- 《如何在 Spring 中实现 MQ 消息的自动重连:监听与发送双通道策略》
G探险者
javarpc开发语言
大家好,我是G探险者!背景场景在高可用分布式系统中,我们经常面临:MQ集群重启→消息监听中断MQ网络短暂抖动→发送端连接失败一端恢复正常,另一端仍处于挂死状态如果你只配置了“连接工厂层”的重连,却忽略了监听容器或发送客户端的容错设计,重连机制可能失效,业务陷入长时间不可用。✅核心理念:监听和发送是两个不同的连接“通道”通道用途组件监听通道从MQ拉取消息SpringJMS的MessageListen
- Zabbix和Prometheus的区别
运维小贺
zabbixprometheus运维
Zabbix监控平台监控概念对服务的管理,不能仅限于可用性。还需要服务可以安全、稳定、高效地运行。监控的目的:早发现、早治疗。被监控的资源类型:公开数据:对外开放的,不需要认证即可获取的数据私有数据:对外不开放,需要认证、权限才能获得的数据Zabbix是什么?Zabbix是个适用于监控硬件服务器的一款开源的分布式监控方案实施监控的几个方面:数据采集:使用agent(可安装软件的系统上)、SNMP(
- Kubernetes第七章--Service详解 (纯干货)
运维小贺
kubernetes容器云原生dockeretcd
Service存在的意义?引入Service主要是解决Pod的动态变化,通过创建Service,可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址,并且将请求负载分发到后端的各个容器应用上。若提供服务的容器应用是分布式,所以存在多个pod副本,而Pod副本数量可能在运行过程中动态改变,比如水平扩缩容,或者服务器发生故障Pod的IP地址也有可能发生变化。当pod的地址端口发生改变后,客户端再想连
- Redis 实现消息队列
雾缘枯
redis数据库缓存
一、为什么选择Redis作为消息队列?在分布式系统架构中,消息队列是实现异步通信和解耦的核心组件。Redis作为一个高性能的内存数据库,凭借其卓越的速度和丰富的数据结构,成为轻量级消息队列的理想选择:1.1核心优势超高性能:10万+QPS的处理能力毫秒级延迟:内存操作带来的极致响应速度丰富数据结构:多种队列实现模式可选零外部依赖:无需额外中间件,降低运维复杂度持久化支持:可配置持久化保证消息可靠性
- GPU 分布式通信加速黑马!DeepEP 的实战与深度剖析
DeepLink_01
开源项目分享Ai分布式githubDeepEP开源项目GPU加速MoE/EP架构
随着大模型和稀疏激活模型(如MoE/EP架构)的广泛应用,分布式all-to-all通信成为训练和推理过程中的核心瓶颈。DeepSeek.ai推出的DeepEP,专为MoE/EP通信优化,实现了GPU原生高吞吐、低延迟通信,极大释放了底层硬件潜力。目录背景与设计动机DeepEP核心特性概览环境准备与依赖安装编译与部署全过程DeepEP核心API解析入门示例与使用流程实战案例分享训练加速案例(Tra
- pytest学习和使用-pytest如何进行分布式测试?(pytest-xdist)
测试界晓晓
软件测试pytest学习分布式软件测试功能测试自动化测试程序人生
1什么是分布式测试?在进行本文之前,先了解些基础知识,什么是分布式测试?分布式测试:是指通过局域网和Internet,把分布于不同地点、独立完成特定功能的测试计算机连接起来,以达到测试资源共享、分散操作、集中管理、协同工作、负载均衡、测试过程监控等目的的计算机网络测试。通俗的讲:分布式测试就是活太多,一个人干费时间,那就让多个人一起干,节省了资源和时间。2为什么要进行分布式测试?2.1场景1:自动
- 分布式电源采集控制装置:山东光伏电站的“智能中枢”
微机综合保护
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在山东省构建新型电力系统的战略布局中,分布式光伏装机规模已突破30GW,占比超全国总量的15%。面对大规模光伏并网带来的调峰压力与电压波动挑战,分布式电源采集控制装置作为核心调控装备,通过实时监测、智能决策与多端协同,成为保障电网安全、提升新能源消纳的关键技术载体。一、核心功能:构建多维数据闭环全量数据采集与边缘计算装置通过高精度传感器实时采集光伏阵列的发电功率、逆变器效率、环境辐照度等参数。内置
- 分布式电源采集控制装置:江苏光伏电站的“智能调度中枢
微机综合保护
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在江苏省分布式光伏规模化发展的背景下,分布式电源采集控制装置(DPACD)已成为电站并网运行的强制性核心设备。该装置作为电网调度的“神经末梢”,通过高精度数据采集、加密通信及远程控制功能,实现光伏电站与电网的实时交互,保障“自发自用、余电不上网”模式的安全性与合规性。其战略地位被写入《江苏省分布式电源接入系统典型设计》,是平衡能源转型与电网稳定的技术基石。一、核心功能:从数据采集到电网协同全维度数
- Apache Gravitino 安装和配置指南
牧沛琚Immortal
