三步构建秒级信息监测系统：从创意灵感到工程落地
本文提出一种基于事件驱动的秒级信息采集策略，借鉴即时通信机制，通过“快速判断—变化比对—精准提取”三步模型，实现高效、低负载的网页变动监测，适用于财经、新闻等高频更新场景，提升信息响应速度与系统稳定性。
医疗问诊项目
本项目为医疗服务平台，涵盖用户预约、医生管理、支付系统、数据统计等功能。采用微服务架构，结合Elasticsearch实现附近医生搜索与海量订单查询，使用WebSocket实现实时通信，通过XXL-JOB进行定时任务调度，利用Kafka实现数据同步与风控审核，提升系统性能与用户体验。
Flink SQL 详解:流批一体处理的强大工具
Flink SQL 是 Apache Flink 提供的 SQL 引擎，支持流批一体处理，统一操作流数据与批数据，具备高性能、低延迟、丰富数据源支持及标准 SQL 兼容性，适用于实时与离线数据分析。
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。
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。
Apache Kafka 3.0与KRaft模式的革新解读
在该架构中，Kafka集群依旧包含多个broker节点，但已不再依赖ZooKeeper集群。被选中的Kafka集群Controller将从KRaft Quorum中加载其状态，并在必要时通知其他Broker节点关于元数据的变更。这种设计支持更多分区与快速Controller切换，并有效避免了因数据不一致导致的问题。