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05:27 PM · Oct 25 ,2025
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nogeek 頭像

不止極客 - 百萬架構師第三十課：協調服務-zookeeper：瞭解zookeeper的核心原理｜JavaGuide

原文鏈接 瞭解zookeeper及zookeeper的設計猜想 Zookeeper集羣角色 深入分析ZAB協議 從源碼層面分析leader選舉的實現過程 關於zookeeper的數據存儲 回顧內容 zookeeper集羣安裝（myid/zoo.cfg） zookeeper的數據模型（znode） 節點的特性 （持久化、臨時節點、有序節點、同級節點必須唯一、臨時節點不能存在子

JAVA , 分佈式 , 架構師 , 後端

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u_15988698 頭像

代碼天地 - LangChain下使用MCP和Tools工具訪問數據庫方法

LangChain是一個專為大語言模型設計的開放框架，圍繞任務鏈（Chain）與內存模塊（Memory）構建了核心架構。這兩大組件是LangChain高效構建複雜語言應用的關鍵所在，使模型在多任務環境中得以應對任務管理、上下文維護、記憶存儲等多種需求。 構建大模型智能應用的時候，往往需要對數據庫進行查詢，返回結果，如果自己寫MCP客户端和Tools工具比較麻煩。如果基於La

服務器 , 數據庫 , 分佈式 , SQL

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u_16213694 頭像

mob64ca1412b28c - KAFKA進階：【十】能否説一下KAFKA是如何處理延時任務的？時間輪？_51CTO博客

trait TimerTask extends Runnable { // 通常是request.timeout.ms參數值 // timestamp in millisecond val delayMs: Long // 每個TimerTask實例關聯一個TimerTaskEntry // 就是説每個定時任務需要知道它在哪

數據結構 , linq , 鏈表 , Css , 分佈式 , kafka , 前端開發 , HTML

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jeecg 頭像

JEECG低代碼平台 - JeecgBoot 與分佈式事務 Seata v1.7.0 集成實戰

準備環境 一、創建四個數據庫，如下 jeecg_order（訂單數據庫） jeecg_account（賬户數據庫） jeecg_product（商品數據庫） seata（seata數據庫） 以上數據庫腳本已存放至 jeecg-cloud-test-seata 示例中，文件位置如下圖所示 二、準備調試代碼 1. 示例代碼提供如下 jeecg-cloud-test-sea

nacos , jeecg-boot , server , 分佈式 , seata

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u_16099172 頭像

編程小天匠 - 助推應用場景多元化 訊飛星火認知大模型功能再升級

（Python 3.10 + PyCharm 環境 · 無需顯卡 · 支持 PDF/Word/Excel/圖片 · 含圖形界面、windows10 TLSC） 第一章：環境準備（30分鐘） 步驟 1：安裝 Tesseract OCR（10分鐘） • 下載安裝包 • 打開瀏覽器訪問：https://github.com/UB-Man

spark , 大數據 , 大模型應用 , 本地知識助手 , 分佈式

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 分佈式服務高可用實現：複製 | 京東物流技術團隊

1. 為什麼需要複製 我們可以考慮如下問題： 當數據量、讀取或寫入負載已經超過了當前服務器的處理能力，如何實現負載均衡？ 希望在單台服務器出現故障時仍能繼續工作，這該如何實現？ 當服務的用户遍佈全球，並希望他們訪問服務時不會有較大的延遲，怎麼才能統一用户的交互體驗？ 這些問題其實都能通過“複製”來解決：複製，即在不同的節點上保存相同的副本，提供數據冗餘。如果一些節點不可用，剩餘的節點仍然

複製 , 數據庫 , 分佈式 , 高可用

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 基於Dify實現語音識別過程記錄

Dify支持語音識別，但是前提是需要本地部署音頻識別模型並開放對應的API接口。這裏把該過程進行記錄，方便後續進行回溯。 一、語音識別模型部署 在github上找到了一個funasr-api的項目，能夠很好的完成語音模型加載，並提供API接口，就不需要再自己去開發接口了。 Github地址如下： https://github.com/Quantatirsk

github , 服務器 , API , 分佈式 , 語音識別

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u_16213695 頭像

mob64ca1412ee79 - 2分鐘讀懂Hadoop和Spark的異同

從架構到應用：Hadoop 與 Spark 的全方位技術對比解析 在大數據領域，Hadoop 和 Spark 是兩大核心框架，廣泛應用於分佈式計算和數據處理。本文將從架構、性能、應用場景等多個維度進行對比，幫助您全面理解兩者的優缺點，並指導實際應用選擇。結構清晰，內容基於真實技術原理，確保可靠性。 1. 架構對比：核心設計原理

spark , hadoop , 架構 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript

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u_15371268 頭像

一docker - 卸載步驟，重新安裝mysql8.4

一、✅ 一句話總流程 停服務 → 刪 systemd → 刪 binary → 清 datadir → 刪配置 PATH → 再跑 install_mysql84.sh 下面我一步一步給你 可直接複製執行的命令。 二、✅ 第一步：停止 MySQL（如果在運行） systemctl stop mysqld 2/dev/null syste

