栈江湖_社区达人页

2024年12月

• 12.20 16:58:30
  发表了文章 2024-12-20 16:58:30

  你的mongodb客户端是哪个呢？

  MongoDB 是一种流行的文档数据库，支持多种应用场景。常用的客户端管理工具包括： 1. **MongoDB Shell**：现代命令行界面，提供语法高亮、自动完成等功能。 2. **MongoDB Compass**：图形化界面，支持可视化查询、聚合框架、多平台运行和实时性能监控。 3. **Studio 3T**：企业级工具，支持SQL查询、代码生成、数据导入导出和高级安全功能。
• 12.20 16:58:10
  发表了文章 2024-12-20 16:58:10

  Mongodb支持事务吗？

  MongoDB 是一个非关系型数据库，最初不支持事务。4.0版本引入了多文档事务支持，确保跨多个文档的操作要么全部成功，要么全部失败回滚，保持数据一致性。从4.2版本起，分布式事务和多文档事务成为同义词，支持分片集群和副本集上的多文档操作。配置事务需开启副本集，并通过会话管理事务的提交与回滚。示例展示了如何在MongoDB Shell中使用事务进行多文档操作。
• 12.20 16:58:05
  发表了文章 2024-12-20 16:58:05

  大数据时代的引擎：大数据架构随记

  大数据架构通常分为四层：数据采集层、数据存储层、数据计算层和数据应用层。数据采集层负责从各种源采集、清洗和转换数据，常用技术包括Flume、Sqoop和Logstash+Filebeat。数据存储层管理数据的持久性和组织，常用技术有Hadoop HDFS、HBase和Elasticsearch。数据计算层处理大规模数据集，支持离线和在线计算，如Spark SQL、Flink等。数据应用层将结果可视化或提供给第三方应用，常用工具为Tableau、Zeppelin和Superset。
• 12.20 16:57:51
  发表了文章 2024-12-20 16:57:51

  踏上大数据第一步：flume

  Flume 是一个分布式、可靠且高效的系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。它是 Apache 顶级项目，广泛应用于 Hadoop 生态系统中。Flume 支持从多种数据源（如 Web 服务器、应用服务器）收集日志，并将其传输到中央存储（如 HDFS、HBase）。其核心组件包括 Source、Channel 和 Sink，分别负责数据获取、临时存储和最终存储。本文还介绍了在 Ubuntu 20.04 上安装 Flume 1.9.0 的步骤，涵盖 JDK 安装、Flume 下载、解压、配置环境变量及验证安装等详细过程。
• 12.20 16:57:43
  发表了文章 2024-12-20 16:57:43

  “COUNT(*) MyISAM比InnoDB更快”是误解

  在我印象中，MyISAM的查询速度比InnoDB快，但根据MySQL官网文章，从5.7版本开始，InnoDB性能大幅提升，在8.0中持续优化。InnoDB提供更好的性能、可靠性和可扩展性，支持ACID事务、行级锁定、崩溃恢复等特性，成为现代应用的默认选择。尤其在高可用性和灾难恢复方面，InnoDB是唯一选择。云服务也普遍不支持MyISAM。因此，建议使用MyISAM的用户尽早迁移到InnoDB以获得更佳性能和可靠性。
• 12.20 15:40:54
  发表了文章 2024-12-20 15:40:54

  MySQL存储引擎详述：InnoDB为何胜出？

  MySQL 是最流行的开源关系型数据库之一，其存储引擎设计是其高效灵活的关键。InnoDB 作为默认存储引擎，支持事务、行级锁和外键约束，适用于高并发读写和数据完整性要求高的场景；而 MyISAM 不支持事务，适合读密集且对事务要求不高的应用。根据不同需求选择合适的存储引擎至关重要，官方推荐大多数场景使用 InnoDB。
• 12.20 15:40:49
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  索引在手，查询无忧：MySQL索引简介

  MySQL 是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在2024年5月的DB-Engines排名中得分1084，仅次于Oracle。本文介绍MySQL索引的工作原理和类型，包括B+Tree、Hash、Full-text索引，以及主键、唯一、普通索引等，帮助开发者优化查询性能。索引类似于图书馆的分类系统，能快速定位数据行，极大提高检索效率。
• 12.20 15:40:43
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  索引与书架、新华字典的爱恨情仇

