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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十三）

一、為什麼需要自定義限流？基礎限流的侷限性 在第六篇基礎限流中，我們配置了 “GET:/user/get/{id}接口 QPS=20” 的規則，但實際業務場景存在更多精細化需求： 場景 1：限制單個用户（如 user_id=100）每秒最多調用 3 次訂單創建接口，避免惡意刷單； 場景 2：限制單個 IP（如 192.168.1.10）每秒最多訪問

限流 , yyds乾貨盤點 , ip , 自定義 , 後端開發 , JAVA

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xiongood - Vue 中 provide 與 inject 的使用方法

Vue 中 provide 與 inject 的使用方法 在 Vue 組件樹中，當需要跨多層級傳遞數據時，一層層用 props 傳遞會變得繁瑣，就像接力賽要經過多個人傳遞一樣低效。這時候 provide 與 inject 就像一對 “數據快遞通道”，能讓父組件直接把數據 “發送” 給任意層級的子組件，跳過中間層，讓深層級通信更簡潔。 最基礎的用法是父組件通過 provide 提供

數據 , 默認值 , 後端開發 , JAVA , ide

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吳大同 - 輕鬆上手 qData 數據中台開源版：Docker Compose 助你10分鐘跑起來

説在前面 誰適合看這份指南？ 初次接觸 qData，希望快速體驗功能的小夥伴 不想折騰複雜環境配置和前端打包的人 想用“一鍵啓動”省事體驗完整平台的用户 我們已經為你準備好“開箱即用”的完整部署包，包括： ✅ 前端靜態資源（打包好的 dist 文件夾） ✅ DolphinScheduler 調度器（無需額外安裝） ✅ Hadoop 全家桶（HDFS + YARN） ✅ Flin

大數據 , 開源軟件 , 數據中台 , JAVA , 數據治理平台

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飛天鑄幣 - mybastis動態sql解析異常

今天練習項目的時候爆了一個錯誤 它爆的錯誤我不認識，所有我想自己先找找看，但是找了好久還沒發現，於是乎問了一下deep seek，它告訴我這個錯誤是MyBatis的OGNL表達式解析異常，就是説在解析動態SQL語言中遇到了一個感嘆號，於是乎，我猜應該是mapper映射文件中的動態SQL寫錯了，找了一下還真是，附上粗心的代碼 在查詢語句的時候，由於粗心少些了一個=號就變成

springboot , JAVA , Mybatis

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舒一笑不禿頭 - 從手寫週報到智能生成：PandaCoder如何讓你的工作彙報效率提升10倍

"在我們的工作中，最浪費的不是機器的時間，而是人的時間。" —— 弗雷德裏克·泰勒 📊 開篇：每週五下午的"噩夢" 每到週五下午，你是否也面臨這樣的場景： 🤔 盯着空白的週報文檔發呆，回憶這一週到底做了什麼 ⏰ 花費1-2小時翻看Git提交記錄、項目看板、聊天記錄 📝 苦思冥想如何把瑣碎的工作內容組織成一份體面的週報 😓 寫完後還擔心遺漏重要工作，或者表述不夠專業 這就是

插件 , 週報 , intellij-idea , 程序員

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Meng小羽 - Phoenix框架 從0到1設計業務併發框架 小米商城產品站革新之路

前言 小米商城產品站之前由於歷史原因，存在着諸多問題與不便，隨着技術的快速變革，技術部中台化的建設，越來越不適用於現在快速迭代的業務需求，接下來我將以技術的視角講解我們遇到的痛點，以及解決這些痛點的思路，也就是 Phoenix 框架誕生的故事。 為啥要進行設計一個框架，其實是業務發展導向的結果，若是我們不進行設計，那麼我們會遇到如下一些問題： 在新的產品需求規劃下，無法承接大型項目，只能進行小

框架 , 架構設計 , JAVA , 併發

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軟件部長 - 2025年企業數據遷移新方案：JVS低代碼用可視化配置實現海量數據自動映射

隨着數字化轉型的推動，低代碼開發在企業中應用的場景越來越多。但是企業在處理海量數據與系統對接時，常遇到困難。那麼如何快速將外部數據轉化為系統可識別的結構化模型？今天我們以JVS低代碼為例，詳細聊一聊。 在JVS低代碼系統中推出的數據轉模型組件，數據轉模型組件可以解決批量數據映射與關聯的問題。它通過自動化映射機制，將用户上傳的Excel、CSV等格式文件中的文本信息（如用户姓名、部門名稱、下拉

大數據 , 數據結構 , 低代碼 , 數據遷移 , 低代碼開發平台

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能家居能源消耗模式分析與節能策略制定中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能家居能源消耗模式分析與節能策略制定中的應用/center) 引言 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在科技的洶涌浪潮中，Java 大數據技術宛如一顆璀璨奪目的明珠，於眾多領域綻放出耀眼光芒。 如今，隨着智能家居的迅猛普及，人們的生活變得愈發便捷，但同時也引發了不容

