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12:46 AM · Nov 04 ,2025
binghe001 頭像 20214843 頭像 jinyeyoudianerliang 頭像 user_w4l9mi7t 頭像 daoqiangburudeniu 頭像 markerhub 頭像 goudantiezhuerzi 頭像 u_16175452 頭像 u_17313892 頭像 u_16099228 頭像 u_16213684 頭像 u_16213415 頭像

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goudantiezhuerzi 頭像

艾小仙 - 高頻面試題：秒殺場景設計

秒殺這個話題到現在來説已經是一個老生常談的話題了，不過因為又臨近一年一度的雙11，而且發現前段時間無論是阿里還是騰訊一些大廠其實還是在頻繁的問到這個場景題，所以還是準備拿出來説説。 秒殺從規模上來説可以分為大秒和小秒。大秒指的是比如雙11這種特定的節日，商品規模超大、價格超低、流量超大的這種類型活動，小秒一般指的是商家自己配置的一些時段類型的活動，由商家自己指定時間上架。從形式來説還可以分為單時段

高併發 , 面試 , JAVA , 秒殺

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solomonxie 頭像

SolomonXie - Python高級語法之：一篇文章瞭解yield與Generator生成器

Python高級語法中，由一個yield關鍵詞生成的generator生成器，是精髓中的精髓。它雖然比裝飾器、魔法方法更難懂，但是它強大到我們難以想象的地步：小到簡單的for loop循環，大到代替多線程做服務器的高併發處理，都可以基於yield來實現。 理解yield：代替return的yield 簡單來説，yield是代替return的另一種方案: return就像人只有一輩子，一個函數一

yield-from , 高併發 , yield , generator , Python

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daoqiangburudeniu 頭像

刀槍不入的牛腩 - 在線客服系統源碼優化指南（附源碼）：高併發場景下的性能調優與安全加固

隨着企業數字化轉型的加速，在線客服系統已成為客户服務的關鍵基礎設施。在高併發場景下，客服系統不僅要應對大量用户同時諮詢的挑戰，還要確保系統的穩定性和安全性。本文將從源碼層面深入探討在線客服系統的性能優化與安全加固策略，並提供可落地的代碼示例。 高併發場景下的性能挑戰 客服系統的高併發特性 源碼及演示：zxkfym.top 瞬時流量高峯：促銷活動、系統故障等可能引發用户諮詢量激增 長連接管理

高併發

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markerhub 頭像

MarkerHub - 千萬級 高併發 “秒殺” 架構設計（含源碼）

公眾號：MarkerHub，網站：https://markerhub.com 小Hub領讀： 作者：繪你一世傾城 https://juejin.im/post/5d84e2... github 源碼地址： https://github.com/GuoZhaoran... 每到節假日期間, 一二線城市返鄉、外出遊玩的人們幾乎都面臨着一個問題：搶火車票! 雖然現在大多數情況下都能訂

高併發 , Nginx , 秒殺

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u_17590889 頭像

我有一個大目標你信不信 - Apache 與 Nginx 服務器優缺點對比

Apache 和 Nginx 是目前最主流的兩款開源網頁服務器，核心作用都是發佈網站內容，但設計理念、性能特點和適用場景差異很大，下面用直白的語言對比清楚： 特性 Apache 服務器

服務器 , 高併發 , Nginx , apache

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u_16175452 頭像

mob649e8158ed1f - python訪問ollama請求失敗

在最近的項目中，我遇到了“Python訪問Ollama請求失敗”的問題。這一問題的背後，不僅僅是簡單的代碼錯誤，還涉及到架構設計、性能優化、故障處理等多方面的因素。這裏將詳細記錄下整個解決過程，以便後續參考。 業務場景分析 在當前的項目中，我們依賴Ollama作為模型訪問的中介。隨着用户數量的增加，高併發的API請求使得性能瓶頸逐漸顯現，尤其是在某些關鍵時段，業務請求的響應時間顯

高併發 , aigc , ci , Python

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u_17313892 頭像

愛吃啤酒味豬蹄 - 前端應用如何應對高併發場景

前端應用應對高併發場景的核心是減少服務端壓力、提升用户體驗和保證系統可用性。以下是具體策略和解決方案： 核心策略 1. 靜態資源優化 CDN 加速：將圖片、CSS、JS、字體等靜態資源分發到全球節點，減輕源站壓力。 資源合併與壓縮：減少 HTTP 請求數，使用 Tree Shaking、Code Splitting 優化打包體積。

靜態資源 , 高併發 , 前端開發 , Javascript

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u_16099228 頭像

勇往直前的巨人 - Kafka 延遲操作模塊（三）：DelayedOperation 與 DelayedOperationPurgatory

Apache Kafka 中 延遲操作管理器（DelayedOperationPurgatory） 用於高效管理大量延遲任務（如 DelayedProduce、DelayedFetch）。下面我將從整體架構、核心機制、併發控制和性能優化四個方面詳細解析。 一、整體架構：延遲操作的"中轉站" 設計目標 管理大量延遲操作：

