架构
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Elasticsearch 跨集群数据迁移：`_reindex` from remote 与 Logstash 深度对比与选型指南
在 Elasticsearch (ES) 的世界里，数据迁移或同步是一个常见的需求。无论是集群升级、数据架构调整，还是将数据从一个环境复制到另一个环境，你都可能需要在不同的 ES 集群之间移动数据。这时，两个主流的工具常常被提及：ES 内...
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ES数据迁移网络对比：_reindex (slices) 与 Logstash 在高延迟丢包下的抉择
在 Elasticsearch (ES) 的世界里，数据迁移是个常见但又充满挑战的任务。无论是集群升级、架构调整还是数据归档，我们都需要将数据从一个地方搬到另一个地方。常用的工具有 ES 内置的 _reindex API (特别是配合...
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死信队列（DLQ）消息元数据规范指南 为自动化处理铺平道路
在分布式系统和微服务架构中，消息队列（MQ）扮演着至关重要的角色，用于服务间的解耦和异步通信。然而，消息处理并非总是一帆风顺。当消费者处理消息失败，并且重试次数耗尽后，这些“无法处理”的消息通常会被发送到 死信队列（Dead Letter...
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Redis 分布式锁设计：如何同时防死锁与“脑裂”
在分布式系统里，当多个服务实例需要访问同一个共享资源时，为了避免数据不一致或者操作冲突，我们通常需要一把“锁”来保证同一时间只有一个实例能操作。Redis 因为其高性能和原子操作特性，经常被用来实现分布式锁。但这事儿没那么简单，一不小心就...
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Redisson 看门狗 (Watchdog) 深度剖析：工作原理、Lua 脚本、性能影响与极端情况
Redisson 作为 Java 中流行的 Redis 客户端，其分布式锁功能广受好评。其中，Watchdog（看门狗）机制是实现锁自动续期的核心，确保了即使业务逻辑执行时间超过预期，锁也不会意外释放导致并发问题。但这个“守护神”是如何工...
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Redis Stream 精确一次消费 实现的终极指南 - 结合事务、Lua 与持久化
你好，我是专注于分布式系统的老 K。在构建可靠的分布式系统时，消息队列扮演着至关重要的角色。而保证消息的『精确一次处理』（Exactly-Once Semantics）是许多业务场景下的刚需，尤其是在金融、订单处理等对一致性要求极高的领域...
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如何基于 Redis Stream 构建高可靠死信队列（DLQ）机制
在构建基于消息队列的分布式系统时，处理失败的消息是一个绕不开的问题。反复失败的消息如果不能被妥善处理，可能会阻塞正常消息的处理流程，甚至耗尽系统资源。死信队列（Dead Letter Queue, DLQ）是一种常见的解决方案，用于隔离和...
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Redis Stream 对比 Kafka 实现延迟队列 哪个更胜一筹
在需要处理“过一段时间再做某事”的场景下，延迟队列就派上用场了。比如，订单创建后30分钟未支付自动取消，或者用户预约提醒等等。技术选型时，Redis 和 Kafka 作为常见的消息处理组件，经常被纳入考虑范围。那么，使用 Redis St...
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拍照识卡路里App：技术瓶颈究竟在哪儿？
想开发一款拍照就能识别食物卡路里的App，想法很棒！但理想很丰满，现实往往…也还行，只要你啃下这几块硬骨头。咱们来聊聊开发这种App会遇到的技术瓶颈，也好让你心里有个数。 1. 图像识别的准确率：识别≠认出 图像识别是核心，但...
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大数据赋能：公共图书馆如何助力35+人群职业华丽转身？
在瞬息万变的当下，职业转型对许多人来说已不再是选择题，而是必修课。尤其对35岁以上的朋友们，他们往往积累了丰富的人生经验和职业素养，却也可能面临技能迭代的挑战。公共图书馆，作为我们身边最可信赖的知识殿堂，有没有想过能在这场“转型战役”中扮...
