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互联网三高架构是确保系统高可用、高并发、高扩展的关键，技术选型和架构设计需要根据实际需求进行优化。微服务架构结合容器化与 Kubernetes，可以有效提升系统的灵活性与扩展性，而高可用性则通过冗余、容错机制保障系统的稳定运行。
适用阶段适合企业 / 项目单体架构初创/小团队 MVP 验证微服务架构中小型项目快速迭代高可用架构需要线上业务保障场景高并发架构活动系统、交易平台、秒杀场景云原生架构中大型微服务平台、团队协作场景智能自适应企业级 DevOps、AI 驱动运维体系。
Docker容器数据卷教程摘要：本文介绍Docker数据卷的三种挂载方式及其应用场景。匿名卷(-v /data)自动创建但不易复用；具名卷(-v name:/data)持久化管理；绑定挂载(-v /host:/container)适合开发调试。重点讲解MySQL数据持久化方法，通过具名卷保存数据库文件，避免容器删除导致数据丢失。同时提及旧式数据卷容器技术(--volumes-from)，但推荐使用
通过Spring Native支持GraalVM编译，将应用转换为原生镜像，实现毫秒级冷启动，满足Serverless场景需求。Spring Boot简化了微服务开发，通过自动配置和嵌入式服务器支持快速构建独立运行的微服务。Spring Cloud Edge优化物联网场景下的边缘节点管理，通过Spring WebFlux处理设备事件流。Spring Boot应用作为Dapr微服务运行时，通过Sid
主链路规划深入学习云原生（K8s+Istio），实现全栈应用容器化编排探索「全栈+AI」融合场景，开发智能代码审查工具开源计划发布《全栈开发架构手册》电子书（含UML设计+部署流程图）维护「全栈开发资源库」，汇总100+优质技术教程删去了「单一技能」的冗余代码，注入「全栈思维」的新模块修复了「焦虑失眠」的bug，优化了「工作生活失衡」的算法部署了「持续学习」的CD/CI流水线，搭建了「感恩分享」的
Spring Boot优势：约定优于配置、内嵌服务器、丰富的starter依赖Vue.js特点：渐进式框架、响应式数据绑定、组件化开发组合价值：前后端分离架构的最佳实践之一本文完整演示了从环境搭建到部署上线的全流程，后续可扩展：引入微服务架构增加WebSocket实时通信集成CI/CD流水线。
技术，用于将应用程序及其依赖环境打包成一个轻量级、可移植的容器，使其可以在任何支持 Docker 的环境中运行，而无需担心环境差异问题。（类似 GitHub），可以下载现成的镜像（如 MySQL、Nginx、Redis 等）。虚拟机的虚拟网卡通过宿主机的物理网卡直接连接到外部网络，就像一台独立的物理设备。每个容器运行一个独立的进程，并包含应用程序及其依赖（如库、配置文件等）。虚拟机会从外部网络（如
Spring Security 6与Spring Cloud Gateway的整合提供了网关层的统一安全控制方案。该方案通过在网关集中处理认证授权，避免了微服务的重复实现，同时支持灵活路由和高效防护。核心配置包括：1)安全依赖添加(如OAuth2资源服务器)；2)WebFlux安全配置类定义路径访问规则和JWT转换；3)路由配置实现服务路由和负载均衡；4)自定义过滤器传递用户信息。该整合方案简化了
Java进阶核心：从原理到实战的跃迁指南 本文深入剖析Java开发者从CRUD到高阶进阶的关键路径，涵盖四大核心技术领域： JVM深度解析：G1垃圾回收优化、堆内存监控实战 高并发编程：BIO/NIO性能对比、Reactor模式实现 数据库优化：MySQL索引失效十大场景、Seata分布式事务 云原生实践：SpringBoot自动配置、K8s部署清单、Docker多阶段构建 提供三个月系统学习计划
弹性伸缩架构是电商导购系统应对业务波动的关键技术。通过微服务架构、容器化与编排、弹性伸缩策略以及监控与报警，我们能够实现系统的自动扩展和资源优化。在省赚客APP的开发过程中，我们不断优化弹性伸缩架构，积累了丰富的实践经验。本文著作权归聚娃科技省赚客app开发者团队，转载请注明出处！
摘要： 本文探讨Java应用在Kubernetes环境下的资源管理策略，提出5大"保卫战"解决方案： 1️⃣ 资源配额：通过Pod的requests/limits实现CPU/内存隔离，防止资源抢占 2️⃣ QoS分级：利用Guaranteed/Burstable等级保障关键应用优先级 3️⃣ JVM调优：配置G1垃圾回收器与-Xmx/-Xms参数，匹配K8s资源限制 4️⃣ 监