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 智能家居 , Java大數據 , 能源消耗 , JAVA

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lenglingx - flink-cdc同步mysql到doris的一個常見的數據類型錯誤處理

flink-cdc同步mysql到doris的一個常見的類型錯誤處理 一、varchar類型 日誌報錯如下： java.lang.IllegalArgumentException: Variable character string length must be between 1 and 21474

MySQL , 數據庫 , JAVA , flink , apache

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逐夢AI - 茶葉的病害與健康狀態圖像數據集（10,000 張圖片已劃分）| AI訓練適用於目標檢測任務

茶葉的病害與健康狀態圖像數據集（10,000 張圖片已劃分）| AI訓練適用於目標檢測任務 一、背景 茶葉（Camellia sinensis）作為世界三大飲品之一的原料植物，其產業規模巨大、經濟價值顯著。然而，茶樹種植過程中常見的多種病害——如黑腐病、褐斑病、鏽病、紅蜘蛛、茶蚊蟲等——對茶葉產量和品質造成了極大威脅。傳統的人工巡檢和經驗判斷方式不僅耗時耗力，而且具有強烈的主觀性與侷限性。 隨着人

人工智能

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程序猿DD - Spring Boot 集成免費的 EdgeTTS 實現文本轉語音

在需要文本轉語音（TTS）的應用場景中（如語音助手、語音通知、內容播報等），Java生態缺少類似Python生態的Edge TTS 客户端庫。不過沒關係，現在可以通過 UnifiedTTS 提供的 API 來調用免費的 EdgeTTS 能力。同時，UnifiedTTS 還支持 Azure TTS、MiniMax TTS、Elevenlabs TTS 等多種模型，通過對請求接口的抽象封裝，用户可以方

spring , springboot , JAVA

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程序員小富 - 令牌桶VS漏桶：誰才是流量控制的“最優解”？

大家好，我是小富～ 面試被問到限流算法，很多面試官會讓直接手寫令牌桶和漏桶的實現。雖然平時用過Redis、Guava等現成的限流工具，但真要手寫還是有點慌。今天就來聊聊這兩種經典限流算法的區別，並用Java手寫實現。 很多的限流工具底層都應用了它們 一、令牌桶 vs 漏桶：核心區別 令牌桶 令牌桶的核心思想：固定容量的桶，以固定速率往桶裏放令牌，請求來了就從桶拿令牌，沒令牌就拒絕。 有點像買票進站

面試 , JAVA , 後端

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今夜有點兒涼 - 事物的傳播行為

在分佈式系統中，事務的傳播行為（Transaction Propagation）指的是在不同的事務上下文中如何處理事務的傳播方式。它決定了一個方法在執行時是否應該在當前事務中運行，是否應該創建新的事務，或者是否應該加入到已有的事務中。事務傳播行為在多層架構的系統（例如 Spring 框架中）尤為重要。 常見的事務傳播行為類型 以下是 Spring 框架中的七種常用事務傳播行為，這些傳播行為可以應用

spring , JAVA , 事務

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藍易雲 - 藍易雲cdn:Redis常用數據類型及常用命令

下面是一份面向實戰的一頁通（Docker／雲原生場景同樣適用），聚焦 span style="color:red"Redis 常用數據類型/span 與 span style="color:red"高頻命令/span，示例可直接敲，解釋緊跟其後。💡 總覽對比表（vditor/Markdown 友好） 類型 核心特性 典型場景 複雜度要點

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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bin的技術小屋 - Netty 如何自動探測內存泄露的發生

本文基於 Netty 4.1.112.Final 版本進行討論 本文是 Netty 內存管理系列的最後一篇文章，在第一篇文章 《聊一聊 Netty 數據搬運工 ByteBuf 體系的設計與實現》 中，筆者以 UnpooledByteBuf 為例，從整個內存管理的外圍對 ByteBuf 的整個設計體系進行了詳細的拆解剖析，隨後在第二篇文章 《談一談 Netty 的內存管理 —— 且看 Netty 如

內存管理 , 內存泄露 , netty , JAVA , 後端

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認真的紫菜 - Android面試題之Kotlin協程併發問題和互斥鎖

本文首發於公眾號“AntDream”，歡迎微信搜索“AntDream”或掃描文章底部二維碼關注，和我一起每天進步一點點 Kotlin 語言提供了多種機制來處理併發和同步，其中包括高層次和低層次的工具。對於常規的併發任務，可以利用 Kotlin 協程提供的結構化併發方式。而對於需要更低層次的鎖定機制，可以使用 Mutex 來實現對共享資源的線程安全訪問。 Kotlin 協程與併發（Coroutine

