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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十二）

一、為什麼要遷移到 K8s？Docker Compose 的 3 個不可逾越瓶頸 1. Docker Compose vs K8s：核心能力對比（遷移的本質原因） 能力維度 Docker Compose（單機

Deployment , Pod , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , Docker

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吳大同 - qData數據中台【開源版】 v1.0.6 震撼發佈：全面重構，能力躍升！

所見即所得，全流程沉浸式體驗 —— qData 1.0.6 正式上線！ 我們很高興地宣佈，qData 開源版 v1.0.6 正式發佈！這是一次從內到外的深度重構與能力升級，不僅帶來了多項重磅新功能，更對核心模塊進行了系統性優化，修復了大量歷史問題，全面提升穩定性、易用性與可維護性。 無論你是初次接觸數據中台的新用户，還是長期關注 qData 的開發者，本次更新都將為你帶來耳目一新的使用體驗。

大數據 , 開源軟件 , 數據中台 , 數據治理平台

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飛天鑄幣 - redis高頻面試題

緩存穿透 概念 緩存穿透是指查詢一個數據庫中不存在的數據，由於這個數據在緩存不存在，所以會直接跳過緩存，直接請求數據庫。 解決辦法 1. 緩存一個空對象 如果查詢的是一個不存在的數據時，可以設置一個短期過期時間的key的數據，然後將它存入緩存中。 2. 布隆過濾器 2.1 先把緩存中的數據的key值存入到布隆過濾器中 2.2 在查詢緩存前，先判斷當前的key值是否存在於布隆過濾器中，其中分為兩個結

redis , 面試 , JAVA

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舒一笑不禿頭 - 從手寫週報到智能生成：PandaCoder如何讓你的工作彙報效率提升10倍

"在我們的工作中，最浪費的不是機器的時間，而是人的時間。" —— 弗雷德裏克·泰勒 📊 開篇：每週五下午的"噩夢" 每到週五下午，你是否也面臨這樣的場景： 🤔 盯着空白的週報文檔發呆，回憶這一週到底做了什麼 ⏰ 花費1-2小時翻看Git提交記錄、項目看板、聊天記錄 📝 苦思冥想如何把瑣碎的工作內容組織成一份體面的週報 😓 寫完後還擔心遺漏重要工作，或者表述不夠專業 這就是

插件 , 週報 , intellij-idea , 程序員

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Meng小羽 - Phoenix框架 從0到1設計業務併發框架 併發線程池的核心設計

背景 從 0 到 1 設計業務併發框架系列： Phoenix 框架 小米商城產品站革新之路 Phoenix 框架 怎麼組織設計一個框架 前兩篇文章已經講述了我設計框架的背景以及抽象設計的細節，今天講一下併發框架最為關鍵的併發線程池的核心設計，主要講一下在設計線程池劃分遇到的問題以及最終我採用了哪種方式實現的。 將存在依賴關係的 Task 進行劃分分組後，依次執行分組就可以拿到所有想要的結

框架 , 架構設計 , JAVA , 併發

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軟件部長 - 還在手動解析JSON？掌握低代碼開發的JSON 工具：輕鬆應對多種數據處理場景

JSON 工具是一個用於處理 JSON 數據格式的配置化組件。它通過可視化配置可以實現數據的初始化、解析、轉換和傳遞，能有效降低直接操作代碼的門檻和出錯概率。 常見的應用場景 1、外部系統接口集成與數據轉換 在與外部系統（比如第三方服務、合作伙伴API、遺留系統）進行數據交互時： • 解析外部返回數據: 當調用外部接口獲取到JSON格式的響應後，你可以用這個組件來解析。通過“結構定義”

規則引擎 , 低代碼 , 低代碼開發平台 , 數據處理 , Json

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用/center) 引言 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！當體育競技的號角愈發激昂，運動員每一次成績突破的背後，都藏着體能科學與訓練智慧的較量。傳統的體能監測和訓練模式，如同用舊地圖探索新大陸，數據零散、分析滯後，早已無法滿

spark , Java 大數據 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 訓練計劃 , JAVA , 智能體育

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lenglingx - Guava之Stopwatch

Stopwatch主要用於時間統計吧 其實不光Guava，Apache Commons, 以及Spring Utils工具集都有StopWatch這個工具。 Guava的Stopwatch的例子代碼TestStopWatch.java package com.cqsym.lmdw1.testguava; import com.google.common.base.Stopwatch; im

sed , System , i++ , 後端開發 , JAVA

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逐夢AI - 基於 YOLOv8 的焊接表面缺陷檢測｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！