在系统设计中，使用了Spring Cloud框架来实现系统的微服务架构。通过微服务架构，将系统拆分成多个小型服务，每个服务只负责特定的功能，提高了系统的可扩展性和维护性。使用Eureka作为注册中心，实现了服务的注册与发现。使用Ribbon作为负载均衡器，保证了服务的高可用性和性能。通过Feign实现了服务间的远程调用，简化了系统间的通信。用户端应用实现了寄存柜的租用功能，用户可以根据需要选择不同
本文深入解析API网关的认证授权实现方案，涵盖六大核心模块。首先区分认证（验证身份）与授权（控制权限）的关键差异，对比主流认证协议（OAuth2.0、OIDC、JWT）及其适用场景。提出两种网关架构模式：集中式认证适合传统架构，零信任模式更适合云原生环境。以Spring Cloud Gateway为例，详细展示JWT认证过滤器和基于OPA的授权实现代码，并提供安全加固措施（如JWT算法校验、防重放
摘要：本文提出了一套完整的PHP-Java跨语言系统优化方案，包含三个层次的优化路径：30分钟见效的紧急措施（如采用MessagePack替换JSON，连接池配置）；2-4小时的中度优化（缓存层重构、异步化改造）；1-3天的深度优化（协议栈升级、JVM与PHP-FPM调优）。方案覆盖性能提升（序列化体积减少40%）、架构优化（读写分离）、安全增强（mTLS认证）和成本控制（动态资源分配），并提供了
本文摘要： 本文系统探讨了跨语言系统（Java/PHP）的性能优化方案。在通信层，gRPC协议比Thrift提升37%吞吐量，Protobuf序列化优化显著；数据交互方面，MessagePack解析效率最佳；资源调度采用Kubernetes混合部署；并发模型优化后QPS提升至3800。典型案例中，某社交平台通过gRPC+MessagePack将调用耗时从89ms降至31ms。此外还涵盖云原生适配、
Spring Boot 是由 Pivotal 公司推出的一个用于简化 Spring 应用开发的框架，封装了 Spring 的配置方式和基础设施，让开发者专注于业务逻辑的实现。其核心思想是自动配置、约定优于配置、微服务友好。
摘要：MCPA2APPT是一款基于A2A、MCP和ADK架构的智能PPT生成系统，采用多智能体协作与流式并发技术，实现从主题输入到完整演示文稿的全自动化生成。系统包含大纲生成、主题拆分、并行调研和内容汇总四大核心模块，支持实时流式返回，提升用户体验。项目采用模块化设计，提供简化版与高级版两种服务模式，包含完整的后端服务和Next.js前端界面。通过PostgreSQL存储用户数据，并内置演示主题&
云原生观测实战：5大核心监控技术解析 本文通过生动比喻系统讲解云原生观测的五大关键技术： 1️⃣ 指标监控 - 使用Prometheus+Micrometer构建实时"体温计"，通过代码示例展示如何监控请求量和响应时间分布 2️⃣ 日志追踪 - 利用ELK搭建"病历本"系统，演示Logback配置实现结构化日志记录与上下文追踪 3️⃣ 分布式追踪 - 集成Z
JDK（Java Development Kit）是Java开发的基石，包含编译器、运行时环境、标准类库和开发工具等核心组件。作为Oracle维护的官方开发套件，它不仅支撑着Java程序的编译与运行，还通过丰富的工具链覆盖了开发、调试、文档生成、打包部署等全流程需求。JDK作为Java开发者的瑞士军刀，其组件设计体现了"开发-运行-维护"的全生命周期理念。从基础编译到高级调优，从本地开发到云原生部
Java，自1995年由Sun Microsystems推出以来，一直是全球使用最广泛的编程语言之一。无论是Web开发、企业级应用、大数据平台，还是Android应用程序开发，Java都占据着举足轻重的地位。本篇文章将带你系统了解 Java，从基础语法、面向对象编程、常用工具类，到并发编程、JVM调优、Spring生态与微服务架构，帮助你一步步迈向资深 Java 开发者。
下面是一个完整的。
最后送你一句我师傅说的话：“技术是为业务服务的，不是用来装逼的。下次再有人跟你吹「微服务是银弹」，你就问他：“你们团队多少人？日活多少？运维几个人？”——三个问题下去，90%的装逼犯会当场露馅。至于老王？他现在天天求着CTO把服务合并回去呢。听说最近在相亲，姑娘问他干啥的，他说：“我是拆微服务的——哦不，我是搞分布式系统故障排查的。好了，今天的分享就到这里，希望对你有所帮助。
