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2025年05月

• 05.18 19:54:06
  发表了文章 2025-05-18 19:54:06

  Nginx配置与命令

  Nginx 是一款高性能的 HTTP 和反向代理服务器，其配置文件灵活且功能强大。本文介绍了 Nginx 配置的基础结构和常用指令，包括全局块、Events 块、HTTP 块及 Server 块的配置方法，以及静态资源服务、反向代理、负载均衡、HTTPS 和 URL 重写等功能实现。此外，还提供了常用的 Nginx 命令操作，如启动、停止、重载配置和日志管理等，帮助用户高效管理和优化服务器性能。
• 05.17 19:46:13
  发表了文章 2025-05-17 19:46:13

  Redis设计与实现——Redis命令参考与高级特性

  Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持丰富的数据类型（字符串、列表、哈希、集合等）和多种高级功能。本文档涵盖 Redis 的核心命令分类，包括数据类型操作、事务与脚本、持久化、集群管理、系统监控等。特别介绍了事务的原子性特性、Lua 脚本的执行方式及优势、排序机制、发布订阅模型以及慢查询日志和监视器工具的使用方法。适用于开发者快速掌握 Redis 常用命令及其应用场景，优化系统性能与可靠性。
• 05.17 14:39:44
  发表了文章 2025-05-17 14:39:44

  Redis设计与实现——分布式Redis

  Redis Sentinel 和 Cluster 是 Redis 高可用与分布式架构的核心组件。Sentinel 提供主从故障检测与自动切换，通过主观/客观下线判断及 Raft 算法选举领导者完成故障转移，但存在数据一致性和复杂度问题。Cluster 支持数据分片和水平扩展，基于哈希槽分配数据，具备自动故障转移和节点发现机制，适合大规模高并发场景。复制机制包括全量同步和部分同步，通过复制积压缓冲区优化同步效率，但仍面临延迟和资源消耗挑战。两者各有优劣，需根据业务需求选择合适方案。
• 05.11 14:37:53
  发表了文章 2025-05-11 14:37:53

  Redis设计与实现——单机Redis实现

  Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持丰富的数据结构（字符串、列表、哈希等）。其核心由键空间、过期字典和阻塞/监控键组成，通过惰性删除与定期删除策略管理过期数据。持久化方面，Redis 提供 RDB 快照和 AOF 日志两种机制，分别适用于快速恢复和高数据安全性场景。RDB 以二进制格式保存数据库快照，AOF 则记录写操作命令并支持重写优化文件大小。 此外，Redis 支持多数据库切换、内存淘汰策略（如 LRU）、慢查询日志等功能，满足不同业务需求。在生产环境中，推荐结合 RDB 和 AOF 的混合持久化方式，兼顾性能与数据安全。
• 05.11 11:39:56
  发表了文章 2025-05-11 11:39:56

  Redis设计与实现——数据结构与对象

  Redis 是一个高性能的键值存储系统，其数据结构设计精妙且高效。主要包括以下几种核心数据结构：SDS、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。此外，Redis 对象通过类型和编码方式动态转换，优化内存使用，并支持引用计数、共享对象和淘汰策略（如 LRU/LFU）。这些特性共同确保 Redis 在性能与灵活性之间的平衡。
• 05.04 16:59:46
  发表了文章 2025-05-04 16:59:46

  Spring MVC设计与实现

  DispatcherServlet 是 Spring MVC 的核心组件，负责请求的分发与处理。其初始化阶段包括加载 WebApplicationContext、配置策略组件（如 HandlerMapping、HandlerAdapter、ViewResolver 等）。请求处理时，通过 HandlerMapping 匹配处理器，HandlerAdapter 执行具体逻辑，并由 ViewResolver 完成视图解析与渲染。此外，参数绑定、数据转换及异常处理机制确保了灵活且强大的请求处理能力。
• 05.02 15:03:41
  发表了文章 2025-05-02 15:03:41