基於 YOLOv8 的焊接表面缺陷檢測｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 nc: 3 names: [ '焊接不良', '焊接良好', '焊接缺陷' ] 項目摘要 本項目結合 YOLOv8 檢測模型 與 P

機器學習 , 深度學習

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程序猿DD - Jackson 序列化的隱性成本

我們常以為接口的瓶頸在數據庫或業務邏輯，但在高併發、海量請求下，真正吞噬 CPU 的，可能是“把對象變成 JSON”的那一步。當監控把序列化時間單獨拆出來，你會驚訝它能讓賬單失控。這篇《The Hidden Cost of Jackson Serialization》對我啓發很大：默認好用的 Jackson，在某些場景可能成為熱路徑的成本中心。下面順手分享給大家參考，以下內容翻譯整理自 《The

spring , springboot , JAVA

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程序員小富 - 別再手寫過濾器！SpringCloud Gateway 內置30 個，少寫 80% 重複代碼

大家好，我是小富～ 我發現公司的網關項目裏有很多的輪子，幾乎每個人接手這個項目開發，都會自定義過濾器，導致有非常非常多的過濾器，修改其中一個，指不定就會影響其他的人功能，非常的惱火。 其實在 Spring Cloud Gateway 本身內置了很多通用的過濾器組件，有些功能無需重複開發，直接通過配置就能完成請求修改、參數處理、安全校驗等功能。但遺憾的是，很多同學只知道 RewritePath 等常

springboot , JAVA , 後端

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今夜有點兒涼 - MVCC（多版本併發控制）底層原理

MVCC（多版本併發控制）底層原理總結： MVCC 是通過維護數據的多個版本來控制併發訪問的技術，它使得數據庫能夠支持高併發事務，同時保證事務之間的隔離性和一致性。在 MySQL 的 InnoDB 存儲引擎中，MVCC 是通過 隱藏列、ReadView 快照 和 undo log 來實現的。 1. 關鍵概念： 隱藏列（Hidden Columns）：為了支持 MVCC 機制，InnoDB 在每

事務 , mvcc

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藍易雲 - python模塊之sys

Python的 sys模塊是用於訪問和操作與Python解釋器相關的變量和功能的標準庫模塊。以下是關於 sys模塊的一些重要功能： 命令行參數： 通過 sys.argv可以訪問命令行參數列表。 標準輸入輸出： sys.stdin、sys.stdout和 sys.stderr分別表示標準輸入、標準輸出和標準錯誤輸出。 退出程序： 使用 sys.exit()可以退出Python程序。

vagrant , 運維 , Docker , jenkins , apache

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bin的技術小屋 - 談一談 Netty 的內存管理 —— 且看 Netty 如何實現 Java 版的 Jemalloc

本文基於 Netty 4.1.112.Final 版本進行討論 在之前的 Netty 系列中，筆者是以 4.1.56.Final 版本為基礎和大家討論的，那麼從本文開始，筆者將用最新版本 4.1.112.Final 對 Netty 的相關設計展開解析，之所以這麼做的原因是 Netty 的內存池設計一直在不斷地演進優化。 在 4.1.52.Final 之前 Netty 內存池是基於 jemalloc

內存管理 , netty , JAVA , 後端

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認真的紫菜 - Kotlin小技巧之用Transformations.map方法轉換LiveData

本文首發於公眾號“AntDream”，歡迎微信搜索“AntDream”或掃描文章底部二維碼關注，和我一起每天進步一點點 在Kotlin中，transformations.map是用於將一個 LiveData 的數據進行轉換的拓展函數，它屬於 Android Architecture Components 中的 LiveData 轉換部分。這個函數允許你在 LiveData 的數據發生變化時，自動地

Kotlin , 面試 , mvvm , Android , 程序員

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得物技術 - 從一次啓動失敗深入剖析：Spring循環依賴的真相｜得物技術