Kotlin , 協程 , Android , 併發 , 併發編程

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得物技術 - 得物靈犀搜索推薦詞分發平台演進 3.0

導購是指在購物過程中為消費者提供指引和幫助的人或系統，旨在協助用户做出更優的購買決策。在電商平台中，導購通過推薦熱賣商品、促銷活動或個性化內容，顯著提升用户的購物體驗，同時推動銷售額的增長。其核心目標是通過精準的引導，滿足用户需求並促進商業價值最大化。 詞分發：導購的重要組成部分 在電商導購體系中，詞分發作為關鍵環節，主要聚焦於與關鍵詞推薦相關的功能。這些功能包括但不限於下拉詞、底紋詞、熱搜榜單、

算法 , 架構 , 人工智能 , 後端

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呂秀才 - 深入淺出Java多線程(三)：線程與線程組

引言 大家好，我是你們的老夥計秀才！今天帶來的是[深入淺出Java多線程]系列的第三篇內容：線程與線程組。大家覺得有用請點贊，喜歡請關注！秀才在此謝過大家了！！！ 在現代軟件開發中，多線程編程已成為提升程序性能和併發能力的關鍵技術之一。Java作為主流的面向對象編程語言，其對多線程的支持尤為強大且靈活。深入理解並掌握Java中的線程組(ThreadGroup)與線程優先級機制是構建高效、穩定併發

java多線程 , 線程 , 多線程 , JAVA , thread

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阿東 - 【Java】What is does %20 and %30 mean in URL

原文 https://www.quora.com/What-is-does-20-and-30-mean-in-URL 引言 The %20 and %30 in a URL you are referring to is what’s known as URL encoding converts. URL encoding converts characters into a format th

JAVA , url

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god23bin - 一文快速入門體驗 Hibernate

前言 Hibernate 是一個優秀的持久層的框架，當然，雖然現在説用得比較多的是 MyBaits，但是我工作中也不得不接觸 Hibernate，特別是一些老項目需要你維護的時候。所以，在此寫下這篇文章，方便自己回顧，也方便新手入門體驗 Hibernate。 注：使用的版本是 Hibernate 5.x 的 什麼是 ORM？ ORM（Object Relational Mapping，對象關係映射

orm , hibernate-5.x , jpa , JAVA , 後端

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flydean - Spring Boot 3.0橫空出世，快來看看是不是該升級了

簡介 Spring boot 3.0於2022年11月正式發佈了，這次的發佈對於我們普通程序員的影響有多少呢？我們是不是需要考慮立馬升級到Spring Boot3.0呢？ 別急，看完這篇文章再來做決定也不遲。 對JAVA17和JAVA19的支持 相信很多小夥伴到現在還是使用得是JDK8，但是JDK8已經發布很多年了，隨着oracle加速JDK版本的發佈，現在每半年發佈一次，目前最新的JDK版本已經

spring-mvc , 架構設計 , springboot , JAVA

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Ambition的後花園 - 如何提升程序員的面試能力

想要在程序員面試中脱穎而出，需要系統性的準備和策略性的展示。下面我將面試準備分解為三個關鍵階段，並提供具體的方法幫助你全面提升面試表現。 以下是提升程序員面試能力的整體框架，你可以對照檢查自己的準備情況。 flowchart TD A[程序員面試能力提升] -- B[面試前：充分準備] A -- C[面試中：從容發揮] A -- D[

技術知識 , 數據結構 , 項目經驗 , 後端開發 , JAVA

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CodeSheep - 稚暉君公司的最新工資和招人標準

作為具身智能領域的獨角獸，智元機器人這兩年在資本市場可謂是備受關注. 誰都沒有想到，這家成立僅僅才兩年的創業公司，如今已經成為了國內具身智能領域估值最高的公司之一。 成立兩年多，智元已經完成了多輪次融資。 而當我們翻開智元機器人的股東名冊，可是堪稱科技創投界的“明星陣容”：既有高瓴創投、紅杉中國、鼎暉投資等頂級風投；也包含比亞迪、上汽、北汽等車企巨頭；除此之外還有像立訊精密等這樣的產業龍頭。

人工智能 , JAVA , 後端 , 前端 , Javascript

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京東雲開發者 - 遞歸算法實踐--到倉合單助力京東物流提效增收

一、背景 京東物流到倉業務「對商家」為了減少商家按照京東採購單分貨備貨過程，對齊行業直接按照流向交接，提升商家滿意度；「對京東」攬收操作APP提效；到倉合單功能應運而生； 二、問題 一次批量採購單（一次50或者100個採購單）需要根據不同的規則合併成多個訂單； 每一個採購單可以是不同的來源類型（自營和非自營）、不同的收貨類型，每一個採購單會有多個SKU，同一個SKU只有一個等級，一批採購單會有多個

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