服務器 , 初始化 , MySQL , 分佈式

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dage666 頭像

木元走之 - 一致性哈希算法

1.背景 現在，我們有這樣一個場景：我們的媒體上傳服務每天都會接收海量的數據，面對這麼多的海量數據，單台服務器已經不足以存儲得下了，我們需要考慮水平擴容多台機器來聯合存儲這些海量數據。但是每台服務器又都是相互獨立的，而且數據也不能亂存，萬一發生存儲傾斜，導致有的服務器硬盤馬上爆炸🎆，而有的服務器則似閒庭信步😀😨，毫無存儲壓力，這怎麼能行。 因此，我們就採用傳統的Hash存儲方式來解決這

hash , 操作系統 , 算法 , 一致性哈希算法 , 分佈式

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u_16213572 頭像

技術領航探索者 - Spring Cloud Alibaba系列之Nacos分佈式配置中心 - Nicky的個人空間 -

作者：如漫、席翁 AI Agent的構建模式正在從“單個智能體做所有事”走向“多個專精智能體協作”，以更好地拆解並解決複雜任務、更精準的選取和使用工具。A2A（Agent-to-Agent）協議作為統一的通信層，旨在為跨進程、跨語言的智能體互操作提供標準化語義與傳輸通道，從而解決智能體數量增加引起的運維、管理和部署成本過高等問題。 為了讓開發

大數據 , nacos , hadoop , 人工智能 , 分佈式 , SAA , Multi Agent

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 關於智能體（AI Agent）入門，一篇超詳細的總結

第一章：初識智能體 歡迎來到智能體的世界！在人工智能浪潮席捲全球的今天，智能體（Agent）已成為驅動技術變革與應用創新的核心概念之一。無論你的志向是成為AI領域的研究者、工程師，還是希望深刻理解技術前沿的觀察者，掌握智能體的本質，都將是你知識體系中不可或缺的一環。 因此，在本章，讓我們回到原點，一起探討幾個問題：智能體是什麼？它有哪些主要的類型？它又是如何與我們所處

服務器 , 數據 , API , 人工智能 , 分佈式

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u_15988698 頭像

代碼天地 - Springboot yml怎麼獲取系統環境變量的值

# Springboot yml怎麼獲取系統環境變量的值 ## 引言 在現代應用開發中，**配置管理**是至關重要的一環。Spring Boot作為Java生態中最流行的框架之一，提供了強大的配置管理能力，其中`application.yml`（或`application.properties`）是默認的配置文件格式。而將系統環境變量與YAML配置結合使用，可以實現

環境變量 , spring , 服務器 , yaml , 分佈式

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u_16099296 頭像

mob6454cc73e9a6 - 基於Hadoop的數據倉庫工具Hive(附超實用示例) - 個人文章

技術介紹 大數據技術：hadoop、hive、sqoop 後端技術：springboot、mybatis 前端技術：vue、elementui、echarts 開發環境：java17、node.js、mysql、maven、idea 項目介紹 優衣庫訂單數據分析項目基於大數據技術開發，旨在通過對電商平台的訂單數據進行高

大數據 , hadoop , 數據庫 , 分佈式 , Python

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 融合Transformer+LSTM+CNN，時間序列預測 ！！

咱們今天來聊聊融合Transformer+LSTM+CNN，這也是有一位同學提到的。 核心點：用卷積抓短期、用 LSTM 維護狀態、用自注意力抓任意距離的依賴。 首先，咱們來看看這三位“同學”各自擅長的點在哪裏？ CNN（卷積）：擅長抓“局部模式”，像短期的波峯/波谷、週期裏的固定形狀。 LSTM（長短時記憶網絡）：擅長記住“時間上的因果和長期依賴”，把過

卷積 , 服務器 , 數據 , 時間序列 , 分佈式

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u_17099650 頭像

wx672048934a332 - Xshell8和Xftp8免費版下載及安裝（詳細教程）

Xshell8和Xftp8免費版下載及安裝（詳細教程） 免費最新版Xshell和Xftp來啦 一、下載及安裝 1.打開官網下載 https://www.xshell.com/zh/free-for-home-school/ 直接下載xshell和xftp (訪問密碼: 9784) 2.選擇合適的下載路徑 點擊下載按鈕 開始下載 3

