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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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鏡舟科技 - 數據湖典型架構解析：2025 年湖倉一體化解決方案

數據湖架構概述：從傳統模型到 2025 年新範式 數據湖作為存儲海量異構數據的中央倉庫，其架構設計直接影響企業數據價值的釋放效率。傳統數據湖架構主要關注數據的存儲和管理，而 2025 年的數據湖架構已經演變為更加智能化、自動化的綜合性數據平台。 數據湖本質上是一個存儲庫，允許企業以原生格式存儲各類數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據。與傳統數據倉庫相比，數據湖採用“讀時模式”（schema-o

架構 , starrocks , 數據分析 , 數據湖 , 數據處理

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程序員阿偉 - 《根治開放世界坐騎卡頓：從時鐘同步到負載均衡的架構級解決方案》

在奇幻開放世界遊戲《蒼穹牧場》的內測階段，一個直接影響核心探索體驗的“坐騎移動卡頓”Bug，成了研發團隊必須攻克的難題。這款遊戲的核心玩法之一，就是玩家通過操控不同類型的坐騎（如飛天翼獸、陸地巨象）在廣闊的開放世界中探索，而“破碎高原”作為遊戲中地形最複雜的區域之一，不僅遍佈高低錯落的懸崖、隨機分佈的動態岩石障礙，還散落着玩家臨時建造的木屋、柵欄等建築，是玩家獲取稀有資源的關鍵區域。但正是在這裏，

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程序員阿偉 - 《從木偶江湖到活色長安：NPC行為失控的架構級解決方案》

在武俠開放世界遊戲《江湖餘燼》的內測階段，一個直擊核心體驗的Bug讓研發團隊倍感壓力。當時，玩家在“長安城”核心區域—這個NPC密度超過50個/平方公里的繁華地段，只要長時間停留超過30分鐘，並且頻繁與不同NPC進行交互，比如接取任務、購買道具或是觸發劇情，就會有大約25%的NPC出現“行為崩壞”的情況。那些本該守着攤位、有條不紊售賣商品的商販，會突然在原地不停轉圈，機械地重複“取貨”的動作，卻始

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Java烘焙師 - 架構師必備：緩存更新模式總結

大家好，我是Java烘焙師。如何更新緩存和DB、做到性能和一致性的取捨，是一個很常見的話題。下面結合筆者的經驗和思考，系統性地總結一下緩存更新模式，講透講明白。 1、旁路緩存（cache-aside） 實現方案 查詢：先查緩存，查不到緩存時再查DB，並把DB內容寫入緩存、設置合適的過期時間 更新：先更新DB，再刪緩存；做到極致則需引入延遲雙刪機制 之所以不是先刪緩存、再更新DB，是因為在這

MySQL , 緩存 , 架構

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葡萄城技術團隊 - 文檔：架構師的“編程語言”

高級開發工程師懂得將代碼部署到由代碼構成的系統中，而架構師則懂得將想法部署到由人構成的系統裏。 從初級開發到資深/首席開發，職業路徑通常很清晰：代碼寫得越好，能輔助高效編碼的技術、非技術能力越強，晉升速度就越快。但一旦到了資深級別，職業道路就會出現一個關鍵分叉。 很多開發者會選擇管理崗。這條路徑能大幅提升影響力，幫你在職業階梯上繼續攀升，但缺點也很明顯------你

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愛熱鬧的醬牛肉_elzFx0 - 粗識計算機體系結構

1. 計算機的定義 參考現在流行的電腦，可以把計算機的設備分類為： 輸入：通過鍵盤、鼠標、攝像頭、網絡等方式接收數據。 存儲：把數據和程序保存下來（內存、硬盤等）。 處理：由中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、專用處理單元（如 NPU）執行運算。 輸出：顯示結果，或者把結果傳遞到其他設備（顯示器、打印機、網絡）。 計算機（Computer）最核心的定義是： 一種能夠自動接

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dewujishu 頭像

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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KaiwuDB - KWDB 分佈式架構探究——數據分佈與特性

本期直播我們邀請到 KaiwuDB 高級研發工程師馮友旭為大家分享《KWDB 分佈式架構探究——數據分佈與特性》，點擊下方視頻觀看完整版回放 ↓↓↓ KWDB 分佈式架構探究——數據分佈與特性 📌以下為重點內容節選，點擊上方視頻查看完整版內容。 背景介紹 數據分佈在數據庫中的作用至關重要，它直接影響到數據庫系統的性能、可擴展性、可用性、管理效率和成本。特別是在處理海量數據和高併發請求的現代應用中

架構 , 數據庫 , 分佈式

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得物技術 - 營銷會場預覽直通車實踐｜得物技術

一、背景：活動會場的配置走查之痛 在電商營銷中，會場是承載活動流量的核心陣地。得物的營銷會場不僅覆蓋520、七夕等活動節點，也支撐日常的"天天領券"、"瘋狂週末"等高頻運營場景。數據顯示，會場的UV佔比、GMV貢獻、訂單量均佔平台重要比重。 然而，隨着業務複雜度提升，會場配置面臨三大挑戰。 1.1 三大挑戰 ※多目標耦合 同一會場需同時滿足不同運營GMV提升、拉新、促活等不同目標，導致配置策略疊

