工程师
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屋顶绿化大作战！告别城市热岛，解锁你的空中花园
你是否曾梦想过，在钢筋水泥的城市森林中，拥有一片属于自己的绿色空间？屋顶绿化，这个听起来有点遥远的概念，其实离我们的生活并不遥远。它不仅能美化城市景观，更能实实在在地改善我们的生活环境。今天，就让我们一起深入了解屋顶绿化的可行性、优势，以...
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告别编程入门焦虑，这款APP让你轻松上手！
还在对着密密麻麻的代码发愁？还在为复杂的编程概念头疼？别担心，今天我要向你推荐一款能让你轻松入门编程的APP，它就像一位贴心的导师，手把手地带你进入编程的世界！ 谁适合这款APP？ 这款APP面向的是所有对编程感兴趣，但又苦于不知...
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美食APP设计全攻略：如何打造你的专属美食社区？
民以食为天，这句话亘古不变。随着生活水平的提高，人们对美食的需求也日益增长。一个集美食记录、菜谱分享、餐厅推荐和美食社交于一体的APP，无疑会成为美食爱好者的必备工具。那么，如何设计一款既实用又有趣的美食APP呢？让我们一起深入探讨。 ...
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屋顶水培：城市绿化的新可能？优势、挑战与建造指南
屋顶水培：城市绿化的新可能？优势、挑战与建造指南 你有没有想过，城市里寸土寸金，想要一片属于自己的绿色空间，是不是只能望楼兴叹？其实不然！屋顶，这个常常被我们忽略的角落，完全可以变废为宝，成为一片生机盎然的绿色天地。而水培技术，正是开...
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别再被“智能”家居忽悠了！手把手教你DIY，省钱又实用
想象一下，每天早上醒来，窗帘自动缓缓拉开，阳光洒进房间；出门上班，家里的灯和电器自动关闭，安全无忧；下班回家前，通过手机APP提前打开空调和加湿器，一进门就能享受舒适的温度和湿度……这并非科幻电影里的场景，而是通过智能家居系统可以实现的便...
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智能家居互联互通后的安全隐患，以及如何避免全屋智能瘫痪？
想象一下，清晨，你还在被窝里，只需一句“小爱同学，拉开窗帘”，阳光便洒进房间；下班路上，通过手机APP提前打开家里的空调和净化器，一进门就能享受舒适的温度和清新的空气；晚上，一句“晚安，小爱同学”，家里的灯光自动熄灭，扫地机器人开始工作…...
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Playwright 联手 Lighthouse，性能报告自动化升级攻略！
各位前端er，你是否也曾为了优化网页性能，对着 Lighthouse 的报告抓耳挠腮？手动跑 Lighthouse 固然能发现问题，但效率实在感人。今天，我就来分享一下如何将 Playwright 和 Lighthouse 完美结合，让性...
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Playwright Browser Contexts 在高并发场景下的妙用：提升系统稳定性与性能的秘诀
作为一名测试工程师，我经常需要模拟真实用户场景来测试Web应用的性能和稳定性。在高并发场景下，如何有效地模拟大量用户同时访问和操作，一直是困扰我的难题。最近，我深入研究了 Playwright 的 Browser Contexts 功能，...
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Playwright实战：电商网站会员专享价抓取，避坑指南！
大家好！今天咱们聊聊一个稍微有点挑战，但绝对实用的主题：用Playwright模拟用户登录电商网站，然后抓取会员专享价或者促销活动价格。这可不是简单的页面数据抓取，涉及到登录验证、Cookie处理等等。别担心，我会尽量用大白话，结合实际案...
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告别广告烦恼！教你用抓包分析智能电视背后的秘密
智能电视越来越普及，给我们带来丰富娱乐生活的同时，也带来了不少困扰——开机广告、应用推荐广告、内容植入广告……简直防不胜防！想知道这些广告到底从哪里来？今天，我就教你一招，通过抓包分析，揪出智能电视广告请求的域名，让你对广告来源一目了然！...