  在MySQL中，索引是提升查询速度的关键技术。根据存储类型，索引分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引将数据按索引顺序存储在磁盘上，查询主键时效率极高；非聚簇索引则通过索引项指向实际数据位置，适用于多条件查询。本文详细解释这两种索引的工作原理及应用场景，并介绍InnoDB和MyISAM存储引擎的实现方式。
• 12.20 15:40:38
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  仙讯畅通无阻：探索MQ阵法的强大功能

  MQ（消息队列）起源于1993年IBM推出的MQSeries，后更名为WebSphere MQ和IBM MQ。常见的MQ系统包括：IBM MQ、Apache ActiveMQ、RabbitMQ、Apache Kafka、RocketMQ和Amazon SQS。这些系统广泛应用于异步通信、系统解耦和削峰填谷等场景，确保消息的可靠传递。在修真界，MQ阵法如同神秘的传信工具，能在仙人修炼时安全传递重要信息，保障仙讯畅通无阻。
• 12.20 15:40:34
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  说说MQ在你项目中的应用(一)

  本文总结了消息队列（MQ）在项目中的应用，主要围绕异步处理、系统解耦和流量削峰三大功能展开。通过分析短信通知和业务日志两个典型场景，介绍了MQ的实现方式及其优势。短信通知中，MQ用于异步发送短信并处理状态更新；业务日志中，Kafka作为高吞吐量的消息系统，负责收集和传输系统及用户行为日志，确保数据的可靠性和高效处理。MQ不仅提高了系统的灵活性和响应速度，还提供了重试机制和状态追踪等功能，保障了业务的稳定运行。
• 12.20 15:40:26
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  如何8步完成hadoop单机安装

  本文介绍了在Ubuntu 20.04上安装和配置Hadoop 3.3.6的详细步骤。首先更新系统并安装Java环境，接着下载、解压Hadoop并配置环境变量。然后编辑核心配置文件`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`，格式化HDFS文件系统，并启动Hadoop服务。最后通过`jps`命令和浏览器访问Web界面验证安装是否成功。Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集，其核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN。
• 12.20 15:40:22
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  Flume+Hadoop：打造你的大数据处理流水线

  本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统（HDFS）。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统，适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程，并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时，还提供了验证步骤，确保数据成功上传。最后，补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
• 12.20 15:40:17
  发表了文章 2024-12-20 15:40:17

  hadoop yarm你知道吗？

  Hadoop YARN是Hadoop 2.x版本中的资源管理器，负责集群资源管理和作业调度。它由ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster组成，分别负责全局资源调度、节点资源管理和应用程序执行监控。YARN支持多种调度策略，具备高可用性和容错性，并能运行MapReduce、Spark等多种计算框架。配置文件`yarn-site.xml`用于设置YARN的各项参数，如ResourceManager地址、资源上限和调度器类型等。
• 12.20 15:40:08
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  市场领先者MySQL的挑战者：PostgreSQL的崛起

  PostgreSQL（简称PG）是世界上最先进的开源对象关系型数据库，起源于1986年的加州大学伯克利分校POSTGRES项目。它以其丰富的功能、强大的扩展性和数据完整性著称，支持复杂数据类型、MVCC、全文检索和地理空间数据处理等特性。尽管市场份额略低于MySQL，但PG在全球范围内广泛应用，受到Google、AWS、Microsoft等知名公司支持。常用的客户端工具包括PgAdmin、Navicat和DBeaver。
• 12.20 15:40:00
  发表了文章 2024-12-20 15:40:00

  OLAP技术：数据分析的修仙秘籍初探

  OLAP（联机分析处理）是一种多维数据分析技术，能够从不同角度洞察数据，揭示隐藏的趋势和模式。它最早由Edgar F. Codd在1993年提出，旨在弥补传统OLTP系统的不足，支持复杂的数据分析与决策支持。OLAP操作包括钻取、上卷、切片、切块和旋转等，帮助用户灵活地探索数据。广泛应用于财务报告、市场分析、库存管理和预测分析等领域，是现代商业智能的重要工具。
• 12.20 15:39:55
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  列式存储数据库与超市的关系？