一、背 景 預發環境一個後台服務admin突然啓動失敗，異常如下： org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name'timeoutNotifyController': Injection of resource dependencies failed;

spring , 編程語言 , JAVA , 後端

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呂秀才 - 深入淺出Java多線程(五)：線程間通信

引言 大家好，我是你們的老夥計秀才！今天帶來的是[深入淺出Java多線程]系列的第五篇內容：線程間通信。大家覺得有用請點贊，喜歡請關注！秀才在此謝過大家了！！！ 在現代編程實踐中，多線程技術是提高程序併發性能、優化系統資源利用率的關鍵手段。Java作為主流的多線程支持語言，不僅提供了豐富的API來創建和管理線程，更重要的是它內置了強大的線程間通信機制，使得多個線程能夠有效地協作並同步執行任務，從

java多線程 , 線程 , 多線程 , JAVA , 線程同步

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阿東 - 【Linux】accept(2) - Linux man page

原文網址 accept(2): accept connection on socket - Linux man page (die.net) Name accept, accept4 - accept a connection on a socket accept, accept4 - 接受套接字上的連接 Synopsis include sys/types.h / See NOTES /#inc

socket , Linux

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god23bin - 一文快速回顧 Session 和 Cookie

前言 在 Web 應用程序中（通俗點，可以理解成一個網站），Session 和 Cookie 是兩個非常重要的概念，主要用於實現用户身份認證、數據傳遞等功能。今天就來講講這兩個東西。 對於當時剛開始接觸到這兩個概念的我來説，這兩個東西是非常模糊的，當然，這樣也和我自己 Java 基礎不牢固有關，導致在學習 Java Web 的過程中，埋下了許多地雷。現如今，從新梳理下，希望能給屏幕前的你帶來收穫。

JAVA , cookie , 後端 , session

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flydean - flutter系列之:在flutter中使用流式佈局

簡介 我們在開發web應用的時候，有時候為了適應瀏覽器大小的調整，需要動態對頁面的組件進行位置的調整。這時候就會用到flow layout，也就是流式佈局。 同樣的，在flutter中也有流式佈局，這個流式佈局的名字叫做Flow。事實上，在flutter中，Flow通常是和FlowDelegate一起使用的，FlowDelegate用來設置Flow子組件的大小和位置，通過使用FlowDelegat

佈局 , flutter

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Ambition的後花園 - 現在ai寫代碼這麼厲害，程序員的出路在哪裏

面對AI編程能力的飛速進步，程序員的職業發展並非走向終結，而是開啓了一場深刻的轉型。未來的核心出路不在於與AI比拼代碼編寫速度，而在於將AI作為強大的協作工具，將自身角色從“代碼實現者”提升為“複雜問題的定義者和解決者”。 為了讓你快速把握未來程序員的關鍵發展方向，下面這個表格梳理了核心的轉型路徑和所需能力。

編程能力 , 架構設計 , 後端開發 , JAVA , 解決方案

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CodeSheep - Jetbrains正式官宣免費，太炸裂了！！

提到 Jetbrains，相信搞開發的同學應該都不陌生。 眾所周知，該公司盛產各種編程IDE和開發工具。 2000年才成立，到現在卻已經發布了超30款世界頂級的編程軟件，同時也收穫了來自全球範圍內開發者和用户的青睞。 而就在不久前，Jetbrains 又放出了一個爆炸式的消息，那就是： Jetbrains 正式官宣： WebStorm 和 Rider 這兩款強大的IDE從現在開始對非商業用途全

ecmascript-6 , c# , typescript , 前端 , Javascript

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京東雲開發者 - 深入理解MySQL索引底層數據結構

1 引言 在日常工作中，我們會遇見一些慢SQL，在分析這些慢SQL時，我們通常會看下SQL的執行計劃，驗證SQL執行過程中有沒有走索引。通常我們會調整一些查詢條件，增加必要的索引，SQL執行效率就會提升幾個數量級。我們有沒有思考過，為什麼加了索引就會能提高SQL的查詢效率，為什麼有時候加了索引SQL執行反而會沒有變化，本文就從MySQL索引的底層數據結構和算法來進行詳細分析。 2 索引數據結構對比

MySQL , 數據結構 , mysql索引 , 數據庫

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IT陳寒 - SpringBoot實戰避坑指南：項目中總結的12個高頻性能優化技巧

SpringBoot實戰避坑指南：項目中總結的12個高頻性能優化技巧 引言 SpringBoot作為Java生態中最流行的微服務框架之一，以其"約定優於配置"的理念和快速開發能力深受開發者喜愛。然而，在實際項目中，許多團隊往往會忽視性能優化的重要性，導致應用在高併發或大數據量場景下出現響應延遲、內存泄漏甚至服務崩潰等問題。 本文基於多個真實項目的實踐經驗，總結了12個高頻出現

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