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  • 性能提升利器|PolarDB- X 超详细列存查询技术解读

    本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。

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    作为开发者,我如何提高任务型大模型应用的响应性能

    本文基于实际场景,分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。

    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GT

    产品测评 | 云原生应用开发平台CAP快速使用体验

    在2024年云栖大会上,阿里云发布了云应用开发平台CAP,这是一站式云原生应用开发及管理平台,提供丰富的Serverless + AI应用模板、先进的开发者工具和企业级应用管理功能,旨在降低开发门槛,

    “无”中生有:基于知识增强的RAG优化实践

    本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。

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    通义灵码——有了它让我的编程效率和质量直线上升!

    作为一名大数据开发工程师,我每天与代码和数据打交道,享受解决复杂问题的乐趣。最近,我遇到了一位超级“码”力助手——通义灵码。它不仅是一个简单的代码补全工具,更像是一个拥有高度智慧的编程伙伴,能够理解我

    实时计算Flink版体验评测

    一文带你弄懂实时计算Flink版场景实践和核心功能体验

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    iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮

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    浅析MySQL优化器统计信息

    本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性

    PolarDB MySQL多场景评测

    本次评测将围绕指定场景中的灵活弹性和无感秒切展开,对于自选场景中的安全和DB+AI也进行了简单体验。

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    今天分享一下,基于阿里云函数计算 FC 以及 CAP(云应用开发平台),极速托管专属的 CosyVoice 应用。并且我们提供了 API 调用方案以及镜像构建源码方便您根据自己的业务任意 DIY。

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    在数字化快速发展的背景下,分布式系统的稳定性和可靠性至关重要。阿里云推出的云消息队列RabbitMQ解决方案,通过架构优化和一键部署,有效提升了系统的吞吐量和响应速度,降低了部署和维护成本。本文详细介

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    Flink Forward Asia 2024 上海站|Apache Flink 的过去、现在及未来

    作为 Apache Flink 社区备受期待的年度盛会之一,本届大会将于 11 月 29 至 30 日在上海隆重举行。Flink Forward Asia(以下简称FFA)是由 Apache 官方授权

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    100个降噪蓝牙耳机免费领,用通义灵码从 0 开始打造一个完整APP

    打开手机,录制下你完成的代码效果,发布到你的社交媒体,前 100 个@玺哥超Carry、@通义灵码的粉丝,可以免费获得一个降噪蓝牙耳机。

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    通义千问2.5-7B-Instruct已经下载到本地为什么使还需要联网?而且最近下载模型也提示400

    通义千问2.5-7B-Instruct已经本地部署运行了一段时间体验还不错但是最近两天用不了了提示错误如下requests.exceptions.HTTPError: 400 Client Erro

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    开启云上 AIGC 动手实践,探索技术创意

    面向 GenAI 时代,阿里云人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践,提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程,覆盖大语言模型应

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    全网首发!真·从0到1!万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调

    2024年11月12日,阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列,包括6款Qwen2.5-Coder模型,每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基

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    云端问道22期——AI智能语音实时互动

    云端问道22期——AI智能语音实时互动 阿里云技术专家手把手教学,动手体验云计算行业典型场景,直观感受解决方案给业务带来的变化; 本期地址:https://developer.aliyun.com/t

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    大模型的token是怎么计算的?纯中文、纯英文、中英混合、数字混合都是怎么计算的,始终没找到一个清晰

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    2月前
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    【构建好数据】Dataphin智能数据建设与治理产品白皮书

    【2024最新版】 AI智能时代的数据质量保障,企业多组织、多环境、多引擎数据复杂构建需求的适配,企业需要一套完善的数据技术与工具,实现数据采集、存储、计算、建设、管理和数据资产运营消费,推动数

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    一种基于通义千问prompt辅助+Qwen2.5-coder-32b+Bolt.new+v0+Cursor的无代码对话网站构建方法

    本文介绍了当前大模型应用的趋势,从单纯追求参数量转向注重实际应用效果与效率,重点探讨了结合大模型的开发工具,如Bolt.new、v0、Cursor等,如何形成完整的AI工具链,助力开发者高效构建、优化

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    ollama + qwen2.5-coder + VS Code + Continue 实现本地AI 辅助写代码

    本文介绍在Apple M4 MacOS环境下搭建Ollama和qwen2.5-coder模型的过程。首先通过官网或Brew安装Ollama,然后下载qwen2.5-coder模型,可通过终端命令`ol

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    什么?!通义千问也可以在线开发应用了?!