ApacheGravitino安装和配置指南gravitino世界上最强大的数据目录服务,提供高性能、地理分布和联邦化的元数据湖。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gra/gravitino1.项目基础介绍和主要的编程语言项目基础介绍ApacheGravitino是一个高性能、地理分布式和联邦化的元数据湖。它直接管理不同来源、类型和区域的元数据,并为用户提供统
- Spring Cloud入门-Config分布式配置中心(Hoxton版本)
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springcloud分布式spring
修改config-client的配置config-sever集群搭建使用到的模块项目源码地址项目使用的SpringCloud为Hoxton版本,SpringBoot为2.2.2.RELEASE版本SpringCloud入门系列汇总|序号|内容|链接地址||—|—|—||1|SpringCloud入门-十分钟了解SpringCloud|https://blog.csdn.net/ThinkWon/a
- SOAP和WSDL和web服务三者的关系
SOAP(简单对象访问协议)、WSDL(Web服务描述语言)以及Web服务三者构成了一个紧密相连的技术栈,它们共同作用以支持分布式应用程序之间的互操作性。为了更深入地理解这三者之间的关系,我们可以从定义、功能角色及其在实际应用中的互动来探讨。定义Web服务:这是一种软件系统设计模式,旨在通过网络提供某些功能给其他软件或最终用户使用。它允许不同平台上的应用程序通过标准化的接口相互通信,从而实现跨平台
- 在Brighter中通过PostgreSQL实现出站箱模式
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介绍在我们之前对SQLServer使用出站箱(Outbox)模式的探索基础上,本文将该模式适配到PostgreSQL,并探讨其局限性。目标是确保数据库更新与消息发布之间的事务一致性。我们将使用.NET8、Brighter和PostgreSQL实现跨分布式系统的订单创建与事件发布。项目本项目的核心是发送一个创建订单的命令。当订单成功创建后,会发布两条消息OrderPlaced与OrderPaid。若
- Brighter 与发件箱模式:实现弹性系统的至少一次消息交付
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简介我将开启一个关于Brighter的系列,重点探讨**发件箱模式**(OutboxPattern)。本文将深入解析发件箱模式的工作原理,以及Brighter如何通过原生支持实现这一模式。在分布式系统中,当需要将数据库更新与消息发布结合时(尤其是传统两阶段提交协议不可行的场景),该模式是确保事务一致性的重要工具。背景在深入探讨发件箱模式之前,先看它解决的问题。问题1:数据库更新后的单条消息发布假设
- Cloud Events:事件驱动架构的未来标准化
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简介我长期致力于为Brighter项目做出贡献。这是一个用于构建消息通信应用程序的.NET/C#框架,设计目标涵盖从简单的内存内通信到微服务等分布式系统间的复杂互操作性。在这个过程中,我接触到了大量技术和规范。现在,随着版本10的发布,Brighter正迈出重要一步:我们引入了对CloudEvents的原生支持。这不仅仅是一个小版本更新,而是旨在实现异构环境之间的无缝集成。背景想象你在选择一个消息
- 「分布式事务」之数据一致性模型
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概念 分布式系统中的数据一致性模型定义了在事务处理过程中,系统如何保证数据在不同节点间的正确性和一致性。 本文主要阐述了分布式系统六大类数据一致性模型,相关的概念、特点、缺点、实现方式、常见应用以及简单示例说明。分类 在分布式系统中,一致性模型主要分为六大类:1.强一致性模型(StrongConsistency)2.弱一致性模型(WeakConsistency)3.最终一致性模型(Eventu
- 分布式学习
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1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构,包括:数据流结构(DataflowArchitecture):指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构(NeuralNetworkArchitecture):模拟生物神经元连接,用于人工智能。量子计算结构(QuantumComputingArchitecture):利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