  列式存储数据库是一种高效的数据管理方式，类似于超市将相似商品集中摆放。它将相同类型的数据（如年龄、价格）归类存储，便于快速查询和压缩，广泛应用于市场分析、财务报告和健康数据分析等领域。知名产品包括HBase、ClickHouse、Druid和Apache Cassandra等，适合处理大规模数据和实时分析任务。
• 12.20 15:39:50
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  神秘山洞惊现AI绘画至宝Stable Diffusion残卷

  随着AI神器的现世，不少修士担忧其会取代人类职业。然而，自女娲创造人类以来，法宝虽强，始终只是辅助工具，需修士操控才能发挥威力。如今修仙界最大的至宝是GPT，它能以文字为引，转化出所需答案。图片处理方面也有Stable Diffusion、DALL-E等法宝。这些AI工具并非替代修士，而是提升效率的助手。例如，Stable Diffusion最初由慕尼黑和海德堡大学宗师炼制，现已发展多个版本，如v1、v2.0、SDXL等，帮助修士更便捷地生成图像。通过合理使用这些工具，修士们可以更好地实现心中所想，而非被技术取代。
• 12.20 15:39:45
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  了解Hive 工作原理：Hive 是如何工作的？

  Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的分布式数据仓库系统，提供类 SQL 查询语言 HiveQL，便于用户进行大规模数据分析。Hive Metastore（HMS）是其关键组件，用于存储表和分区的元数据。Hive 将 SQL 查询转换为 MapReduce 任务执行，适合处理 PB 级数据，但查询效率较低，不适合实时分析。优点包括易于使用、可扩展性强；缺点则在于表达能力有限和不支持实时查询。
• 12.20 15:39:40
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  ClickHouse安装教程：开启你的列式数据库之旅

  ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）。本文介绍了 ClickHouse 的基本使用步骤，包括下载二进制文件、安装应用、启动服务器和客户端、创建表、插入数据以及查询新表。还提到了图形客户端 DBeaver 的使用，使操作更加直观。通过这些步骤，用户可以快速上手并利用 ClickHouse 的强大性能进行数据分析。
• 12.20 15:39:34
  发表了文章 2024-12-20 15:39:34

  ClickHouse如何整合数据源：MySQL、HDFS...

  ClickHouse 是一个强大的列式数据库管理系统，支持多种数据源。常见的数据源包括外部数据源（如 HDFS、File、URL、Kafka 和 RabbitMQ）、数据库（如 MySQL 和 PostgreSQL）和流式数据（如 Stream 和 Materialized Views）。本文介绍了如何从 MySQL 和 HDFS 读取数据到 ClickHouse 中，包括创建数据库、映射表和查询数据的具体步骤。通过这些方法，用户可以方便地将不同来源的数据导入 ClickHouse 进行高效存储和分析。
• 12.20 15:39:27
  发表了文章 2024-12-20 15:39:27

  小索引大力量，记一次explain的性能优化经历

  本文介绍了在MySQL生产环境中使用EXPLAIN工具进行性能优化的过程。通过分析慢查询日志，识别出性能瓶颈，并利用EXPLAIN命令解析SQL执行计划，找出全表扫描、未使用索引等问题。文章还详细描述了如何配置慢查询日志、解读EXPLAIN输出的关键字段（如type、key、rows等），并提供了优化建议，如避免左右模糊查询、减少多表联查等。最终验证优化效果，确保系统性能提升。此外，强调了项目初期建立索引的重要性，以应对未来数据量增长带来的挑战。
• 12.20 15:38:32
  发表了文章 2024-12-20 15:38:32

  说说MQ在你项目中的应用(二)商品支付

  本文总结了消息队列（MQ）在支付订单业务中的应用，重点分析了RabbitMQ的优势。通过异步处理、系统解耦和流量削峰等功能，RabbitMQ确保了支付流程的高效与稳定。具体场景包括用户下单、支付请求、商品生产和物流配送等环节。相比Kafka，RabbitMQ在低吞吐量、高实时性需求下表现更优，提供了更低延迟和更高的可靠性。
• 12.20 15:33:14
  发表了文章 2024-12-20 15:33:14

