在Java中实现分布式事务的常用框架和方法
总之，选择合适的分布式事务框架和方法需要综合考虑业务需求、性能、复杂度等因素。不同的框架和方法都有其特点和适用场景，需要根据具体情况进行评估和选择。同时，随着技术的不断发展，分布式事务的解决方案也在不断更新和完善，以更好地满足业务的需求。你还可以进一步深入研究和了解这些框架和方法，以便在实际应用中更好地实现分布式事务管理。
实时数仓Kappa架构：从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展，企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓（Real-Time Data Warehouse, RTDW）应运而生，其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构，通过统一的流处理框架，解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理，并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
使用Kafka? 有什么好处 ?
选择Kafka作为中间件，因其高吞吐量适合处理大量用户行为数据，支持实时推荐和运营看板展示。Kafka优点包括提升吞吐量、故障隔离、低耦合度和流量削峰，但也增加了架构复杂性和对Broker的依赖。
MQ核心作用、解耦、削峰使用场景详解
【11月更文挑战第21天】在如今的高并发互联网应用中，如何确保系统在巨大的流量冲击下还能稳定运行，是每个技术团队都会遇到的挑战。说到这，消息队列（MQ）就是背后的“大功臣”了。无论是异步处理请求、平滑应对流量高峰，还是让各个系统模块相互独立不“拖后腿”，MQ都是不可或缺的帮手。那么，MQ是如何削峰的？或者它是如何让复杂系统解耦的？今天，我们就来聊聊MQ的三大核心功能，看它是如何助力系统高效、稳定运转的。