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17天前
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来自: 弹性计算
Edge 数据同步到底选哪个?别一上来就喊“实时”,最终一致性可能更香
Edge 数据同步到底选哪个?别一上来就喊“实时”,最终一致性可能更香
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17天前
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AI后端架构应用:详解大模型高并发场景下缓存策略、消息队列与可靠投递设计方案20.9
本文系统解析大模型高并发后端四大核心架构能力:高并发状态管理(解决上下文错乱)、消息队列(实现削峰填谷与资源隔离)、缓存策略(降低推理成本、提升响应速度)及可靠投递与状态机(保障任务不丢、不重、不错乱),辅以Redis等实战示例,助力构建稳定、高效、低成本的大模型服务。
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17天前
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面向模型流式输出的多订阅网关:从 Socket 连接到可恢复事件分发
本文探讨如何构建高可靠流式模型网关:以Redis Streams持久化事件,通过SSE向多端(浏览器、审计、日志等)分发;支持断线续传、游标恢复、背压隔离与慢客户端容错,避免“广播即送达”的脆弱性,实现可追溯、可重放、可扩展的事件驱动架构。(239字)
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18天前
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小程序活动发布平台基于阿里云的架构实践:保障业务高可用与交易资金合规
小程序形态的活动发布平台,广泛用于赛事报名、研学团建、商业沙龙、展会票务等撮合场景。业务具备明显的流量潮汐特征,热门活动开放报名瞬间会出现请求突增,不仅考验后端服务承载能力,交易侧还面临多方分账、履约后清算、二清风险等现实难题。本文站在阿里云开发者实践视角,讲解如何依托阿里云产品栈搭建稳定可靠的小程序后端架构,同时拆解交易资金链路的设计思路,分享行业项目在结算模块的选型经验,为同类小程序项目提供可落地的架构参考。
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22天前
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来自: 云存储
流数据还在写文件慢慢导?Kafka Connect 一条链路直接入湖【详解 OSS Tables 系列】
本文详解如何通过Kafka Connect Iceberg Sink Connector,将Kafka流数据实时写入阿里云OSS Tables数据湖。涵盖环境准备、Table Bucket/命名空间/表创建、Connector配置及权限设置,实现免运维、Exactly-Once的流式入湖。
实时数据同步方案怎么设计?从数据源到目标库全流程讲清
企业建设实时数仓常误以为“频次高=实时”,实则需系统性解决变化捕获、全量增量衔接、幂等写入、异常恢复与多维校验六大核心问题。真正的实时,是匹配业务价值的可靠同步,而非盲目追求低延迟。(239字)
从一次缓存雪崩演练看服务降级的工程边界
以一次可控的缓存雪崩演练为线索,拆解限流、熔断、降级、数据回补与可观测性之间的协作关系,并总结一套可复用的演练检查清单。
企业统一消息中心落地:用 Spring Boot 实现渠道编排、幂等投递与失败恢复
本文介绍高可用统一消息中心的设计与实现:通过分层建模(消息请求/用户消息/投递任务)、幂等键控制、Outbox模式保障事务一致性,并采用策略+适配器解耦渠道逻辑。强调状态可追踪、重试可配置、安全可审计,不绑定特定云厂商,适用于订单、审批、告警等多场景通知。(239字)
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25天前
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AI时代从Demo到卓越工程的演进过程
稳定版本最终发布,我倾尽了我所有的想法与当下的用户的痛点的业务结合,做到阶段性卓越。思路我举几个例子..
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