  如果对方没做幂等！记一次生产订单重复的反思

  公司旧系统中发现一个严重bug：用户支付一年服务费，系统却将有效期增加了两年。经分析，原因是消息队列（MQ）向第三方服务发送了两次消息，且该接口未实现幂等性控制。此问题可能导致财务损失和信誉受损。解决方案包括：生产者端通过请求频率限制、幂等键等防重措施；消费者端利用缓存和数据库确保幂等性；消息队列层配置去重功能、TTL和死信队列等。
• 12.20 15:33:07
  发表了文章 2024-12-20 15:33:07

  所有的接口都需要幂等吗？

  幂等性（Idempotency）源自数学，指多次执行某操作结果不变。在计算机科学中，它确保在网络通信、重试机制和并发操作下系统状态一致。常见应用如HTTP方法中的GET、PUT、DELETE及数据库操作中的SELECT、UPDATE、DELETE等。实现幂等性可通过唯一请求ID、数据库约束、状态检查等方法。并非所有业务都需要幂等处理，需根据业务逻辑、系统容错策略及性能复杂度权衡。
• 12.20 15:33:01
  发表了文章 2024-12-20 15:33:01

  解读BASE理论：高可用性与性能的完美平衡

  BASE理论是一种处理大规模分布式系统中数据一致性问题的思路，主要由基本可用、软状态和最终一致性三部分组成。基本可用强调系统在故障时仍能提供部分服务；软状态允许系统中的状态在一定时间内不一致；最终一致性保证所有数据副本最终会达到一致。这些特性使BASE理论适用于高可用性和性能要求较高的系统。
• 12.20 15:32:55
  发表了文章 2024-12-20 15:32:55

  MQ四兄弟：如何保证消息顺序性

  在分布式系统中，消息队列（MQ）是确保组件间高效通信的关键。RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar通过不同机制保证消息顺序性：RabbitMQ依赖单一队列和消费者模式；RocketMQ使用MessageQueueSelector；Kafka基于Partition和Key；Pulsar通过分区主题和键路由。这些系统的核心思想是将相同特征的消息发送到同一队列或分区，并按先进先出原则消费，从而确保消息顺序性。
• 12.20 15:32:49
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  MQ四兄弟：如何保证消息可靠性

  本文介绍了RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar四种消息中间件的可靠性机制。这些中间件通过以下几种方式确保消息的可靠传输：1. 消息持久化，确保消息在重启后不会丢失；2. 确认机制，保证消息从生产者到消费者都被成功处理；3. 重试机制，处理失败后的重试；4. 死信队列，处理无法消费的消息。每种中间件的具体实现略有不同，但核心思想相似，都是从生产者、中间件本身和消费者三个角度来保障消息的可靠性。
• 12.20 15:32:43
  发表了文章 2024-12-20 15:32:43

  MQ四兄弟：如何实现延时消息

  本文介绍了几种常见的消息队列系统（RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar）实现延时消息的方式。RabbitMQ通过死信队列或延时插件实现；RocketMQ内置延时消息支持，可通过设置`delayTimeLevel`属性实现；Kafka不直接支持延时消息，但可以通过时间戳、延时Topic、Kafka Streams等方法间接实现；Pulsar自带延时消息功能，提供`deliverAfter`和`deliverAt`两种方式。每种方案各有优劣，适用于不同的应用场景。
• 12.20 15:32:37
  发表了文章 2024-12-20 15:32:37

  被问到MQ消息已丢失，该如何处理？

  在分布式系统中，消息中间件（如RabbitMQ、Kafka等）用于解耦生产者和消费者，确保数据传输的可靠性和顺序性。尽管有多种措施防止消息丢失，如消息持久化、手动确认机制和重试机制，但消息丢失仍可能发生。本文探讨了四种常见丢失场景及补救措施：1. 生产者发送消息失败；2. 消息在传输过程中丢失；3. 消息中间件内部丢失；4. 消费者未处理完消息前丢失。针对每种场景，提出了相应的解决方案，如消息重发、本地存储、日志记录、高可用配置、死信队列等，以确保系统的可靠性和稳定性。
• 12.20 15:32:32
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  一致性哈希：解决分布式难题的神奇密钥

