Flink CDC + Kafka 加速业务实时化
Flink CDC 是一种支持流批一体的分布式数据集成工具，通过 YAML 配置实现数据传输过程中的路由与转换操作。它已从单一数据源的 CDC 数据流发展为完整的数据同步解决方案，支持 MySQL、Kafka 等多种数据源和目标端（如 Delta Lake、Iceberg）。其核心功能包括多样化数据输入链路、Schema Evolution、Transform 和 Routing 模块，以及丰富的监控指标。相比传统 SQL 和 DataStream 作业，Flink CDC 提供更灵活的 Schema 变更控制和原始 binlog 同步能力。
Android Handler的使用方式以及其机制的简单介绍
Handler 是 Android 中实现线程间通信的重要机制，可传递任意两线程数据。常用场景包括子线程向主线程（UI 线程）传递结果，以及主线程向子线程发送消息。其核心涉及四个类：Handler（发送/接收消息）、Message（消息载体）、MessageQueue（消息队列）和 Looper（消息循环泵）。基本流程为：Handler 发送 Message 至 MessageQueue，Looper 从队列中按 FIFO 取出并处理。
PHP后端与uni-app前端协同的校园圈子系统：校园社交场景的跨端开发实践
校园圈子系统校园论坛小程序采用uni-app前端框架，支持多端运行，结合PHP后端（如ThinkPHP/Laravel），实现用户认证、社交关系管理、动态发布与实时聊天功能。前端通过组件化开发和uni.request与后端交互，后端提供RESTful API处理业务逻辑并存储数据于MySQL。同时引入Redis缓存热点数据，RabbitMQ处理异步任务，优化系统性能。核心功能包括JWT身份验证、好友系统、WebSocket实时聊天及活动管理，确保高效稳定的用户体验。
云HIS系统源码，基层卫生健康云综合管理系统源码
该HIS系统基于云端部署，采用B/S架构与SaaS模式，专为二级医院设计，快速交付且易于维护。系统融合HIS与EMR，涵盖患者、费用、医嘱、电子病历等核心业务，形成一体化医护工作站。分为基层卫生健康云综合管理系统（供运营商、开发商和监管机构使用）和业务系统（支撑医院运转）。技术上使用Angular、Java、Spring系列框架、MySQL、Redis等。功能模块包括一卡通管理、划价收费、医生工作站、药房药库管理、出入院管理、护士站系统、治疗室管理、财务查询统计及后台维护系统，全面支持医院信息化运作。
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕实时数仓优化展开。内容涵盖项目背景、核心策略、解决方案、项目价值及未来计划五部分。通过引入Paimon和Hologres技术，解决当前流批存储不统一、实时数据可见性差等痛点，实现流批一体存储与高效近实时数据加工。项目显著提升了数据时效性和开发运维效率，降低了使用门槛与成本，并规划未来在集团内推广湖仓一体架构，探索更多技术创新场景。
分布式消息中间件设计与实现
本文深入探讨了消息中间件的核心功能实现与高并发、高可用设计。在生产者设计中，涵盖消息构造、序列化、路由策略及可靠性保障（如ACK机制）。消费者部分分析了拉取/推送模式、分区分配与消息确认机制。同时，Broker作为核心组件，负责消息路由、存储和投递，并通过索引技术实现快速检索。
高并发设计方面，重点讨论了文件存储（顺序写入、分段存储）、日志结构存储及负载均衡策略（如哈希分区、轮询分区）。为确保高可用性，文章详细解析了主从复制、故障转移机制以及同城/异地多活容灾方案。
分布式消息中间件基础
消息中间件是一种基于异步消息传递的分布式系统通信工具，核心功能包括消息传输、存储、路由与投递，能够实现系统解耦、异步处理和流量削峰。其主要组件包括生产者、消费者、Broker、主题/队列等，支持点对点和发布-订阅两种消息模型。主流中间件如Kafka（高吞吐）、RabbitMQ（灵活路由）、RocketMQ（事务支持）各有特色，适用于不同场景。此外，中间件还涉及多种协议（AMQP、MQTT等）、可靠性传输机制（持久化、确认机制）、顺序性与重复性问题解决以及事务支持（两阶段提交、本地消息表等）。选择中间件需根据业务需求权衡性能、功能和运维成本。
体育直播网站如何实现实时数据
体育直播中的实时数据如何快速、准确地传递到用户手机上？本文揭秘了这一过程：数据来源包括官方合作伙伴和AI+人工双保险；传输借助WebSocket、MQTT协议及CDN加速；高并发通过Redis缓存、消息队列与自动扩容解决。未来，AI+5G将推动实时数据向更低延迟发展，甚至实现赛事预测。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，确保用户获得精准信息。
Kubernetes上的爬虫排队术——任务调度与弹性扩缩容实战
本教程介绍如何在 Kubernetes 上构建可扩展的爬虫系统，解决传统单机爬虫瓶颈。核心内容包括：使用 Docker 打包爬虫任务、RabbitMQ 实现任务队列、爬虫代理防限制、随机 User-Agent 模拟请求，以及通过 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 实现根据任务压力自动扩缩容。适合需要处理大规模网页采集的开发者学习与实践。