暂时未有相关云产品技术能力~
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在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据进行唯一标识，比如在对一个订单表进行了分库分表操作，这时候数据库的自增ID显然不能作为某个订单的唯一标识。除此之外还有其他分布式场景对分布式ID的一些要求：
Java并发编程面试题——JUC专题
人脸识别是一种计算机视觉技术，它利用算法和数学模型来识别和验证人脸。人脸识别技术因其高度准确性和用户友好性而成为许多行业的必备技术。本文将探讨人脸识别技术的工作原理、应用以及未来发展方向。
nginx高可用之keepalived
java中，内存运行时区域中的程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域生命周期随着线程的生存而生存，而堆和方法区被各线程共享，这些占用空间而不被任何对象引用的对象，我们称之为垃圾(Garbage)，而垃圾收集器(Garbage Collector)的工作即是通过一些列算法对这些垃圾进行清理。
JVM-调优思路，实战经验
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，作为消息中间件来说都起到了系统间解耦、异步、削峰等作用，同时又提供了Kafka streaming插件包在应用端实现实时在线流处理，它可以收集并处理用户在网站中的所有动作流数据以及物联网设备的采样信息
构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。
云原生是一类技术的统称，通过云原生技术可以构建出更易于弹性伸缩的应用程序，这些应用程序可以运行在不同环境当中，比如公有云、私有云和混合云。云原生代表的技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API等。
MySQL事务隔离实现原理，多版本并发控制MVCC
刚开始了解Kafka时对其中多个名词表示懵逼，broker是啥？咋还有分区？有没有跟和我一样有很多？？？本文就我对Kafka的理解梳理各个角色以及功能，欢迎大家一起来沟通交流
Linux安装JDK1.8
zookeeper集群环境搭建及使用
Kafka集群环境搭建及基本使用
Java整合Kafka实现生产及消费
本文基于SpringBoot整合Kafka，通过简单配置实现生产及消费，包括生产消费的配置说明、消费者偏移设置方式等。更多功能细节可参考
Linux搭建RabbitMQ集群环境
Java整合RabbitMQ实现生产消费（7种通讯方式）
前面一文通过[Java整合RabbitMQ实现生产消费（7种通讯方式）](https://wangbinguang.blog.csdn.net/article/details/128284902)，本文基于SpringBoot实现RabbitMQ中的死信队列和延迟队列。
RocketMQ是阿里巴巴在2012年开发的分布式消息中间件，专为万亿级超大规模的消息处理而设计，具有高吞吐量、低延迟、海量堆积、顺序收发等特点。
Java整合RocketMQ实现生产消费
不论Kafka还是RabbitMQ和RocketMQ，作为消息中间件，其作用为应用解耦、异步通讯、流量削峰填谷等。 拿我之前参加的一个电商项目来说，订单消息通过MQ从订单系统到支付系统、库存系统等，当订单信息写入MQ后就不再关心后续操作，既达到了应用解耦又达到异步通信。因为订单的并发量较大，为了避免数据库承受不住，在订单信息持久化时通过MQ+定时任务将订单信息均匀的持久到数据库中，达到削峰填谷作用。 那为什么有这么多的MQ？这些MQ又有什么区别？本文基于RabbitMQ、Kafka、RocketMQ，从侧重点、架构模型、消息通讯以及其他方面对比说明。
通过本文可以给你带来什么？ 1. 熟悉掌握Spring Cloud，了解其生态及掌握多个组件的原理。 2. 上手实践，基于Spring Cloud Netflix各组件搭建项目。
在使用Ribbon、Feign、Hystrix组合时，因为配置的问题出现以下现象，让我的大脑CPU烧的不行不行（拿我老家话说就是“脑子ran滴奥”）
由于在2018年Netflix公司宣布对其核心组件Hystrix、Ribbon、zuul、Eureka等进入维护状态，也就是Spring Cloud Netflix系列。由此Spring Cloud Alibaba就诞生了，值得注意的是Spring Cloud Alibaba完全兼容了Spring Cloud Netflix中的Ribbon、Feign、Eureka等组件，所以基于Spring Cloud Netflix的项目可以无缝迁移到Spring Cloud Alibaba。
本文通过Nacos源码了解服务注册与发现原理。
