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Java
高级
能力说明：
精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
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Linux
初级
能力说明：
掌握计算机基础知识，初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作；具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云专家博主丨掘金优秀作者丨Java丨互联网丨技术管理丨AI
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发表了文章 2024-12-20
“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。
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发表了文章 2024-12-20
学习 MongoDB：打开强大的数据库技术大门
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的文档数据库，由 C++ 编写，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它与 MySQL 类似，但使用文档结构而非表结构。核心概念包括：数据库（Database）、集合（Collection）、文档（Document）和字段（Field）。MongoDB 使用 BSON 格式存储数据，支持多种数据类型，如字符串、整数、数组等，并通过二进制编码实现高效存储和传输。BSON 文档结构类似 JSON，但更紧凑，适合网络传输。
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发表了文章 2024-12-20
探索MongoDB：发展历程、优势与应用场景
MongoDB 是一个开源的文档型数据库，由 DoubleClick 团队于2007年创立，旨在解决传统数据库的扩展性和灵活性问题。它支持 JSON 格式的存储和查询，具备高可用性、高扩展性和灵活性等优势。MongoDB 适用于社交、物联网、视频直播和内容管理等多种场景，并被阿里巴巴、腾讯等一线互联网公司广泛使用。其主要版本包括 MongoDB Atlas（云服务）、MongoDB Enterprise Advanced（商业版）和 MongoDB Community Edition（免费版）。自2009年发布1.0版本以来，MongoDB 不断创新，最新版本为7.0，在性能和功能上持续优化。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
还在破解VMware？免费了，你知道吗？
VMware 现在对个人用户完全免费！无需破解，轻松使用。Workstation Pro 17.5.2 和 Fusion Pro 13.5.2 已正式发布，快来下载体验吧！下载前需登录 Broadcom Support Portal，注册账号即可。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-20
你们团队的规范吃灰去了吗，如何落地团队规范？
本文探讨了项目团队中常见的沟通问题及其解决方案。通过制定统一的规范，可以降低沟通成本，提高团队效率。然而，规范的落地成为新的挑战。借助自动化工具和平台，如DevOps工具链，可以有效解决这一问题。文中介绍了几种主要的DevOps工具及其应用场景，帮助团队实现高效协作。
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发表了文章 2024-12-20
从瀑布到敏捷：那些年我们一起敏捷过
本文回顾了技术团队从几人小团队发展到百人规模的过程，重点讲述了从传统瀑布模式转向敏捷开发模式的转型阵痛与解决方案。通过引入TAPD等工具规范敏捷流程，解决了发版频率提高带来的协同挑战。同时，通过集成Junit、SonarQube等工具，提升了单元测试覆盖率和代码质量，实现了自动化构建与测试，最终提高了整体研发效率和产品质量。
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发表了文章 2024-12-20
微服务改造血泪史：数据库拆分踩过的那些坑！
本文复盘了传统项目改造成微服务架构时，数据库拆分过程中遇到的问题。主要问题包括：1. 数据库拆分过细，导致跨服务调用频繁，破坏服务独立性；2. 数据一致性难以保证，分布式事务管理复杂；3. 跨服务查询影响性能，复杂查询难以实现。初次改造时应避免过度拆分，逐步演进架构。
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发表了文章 2024-12-20
代码管理的艺术：你的团队是否还在为 Git 分支管理头疼？
本文回顾了作者从2~3人初创团队到百人技术团队的经历，分享了代码管理工具从无到SVN再到Git的演变。重点介绍了Git Flow和GitHub Flow两种常用的Git分支管理模型，分析了它们的适用场景和优缺点。Git Flow适合中大型项目，而GitHub Flow则更适合小型团队和Web应用开发。
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发表了文章 2024-12-20
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。
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发表了文章 2024-12-19
你用过最好用的AI工具是什么？
2023年AI革命风起云涌，众多产品令人振奋。我体验了OpenAI的ChatGPT、微软New Bing、Anthropic Claude等多款AI产品。特别推荐微软New Bing，它集成了强大的搜索引擎和语言模型，回答问题精准，提供最新信息，还能免费进行创意绘图。此外，New Bing还集成了Copilot网页助手，帮助用户高效提取和总结内容。
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发表了文章 2024-12-19
为什么感觉欧美AI比我们强？
本文介绍了电视机、电脑、手机、原子弹和飞机等重要发明的起源，其中大部分发明均源自美国。文中还探讨了中美在AI领域的竞争，指出美国在创新方面领先，而中国则在规模化生产和应用方面表现出色。尽管存在差距，但中国在算力、算法、数据和人才等方面持续加大投入，逐渐缩小与美国的差距。
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2025-03-25
DeepSeek-V3-0324 发布，本次 V3 版本有哪些改进？
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2025-01-03
2024 年 docker 提示index.docker.io
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2024-12-26
GitHub Copilot 免费了！程序员们的福音来了！
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2024-12-25
GitLab不再为中国大陆、香港、澳门提供账号服务
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2024-12-23
Prometheus+Grafana+NodeExporter：构建出色的Linux监控解决方案，让你的运维更轻松
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Kubernetes Ingress：灵活的集群外部网络访问的利器
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Java线程池，白话文vs八股文，原来是这么回事！
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Java volatile关键字：你真的懂了吗？
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LVS+Keepalived：实现高效软负载均衡的利器
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2024-12-23
Prometheus+Grafana新手友好教程：从零开始搭建轻松掌握强大的警报系统
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语雀停机事件后，你也在找替代方案吗？
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2023年震撼！Java在TIOBE排行榜滑坡至历史最低！
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探索Java NIO：究竟在哪些领域能大显身手？揭秘原理、应用场景与官方示例代码
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容器化时代的领航者：Docker 和 Kubernetes 云原生时代的黄金搭档
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CentOS停更沉寂，RHEL巨变限制源代：Docker容器化技术的兴起助力操作系统新格局
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