今天我们将分享社区用户多点DMALL的案例。多点DMALL是亚洲领先的全渠道数字零售解决方案服务商，目前已与380家零售企业达成合作，覆盖6个国家和地区。面对B端客户日益增长的企业数据，存算一体的架构显得力不从心。计算资源冗余浪费、所依靠的

空气质量查询：支持国内3400+个城市的整点观测，并附带空气质量监测点（全国共2335个）的整点观测数据。天气预报查询：支持全国以及全球多个城市的天气查询，包含国内3400+个城市以及国际4万个城市的实况数据，同时也支持国内任意经纬度查询，

java集合分类Java集合大致可以分为Set、List、Queue和Map四种体系，其中Set代表无序、不可重复的集合；List代表有序、重复的集合；而Map则代表具有映射关系的集合，Java5又增加了Queue体系集合，代

kind:ConfigMapapiVersion:v1metadata:name:rocketmq-brokernamespace:databasedata:broker.conf:>-brokerClusterName=Defaul

fs模块fs全称为filesystem，称之为文件系统，是Node.js中的内置模块，可以对计算机中的磁盘进行操作。本章节会介绍如下几个操作：文件写入文件读取文件移动与重命名文件删除文件夹操作查看资源状态文件写入文件写入就是将<spa

引言在探究Kafka核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用Kafka?说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是Kafka最重要的落地场景。异步解耦：同步调用转换成异步消息通知

Postman是大家最常用的API调试工具，那么有没有一种方法可以不用手动写入接口到Postman，即可进行接口调试操作？今天给大家推荐一款IDEA插件：ApipostHelper，写完代码就可以调试接口并一键生成接口文档！而且还可以根据已

注册中心1.数据结构Map<namespace,Map<group::serviceName,Service>>内部数据结构namespace:区分开发环境、测试环境还是生产环境。group:那个分组的（交易、账单、

前言我们知道Kafka的分区的多副本设计是采用主从设计的，leader负责对外服务，follower负责数据同步。如果leader宕机了，那么就要重新选举新的leader。互联网发生网络分区是很常见的，那么要如何避免脑裂问题就很重要了。le

这两个理论都是对于分布式系统设计而言的。CAP：Consistency(一致性),Availability(可用性),PartitionTolerance(分区容错)。这三个的单词的首字母组合。BASE:BasicallyAvailable

角色集群写主节点，读从节点同步和异步直接返回还是同步完再返回

这篇文章会简单粗暴地讲解一下常用设计模式，算是一个汇总，不会作详细地讲解系统设计从设计原则开始，在过程中会自然而然发现需要加入模式的地方。所有的原则都不是必须遵守的，要考虑全局进行舍取，常常要折中。所有的设计模式都是一种思想，即使在某种场合

kafka如何做到高可用?Kafka的基础集群架构，由多个broker组成，每个broker都是一个节点。当你创建一个topic时，它可以划分为多个partition，而每个partition放一部分数据，分别存在于不同的broker上。也

1、资源创建方式命令行YAML2、Namespace名称空间用来隔离资源，默认只隔离资源，不隔离网络kubectlgetnskubectlgetpods-n名称空间kubectlcreatens名称空间kubectldeletens名称空间

本文将通过使用Flink框架实现实时热门合约需求。实际业务过程中，如何判断合约是否属于热门合约，可以从以下几个方面进行分析，比如：交易数量：合约被调用的次数可以作为其热门程度的指标之一。交易金额：合约处理的资金量也是评判热门程度的重要指标。

日均成本200元左右的数字人直播间，你见过吗？直播完全由AI数字人主播完成，每日成本仅为190元，无需场地、灯光、摄像头等硬件投入，只需一台电脑即可实现。数字人主播的带货成绩与真人主播相差不大。其实AI数字人并不新鲜，洛天依、柳夜熙等都红极

读SQL学习指南（第3版）笔记10_元数据与大数据.png1.元数据1.1.metadata1.2.关于数据的数据1.3.数据字典1.3.1.⒅与外键关联的数据表列1.3.2.⒄外键列1.3.3.⒃外键名1.3.4.⒂存储索引的信息1.3

除了使用?final?修饰变量外，还有其他方法可以保证多线程环境下的线程安全性。以下是一些常用的方法：使用同步（Synchronization）：?使用?synchronized?关键字或?ReentrantLock?类等机制来保护共享资源

前言我们知道多副本机制的设计让Kafka提升了备份容灾的能力，能实现故障自动转移，但是也带来了新的问题——数据丢失和数据不一致。接下来，我们一起看下Kafka面对这两个问题是如何处理的。在此之前，先简单复习几个相关的概念：副本（Replic

随着互联网的不断发展，日常生活中越来越多的需求通过网络来实现，从衣食住行到金融教育，从口袋到身份，人们无时无刻不依赖着网络，而且越来越多的人通过网络来完成自己的需求。作为直接面对来自客户请求的Web服务端，无疑要同时承受更多的请求，并为用户