺序写入几乎消除了

有梦想的攻城狮

Rabbitmq在死信队列中的队头阻塞问题死信队列（Dead-Letter Queue，DLQ）是 RabbitMQ 处理无法正常消费消息的核心机制，但队头阻塞（Head-of-Line Blocking）是其高频踩坑点——队列中首个无法被消费的消息会阻塞后续所有消息的处理，即使后续消息本身是合法可消费的。本文从成因、场景、危害、解决方案全维度解析该问题。

Elastic Stack梳理：深度解析Elasticsearch分布式查询机制与相关性算分优化实践在分布式搜索场景中，Elasticsearch通过分片（Shard）机制实现水平扩展，但这也引入了两大核心挑战：

分布式ID方案、雪花算法与时钟回拨问题传统的单体架构的时候，我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增，通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值，但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计，使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况，不能保证主键的唯一性。

java1234_小锋

Kafka与RabbitMQ相比有什么优势？大家好，我是锋哥。今天分享关于【Kafka与RabbitMQ相比有什么优势？】面试题。希望对大家有帮助；

Flutter 与 OpenHarmony 数据持久化协同方案：从 Shared Preferences 到分布式数据管理在跨平台应用开发中，数据持久化是构建用户状态、缓存和本地配置的核心能力。Flutter 开发者通常依赖 shared_preferences、hive 或 sqflite 等库实现本地存储。然而，当 Flutter 应用运行在 OpenHarmony 平台上时，这些方案面临两大挑战：

准备手写Simple Raft(四）：日志终于能"生效"了前面三篇干了啥简单回顾一下，前三篇我们搞定了：但说实话，到第3篇为止，整个系统还是个"玩具"。为什么？因为日志只是"记录"了，但从来没有真正"执行"过。

实现分布式读写集群（提升两台服务器的性能，支持分片存储+并行读写），Redis Cluster（Redis集群模式）并附排错过程实现分布式读写集群（提升两台服务器的性能，支持分片存储+并行读写）， Redis Cluster（Redis集群模式），而非哨兵模式。Redis Cluster会自动将数据分片存储在不同节点，同时支持读写分离和故障转移，完美适配两台服务器的需求。

Spark Shuffle 深度解析与参数详解Shuffle 是 Spark 中最重要的操作之一，它负责在不同 Stage 之间重新分布数据。当需要跨节点重新组织数据时（如 groupByKey、reduceByKey、join 等操作），就会触发 Shuffle。

如何选择合适的 Diskless Kafka在当今数据驱动的世界中，Kafka 作为分布式流处理平台的标杆，凭借其高吞吐、低延迟和持久化能力，成为企业构建实时数据管道的首选。然而，随着云原生和容器化技术的普及，Diskless Kafka（无磁盘 Kafka）作为一种新兴部署模式逐渐进入视野。它通过完全依赖内存或远程存储（如对象存储）来处理数据，而非传统本地磁盘，为特定场景提供了独特的优势。但如何选择适合自身需求的 Diskless Kafka 方案？本文将从核心概念、适用场景、选型关键因素及实践建议四个维度展开分析。

爱吃烤鸡翅的酸菜鱼

【RabbitMQ】发布订阅架构深度实践：构建高可用异步消息处理系统目录一、前言：为何需要异步消息处理？插播一条消息~二、背景：传统同步架构的致命缺陷2.1 同步调用的典型场景

回家路上绕了弯

JVM 调参实战指南：从基础到落地，解决 GC 与内存难题在后端开发中，很多人对 JVM 调参的认知停留在 “-Xms2g -Xmx4g”—— 上线时随手加两个堆内存参数，遇到 “GC overhead limit exceeded” 就盲目调大堆内存，遇到 “Full GC 频繁” 就重启服务。但这样的 “野蛮操作” 不仅无法根治问题，还可能导致服务器资源浪费、服务稳定性下降。

java1234_小锋

Kafka中的消费者偏移量是如何管理的？大家好，我是锋哥。今天分享关于【Kafka中的消费者偏移量是如何管理的？】面试题。希望对大家有帮助；超硬核AI学习资料，现在永久免费了！