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编写技术文章是程序员分享经验和记录学习成果的重要方式。 为了让写作变得更轻松,有许多实用工具可以帮助提升效率,比如 Markdown 编辑器、画图工具等。 接下来,笔者将介绍四款简单实用的工具,帮助程序员更轻松地编写技术文章。
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统,它包含两大产品: - ShardingSphere-Proxy - ShardingSphere-JDBC 很多同学对于 ShardingSphere-JDBC 已经能非常熟悉的使用了,但关于网上关于 ShardingSphere-Proxy 5.5 的使用教程却非常少。
短信服务 platform-sms 0.6.1 发布,本次更新主要涉及三个部分 : 1、修复短信渠道适配器加载逻辑 BUG ; 2、短信服务 SDK 上传到 maven 中央仓库; 3、搭建线上演示环境。
kkFileView 是一款文件文档在线预览解决方案,采用流行的 Spring Boot 框架构建,易于上手和部署。 该项目基本支持主流办公文档的在线预览,包括但不限于 doc、docx、xls、xlsx、ppt、pptx、pdf、txt、zip、rar,以及图片、视频、音频等格式。
在笔者心中,**消息队列**,**缓存**,**分库分表**是高并发解决方案三剑客。在职业生涯中,笔者曾经使用过 ActiveMQ 、RabbitMQ 、Kafka 、RocketMQ 这些知名的消息队列 。 这篇文章,笔者结合自己的真实经历,和大家分享消息队列的七种经典应用场景。
我们在美团 APP 下单,假如没有立即支付,进入订单详情会显示倒计时,如果超过支付时间,订单就会被自动取消。 这篇文章,笔者想以架构师的视角,深入剖析如何设计订单超时自动取消的功能。
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式:发送者 (pub) 发送消息,订阅者 (sub) 接收消息。 图中,消费者1和消费者2 订阅了 Redis 服务的频道 channel ,当生产者通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel 时, 这个消息就会被发送给订阅它的两个客户端。
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本中引入的一种新的数据结构,它用于实现简单但功能强大的消息传递模式。 这篇文章,我们聊聊 Redis Stream 基本用法 ,以及如何在 SpringBoot 项目中应用 Redis Stream 。
我们经常讲:研发人员有两只眼睛,一只是监控平台,另一只是日志平台。在对性能和高可用讲究的场景里,监控平台的重要性再怎么强调也不过分。 这篇文章,我们聊聊开源实时监控告警系统 HertzBeat 赫兹跳动。
在高并发场景下,巧妙地利用缓存批量查询技巧能够显著提高系统性能。 在笔者看来,熟练掌握细粒度的缓存使用是每位架构师必备的技能。因此,在本文中,我们将深入探讨 Redis 中批量查询的一些技巧,希望能够给你带来一些启发。
两年前,朋友想知道 Boss 直聘上关于自动驾驶的岗位有哪些 ,于是,笔者写了一个简单的爬虫 crawler-boss ,将岗位的信息收集起来。
这篇文章,我们聊聊实现定时任务的六种策略。
人工智能时代,最需要学习的编程语言是:python 。笔者是个 python 小白,昨天花了两个小时,第一次成功运行起来 python 项目 。 项目是 powerpoint-extractor ,可以将 ppt 文件中的图片提取出来,并输出到固定的目录。
Guava Cache是一款非常优秀的本地缓存框架,提供非常简洁易用的 API 供开发者使用。 这篇文章,我们聊聊如何使用 Guava Cache **异步刷新技巧**带飞系统性能 。
笔者经常将缓存、分库分表、消息队列定义为高并发三剑客。开发互联网应用系统时,分库分表是一个绕不开的技术点。 这篇文章,我们会探讨如下问题:
这篇文章,我们聊聊消息队列中非常重要的最佳实践之一:消费幂等。
