招行面试：如何让系统抗住双十一 预约抢购活动？10Wqps级抢购， 做过吗？
本文由40岁老架构师尼恩撰写，针对一线互联网企业如得物、阿里、滴滴等的面试题进行深度解析。文章聚焦于如何设计系统以应对大促活动中的预约抢购场景，涵盖从预告到支付的完整流程。尼恩通过系统化、体系化的梳理，帮助读者提升技术实力，轻松应对高并发挑战，并提供了详细的架构设计和解决方案。文中还分享了《尼恩Java面试宝典》等资源，助力求职者在面试中脱颖而出，实现“offer直提”。更多内容及PDF资料，请关注公众号【技术自由圈】获取。
道旅科技借助云消息队列 Kafka 版加速旅游大数据创新发展
阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力，为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求，该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化，同时保障业务的高可用性和连续性。
前端必须掌握的设计模式——发布订阅模式
发布订阅模式（Publish-Subscribe Pattern）是一种设计模式，类似于观察者模式，但通过引入第三方中介实现发布者和订阅者的解耦。发布者不再直接通知订阅者，而是将消息发送给中介，由中介负责分发给订阅者。这种方式提高了异步支持和安全性，适合复杂、高并发场景，如消息队列和流处理系统。代码实现中，通过定义发布者、订阅者和中介接口，确保消息的正确传递。此模式在前端开发中广泛应用，例如Vue的数据双向绑定。
探索Flink动态CEP：杭州银行的实战案例
本文由杭州银行大数据工程师唐占峰、欧阳武林撰写，介绍Flink动态CEP的定义、应用场景、技术实现及使用方式。Flink动态CEP是基于Flink的复杂事件处理库，支持在不重启服务的情况下动态更新规则，适应快速变化的业务需求。文章详细阐述了其在反洗钱、反欺诈和实时营销等金融领域的应用，并展示了某金融机构的实际应用案例。通过动态CEP，用户可以实时调整规则，提高系统的灵活性和响应速度，降低维护成本。文中还提供了具体的代码示例和技术细节，帮助读者理解和使用Flink动态CEP。
【手把手教你Linux环境下快速搭建Kafka集群】内含脚本分发教程，实现一键部署多个Kafka节点
本文介绍了Kafka集群的搭建过程，涵盖从虚拟机安装到集群测试的详细步骤。首先规划了集群架构，包括三台Kafka Broker节点，并说明了分布式环境下的服务进程配置。接着，通过VMware导入模板机并克隆出三台虚拟机（kafka-broker1、kafka-broker2、kafka-broker3），分别设置IP地址和主机名。随后，依次安装JDK、ZooKeeper和Kafka，并配置相应的环境变量与启动脚本，确保各组件能正常运行。最后，通过编写启停脚本简化集群的操作流程，并对集群进行测试，验证其功能完整性。整个过程强调了自动化脚本的应用，提高了部署效率。
Java多线程是什么
Java多线程简介：本文介绍了Java中常见的线程池类型，包括`newCachedThreadPool`（适用于短期异步任务）、`newFixedThreadPool`（适用于固定数量的长期任务）、`newScheduledThreadPool`（支持定时和周期性任务）以及`newSingleThreadExecutor`（保证任务顺序执行）。同时，文章还讲解了Java中的锁机制，如`synchronized`关键字、CAS操作及其实现方式，并详细描述了可重入锁`ReentrantLock`和读写锁`ReadWriteLock`的工作原理与应用场景。
面试官必问的分布式锁面试题，你答得上来吗？
本文介绍了分布式锁的概念、实现方式及其在项目中的应用。首先通过黄金圈法则分析了分布式锁的“为什么”、“怎么做”和“做什么”。接着详细讲解了使用 Redisson 和 SpringBoot + Lettuce 实现分布式锁的具体方法，包括代码示例和锁续期机制。最后解释了 Lua 脚本的作用及其在 Redis 中的应用，强调了 Lua 保证操作原子性的重要性。文中还提及了 Redis 命令组合执行时的非原子性问题，并提供了 Lua 脚本实现分布式锁的示例。
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缓存数据一致性策略如何分类？
数据库与缓存数据一致性问题的解决方案主要分为强一致性和最终一致性。强一致性通过分布式锁或分布式事务确保每次写入后数据立即一致，适合高要求场景，但性能开销大。最终一致性允许短暂延迟，常用方案包括Cache-Aside（先更新DB再删缓存）、Read/Write-Through（读写穿透）和Write-Behind（异步写入）。延时双删策略通过两次删除缓存确保数据最终一致，适用于复杂业务场景。选择方案需根据系统复杂度和一致性要求权衡。