性能優化 , 高併發 , Css , kafka , 前端開發 , apache , HTML

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u_16213684 頭像

mob64ca14106f2f - 數據庫 - MongoDB在信息資源共享建設的應用實踐 - 個人文章

文章目錄 引言：政務數字化進程中的數據庫國產化挑戰 技巧挑戰深度解析：電子證照框架的核心痛點 1. 數據模型異構性挑戰 2. 高併發場景下的性能瓶頸 3. 大規模數據遷移的技術風險 金倉多模數據庫的技術解決方案 1. 多模數據存儲架構設計 2. 讀寫分離集羣架構

高併發 , 數據遷移 , 數據庫 , 前端開發 , Javascript

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20214843 頭像

龐然大悟 - 日誌系統優化：日誌格式定製、異步日誌與磁盤 IO 壓力緩解

日誌是系統運維、問題排查與性能分析的核心依據，但不合理的日誌配置會導致日誌冗餘、性能損耗過大等問題。本次學習聚焦日誌系統優化的三大關鍵方向——日誌格式定製、異步日誌實現、磁盤 IO 壓力緩解，總結實操經驗與核心邏輯，為構建高效、低損耗的日誌系統提供可落地思路。 一、日誌格式定製：精準取捨，兼顧實用性與輕量化 日誌格式的核心優化原則是“按需輸出，剔除冗餘”。默認日誌格式常包含

字段 , 服務器 , 高併發 , Nginx , 日誌系統

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8a集羣業務及資源使用情況分析方法總結

分析思路 重點從集羣任務、系統資源、集羣狀態及變量三方面進行分析。 1、集羣任務分析： 重點對併發任務數較高、資源使用率較高的集羣進行分析； 定期抽取集羣任務趨勢數據、審計日誌，分析任務數趨勢、重點觀察高併發任務數時點及趨勢，分析不同類型/用户等維度的任務分佈情況、任務總體的耗時情況； 定期對TOP任務(超時SQL、大SQL)進行分析優化； 不

GBase 8a , 高併發 , 大數據 , 數據倉庫 , SQL , 系統資源

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u_16213415 頭像

mob64ca12ec8020 - 強行kill ollama 運行的模型

在使用Ollama工具運行模型的過程中，遇到“強行kill ollama 運行的模型”的情況時，這可能是由於系統資源的高消耗而導致模型無法正常工作。能力較強的模型在處理複雜請求時可能會佔用較高的CPU和內存資源，這使得在高負載環境下，強行結束進程成為一種應急措施。針對這一問題，本文將對其進行全面分析及提供相應的解決方案，並通過多個結構化的維度進行解讀。 背景定位 技術定位 O

高併發 , 自然語言處理 , aigc , 深度學習

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - 分佈式數據庫調優實踐 - 巨杉數據庫的個人空間 -

在互聯網應用快速增長和數據量激增的背景下，分佈式數據庫成為高併發、高可用系統的核心支撐。然而，分佈式環境下數據一致性、節點故障、網絡延遲和負載波動是設計者必須面對的挑戰。傳統靜態配置和固定副本策略已難以滿足動態業務需求。本文將分享分佈式數據庫高可用架構與動態一致性優化實踐，包括節點管理、讀寫策略、故障恢復和自適應一致性策略。 一、高可用架構設計 高可用性是分佈式數據庫

分佈式數據庫 , 服務器 , 高併發 , 分佈式 , 高可用

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u_14767244 頭像

u_14767244 - 為什麼實時更新場景下 Doris 查詢性能是 ClickHouse 的 34 倍

在當今數據驅動的商業環境中，企業越來越依賴數據分析來驅動決策。無論是用户行為分析、業務報表還是運營監控，企業都需要具備快速、高效的數據處理能力。企業在數據分析能力上的演進，往往始於 TP（事務處理）系統，隨着業務發展不斷探索 TP 系統的擴展方案，最終走向構建獨立的 AP（分析處理）系統。 企業實時分析典型演進過程 第一階段：使用 TP 系統支撐事務處理和數據分析 在企業信息

高併發 , 大數據 , 數據倉庫 , 實時分析 , apache

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user_w4l9mi7t 頭像

蘇三説技術 - 面試必考：秒殺系統要如何設計？

前言 高併發下如何設計秒殺系統？這是一個高頻面試題。這個問題看似簡單，但是裏面的水很深，它考查的是高併發場景下，從前端到後端多方面的知識。 秒殺一般出現在商城的促銷活動中，指定了一定數量（比如：10個）的商品（比如：手機），以極低的價格（比如：0.1元），讓大量用户參與活動，但只有極少數用户能夠購買成功。這類活動商家絕大部分是不賺錢的，説白了是找個噱頭宣傳自己。 雖説秒殺只是一個促銷活動，但對技術

高併發 , 秒殺 , 後端

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - Java語言中flush()函數作用及使用方法詳解_java

目錄 一、最大隱患：flush() 你現在的代碼 問題是什麼 可能導致的後果 ✅ 正確做法（強烈推薦） 二、語義隱患：你在用 span，但心裏想的是 trace Langfuse 的層級語義 更穩妥的命名與定位