    阿里巴巴推出的通义千问,是一个超大规模语言模型,旨在高效处理信息和生成创意内容。它不仅能在创意文案、办公助理、学习助手等领域提供丰富交互体验,还支持定制化解决方案。近日,通义千问推出代码模式,基于Qw

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    【10月更文挑战第31天】docker的镜像无法下载如何解决?

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    【11月更文挑战第16天】在 VS Code 中更改背景颜色主题,可通过三种方式实现:1) 使用快捷键 Ctrl+K 和 Ctrl+T(Mac 上为 Command+K 和 Command+T)选择主

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    对话阿里云 CIO 蒋林泉:AI 时代,企业如何做好智能化系统建设?

    10 月 18 日, InfoQ《C 位面对面》栏目邀请到阿里云 CIO 及 aliyun.com 负责人蒋林泉(花名:雁杨),就 AI 时代企业 CIO 的角色转变、企业智能化转型路径、AI 落地实

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    提交通义灵码创新实践文章,重磅好礼只等你来!

    通义灵码创新实践征集赛正式开启,发布征文有机会获得重磅好礼+流量福利,快来参加吧!

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    该文件没有与之关联的应用来执行该操作。请安装应用,若已经安装应用,请在“默认应用设置“页面中创建关联

    【10月更文挑战第22天】当你遇到“该文件没有与之关联的应用来执行该操作”的提示时,通常是因为文件类型未关联应用或文件损坏。解决方法包括:1. 确定文件类型并安装合适的应用程序,如Microsoft

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    如何高效管理远程团队?2024年最佳免费工作协作工具排行榜

    随着远程工作日益普遍,选择合适的协作工具成为提升团队效率的关键。本文介绍了7款优秀的免费远程协作工具,包括板栗看板、Wrike、Miro、ClickUp、Zoho Projects、MeisterTa

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    docker:记录如何在x86架构上构造和使用arm架构的镜像

    为了实现国产化适配,需将原x86平台上的Docker镜像转换为适用于ARM平台的镜像。本文介绍了如何配置Docker buildx环境,包括检查Docker版本、安装buildx插件、启用实验性功能及

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    千问团队开源会思考的QwQ模型,这模型成精了!

    QwQ是由Qwen团队开发的大型语言模型,专注于增强AI的推理能力。此预览版本在数学和编程领域表现出色,但在其他领域仍有提升空间。模型具备深度自省和自我质疑的能力,通过逐步推理和假设检验,能够在复杂问

    直播预告|FFA 2024 上海主论坛,11月29日正式上线!

    Flink Forward Asia 2024 将于11月29日至30日在上海举行,作为Apache Flink社区的重要活动,本次大会将聚焦Flink十年技术演进与未来规划,涵盖Flink 2.0新

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    claude3.5官网入口 - Claude3.5 Sonnet国内使用教程

    在这个信息爆炸的时代 💥,我们每天都被海量的数据和信息包围 🌊。如何高效地处理信息、获取知识、提升效率,成为了现代人面临的巨大挑战 💪

    人工智能技术在金融领域的应用有哪些?

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    实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎

    本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴

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    使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型

    前言 本篇文章介绍的是ROS高效进阶内容,使用URDF 语言(xml格式)做一个差速轮式机器人模型,并使用URDF的增强版xacro,对机器人模型文件进行二次优化。 差速轮式机器人:两轮差速底盘由

    MagicDriveDiT:华为联合港中文等机构推出的自动驾驶高分辨率长视频生成方法

    MagicDriveDiT是由华为联合港中文等机构推出的一种新型自动驾驶高分辨率长视频生成方法。该方法基于DiT架构,通过流匹配增强模型的可扩展性,并采用渐进式训练策略处理复杂场景。MagicDriv

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    HunyuanVideo:腾讯推出的开源视频生成模型,参数高达130亿

    腾讯推出的开源视频生成模型HunyuanVideo,拥有130亿参数,是目前参数量最大的开源视频模型之一。该模型具备物理模拟、高文本语义还原度、动作一致性和电影级画质等特性,能生成带有背景音乐的视频,