  一致哈希是一种特殊的哈希算法，用于分布式系统中实现数据的高效、均衡分布。它通过将节点和数据映射到一个虚拟环上，确保在节点增减时只需重定位少量数据，从而提供良好的负载均衡、高扩展性和容错性。相比传统取模方法，一致性哈希能显著减少数据迁移成本，广泛应用于分布式缓存、存储、数据库及微服务架构中，有效提升系统的稳定性和性能。
• 12.20 15:32:26
  发表了文章 2024-12-20 15:32:26

  快递员送包裹与一致性哈希的关系

  一致性哈希（Consistent Hashing）是一种用于分布式系统中数据分布和负载均衡的哈希技术。通过构建哈希环，将节点和数据映射到环上，实现动态扩展和高容错。具体步骤包括：1. 构建哈希环；2. 分配快递员；3. 分配快递包裹；4. 增加或减少节点时，仅需重定位少量数据，减少迁移成本。虚拟节点的引入进一步提高了数据分布的均匀性。
• 12.20 15:32:21
  发表了文章 2024-12-20 15:32:21

  2024最全RabbitMQ集群方案汇总

  本文梳理了RabbitMQ集群的几种方案，主要包括普通集群、镜像集群（高可用）、Quorum队列（仲裁队列）、Streams集群模式（高可用+负载均衡）和插件方式。重点介绍了每种方案的特点、优缺点及适用场景。搭建步骤包括安装Erlang和RabbitMQ、配置集群节点、修改hosts文件、配置Erlang Cookie、启动独立节点并创建集群，以及配置镜像队列以提高可用性和容错性。推荐使用Quorum队列与Streams模式，其中Quorum队列适合高可用集群，Streams模式则同时支持高可用和负载均衡。此外，还有Shovel和Federation插件可用于特定场景下的集群搭建。
• 12.20 15:32:12
  发表了文章 2024-12-20 15:32:12

  2024最全RocketMQ集群方案汇总

  在研究RocketMQ集群方案时，发现网上存在诸多不一致之处，如组件包含NameServer、Broker、Proxy等。通过查阅官方文档，了解到v4.x和v5.x版本的差异。v4.x部署模式包括单主、多主、多主多从（异步复制、同步双写），而v5.x新增Local与Cluster模式，主要区别在于Broker和Proxy是否同进程部署。Local模式适合平滑升级，Cluster模式适合高可用需求。不同模式下，集群部署方案大致相同，涵盖单主、多主、多主多从等模式，以满足不同的高可用性和性能需求。
• 12.20 15:32:05
  发表了文章 2024-12-20 15:32:05

  2024最全Kafka集群方案汇总

  Apache Kafka 是一个高吞吐量、可扩展、可靠的分布式消息系统，广泛应用于数据驱动的应用场景。Kafka 支持集群架构，具备高可用性和容错性。其核心组件包括 Broker（服务器实例）、Topic（消息分类）、Partition（有序消息序列）、Producer（消息发布者）和 Consumer（消息消费者）。每个分区有 Leader 和 Follower，确保数据冗余和高可用。Kafka 2.8+ 引入了不依赖 Zookeeper 的 KRaft 协议，进一步简化了集群管理。常见的集群部署方案包括单节点和多节点集群，后者适用于生产环境以确保高可用性。
• 12.20 15:32:00
  发表了文章 2024-12-20 15:32:00

  独特架构打造新一代消息队列Apache Pulsar

  Apache Pulsar 是一个开源的分布式消息流平台，由雅虎开发并于 2016 年开源，2018 年成为 Apache 顶级项目。Pulsar 通过独特的架构提供多租户、持久化存储和批处理等高级功能，支持高吞吐量、低延迟的消息传递。其核心组件包括 Broker、Apache BookKeeper 和 Apache ZooKeeper，分别负责消息处理、持久化存储和集群管理。
• 12.20 15:31:53
  发表了文章 2024-12-20 15:31:53

