痛点：数据量太大怎么办？用API分页查询+增量解决
在处理大数据量API同步时，采用分页查询与增量更新策略可有效避免性能瓶颈与服务限流，提升同步效率与稳定性。本文详解四种分页方式（页码、游标、时间戳、ID分页）与三种增量机制（时间戳、版本号、日志订阅），并提供组合策略与优化技巧，助你高效完成数据同步。
消息中间件篇
本内容总结了RabbitMQ与Kafka在消息队列中的常见问题及解决方案，涵盖消息不丢失、不重复消费、顺序性、高可用、性能优化等方面，适用于面试或技术选型参考。
搞大数据集成，这些基本原理你得先清楚！
企业在进行大数据集成时，常因忽视对数据本质的统一认知，导致集成失败。本文指出，大数据集成不仅是技术问题，更需明确数据本体论，建立企业级“数据通用语言”，包括核心数据对象、唯一标识及关系定义。只有在业务语义一致的基础上，结合技术实施，才能打破数据孤岛，实现数据价值。
Kafka为何这么快？企业级Kafka该怎么部署？
Kafka凭借其高吞吐、低延迟和横向扩展能力，成为现代实时数据处理的核心组件。其“快”源于顺序写盘、零拷贝、批量处理和无锁设计等架构优化。本文深入解析Kafka的高效机制，并探讨企业在实际应用中的架构设计、安全管理与平台化治理策略，助力构建稳定高效的数据流平台。
6-MQ篇
本内容详细介绍了RabbitMQ、Kafka和EMQ三种消息中间件的应用场景及核心机制。包括RabbitMQ的消息可靠性传输、顺序性保障、死信处理；Kafka的高吞吐设计、数据清理机制与高性能实现；以及EMQ在物联网中的应用及其QoS保障机制。适用于微服务架构中异步通信、流量削峰和解耦场景，同时探讨了消息丢失、重复消费等问题的解决方案。