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    GPT学术优化:专为学术研究和写作设计的多功能开源项目

    GPT学术优化是一个专为学术研究和写作设计的多功能开源项目,集成了论文翻译、源代码解析、互联网信息获取、Latex文章校对、论文润色和摘要生成等多项实用功能。本文将详细介绍GPT学术优化的主要功能、技

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    PersonaCraft是由首尔国立大学推出的创新技术,能够从单一参考图像生成多个人物的逼真全身图像。该技术结合了扩散模型和3D人类建模,有效处理人物间的遮挡问题,并支持用户自定义身体形状调整,为多人

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    Lobe Vidol:AI数字人交互平台,可与虚拟人和3D模型聊天互动

    Lobe Vidol是一款开源的AI数字人交互平台,允许用户创建和互动自己的虚拟偶像。该平台提供流畅的对话体验、丰富的动作姿势库、优雅的用户界面设计以及多种技术支持,如文本到语音和语音到文本技术。Lo

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    EfficientTAM是Meta AI推出的轻量级视频对象分割和跟踪模型,旨在解决SAM 2模型在移动设备上部署时的高计算复杂度问题。该模型采用非层次化Vision Transformer(ViT)

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    Vanna:开源 AI 检索生成框架,自动生成精确的 SQL 查询

    Vanna 是一个开源的 Python RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,能够基于大型语言模型(LLMs)为数据库生成精确的 SQL 查询。Vanna 支持多

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    StableAnimator:复旦联合微软等机构推出的端到端身份一致性视频扩散框架

    StableAnimator是由复旦大学、微软亚洲研究院、虎牙公司和卡内基梅隆大学联合推出的端到端身份一致性视频扩散框架。该框架能够根据一张参考图像和一系列姿态,直接合成高保真度且保持人物身份一致性的

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    GeneMAN:上海AI Lab联合北大等高校推出的3D人体模型创建框架

    GeneMAN是由上海AI实验室、北京大学、南洋理工大学和上海交通大学联合推出的3D人体模型创建框架。该框架能够从单张图片中生成高保真度的3D人体模型,适用于多种应用场景,如虚拟试衣、游戏和娱乐、增强

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    腾讯开源混元视频生成模型,这效果!太稳了吧!

    腾讯开源了HunyuanVideo,这是一个超过130亿参数的视频生成模型,具备高性能的图像-视频联合生成能力。通过创新的模型架构和高效的训练基础设施,HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性和

    金融行业 · 大模型挑战赛 |用大模型理解金融市场

    2024金融行业大模型挑战赛即将开启,旨在推动大型语言模型在金融领域的应用。比赛提供金融多轮问答数据集,参赛者需使用GLM-4模型API,通过SQL、API等技术解决金融问题,涵盖数据查询、统计分析及

    智源研究院发布中文高质量数据集CCI3.0-HQ技术报告

    智源研究院发布了CCI3.0-HQ中文预训练数据集,采用先进的混合质量过滤方法,显著提升数据完整性和性能。该数据集在多项实验中表现优异,超越了其他主流中文语料库。同时,智源还推出了CCI3-HQ分类器

    用 OpenVINO™ 部署 GLM-Edge 全家桶

    11月29日,智谱发布了GLM-Edge系列模型,包括GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B、GLM-Edge-V-5B,适用于手机、车机及

    Mybatis映射关系

    简介:本文介绍了MyBatis框架中四种常见的关系映射方式,包括一对一、一对多、多对一及多对多。一对一通过简单属性映射实现;一对多通过在主对象中添加集合属性并使用`<collection>

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    什么情况下不应该创建索引?

    索引应避免在很少使用的列、数据值少的列、text/image/bit类型列上创建,因为这些情况下索引不仅无助于提升查询速度,还会降低系统维护效率,增加存储开销。当数据修改频率远高于查询时,也不宜创建索

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    数据库如何保证事务的ACID特性?

    InnoDB通过undo log实现事务的原子性,支持回滚;采用悲观锁与乐观锁确保事务隔离性;利用redo log保障事务持久性,记录数据页的物理修改并用于恢复;通过上述特性共同维护数据的一致性。

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    数据库的行级锁与表锁?