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一、使用Redis存储分布式session:1.SpringBoot整合Redis,见如下地址:JavaEE:SpringBoot整合Redis_a526001650a-CSDN博客2.代码实现分布式session存储(此处以token为例):@AutowiredprivateRedisTemplateredisTemplate;//Redis数据操作类//登录接口,存储token到redis中@
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数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库ai
时序数据库并发控制:原理、实现与最佳实践关键词:时序数据库、并发控制、MVCC、时间戳排序、乐观并发控制、分布式事务、性能优化摘要:本文深入探讨时序数据库中的并发控制机制,从基本原理到实际实现进行全面剖析。文章首先介绍时序数据库的特点和并发控制挑战,然后详细分析MVCC、时间戳排序等核心算法原理,并通过代码示例展示实现细节。接着探讨分布式环境下的特殊考量,提供性能优化策略和实际应用案例。最后展望未
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说明:CAS单点登录用于实现多个顶级域名不同的系统或各子系统实现统一登录,一处登录,各系统免登录。JWT工具类实现:JavaEE:JWT生成/解析token与Spring拦截器_jwt可以解析token吗-CSDN博客一、CAS登录/登出实现:1.单点登录(创建全局ticket+临时ticket):/** *登录CAS系统(供CAS登录页调用) *1.登录验证,并创建用户分布式会话(Token存入
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目录一、服务发现二、网关路由三、负载均衡一、服务发现服务发现就是动态定位服务实例地址,解决分布式环境下服务实例IP和端口可能变化的问题1)基础概念远程服务调用精确坐标:全限定名+端口号+服务标识,如:order-service.default.svc.cluster.local:50051/com.example.order.OrderService/getOrderById服务标识:与具体的应用
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看上去业务简单,其实,覆盖的知识点非常多:高并发、高性能分布式IDRedisBloomFilter高并发、低内存损耗的过滤组件知识分库、分表海量数据存储多级缓存的知识HTTP传输知识二进制、十六进制、六十二进制知识总体来说,高并发、高性能系统的核心领域,都覆盖了。所以,分析下来,得到一个结论:是一个超级好的问题。1、短URL系统的背景短网址替代长URL,在互联网网上传播和引用。例如QQ微博的url
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PCDN与边缘计算:流量处理的双赢方案在数字化时代,宽带流量的快速增长对传统网络架构提出了更高要求。视频、直播、云计算等应用消耗了大量带宽资源,如何高效、低成本地处理流量成为行业关注的重点。PCDN(Peer-to-PeerContentDeliveryNetwork)与边缘计算的结合,为流量优化提供了双赢解决方案。PCDN通过利用用户闲置带宽和存储资源,构建分布式网络,使内容分发更接近终端用户。
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文章摘要本文提出了一套现代化、可落地的云上游戏服务器架构方案,针对FPS、MOBA、MMO等游戏类型的高并发、低延迟需求。该架构采用微服务设计,包含全球接入层、API网关、匹配/大厅服务、对局服务器、业务微服务等组件,通过Kubernetes实现弹性伸缩,支持百万级玩家同时在线。关键技术包括:多地域部署降低延迟、WebSocket/UDP实时通信、帧同步/状态同步机制、Saga分布式事务处理以及完
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【什么是分布式系统?】面试题。希望对大家有帮助;什么是分布式系统?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!分布式系统是指由多个独立的计算节点(计算机或设备)组成的系统,这些节点通过网络进行通信与协调,完成共同的任务。每个节点通常有自己的处理器、内存和存储,而系统的整体目标是通过这些节点的协作来提供一种统一的服务。分布式系统的主要特点:节点独立性:每个节点都有自己的硬件和操
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bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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