架構設計 , 架構 , 測試開發 , 測試用例管理工具

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騰訊藍鯨智雲 - 運營商實戰成果！分佈式架構可觀測能力建設全攻略

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 近年來，隨着企業業務規模日益龐大，IT架構日益複雜，雲計算、微服務等一系列技術在各企業內部開始逐步探索落地。技術的發展不僅對企業內部運維管理產生了極大的挑戰，對於監控體系也提出了更高的要求。 某運營商公司在IT架構搭建、組織部門規劃時，大膽採用先進理念，進行了全部業務系統的分佈式設計、SRE運維部門的分工創建。嘉為藍鯨全棧智能觀測中心在其中為業務

it , 微服務 , 雲計算 , 架構 , 雲原生

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clklog - ClkLog埋點與用户行為分析系統2.0：架構升級性能躍遷，限時優惠速來體驗

ClkLog本次升級版本為PRO專業版和CDP企業版 ，我們通過使用寬表模式以提升複雜查詢性能與二次擴展的便利程度。2.0將更適合高併發、複雜分析場景的企業團隊。 一、2.0版本能力亮點 架構級別的升級 數據接收與存儲結構全面重構 1.0版本：自定義事件屬性、用户屬性以JSON格式存儲 2.0版本：升級為「寬表模式」，更適合結構化分析與查詢優化 查

開源軟件 , 埋點 , 架構 , 開源 , 數據分析

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晴空月明 - 六邊形架構模式深度解析

在分佈式系統設計領域，六邊形架構（Hexagonal Architecture，又稱端口與適配器模式）作為一種以領域為中心的架構模式，通過明確分離核心業務邏輯與外部交互，有效提升系統的可測試性、可擴展性與可維護性。本文從核心概念、實現原理、應用場景及面試高頻問題四個維度，結合Spring生態實踐，系統解析六邊形架構的設計思想與最佳實踐。 一、六邊形架構的核心概念與設計原則 1.1 架構模型與

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Java烘焙師 - 架構師必備：實時對賬與離線對賬

背景 在跨系統之間的數據寫入場景下，上下游系統極有可能因為網絡超時/抖動、或寫本地DB與調外部接口不能同時成功等原因，而出現數據不一致的問題，因此需要有及時發現不一致問題、並自動修復的能力。下面結合筆者的經驗，把對賬做個總結。 需要注意的是，這裏提的對賬不特指資金對賬，而是跨系統的字段對賬，如B端與C端系統之間的對賬。 對賬的指標 判斷對賬是否做得好，主要看這幾個指標： 完備性：確保所有字段都

對賬 , 架構 , 一致性

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鏡舟科技 - 什麼是列存儲（Columnar Storage）？深度解析其原理與應用場景

列存儲的基本概念：顛覆傳統的數據組織方式 列存儲（Column Storage）是一種革命性的數據庫存儲技術，它通過按列而非按行組織數據，從根本上改變了數據的物理存儲結構。與傳統行存儲數據庫不同，列式數據庫將每一列的數據連續存儲在一起，而不是將每一行的數據存儲在一起。這種看似簡單的存儲結構變化，卻為分析型查詢帶來了質的飛躍。 要理解列存儲的本質，我們可以通過一個簡單的例子來説明。假設有一個包含用户

架構 , 數據庫 , starrocks , 數據分析 , olap

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騰訊藍鯨智雲 - DevOps 組織的建設密碼：人才勝任力模型全解析

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 為什麼需要構建DevOps組織級人才勝任力模型 縱覽DevOps在中國的整個發展過程，在18、19年之前，業內一般將其定義為1.0階段，相對更重工程，以往提到的DevOps人才主要指的是在持續交付方面的工程師，如CI、配置管理、相關工具設計與開發等的工程師，畫像相對較簡單。 但在之後，DevOps逐漸進入2.0階段，更強調的是軟件交付端到端的全生命週期

服務器 , 運維自動化 , devsecops , devops , 架構

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float64 - ByteByteGo學習筆記：URL短鏈服務設計

引言 在互聯網技術日新月異的今天，URL短鏈服務已經成為日常網絡生活中不可或缺的一部分。每當想要分享一個冗長的網頁鏈接，或者需要在對字符數量敏感的平台（如社交媒體、短信等）發佈鏈接時，URL短鏈服務都能將長長的URL地址精簡成短小、易於傳播的鏈接。例如，將冗長的 https://www.systeminterview.com/q=chatsystemc=loggedinv=3i=long 縮短為

學習 , 設計原則 , 架構 , 後端

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註銷 - Monolithic Architecture 的優缺點分析