分布式应用有一个比较明显的问题就是，一个业务流程通常需要几个服务来完成，业务的一致性很难保证。为了保障业务一致性，每一步都要在 catch 里去处理前面所有的“回滚”操作，可读性及维护性差，开发效率低下。
Spring Cloud 集成Seata分布式事务（Seata+Nacos+OpenFeign）
最近在看某个开源项目代码并准备参与其中，代码过了一遍后发现多个自定义的配置文件用来装载业务配置代替数据库查询，直接响应给前端，这里简单记录一下实现过程。
我相信每一位开发同学多多少少都想参与或负责一个高用户、高访问、高并发的系统吧😁。一来可以增加自己实际的项目经验，有应对高并发场景的解决方案，二来是有个高并发的项目经验无疑是自己简历的一个大大的加分项。但是奈何很多人都没有机会可以参与这样的项目，本文从以下几点介绍一下设计一个高流量高并发的系统需要经历哪些步骤以及考虑哪些因素（$\color{red}{文章中的不足之处还请大佬们多多指点}$）。
Spring Cloud微服务面试题
本文记录下SpringBoot集成Dubbo启用gRPC协议，以及与原生 gRPC 在代码编写过程中的区别。
> 本文会对这4个限流算法进行详细说明，并输出实现限流算法的代码示例。 > 代码是按照自己的理解写的，很简单的实现了功能，还请大佬们多多交流找bug。
本文会以 mybatis 为例，通过对比 mybatis-spring 和 mybatis-spring-boot-starter 代码示例，了解 Starter 的作用。并对 mybatis-spring-boot-starter 进行简单剖析，了解 Starter 原理。
本文介绍 CAP、BASE理论的正确理解、Paxos 算法如何保证一致性及死循环问题、ZAB 协议中原子广播及崩溃恢复以及 Raft 算法的动态演示。
上篇文章[《Netty 入门指南》](https://wangbinguang.blog.csdn.net/article/details/132089383)主要涵盖了 Netty 的入门知识，包括 Netty 的发展历程、核心功能与组件，并且通过实例演示了如何使用 Netty 构建一个 HTTP 服务器。由于 Netty 的抽象程度较高，因此理解起来可能会更加复杂和具有挑战性，所以本文将通过 Java NIO 的处理流程与 Netty 的总体流程比较，并结合 Netty 的源码更加清晰地理解Netty。
上文介绍了网络编程的基础知识，并基于 Java 编写了 BIO 的网络编程。我们知道 BIO 模型是存在巨大问题的，比如 C10K 问题，其本质就是因其阻塞原因，导致如果想要承受更多的请求就必须有足够多的线程，但是足够多的线程会带来内存占用问题、CPU上下文切换带来的性能问题，从而造成服务端崩溃的现象。怎么解决这一问题呢？优化呗，所以后面就有了NIO、AIO、IO多路复用。本文将对这几个模型详细说明并基于 Java 编写 NIO。
通过前面的文章我们可以知道基于区块链开发一个DApp，而DApp结合了智能合约和用户界面（客户端），那客户端是如何与区块链进行连接交互的、如何调用智能合约的、如何发送一个交易到区块链、如何获取区块链上的数据，这就是本文要介绍的 web3.js。
上文介绍了[区块链生态发展](https://wangbinguang.blog.csdn.net/article/details/131440404)，我们知道以太坊的到来可以使开发人员基于区块链开发DApp，本文介绍 Solidity 编程语言的使用，然后基于 Solidity 编写一个简单的智能合约。
[《了解和使用Docker》](https://wangbinguang.blog.csdn.net/article/details/130851283)中有提到容器编排工具 docker compose ，不过只限于单机。如果现在需要搭建一个集群环境，提供了10台服务器用来部署应用以及其依赖的组件，比如5个 Tomcat 应用容器、3个Redis、5个 Mysql、3个 Nginx ，你会如何部署？
在上文 [《了解和使用 Docker》](https://wangbinguang.blog.csdn.net/article/details/130851283) 之后，反响不错，也上了热榜。本来是想直接整理一下容器编排工具 Docker Swarm 和 K8s 博文的，但是半路杀出了这个活动😂，为表敬意，先参与一波吧。
本文对 Docker 进行全面阐述，详细介绍 Docker 的作用、其基本使用，如常用命令、Dockerfile 的作用及使用、Docker Compose 的作用及使用。常用的基本上都会涉及，其他可以在[ Docker 官网](https://docs.docker.com/)进行查漏补缺。
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2024-05-24
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