  Spring AOP实现原理

  本内容主要介绍了Spring AOP的核心概念、实现机制及代理生成流程。涵盖切面（Aspect）、连接点（Join Point）、通知（Advice）、切点（Pointcut）等关键概念，解析了JDK动态代理与CGLIB代理的原理及对比，并深入探讨了通知执行链路和责任链模式的应用。同时，详细分析了AspectJ注解驱动的AOP解析过程，包括切面识别、切点表达式匹配及通知适配为Advice的机制，帮助理解Spring AOP的工作原理与实现细节。
• 05.01 21:55:43
  发表了文章 2025-05-01 21:55:43

  Spring IoC容器的设计与实现

  Spring 是一个功能强大且模块化的 Java 开发框架，其核心架构围绕 IoC 容器、AOP、数据访问与集成、Web 层支持等展开。其中，`BeanFactory` 和 `ApplicationContext` 是 Spring 容器的核心组件，分别定位为基础容器和高级容器，前者提供轻量级的 Bean 管理，后者扩展了事件发布、国际化等功能。

2025年04月

• 04.26 15:29:15
  发表了文章 2025-04-26 15:29:15

  ClickHouse查询执行与优化

  本文详细介绍了SQL语法扩展、执行计划分析及优化策略，涵盖特殊函数与子句（如`WITH`、`ANY JOIN`）、聚合函数扩展（如`uniqCombined`、`quantileTDigest`）以及执行计划优化技巧。同时深入解析了ClickHouse的索引原理，包括主键索引和跳数索引的工作机制与优化方法。针对查询优化，文章提供了过滤条件下推、分布式查询优化和数据预聚合等策略，并探讨了资源管理与并发控制的核心参数（如`max_memory_usage`、`max_threads`）及队列优先级调度机制，助力高效使用ClickHouse。
• 04.20 18:38:54
  发表了文章 2025-04-20 18:38:54

  ClickHouse核心架构设计

  本文深入解析了列式存储、数据压缩、向量化执行引擎、分布式计算模型及MergeTree引擎的底层原理。首先对比列式与行式存储，阐述列式存储在减少I/O、高效压缩及向量化处理方面的优势；接着分析常用压缩算法（如LZ4、ZSTD）及其优化策略。随后探讨向量化执行引擎的工作机制，包括数据块结构、SIMD指令加速及零拷贝技术，显著提升OLAP查询性能。分布式计算部分详解分片与副本机制，确保高可用与扩展性。最后聚焦MergeTree引擎，涵盖数据写入、合并、主键索引、跳数索引及分区管理等核心功能，并提供最佳实践建议。
• 04.20 18:01:49
  发表了文章 2025-04-20 18:01:49

  ClickHouse简介

  ClickHouse是一款专注于OLAP（联机分析处理）的列式存储数据库，以其极致的查询性能、高压缩率和实时分析能力著称。它通过列式存储、向量化查询引擎及分布式架构，满足大规模数据复杂聚合需求，适用于实时日志分析、用户行为分析等场景。然而，ClickHouse不支持事务（ACID），JOIN性能较弱，且对单行更新/删除效率低，不适合OLTP场景。其丰富的表引擎（如MergeTree系列）和数据类型（如LowCardinality优化类型）为不同业务需求提供了灵活支持。
• 04.20 15:42:15
  发表了文章 2025-04-20 15:42:15

  数据中台架构与技术体系

  本文介绍了数据中台的整体架构设计，涵盖数据采集、存储、计算、服务及治理等多个层面。在数据采集层，通过实时与离线方式整合多类型数据源；存储层采用分层策略，包括原始层、清洗层、服务层和归档层，满足不同访问频率需求；计算层提供批处理、流处理、交互式分析和AI计算能力，支持多样化业务场景。数据服务层封装数据为标准化API，实现灵活调用，同时强调数据治理与安全，确保元数据管理、质量监控、权限控制及加密措施到位，助力企业构建高效、合规的数据管理体系。