字段 , 測試用例 , 高併發 , 後端開發 , Python

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20214843 頭像

龐然大悟 - NGINX 併發連接優化：worker_processes、worker_connections 配置與內核參數協同

在高併發場景下，NGINX 作為高性能 Web 服務器/反向代理，其併發連接處理能力直接決定服務可用性與響應速度。本次學習聚焦核心配置 worker_processes、worker_connections 及 Linux 內核參數的協同優化，總結實操經驗與核心邏輯，為高併發部署提供可落地的配置思路。 一、核心配置優化經驗：精準匹配硬件與業務場景 worker_proces

文件描述符 , 服務器 , 高併發 , Nginx

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u_13229 頭像

bingfeng - Haproxy+Nginx負載均衡實戰

在高併發互聯網系統中，負載均衡是保證服務高可用、均衡請求壓力和提高吞吐量的核心組件。Nginx和HAProxy作為主流負載均衡器，通過合理的調度策略、緩存優化、連接管理和監控配置，可以在高併發場景下保證系統穩定。本文從架構設計、負載均衡策略、高併發優化、緩存與加速、監控與告警、工程化部署及性能調優等方面分享實踐經驗。 一、負載均衡架構設計

emacs , 高併發 , 負載均衡 , 緩存 , 前端開發 , Javascript

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u_16099273 頭像

技術博主 - 阿里雲基於 Go 的微服務架構分享 - GopherChina的個人空間 -

在現代互聯網和雲原生環境中，業務系統對高併發、低延遲和快速迭代的要求越來越高。Go語言憑藉輕量級協程（Goroutine）、Channel通信模型、靜態編譯和內置高性能網絡庫，成為構建雲原生微服務和高併發系統的首選語言之一。本文結合實際互聯網項目經驗，從架構設計、服務拆分、併發優化、內存管理、網絡性能調優以及工程化建設等方面，分享Go在高併發環境下的實踐

高併發 , 微服務 , rabbitmq , Css , 前端開發 , go , HTML

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u_16340920 頭像

程序員小徐 - IM SDK選型避坑指南，2025年最新10家服務商穩定性排名

隨着移動互聯網的深入發展，即時通訊已使用到各行各業，從日常的社交聊天到關鍵業務的金融交易、遠程醫療、在線教育，穩定可靠的IM服務成為保障用户體驗和業務連續性的基石。 本文將深入探討2025年主流IM服務商的穩定性表現，通過對多項指標的全面評估，對IM SDK的技術架構和性能表現進行排名。 01 行業基石：IM核心場景與穩定性的生命線意義 即時通訊已從單純的社交工

機器學習 , 高併發 , 聊天室 , 人工智能 , 即時通訊

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u_16353097 頭像

程序員曉東 - 國際多商户團購新勢力：JAVA掃碼核銷，解鎖消費新玩法

JAVA掃碼核銷系統憑藉其高併發架構、智能核銷引擎、全球化適配能力及全鏈路安全防護，已成為國際多商户團購領域的新勢力，為消費者解鎖了便捷、高效、安全的消費新玩法。以下從技術實現、核心功能、安全體系及商業價值四個維度展開分析： 一、技術實現：高併發與數據安全的雙重保障 微服務架構：系統採用Spring Cloud Alibaba生態體

redis , 高併發 , 數據 , 開發語言 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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u_16175507 頭像

mob649e8166179a - aigc面試

在當今信息時代，AI生成內容（AIGC）正逐漸成為業務和技術領域的重要驅動力，它不僅改變了我們的工作方式，也為面試過程帶來了新的挑戰與機遇。針對"AIGC面試"的問題，我們將深入探討該面試的背景，技術演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤以及擴展應用等方面的內容，以期為這個新興領域奠定紮實的基礎。 背景定位 隨着人工智能技術特別是AIGC的快速發展，越來越多的企業開始在招聘過程中

高併發 , 架構設計 , aigc , 模態

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u_16213629 頭像

mob64ca1403528a - 高併發Linux內核參數優化

Linux 內核揭秘：大數據處理優化，高併發 I/O 的內核配置 在大數據處理場景中，高併發 I/O 往往是系統性能的瓶頸。本文將從內核配置角度，詳細介紹如何優化 Linux 內核以提升高併發 I/O 性能，幫助普通用户及運營人員理解並應用相關優化策略。 I/O 調度器選擇 I/O 調度器（I/O scheduler）負

大數據處理 , 高併發 , 後端開發 , Linux , Python

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binghe001 頭像

冰河 - 《深入理解高併發編程：JDK核心技術》-冰河新書上市

大家好，我是冰河~~ 廢話説多了沒用，併發編程技術一直是初級程序員進階高級工程師的前提條件，也是成為大廠程序員的必備技能，更是突破自身技術瓶頸的必經之路。 2022年6月我出版了“冰河技術叢書”之“深入理解高併發編程”系列的第1部作品——《深入理解高併發編程：核心原理與案例實戰》，書中全面細緻地介紹了高併發編程的基礎知識、核心原理、實戰案例和系統架構等內容，幫助讀者從根本上理解併發編程出現各種詭異

高併發 , 協程 , 多線程 , 異步編程 , 併發編程

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