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I will use the web search tool to find detailed explanations about the differences between asymmetric and symmetric encryption, including principles a 阅读全文
posted @ 2025-09-29 15:56
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分库分表实战：分布式事务解决方案推荐 实战推荐方案：基于消息队列的最终一致性 在分库分表场景下，基于消息队列的最终一致性方案是最具实战价值的分布式事务解决方案。它平衡了性能、可靠性和实现复杂度，特别适合互联网高并发场景。 方案核心架构 graph LR A[业务服务] --> B[本地数据库] A 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:43
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Kafka 高性能消息处理优化指南 一、核心性能优化框架 graph TD A[生产者优化] --> A1[批量发送] A --> A2[压缩算法] A --> A3[异步发送] B[Broker优化] --> B1[磁盘优化] B --> B2[内存管理] B --> B3[分区策略] C[消费者 阅读全文
posted @ 2025-07-14 14:06
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摘要：
Kafka积压消息处理：死信队列解决方案 问题本质与核心挑战 当Kafka出现消息积压时，我们需要将无法处理的消息路由到死信队列(DLQ)，避免阻塞正常消费流程。主要挑战在于： 消息无限重试：故障消息反复消费导致积压 错误隔离需求：隔离异常消息避免污染正常流 审计跟踪需求：保留错误消息用于后续分析 阅读全文
posted @ 2025-07-14 13:51
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是的，MySQL 的 binlog（二进制日志）本质上也是一种写后日志（Post-Write Logging），但其实现机制比 Redis AOF 更复杂，需要结合 InnoDB 存储引擎的 redo log 共同理解。以下是深度解析： 一、binlog 的核心定位 主要用途： 主从复制（Repli 阅读全文
posted @ 2025-07-14 10:24
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好的，这个问题在系统设计中很关键。缓存雪崩指的是当缓存系统中大量缓存在同一时间（或极短时间内）失效，导致所有本应命中缓存的请求瞬间都涌向后端数据库（如MySQL），造成数据库压力激增甚至崩溃的现象。 核心特征： 大规模失效： 大量缓存条目同时过期。 瞬时高并发： 大量请求因缓存未命中而直接访问数据库 阅读全文
posted @ 2025-07-04 13:37
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老子提出的“绝圣弃智”，出自《道德经》第十九章，原文如下： “绝圣弃智，民利百倍；绝仁弃义，民复孝慈；绝巧弃利，盗贼无有。” 这句话看似激进，甚至带有“反智”色彩，但若结合老子的整体思想和时代背景，其核心并非否定智慧本身，而是对人为造作、虚伪道德、功利算计的批判，主张回归自然、朴素、本真的生存状态。 阅读全文
posted @ 2025-06-30 14:06
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将街头健身、交易技巧与哲学思想结合拍摄短视频，关键在于挖掘三者共通的精神内核（如自律、风险控制、长期主义），并通过具象化的场景设计和情感共鸣点让观众产生“这和我的生活有关”的联想。以下是具体策略和案例： 一、核心思路：找到三者的“人性共通点” 主题定位 “对抗熵增”：健身对抗身体惰性，交易对抗市场混 阅读全文
posted @ 2025-06-19 17:38
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摘要：
将街头健身（Street Workout）、交易技巧（Trading Skills）和哲学思想（Philosophy）结合在一起，看似毫不相关，但它们的内在逻辑却能产生奇妙的化学反应，形成一套独特的思维与行动体系。以下是三者的融合路径及其协同效应： 1. 核心共通点：自律与适应性 街头健身要求身体控 阅读全文
posted @ 2025-06-19 17:28
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时序数据库（Time-Series Database, TSDB）详解 一、为什么需要时序数据库？ 时序数据库专门针对 时间序列数据（随时间不断产生的数据点）进行优化，解决了传统数据库（如 MySQL、PostgreSQL）在处理时间序列数据时的以下痛点： 写入性能瓶颈：每秒写入数万甚至百万条数据时 阅读全文
posted @ 2025-06-11 17:15
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