    表锁:存储引擎在SQL数据读写请求前对涉及的表加锁,分共享读锁和独占写锁,读锁阻塞写,写锁阻塞读写,易发锁冲突,并发性低。行级锁:InnoDB支持,通过索引加锁,提高并发性,但可能引起死锁,需注意索引

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    数据库分库分表的原因?

    分库分表通过减少单库单表负担来提升查询性能。垂直切分按业务耦合度将表或列分布于不同库或表中,减少数据量,优化性能。水平切分则按数据逻辑关系将表分散至多库多表,减小单表数据量,实现分布式处理。选择方式需

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    MySQL引擎InnoDB和MyISAM的区别?

    InnoDB是MySQL默认的事务型存储引擎,支持事务、行级锁、MVCC、在线热备份等特性,主索引为聚簇索引,适用于高并发、高可靠性的场景。MyISAM设计简单,支持压缩表、空间索引,但不支持事务和行

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    7小时前
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    脏读、幻读、不可重复读的定义?

    脏读、不可重复读和幻读是数据库事务处理中的三种异常现象。脏读指读取未提交的修改数据;不可重复读指同一事务中多次读取数据不一致;幻读指读取记录范围时,前后读取结果数量不一致。这些现象通常由并发事务操作引

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    数据库执行查询请求的过程?

    客户端发起TCP连接请求,服务端通过连接器验证主机信息、用户名及密码,验证通过后创建专用进程处理交互。服务端进程缓存以减少创建和销毁线程的开销。后续步骤包括缓存查询(8.0版后移除)、语法解析、查询优

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    InnoDB为什么使用自增id作为主键?

    MySQL以数据页(默认16K)为单位存储数据。自增ID主键时,写满一页直接申请新页;非自增ID主键需保持索引有序,插入数据可能引发页分裂,即需将部分数据移至新页,影响插入效率。

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    什么是聚簇索引及其优缺点?

    聚簇索引是InnoDB存储引擎中的一种数据存储方式,通过主键构建B+树,叶子节点存储整行数据。主键索引即为聚簇索引,若无主键则选择非空唯一索引或隐式创建主键。非聚簇索引(辅助索引)的叶子节点存储主键值

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    数据库索引采用B+树不采用B树的原因?

    B+树优化了数据存储和查询效率,数据仅存于叶子节点,便于区间查询和遍历,磁盘读写成本低,查询效率稳定,特别适合数据库索引及范围查询。

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    关系型与非关系型数据库的区别?

    关系型数据库(如Oracle、MySQL)基于表结构,易于维护且支持复杂查询,但读写性能和灵活性较差。非关系型数据库(如Redis、MongoDB)格式灵活、速度快、成本低,但缺乏SQL支持,不支持事

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    jdk8新特性-详情查看文档

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    Maven的生命周期

    Maven生命周期分为清理、构建和站点生成三部分,每部分含多个固定顺序执行的阶段。清理包括pre-clean和clean;构建涵盖validate、compile、test、package、insta

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    maven 用来做什么

    Maven 是一款流行的 Java 项目管理工具,支持项目构建、依赖管理和信息管理。它通过自动化构建流程、中央与本地仓库的依赖管理、项目元数据维护、生成各类项目报告及协助项目部署,极大提升了开发效率和

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    如果使用git产生了冲突,你是怎么解决的?

    在团队开发中,若多人同时修改同一代码位置,拉取时可能会产生冲突。解决冲突需及时与同事沟通确认问题,并使用IDEA等工具进行版本对比,选择合适代码保留。解决步骤包括:查看冲突文件、删除多余代码及标记、使

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    docker的默认网络模式有哪些

    Docker 默认网络模式包括:1) bridge:默认模式,各容器分配独立IP,可通过名称或IP通信;2) host:容器与宿主机共享网络命名空间,性能最优但有安全风险;3) none:容器隔离无网

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    es采用什么数据结构

    索引(index)用于区分不同类别的数据,如账户(Account)和书本(Book)。类型(type)定义索引内的数据种类,例如账户类型包括访客、普通用户、管理员。文档(document)代表具体的数

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    es索引文档过程

    Elasticsearch 索引文档流程:先通过 REST API 或客户端创建索引,定义文档结构的映射;接着索引 JSON 格式的文档,Elasticsearch 解析、索引并存储;最后,文档以倒排