在 Spring Boot 项目中,数据库连接池已经成为标配,然而,我曾经遇到过不少连接池异常导致业务错误的事故。很多经验丰富的工程师也可能不小心在这方面出现问题。 在这篇文章中,我们将探讨数据库连接池,深入解析其实现机制,以便更好地理解和规避潜在的风险。
大家好,我是勇哥。花了三个月的时间,我手写了个短信平台服务 `platform-sms`,今天开源出来 Beta 版本。 写这个开源项目的初心其实很简单:"**帮助初中级研发工程师入门架构设计,提升他们的技术认知**"。
SPI 的本质是将**接口实现类**的**全限定名配置在文件**中,并由**服务加载器读取配置文件,加载实现类**。这样可以在运行时,动态为接口替换实现类。正因此特性,我们可以很容易的通过 SPI 机制为我们的程序提供拓展功能。
很多业务场景里,我们都需要发送短信,比如登陆验证码、告警、营销通知、节日祝福等等。 这篇文章,我们聊聊 Java 应用中如何优雅的发送短信。
RocketMQ 的网络通讯模块负责生产者、消费者与 Broker 之间的网络通信。 笔者学习 RocketMQ 也是从通讯模块源码开始的,并且从源码里汲取了很多营养。
这篇文章,我们从源码的角度探寻 RocketMQ Producer 的实现机制。
这篇文章,我们聊聊消息队列中非常重要的最佳实践之一:**消费幂等**。
这篇文章,笔者想聊聊 RocketMQ 最佳实践之一:**保证订阅关系一致**。 订阅关系一致指的是同一个消费者 Group ID 下所有 Consumer 实例所订阅的 Topic 、Tag 必须完全一致。 如果订阅关系不一致,消息消费的逻辑就会混乱,甚至导致消息丢失。
很多同学都在使用 RocketMQ 时,经常会遇到消息堆积的问题。这篇文章,我们聊聊消息堆积的概念,以及如何应对消息堆积。
这篇文章,我们聊一聊 RocketMQ 的**消息轨迹**设计思路。 查询消息轨迹可作为生产环境中排查问题强有力的数据支持 ,也是研发同学解决线上问题的重要武器之一。
这篇文章我们聊聊广播消费,因为广播消费在某些场景下真的有奇效。笔者会从基础概念、实现机制、实战案例、注意事项四个方面一一展开,希望能帮助到大家。
canal 是阿里知名的开源项目,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。 这篇文章,我们手把手向同学们展示**使用 canal 将 MySQL 增量数据同步到 ES**
Elasticsearch 是一个分布式的、面向生产规模工作负载优化的搜索引擎。 Kibana 可以将 Elasticsearch 中的数据转化为直观的图表、图形和仪表盘。 这篇文章,您将学习本地安装 Elasticsearch 和 Kibana,以及使用开发工具/ Java SDK 创建索引和搜索数据。
NameServer 是专为 RocketMQ 设计的**轻量级名字服务**,它的源码非常精简,八个类 ,少于1000行代码。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一 。这篇文章,笔者会从应用场景、功能原理、实战例子三个模块慢慢为你揭开事务消息的神秘面纱。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一,相信很多同学都对于其实现机制很好奇。 这篇文章,笔者会从应用场景、功能原理、实战例子、实现细节四个模块慢慢为你揭开事务消息的神秘面纱。
提到主从复制,我们可能立马会联想到 MySQL 的主从复制。 MySQL 主从复制是 MySQL 高可用机制之一,数据可以从数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
扫地僧,是金庸武侠小说《天龙八部》中的人物。 他的来历没有太多描述,负责打扫藏经阁,神秘而且武功深不可测,并具有大智慧,有极高技艺却深藏不露,隐匿在少林寺默默无闻。 这篇文章,笔者想聊聊缓存,只不过并不是大家耳熟能详的 Redis ,而是那些隐藏在中间件或者框架中强大却又隐秘的缓存,笔者愿称他们为缓存世界的扫地僧。
RocketMQ 是笔者非常喜欢的消息队列,4.9.X 版本是目前使用最广泛的版本,但它的消费逻辑相对较重,很多同学学习起来没有头绪。 这篇文章,笔者梳理了 RocketMQ 的消费逻辑,希望对大家有所启发。