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智能照明系统如何与BMS无缝对接？解锁建筑节能与智慧管理的新潜力
嘿，老铁们，有没有想过，咱们办公楼里那些一到晚上就亮瞎眼的灯，或者明明没人却一直亮着的走廊灯，每年到底浪费了多少电？是不是感觉这钱花得有点冤？其实啊，这背后隐藏着一个巨大的优化空间，那就是把智能照明系统（Smart Lighting）和咱...
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程序员绩效评估：如何摆脱“代码行数崇拜”，更科学地衡量贡献？
你好！非常理解你作为初级团队管理者面临的困境。只用代码行数（LOC）来衡量程序员的工作量和质量，确实是一个普遍存在的误区，它不仅片面，还可能导致团队成员为了数字而牺牲代码质量、可维护性，甚至拒绝重构和优化，长此以往对团队和项目都是巨大的伤...
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连接代码与利润：如何让技术团队理解其业务价值？
在快节奏的科技行业中，技术人员常常沉浸在代码、架构和系统优化中，但有时会感觉自己的工作与公司的“底线”——收入、成本和客户满意度——之间存在一道无形的墙。这种脱节不仅可能降低工作满意度，还可能影响团队的积极性和创造力。那么，我们如何才能帮...
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如何设计高并发高性能的数据驱动API？点赞功能案例分析
在设计数据驱动的API时，处理大量并发请求并有效利用数据库资源是关键。以下是一些策略，以用户点赞功能为例进行说明： 1. 流量削峰与异步处理： 问题： 短时间内大量点赞请求直接冲击数据库，导致性能瓶颈。 方案： ...
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后端新人：消息队列真有那么神？核心价值远不止解耦！
你好啊，后端新人！你这个问题提得特别好，也特别普遍。很多刚接触分布式系统的同学都会有类似的困惑：本来服务间直接调用多简单，为什么非要加个“中间商”——消息队列（Message Queue，简称 MQ）呢？这不是自找麻烦，增加系统复杂性吗？...
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秒杀场景下的分布式锁设计：高可用与高并发的关键考量
在“秒杀”这类高并发场景中，如何有效地管理对有限资源的访问，确保数据一致性，同时兼顾系统的高可用和高并发能力，是核心挑战之一。分布式锁服务正是解决这类资源竞争问题的关键。设计一个高可用、高并发的分布式锁服务，需要综合考虑多个维度，以下是一...
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秒杀选型：Redis vs ZooKeeper 分布式锁？
秒杀场景下的分布式锁：Redis vs. ZooKeeper，如何抉择？ 秒杀活动即将上线，分布式锁方案却迟迟定不下来，这确实让人头疼！Redis 和 ZooKeeper 各有千秋，选择哪个才能在高并发下保证数据安全，又能避免超卖等资...
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除了Redis和Zk，还有哪些分布式锁实现方案？它们优劣和场景有何不同？
在分布式系统中，为了保证共享资源的并发访问安全，分布式锁是不可或缺的机制。我们最常听到的可能是基于 Redis 或 ZooKeeper 的实现。但除了它们，确实还有其他方案，比如您提到的基于数据库的分布式锁，以及一些新兴的云原生协调服务。...
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让“用户不爽”开口说话：如何将口头抱怨转化为数据指标？
许多产品团队都会遇到这样的情况：用户抱怨“用起来不爽”，但当产品经理把这些口头反馈传达给研发同事时，对方可能会因为缺乏具体数据而难以理解其重要性，或者认为这只是个别现象。作为一名同样关注用户体验的“产品人”，我深知这种“有苦说不出”的痛点...
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Lua游戏AI内存泄漏？揭秘引用循环与可视化分析技巧
最近在开发游戏AI模块时，遇到一个让你头疼的问题：Lua AI模块的内存占用持续增长，即使切换场景也无法释放。你怀疑是Lua表的引用关系过于复杂，导致垃圾回收器（GC）无法正常回收。想知道有没有什么办法能“可视化”地分析这些引用关系？ ...