docker.io/postgres 项目中国可用镜像列表 | 高速可靠的 Docker 镜像资源docker.io/postgrest/postgrest:v12.2.8linux/amd64 docker.io17.34MB2025-04-04 13:14346docker.io/postgrest/postgrest:v12.2.12linux/amd64 docker.io17.38MB2
本文介绍了芋道微服务的前后端项目部署，主要是根据开源者提供的文档手动部署了一遍。
阶段技术栈目标基础阶段打好编程基础Web 开发能独立开发网站中间件提升系统性能微服务构建企业级架构AI 工程成为 AI 工程师高并发分布式事务、分布式锁、ELK、链路追踪支撑百万并发底层原理操作系统、JVM、Linux、Shell理解底层逻辑架构设计设计模式、DDD、微服务治理成为架构师“不是最聪明的人赢，而是最有毅力、最会坚持的人赢。坚持每天进步 1%，一年后你就是别人眼中的“大佬”。你若盛开，
《Java CI/CD优化：从"代码裸奔"到"防弹战士"的5大实战策略》 摘要： 本文针对Java项目CI/CD流程的常见痛点，提出一套完整的优化方案。通过5大核心策略：1)乐高式分支管理，2)自动化测试机枪，3)环境克隆技术，4)智能流水线构建，5)代码质量X光扫描，将传统脆弱的开发流程升级为高可靠的"防弹"系统。文章包含Git分支策略
本文介绍了基于Spring Cloud Alibaba Nacos实现配置中心的完整流程。主要内容包括：1)导入nacos-config依赖；2)配置bootstrap.yml文件；3)在Nacos控制台添加配置；4)编写Controller读取配置；5)通过@RefreshScope实现配置动态刷新。Nacos作为微服务架构中的配置中心，能够集中管理配置信息并实现运行时动态更新，提升应用的灵活性
你是否也觉得，工作两三年，每天都在用 SpringBoot 写着 REST 接口和 CRUD，技术水平仿佛进入了平台期？我们聊起技术时，口中的是 Spring MVC 的三层架构、是 MyBatis-Plus 带来的便捷、是 Lombok 的神奇之处。简历上最亮眼的项目，可能还是那个用 SpringBoot 构建的单体应用。我们熟练地使用着框架提供的便利，却很少去思考其背后的原理。然而，当面试官冷
本技术解析基于Spring Framework 6.2最新稳定版本，特别提示：随着云原生技术的发展，2025年的Spring应用推荐采用GraalVM原生镜像部署，可使冷启动时间从秒级降至毫秒级。对于企业级系统，建议通过Spring Boot Actuator的/beans端点实时监控容器状态，结合Micrometer指标实现智能容量规划。而IoC通过容器接管对象的创建与依赖注入，开发者仅需定义依
然而，随着微服务数量的增加和服务间依赖关系的复杂化，系统面临着诸多挑战，如服务故障的传播、流量过载导致的性能下降等。例如，在节假日期间，电商网站的访问量会大幅增加，如果订单服务没有进行限流处理，可能会导致订单处理延迟，影响用户体验，甚至造成订单丢失。通过合理应用这些模式，并实现它们之间的协同作战，能够有效应对微服务架构中的各种挑战，确保系统在复杂的环境下稳定运行。熔断机制类似于电路中的保险丝，当检
使用阿里云 Docker CE 镜像源。# 修改所有仓库指向 Vault 归档。有内容了就代表执行成功了。
corePoolSize(核心线程)、maxPoolSize(最大线程)、workQueue(任务队列)、拒绝策略。Spring Cloud：全家桶(Eureka、Feign、Hystrix)，适合微服务生态。根据统计，HashMap、多线程、JVM、MySQL索引、Redis等是最高频考点。2PC(强一致，性能差)、TCC(最终一致)、SAGA(长事务)、本地消息表。TCC事务(Try-Conf
本文分享了在AWS Lambda上容器化部署Golang应用的经验。作者通过Dockerfile构建处理S3事件的图像压缩应用时，遇到"exec /main: no such file or directory"错误，原因是动态链接库缺失。解决方案包括：启用CGO_ENABLED=1、使用debian基础镜像并安装libvips库。文章详细说明了优化后的Dockerfile配置