服務器 , 愛心代碼表白 , 主機名 , ip , Linux , 分佈式 , 官網

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xiaolei_599661330c0cb 頭像

小磊 - Redis應用實戰 - 秒殺場景（Node.js版本）

寫在前面 公司隨着業務量的增加，最近用時幾個月時間在項目中全面接入Redis，開發過程中發現市面上缺少具體的實戰資料，尤其是在Node.js環境下，能找到的資料要麼過於簡單入門，要麼名不副實，大部分都是屬於初級。因此決定把公司這段時間的成果進行分享，會用幾篇文章詳細介紹Redis的幾個使用場景，期望大家一起學習、進步。 下面就開始第一篇，秒殺場景。 業務分析 實際業務中，秒殺包含了許多場景，

redis , node.js , MySQL , 分佈式 , 秒殺

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u_16653481 頭像

金海境科技 - 【服務器數據恢復】數據中心私有云Ceph分佈式集羣文件丟失數據恢復案例

一：客户信息 內蒙古某警務雲數據中心 二：案例背景 什麼是分佈式文件系統 分佈式文件系統（DistributedFile System，DFS）是一種能夠在多台計算機之間共享文件存儲資源的系統。它將文件存儲在多個節點上，這些節點通常是位於不同地理位置的服務器或計算機集羣。分佈式文件系統的核心目標是提高文件存儲的可靠性、可擴展性和性能，同時為用户提供透明的文

服務器 , 分佈式數據恢復 , 服務器數據恢復 , 數據恢復 , 分佈式

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lidong_58afb57096f8c 頭像

李棟 - 【zookeeper 第四篇章】監控 Watcher

一、Watcher 概述 zookeeper 提供了數據的 發佈/訂閲功能，多個訂閲者可同時監聽某一特定的主題對象，當主題對象的自身狀態發生了變化時（例如節點內容發生了改變、節點下的子節點列表發生改變等），會實時、主動的通知所有訂閲者。 二、Watcher 架構 Watcher 由三部分組成 zookeeper服務端、zookeeper客户端、客户端的watchManager對象。 客户端

zookeeper , 分佈式 , 後端

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sfhfpc 頭像

今日長劍在握 - 驚喜來襲！253頁全綵免費電子書《Python 編程參考》正式上線發佈並提供原稿PDF

這是一本寫給開發者的⼯作必備基礎書籍，開放在線閲讀和 PDF 原稿下載，全書共 253 頁/彩色 。 大家好，我是韋世東，一名由運營轉行的 Python/Golang/Rust 開發者。 我自己的學習之旅走過許多彎路，也得到很多羣友（這裏特別點名我的 Python 指路人大魚唐軼飛）的幫助。因此在經過一段時間的沉澱後決定把自己所掌握的一些技術相關知識歸納整理，期望能夠幫助到和我一樣熱愛學習的朋友。

redis , 程序設計 , 分佈式 , go , Python

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 推薦一款開源Web組態軟件，搭建SCADA/HMI工業過程可視化，支持OPC UA、Modbus、BACnet工業協議

隨着工業自動化和物聯網技術的迅猛發展，SCADA（監控與數據採集系統）和 HMI（人機界面）已成為現代化工業體系中的重要組成部分。然而，傳統的 SCADA 和 HMI 工具往往受限於封閉的架構和複雜的部署流程，難以滿足當前工業 4.0 對開放性、靈活性和跨平台支持的要求。 FUXA是一款基於Web的SCADA/HMI工業過程可視化開源組態軟件，通過

服務器 , 物聯網 , 實時監控 , 分佈式 , Web

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pingcap 頭像

PingCAP - 首個雲原生、分佈式、全棧國產化銀行核心業務系統投產上線丨TiDB × 杭州銀行

日前，杭州銀行新一代核心業務系統成功投產上線。 新核心系統是業內首個實際投產的雲原生、分佈式、全棧國產化的銀行核心系統，是金融科技領域突破關鍵核心技術應用的重大實踐。 新核心系統自上線以來運行安全穩定，大幅提升了業務處理效率， 已支撐日均交易量 1000+ 萬筆，平均交易耗時小於 100 毫秒，較原核心業務系統縮減 54%，日終跑批的處理速度為原核心業務系統的 2.1 倍，能夠有效支撐未來業務的

全棧 , 雲原生 , 分佈式 , tidb , 銀行卡

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yujiahansf 頭像

於家漢 - 從單體架構到分佈式架構的演變--新手向

前言 注：單體架構到分佈式架構更多的是從項目的系統架構層面進行的討論，故不要將單體架構與業務分層（如mapper、dao、controller……）相混淆 本文將以一個簡單的商城項目為導引，講解單體架構與分佈式架構 項目包含了訂單模塊、用户模塊、支付模塊和商品模塊等 單體架構 什麼是單體架構？ 簡單來説就是把業務的所有功能集中在一個項目中去開發，打成一個包部署 在開發單體架構項目時，

微服務 , 架構 , 入門 , 分佈式

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 徹底搞懂一個算法，CNN！！

卷積神經網絡算法（CNN）是一種專門用來處理具有網格結構數據（如圖像、視頻、時間序列等）的深度神經網絡。 它通過模仿人類視覺皮層的工作機制，通過局部感受野、權重共享和池化等設計，極大地降低了模型的複雜度，並有效提取了數據的空間層次特徵。 卷積神經網絡算法在計算機視覺領域，如圖像識別、目標檢測、圖像分割中取得了巨大成功。 核心原理

卷積 , 服務器 , 池化 , 全連接 , 分佈式

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