顺序消息是指对于一个指定的 Topic ,消息严格按照先进先出(FIFO)的原则进行消息发布和消费,即先发布的消息先消费,后发布的消息后消费。 顺序消息分为**分区顺序消息**和**全局顺序消息**。
开源中国的红薯哥写了很多关于缓存的文章,其中多级缓存思路,分页列表缓存这些知识点给了我很大的启发性。 写这篇文章,我们聊聊分页列表缓存,希望能帮助大家提升缓存技术认知。
缓存的世界很广阔,对于**应用系统**来讲,我们经常将缓存划分为**本地缓存**和**分布式缓存**。 本地缓存 :应用中的缓存组件,缓存组件和应用在同一进程中,缓存的读写非常快,没有网络开销。但各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存,无法共享缓存。 分布式缓存:和应用分离的缓存组件或服务,与本地应用隔离,多个应用可直接共享缓存。
RocketMQ 支持两种消息模式:集群消费( Clustering )和广播消费( Broadcasting )。 集群消费:同一 Topic 下的一条消息只会被同一消费组中的一个消费者消费。也就是说,消息被负载均衡到了同一个消费组的多个消费者实例上。
布隆过滤器是一个精巧而且经典的数据结构。 你可能没想到: RocketMQ、 Hbase 、Cassandra 、LevelDB 、RocksDB 这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。 对于后端程序员来讲,学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。来吧,我们一起品味布隆过滤器的设计之美。
先说结论: Redis 的事务模式具备如下特点: - 保证隔离性; - 无法保证持久性; - 具备了一定的原子性,但不支持回滚; - 一致性的概念有分歧,假设在一致性的核心是约束的语意下,Redis 的事务可以保证一致性。 但 Lua 脚本更具备实用场景,它是另一种形式的事务,他具备一定的原子性,但脚本报错的情况下,事务并不会回滚。Lua 脚本可以保证隔离性,而且可以完美的支持**后面的步骤依赖前面步骤的结果**。
RocketMQ 是大家耳熟能详的消息队列,开源项目 rocketmq-spring 可以帮助开发者在 Spring Boot 项目中快速整合 RocketMQ。 这篇文章会介绍 Spring Boot 项目使用 rocketmq-spring SDK 实现消息收发的操作流程,同时笔者会从开发者的角度解读 SDK 的设计逻辑。
「重启程序」对我来讲,太熟悉了不过了,我很纠结,因为它能帮我解决问题,但出于程序员对于程序健壮的强迫症,我又本能的抗拒。 这篇文章, 我想分享 "**工作十年,我对「重启程序」的认知升级过程**",希望对大家有所启发。
谈到分库分表中间件时,我们自然而然的会想到 ShardingSphere-JDBC 。 这篇文章,我们聊聊 ShardingSphere-JDBC 相关知识点,并实战演示一番。
聊聊流式计算吧 , 那一段经历于我而言很精彩,很有趣,想把这段经历分享给大家。
RocketMQ 优异的性能表现,必然绕不开其优秀的存储模型 。 这篇文章,笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型,希望对大家有所启发。
笔者是 RocketMQ 的忠实粉丝,在阅读源码的过程中,学习到了很多编程技巧。 这篇文章,笔者结合 RocketMQ 源码,分享并发编程三大神器的相关知识点。
核酸检测核心流程: 1. 医护人员打开核酸系统的手机端应用,录入试管编码 ; 2. 医护人员扫描居民的健康码; 3. 医护人员采集咽拭子标本 ; 4. 检测结束之后,医护人员将检测标本送至检测中心; 5. 检测中心将检测结果提交到核酸系统,然后核酸系统会将核酸结果同步到健康码系统。
RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统,基于高可用分布式集群技术,提供低延时、高可靠的消息发布与订阅服务。 这篇文章,笔者整理了 RocketMQ 源码中创建线程的几点技巧,希望大家读完之后,能够有所收获。
工作几年的程序员同学,有了一定的项目经验,对于编程也有了自己的理解,但他们偶尔也会感到困惑,不知道接下来该如何提升自己。 在笔者看来:"这个阶段的程序员最需要的是提升自身编程能力和视野高度,而学习开源项目是最有效的方法之一"。