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分布式ID生成方案大比拼：Snowflake、数据库、Redis谁更胜任你的业务场景？
大家好，我是老架构师阿强。在微服务架构日益普及的今天，如何生成全局唯一、趋势递增的ID，成了每个后端工程师或架构师绕不开的问题。一个设计良好的分布式ID生成方案，不仅关乎数据一致性，甚至影响系统性能和扩展性。今天，咱们就来掰扯掰扯几种主流...
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Redis ZSet 延迟队列的可靠性拷问-高效扫描、防重与故障恢复机制深度解析
你好，我是老 K，一个在后端摸爬滚打多年的工程师。用 Redis 的 Sorted Set (ZSet) 做延迟队列，这方案想必不少朋友都用过或者听说过。简单，性能也不错，score 存时间戳，member 存任务 ID 或者任务内容，起...
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Redis统计大比拼：Bitmap vs HyperLogLog 内存与精度如何抉择？
在处理海量数据统计，特别是需要计算独立用户数（UV）、日活跃用户（DAU）这类去重计数（Cardinality Estimation）的场景时，Redis 提供了两种非常强大的数据结构：Bitmap 和 HyperLogLog (HLL)...
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亿级DAU统计难题？Redis HyperLogLog如何用12KB内存轻松搞定
场景痛点：海量用户活跃统计，内存告急！ 想象一下，你的应用拥有上亿甚至几十亿的用户，每天需要统计有多少不同的用户登录或活跃（DAU - Daily Active Users）。最直观的想法是什么？ 可能很多人会想到用 Redis ...
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告别手动捞消息 - 如何用Python自动化处理死信队列难题
你好，我是码农老司机。如果你和消息队列打交道，那么“死信队列”（Dead Letter Queue, DLQ）这个名字你一定不陌生。它就像是消息处理流程中的“急诊室”，专门收治那些因为各种原因无法被正常消费的消息。手动处理DLQ里的消息？...
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日志处理不再卡壳 如何设计与实现死信队列(DLQ)机制
嘿，各位奋战在日志处理流水线上的工程师朋友们！你是否也遇到过这样的糟心事：一个精心编写的日志处理脚本，跑得好好的，突然就被某个格式诡异的日志文件、或者某个临时抽风的下游服务给卡住了？整个处理流程停滞不前，新的日志堆积如山，告警邮件塞满了邮...
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Elasticsearch增加副本数内部机制详解：节点选择、数据复制与故障处理
前言：为什么以及何时增加副本数？ 假设你管理着一个包含10个节点的Elasticsearch集群，其中索引 index_a 配置了5个主分片（Primary Shards）和1个副本分片（Replica Shards）。这意味着 ...
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Elasticsearch分片Indexing Buffer深度解析：大小、刷新机制与内存关联
你好，我是老王，一个在ES性能调优上踩过不少坑的工程师。今天我们来聊聊Elasticsearch（简称ES）里一个非常核心但也容易被忽视的组件——分片（Shard）内部的 Indexing Buffer （索引缓冲区）。这玩意儿直接关系...
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Force Merge 对 Elasticsearch 快照性能是优化还是噩梦？深度解析段合并背后的影响
Force Merge 与快照：一场关于性能和效率的博弈 在 Elasticsearch (ES) 的日常运维中， force merge （强制合并）是一个我们既爱又恨的操作。爱它能显著减少 Lucene 段（segment）的数量...
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Elasticsearch 可搜索快照 (Searchable Snapshots) 详解 S3 存储与 Frozen 数据层实战
Elasticsearch 可搜索快照 (Searchable Snapshots) 详解 S3 存储与 Frozen 数据层实战 嘿，老伙计！咱们今天来聊聊 Elasticsearch 里的一个超级好用的功能——可搜索快照 (Sea...
