随笔分类 - 技术-其他
摘要：目录背景和价值1. map 用法2. flatMap 用法核心区别 背景和价值 【总结】 map transformation map方法用于将流中的每个元素通过一个函数转换为另一个对象，最终生成一个包含转换后元素的新流，新流的元素数量与原流相同。 flatmap transformation+fl
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摘要：目录背景和价值好处1：行为参数化方法引用类：：非静态方法对象：：非静态方法类名::new 构造函数的函数对象参考资料 背景和价值 JAVA函数式编程解决什么问题？ 将普通函数转化为对象（函数），作为对象后的好处就是，可以作为函数的入参，在函数内部调用，提高代码的复用率。 函数对象还可以跨网络传输，因
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摘要：Leader - Follower 消息同步 当client端写请求给follower，请求会被重定向到leader follower定时批量拉取leader数据 l 以Kafka为例子 在 Kafka 中，Leader 节点确保所有 Follower 节点成功接收消息的机制，主要通过 ISR（In
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摘要：目录背景和价值一、新增节点时的关键配置二、通过分区重分配让新增节点成为更多 Leader1. 为现有主题新增分区，并优先分配到新增节点2. 重新分配原有分区的副本，让新节点成为 Leader三、确保新节点稳定成为 Leader 的关键设置总结xxx一、新增节点时的关键配置二、通过分区重分配让新增节点
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摘要：目录背景跨国混合部署的挑战商城和履约解耦的挑战定时任务。数据加密存储方案跨系统集成的复杂性。部署方案1. 一个地区一套部署2. 商城和中台分离的架构设计3. 混合部署4. 混合部署阉割版参考资料 背景 跨国混合部署的挑战 系统和其他系统可能不在一个国家/地区。 比如把数据采集相关的服务部署到海外，如
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摘要：目录🛑 Redis Sentinel 集群故障转移和选举流程1. 故障判定与仲裁 (Quorum)2. 选举领头 Sentinel（Leader Sentinel）3. 执行新的 Master 选举（Slave 选举）4. 重新配置其余节点为什么需要选举 Leader Sentinel1. 避免“
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摘要：目录背景和价值一、核心方案1：拦截无效请求——从源头过滤不存在的Key1. 布隆过滤器（Bloom Filter）：高效拦截不存在的Key2. 业务规则校验：过滤明显无效的请求二、核心方案2：缓存空数据——避免相同无效请求重复穿透1. 缓存空值+短期过期时间2. 缓存“不存在标记”+ 动态过期三、核
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摘要：目录总结来自大模型的回复一、核心模块一：MM（Materials Management，物料管理）——供应链与库存的“数据中枢”关键功能与应用场景：二、核心模块二：PP（Production Planning，生产计划与控制）——制造企业的“生产大脑”关键功能与应用场景：三、核心模块三：FI（Fin
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摘要：目录一、explain API：分析查询匹配与索引使用1. 基本用法方式1：查询时添加 explain=true方式2：针对单个文档分析（推荐）2. 核心返回结果解读二、profile API：分析查询执行性能1. 基本用法2. 核心返回结果解读三、与 MySQL EXPLAIN 的对比四、实际优化
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摘要：目录一、核心设计：用 Hash 替代 Set 的结构定义1. 结构设计原则2. 为何此结构能替代 Set？二、关键操作实现：用 Hash 完成唯一性校验1. 依赖注入（基础配置）2. 业务层调用示例（以 Customer 表为例）三、集成 RediSearch：无需转换，直接索引 Hash1. 创建
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摘要：目录字符串（String）:列表（List）:集合（Set）:有序集合（Sorted Set）:哈希（Hash）:参考资料参考资料 字符串（String）: 适用于单个值存储。如果每个键只对应一个值，可以直接使用字符串类型。 例如：SET mykey "value" 列表（List）: 列表是一个简
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摘要：目录背景和价值1. 扩展主体：框架外部 vs 内部2. 接口与实现的绑定方式：“隐式约定” vs “显式编码”3. 设计目标：“开放给外部扩展” vs “内部逻辑解耦”一句话总结SPI在业务中台的案例 背景和价值 SPI（Service Provider Interface）的扩展机制与普通设计模式
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摘要：目录一、核心同步策略设计二、常用ETL工具实现方案方案1：使用开源工具Apache NiFi（适合技术团队自主部署）方案2：使用商用工具DataPipeline（适合企业级自动化同步）方案3：轻量方案（Python+SQL脚本，适合简单场景）三、关键注意事项四、工具选择建议 使用ETL工具实现老系统
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摘要：目录过滤器全局过滤器（GlobalFilter）路由过滤器（Route Filter）配置背景和价值 # 参考资料 过滤器 Spring Cloud Gateway 的过滤器分为两种类型，生效方式不同： 全局过滤器（GlobalFilter） 你的 LoggingFilter1 实现了 Global
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 参考资料 https://www.cnblogs.com/YMWH/articles/16525793.html
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摘要：目录先明确核心区别：OkHttp3与Reactor模型的定位为什么可能还需要Reactor模型？何时需要引入Reactor？何时可以不引入Reactor？总结 如果 Spring Cloud Feign 配置了 OkHttp3 非阻塞 IO（NIO），那么还需要reactor 模型来提高性能吗 结论
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摘要：目录背景和价值一、先明确G1的“基础认知”（记准不混淆的前提）二、分阶段拆解：每个流程的“记忆公式”1. 年轻代回收（Young GC）——“年轻轻，快准狠”2. 并发标记周期（Concurrent Marking）——“先标根，再并行，最后修错排价值”3. 混合回收（Mixed GC）——“混合混
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摘要：目录 运行时数据区 （Runtime Data Area） 是的，在 JDK 9 中，方法区（Method Area）的实现发生了重大变化 —— 原本基于永久代（PermGen）实现的方法区被元数据空间（Metaspace） 取代。这一改动主要是为了解决永久代存在的以下问题： 方法区（Method
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摘要：目录一、底层IO与网络优化（提升数据传输效率）二、JVM与内存优化（减少运行时开销）三、并发控制与线程管理（减少线程竞争）四、资源与存储优化（减轻瓶颈压力）五、架构与部署优化（分散系统压力）六、编码与算法优化（减少执行耗时）总结 一、底层IO与网络优化（提升数据传输效率） IO模型升级 网络通信：用
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摘要：Java实现高并发需从底层机制、并发控制、资源调度、架构设计、编码细节等多维度系统优化，每个维度聚焦特定技术方向，覆盖从底层到应用的全链路性能提升： 一、底层IO与网络优化（提升数据传输效率） IO模型升级 网络通信：用NIO（Selector多路复用）替代BIO，基于Netty框架实现非阻塞IO，
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