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    redis内存淘汰策略

    Redis支持8种内存淘汰策略,包括noeviction、volatile-ttl、allkeys-random、volatile-random、allkeys-lru、volatile-lru、al

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    redis红锁

    在Redis集群中,若请求分布式锁成功后Master宕机且Slave未同步此锁,会导致锁被多次获取。为解决此问题,可对集群每个节点加锁,当大多数节点(N/2+1)加锁成功时,视为获取锁成功。尽管Red

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    MQ如何保障发送消息可靠

    简易做法包括开启生产者重试及确认机制。更可靠但复杂的方案则涉及将消息存入数据库,通过状态码管理发送状态,结合定时任务检查并重发未成功发送的消息,同时利用确认回调确保消息发送成功。

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    redis持久化策略

    Redis 提供了两种主要的持久化策略:RDB(Redis DataBase)和AOF(Append Only File)。RDB通过定期快照将内存数据保存为二进制文件,适用于快速备份与恢复,但可能因

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    redis主从集群与分片集群的区别

    主从集群通过主节点处理写操作并向从节点广播读操作,从节点处理读操作并复制主节点数据,优点在于提高读取性能、数据冗余及故障转移。分片集群则将数据分散存储于多节点,根据规则路由请求,优势在于横向扩展能力强

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    8小时前
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    redis常见数据类型

    Redis 是一种基于内存的键值存储数据库,支持字符串、哈希表、列表、集合及有序集合等多种数据类型,每种类型均有特定用途与适用场景,提供丰富的命令操作,适用于高速数据访问与处理。

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    分布式锁的实现方案有哪些

    分布式锁用于协调跨多个节点的任务执行。基于数据库的分布式锁利用唯一性约束或悲观锁确保锁的唯一性;Redis 实现则依赖 SETNX 指令或 redisson 客户端,通过原子操作保证互斥性;ZooKe

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    什么场景下要使用分布式锁

    分布式锁用于确保多节点环境下的资源互斥访问、避免重复操作、控制并发流量、防止竞态条件及任务调度协调,常见于防止超卖等问题。

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    柔性事务与刚性事务的区别

    柔性事务遵循BASE理论,强调系统在面对高并发和分布式环境时的基本可用性和最终一致性。与之相对,刚性事务严格遵守ACID原则,确保操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,适用于对数据完整性和准确性要求极

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    SEATA模式

    Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,支持多种事务模式以适应不同的应用场景。其主要模式包括:AT(TCC)模式,事务分三阶段执行;TCC 模式,提供更灵活的事务控制;SAGA 模式,基于状态机实

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    二阶段提交

    二阶段提交(2PC)是分布式系统中确保多参与方事务一致性的经典协议。分为准备与提交两阶段:准备阶段,协调者向各参与方发送准备请求,收集响应;提交阶段,若所有准备成功,则协调者发送提交请求,否则发送回滚

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    分布式事务

    CAP定理指出,分布式系统在一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)中最多只能同时满足两项。而BASE理论则提供了一种解决思路,通过基本可用、软状态和最终一致性来设计系统,以适应分布式环境下的挑战

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    Nginx限流怎么做

    Nginx 通过 limit_req 模块实现限流,保护后端服务器。配置示例中,定义了限流区域 `limit`,每秒允许 10 个请求,客户端 IP 超过限流后允许 20 个突发请求,超出则立即返回

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    Nginx的负载均衡

    Nginx 是一款高性能的Web服务器与反向代理服务器,支持负载均衡功能,能有效提升系统性能与可靠性。其负载均衡策略包括基于轮询和权重的分配方法,以及IP哈希、最小连接数等算法,可根据实际需求灵活选择

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    什么是CDN服务

    CDN(内容分发网络)是全球分布的服务器网络,旨在加速互联网内容的传输。它通过将内容缓存至靠近用户的服务器,减少延迟,提升访问速度与性能,同时实现负载均衡、减轻源服务器压力并提供安全防护。广泛应用于网

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    什么是反向代理

    反向代理是一种部署在服务器前端的代理技术,它接收客户端请求并转发给内部服务器,对外隐藏真实服务器。其主要功能包括负载均衡、安全防护和缓存加速,有效提升服务器性能和安全性。

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