在討論軟件架構的時候，你可能會聽到術語 Monolithic Architecture，或者叫做 單體架構。這是一種經典的軟件系統設計，它是將所有的功能組件集中在一個單一的程序包中，這個程序包就是我們所説的 單體。 在 單體架構 中，所有的業務功能和邏輯都是緊密集成在一個應用程序中的。這個應用程序是由許多不同的組件構成的，這些組件負責處理各種業務邏輯，如用户界面（UI）、數據訪問和處理、業務邏輯等

express , 架構設計 , 架構 , JAVA , 後端

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百度Geek説 - 千萬級高性能長連接Go服務架構實踐

作者 | glstr 導讀 移動互聯網時代，長連接服務成為了提升應用實時性和互動性的基礎服務。本文主要介紹了百度系內基於golang實現的統一長連接服務。主要從統一長連接功能實現和性能優化等角度，描述了統一長連接服務在設計、開發和維護過程中面臨的問題和挑戰，重點介紹瞭解決相關問題和挑戰的解決方案和實踐經驗。 全文7631字，預計閲讀時間20分鐘。 01 摘要 移動互聯網時代，用户對服務的

長連接 , 高併發 , 架構 , go

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Meng小羽 - Phoenix框架 從0到1設計業務併發框架 怎麼組織設計一個框架

上篇文章主要講了設計 Phoenix 框架前的遇到的問題和設計框架的思路 《 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》，本篇文章主要講一下如何設計框架的。 不死鳥併發框架，是自動構建有向圖按照深度進行構建併發組並進行併發調用結果的框架。 產品站業務靜態接口與動態接口都需要調用大量的後台服務進行獲取數據進行業務編排，而各個併發調用之間又相互存在依賴，採用併發組設計拆解

框架 , 架構 , JAVA , 併發 , 後端

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得物技術 - Bookie存儲架構源碼剖析｜得物技術

一、Pulsar存儲架構簡析 Pulsar作為新一代MQ中間件，在底層架構設計上充分貫徹了存算分離的思想，broker與Bookeeper兩個組件獨立部署，前者負責流量的調度、聚合、計算，後者負責數據的存儲，這也契合了雲原生下k8s大行其道的時代背景。Bookeeper又名Bookie ，是一個單獨的存儲引擎。在組件關係上，broker深度依賴Bookie，內部集成了 Bookie的client端

mq , 架構 , 源碼分析 , JAVA , pulsar

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凌虛 - 圖解計算機網絡：一條 HTTP 請求的網絡拓撲之旅

引言 常見的網絡拓撲結構如下圖所示： 在此拓撲中，終端設備通過 WiFi 連接到路由器，路由器再連接到光貓（或終端設備通過移動網絡 4G/5G 連接到基站），之後 ISP 網絡服務提供商接管網絡通信，將請求最終轉發至應用服務器。 從用户設備發出的 HTTP 請求是如何穿越網絡的？我們將深入探討這一過程。 HTTP 請求的網絡旅途 OSI 網絡體系結構 先從計算機網絡的基礎架構開始： 上圖展示了

架構 , 程序員 , 計算機網絡 , 後端 , 前端

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百度Geek説 - 百度視頻搜索架構演進

導讀 隨着信息技術的迅猛發展，搜索引擎作為人們獲取信息的主要途徑，其背後的技術架構也在不斷演進。本文詳細闡述了近年來視頻搜索排序框架的重大變革，特別是在大模型技術需求驅動下，如何從傳統的多階段級聯框架逐步演變為更加高效、靈活的端到端排序框架。 01 背景 過去近十年，搜索引擎的主流框架為多階段級聯框架，分為召回，粗排，精排幾個階段。在每個階段中，系統會基於相關性、質量、時效性和點擊率等維度獨立建模

視頻 , 架構 , 百度

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不止極客 - 百萬架構師第二十五課：分佈式架構的基礎：分佈式系統的基石TCP-IP通訊協議｜JavaGuide

原文鏈接 通訊協議在分佈式架構中的核心應用 深入料及TCP/IP和UDP/IP通信協議 TCP流量整形 基於Java自身技術實現系統通訊 多任務處理及優化 瞭解什麼是NIO 組播協議 Multicast 從集中式的架構到分佈式架構粗粒度的架構模型圖 相當於是在整個架構層面上去做一個分層，分層以後會存在按照某一個領域去切分的服務層，存在web層。 ​ 如果我們以前是在一個獨立的服

tcp , 架構 , 網絡 , 分佈式 , 後端

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鏡舟科技 - 2025 年非關係型數據庫全面指南：類型、優勢

非關係型數據庫的分類與特點 隨着數據量呈指數級增長和數據類型日益多樣化，傳統關係型數據庫在處理海量非結構化數據時面臨着嚴峻挑戰。非關係型數據庫（NoSQL）應運而生，它摒棄了傳統關係模型的約束，採用更靈活的數據存儲方式，為大數據時代的多樣化需求提供瞭解決方案。 2025 年，非關係型數據庫已經發展成為數據基礎設施的重要組成部分，根據其數據模型和存儲特點，可以將非關係型數據庫分為以下幾大類型： 鍵

架構 , starrocks , 分析引擎 , SQL , 非關係型數據庫

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