  如果让你消息队列，该如何设计？说一下你的思路

  在分布式系统中，消息队列是不可或缺的组件，用于系统解耦、流量削峰和异步处理。设计一个高效的消息队列需考虑以下关键点：实现内存队列以支持快速入队和出队操作；内存数据持久化确保高可靠性；支持多种消息传递模式如点对点、广播和发布订阅；引入ACK机制保证消息正确处理；实现事件机制确保事务一致性；采用可靠的网络通信协议；以及通过集群部署实现高可用性和横向扩展能力。
• 12.20 15:31:43
  发表了文章 2024-12-20 15:31:43

  2024消息队列“四大天王”：Rabbit、Rocket、Kafka、Pulsar巅峰对决

  本文对比了 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 四种消息队列系统，涵盖架构、性能、可用性和适用场景。RabbitMQ 以灵活路由和可靠性著称；RocketMQ 支持高可用和顺序消息；Kafka 专为高吞吐量和低延迟设计；Pulsar 提供多租户支持和高可扩展性。性能方面，吞吐量从高到低依次为
• 12.20 15:31:24
  发表了文章 2024-12-20 15:31:24

  消息队列 MQ 性能大揭秘

  本文对比了RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar四款消息队列的性能。RabbitMQ的吞吐量为万级，延迟在低吞吐量时可低至微秒级；高吞吐量下延迟显著上升。RocketMQ官方宣称支持万亿级吞吐量，实际测试中可达百万级TPS，延迟为毫秒级。Kafka和Pulsar的吞吐量均为百万级，Kafka延迟低至2ms，Pulsar延迟约10ms。总体来看，Kafka在高吞吐量下表现最优，而RabbitMQ适合对速度与可靠性要求高的低吞吐量场景。

  
• 12.20 15:31:16
  发表了文章 2024-12-20 15:31:16

  为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

  本文介绍了数据库与缓存一致性的常见方案——Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式），并分析了其工作流程及优势。该模式通过应用程序显式管理缓存，确保数据一致性。文章详细探讨了删除缓存而非更新缓存的原因，包括避免数据不一致、简化操作、减少并发问题及提高性能。删除缓存能有效保证下次请求获取最新数据，尤其在高并发场景下，确保系统的简单性和可靠性。
• 12.20 15:31:09
  发表了文章 2024-12-20 15:31:09

  从零开始掌握全文本搜索：快速查找信息的最佳实践

  全文本搜索技术（Full-text search）通过关键词或短语快速准确查找文档，其核心在于对文本数据的全面检索和索引。主要步骤包括分词处理、建立倒排索引、关键词匹配和结果排序。常见工具如Lucene、Solr和Elasticsearch提供了强大的搜索功能和高扩展性，适用于大数据和复杂数据分析，广泛应用于搜索引擎、日志分析等领域。
• 12.20 15:24:01
  发表了文章 2024-12-20 15:24:01

  一文看懂Elasticsearch的技术架构：高效、精准的搜索神器

  Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，以其强大的全文本搜索功能和快速的倒排索引技术著称。它不仅支持数字、文本、地理位置等多类型数据，还提供了可调相关度分数、高级查询 DSL 等功能。Elasticsearch 的核心技术流程包括数据导入、解析、索引化、查询处理、得分计算及结果返回，确保高效处理大规模数据并提供准确的搜索结果。通过 RESTful API、Logstash 和 Filebeat 等工具，Elasticsearch 可以从多种数据源中导入和解析数据，支持复杂的查询需求。
• 12.20 15:23:56
  发表了文章 2024-12-20 15:23:56

  索引风云

  本文介绍了正排索引和倒排索引的概念及其区别。正排索引以文档ID为索引，文档内容为值；倒排索引则以单词或词组为索引，包含该单词或词组的文档ID列表为值。倒排索引在快速检索、高效存储和支持复杂查询方面具有显著优势，广泛应用于搜索引擎和全文检索系统中。
• 12.20 15:23:51
  发表了文章 2024-12-20 15:23:51

  揭秘 Elasticsearch 集群架构，解锁大数据处理神器

  Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于大数据处理、实时搜索和分析。本文深入探讨了 Elasticsearch 集群的架构和特性，包括高可用性和负载均衡，以及主节点、数据节点、协调节点和 Ingest 节点的角色和功能。
• 12.20 15:23:45
  发表了文章 2024-12-20 15:23:45

  微服务架构系统稳定性的神器-Hystrix

  Hystrix是由Netflix开源的库，主要用于微服务架构中的熔断器模式，防止服务调用失败引发级联故障。它通过监控服务调用的成功和失败率，在失败率达到阈值时触发熔断，阻止后续调用，保护系统稳定。Hystrix具备熔断器、资源隔离、降级机制和实时监控等功能，提升系统的容错性和稳定性。然而，Hystrix也存在性能开销、配置复杂等局限，并已于2018年进入维护模式。
• 12.20 15:23:39
  发表了文章 2024-12-20 15:23:39

  Sentinel：微服务的全能守护

  Sentinel 是阿里巴巴开源的一款轻量级流量控制和熔断降级框架。它通过设置流量控制、熔断降级和系统保护规则，确保微服务在高并发场景下稳定运行。Sentinel 提供丰富的功能、实时监控和灵活的集成方式，适用于各种分布式系统。
• 12.20 15:23:33
  发表了文章 2024-12-20 15:23:33

  Hystrix 与 Sentinel 大比拼：微服务稳定性工具谁更优？

  Hystrix 和 Sentinel 是用于微服务架构中保护服务稳定性和可靠性的工具，主要实现服务熔断、限流、降级等功能。Hystrix 侧重于熔断器模式和服务隔离，通过线程池或信号量隔离服务，防止故障扩散；Sentinel 则更全面，涵盖流量控制、熔断降级和系统自适应保护，适用于高并发场景，并提供实时监控和灵活的策略调整。两者设计理念不同，Hystrix 适合中小规模应用，而 Sentinel 更适合大规模高并发系统。
• 12.20 15:23:28
  发表了文章 2024-12-20 15:23:28

  固定窗口和滑动窗口，你真的分得清吗？快来看看！

  滑动窗口是一种用于实时数据统计和分析的技术，通过不断移动的时间窗口捕捉最新数据变化。它常用于限流、实时数据分析和TCP协议中的流量控制，能够提供持续更新的统计数据，有效控制请求流量，避免系统过载。与固定窗口相比，滑动窗口更加动态和灵活，适合实时监控和快速响应。
• 12.20 15:23:22
  发表了文章 2024-12-20 15:23:22

  微服务拆分的 “坑”：实战复盘与避坑指南

  本文回顾了从2~3人初创团队到百人技术团队的成长历程，重点讨论了从传统JSP到前后端分离+SpringCloud微服务架构的演变。通过实际案例，总结了微服务拆分过程中常见的两个问题：服务拆分边界不清晰和拆分粒度过细，并提出了优化方案，将11个微服务优化为6个，提高了系统的可维护性和扩展性。
• 12.20 15:23:16
  发表了文章 2024-12-20 15:23:16

  微服务改造：踩过的坑！

  在技术团队从2~3人发展到百人规模的过程中，我见证了技术栈从JSP到前后端分离+SpringCloud微服务架构的演变。期间经历了系统拆分、数据库独立等挑战，如接口调用复杂、职责划分模糊、日志分散等问题。虽然初期遇到不少坑，但最终提升了系统的解耦和应对变化的能力。
• 12.20 15:23:09
  发表了文章 2024-12-20 15:23:09

  Nginx 支持 JavaScript：前所未有的扩展

  Nginx 是全球领先的高性能 Web 服务器，以其高效的反向代理和负载均衡功能著称。近期，Nginx 正式支持 JavaScript（通过 NJS 模块），基于 V8 引擎，允许在配置中嵌入 JS 代码，极大提升了灵活性和扩展性。开发者可以使用 JavaScript 实现动态请求处理、自定义认证、复杂响应处理、中间件编写及流量控制等功能，显著降低开发和维护难度，同时保持高性能。NJS 模块的引入为 Nginx 带来了前所未有的扩展能力，适应快速变化的业务需求。