本文介绍了后端开发中处理不同数据类型的参数传递方法：1）数组传递可通过同名参数自动拼接或逗号分割；2）集合传递需使用@RequestParam注解；3）JSON数据处理需借助Jackson工具包，详细演示了对象与JSON的互相转换方法。重点指出后端接收JSON数据必须使用@RequestBody注解，才能正确将JSON字符串转换为Java对象。文章还提供了JSON合法性校验工具和代码示例，帮助开发
本教程涵盖Java从基础到高级的完整学习路径，包括环境配置、语法基础、面向对象编程、集合框架、多线程、网络编程、数据库操作、Spring Boot、微服务架构及项目实战。通过系统学习与实操，助你全面掌握Java核心技术与企业级应用开发。
随着 Java 21 作为最新 LTS 版本的发布，许多仍停留在 Java 8 的企业面临着巨大的升级压力。超过 64% 的生产环境仍在使用 Java 8，但伴随官方支持的终结、安全风险的累积以及现代云原生和微服务架构的演进，升级已不再是可选项，而是关乎系统安全性和竞争力的必选项。本文将提供一份切实可行的迁移路线图，帮助团队避开升级路上的深坑。
版本锁定：可以在父工程中指定依赖的版本号，省去了我们查找依赖版本和解决版本冲突的麻烦 简化依赖：以功能化的方式将需要的依赖进行组装，并且允许程序员以starter的方式进行引入 简化配置：SpringBoot实现了大量依赖框架的默认配置项，程序员无须再进行自己配置。而拦截器是属于Spring的技术 拦截范围不同：过滤器可以拦截所有请求，而拦截器主要是针对发往controller请求 拦截位置不同：
本文介绍了MCP（Model Context Protocol）协议在AI开发中的优势及实战应用。相比Function Call，MCP通过标准化JSON-RPC 2.0格式解决了协议碎片化和扩展性差的问题，支持多工具链式调用和跨平台复用。结合Spring AI框架，开发者能快速构建MCP服务端，实现"天气查询+文档生成"等复杂场景。文章详细演示了Stdio和SSE两种调用模式
摘要： DeepFlow社区版MCP Server通过eBPF技术实现零侵入的全栈性能数据采集（服务全景图、链路追踪、函数剖析），并通过标准化MCP协议对接AI模型，解决云原生APM的数据孤岛与智能化难题。实战场景涵盖开发测试、业务巡检、故障诊断全周期，例如自动生成性能报告、AI预测故障风险等。典型问题包括eBPF权限配置、MCP接口调试等。其优势在于免代码修改、开放生态及低性能损耗，未来将推动A
本文旨在为Java开发者提供Spring Cloud微服务架构下的日志管理全面指南，涵盖从基础日志收集到高级分析的全套解决方案。微服务环境下的日志挑战Spring Cloud与日志框架的集成分布式追踪的实现日志聚合与分析的最佳实践文章首先介绍基础概念，然后深入技术实现细节，最后通过实际案例展示完整解决方案。我们遵循从理论到实践的路径，确保读者能够全面理解并应用这些技术。日志聚合(Log Aggre
开发工具：IntelliJ IDEA，VScode；数据库管理软件：Navicat；服务器运行平台：Tomcat；开发技术框架：MyBatis，Spring Boot，Vue；客户端运行平台：Google等。JDK版本不限,最低jdk1.8数据库：mysql (版本不限)技术栈:JAVA+Mysql+Springboot+Vue+Maven数据库工具：Navicat for mysql等开发框架支
本文旨在为Java开发者提供全面的Kubernetes容器编排指南，涵盖从基础概念到高级管理技术的完整知识体系。Java应用容器化的核心挑战Kubernetes与Java生态的集成方案生产环境中的最佳实践和优化策略本文采用渐进式结构，从基础概念到高级应用，最后展望未来趋势。每个技术点都配有实际代码示例和架构图解，确保理论知识与实践相结合。Pod: Kubernetes中最小的部署单元，包含一个或多
Spring MVC 的 DispatcherServlet 作为核心调度器，其完整处理流程包括：接收请求→初始化配置→查找处理器（HandlerMapping）→选择适配器（HandlerAdapter）→执行控制器方法→处理异常→解析视图（ViewResolver）→渲染响应→返回结果。通过前端控制器模式协调各组件（映射、适配、渲染），实现了请求处理的解耦与灵活扩展。整个流程涵盖了从HTTP请
《Java从入门到就业12-15个月学习路线》摘要 本文针对零基础学习者，提供2025年Java开发者的系统学习路径。分为四个阶段：筑基阶段（3-4个月）掌握核心语法、数据结构与并发编程；进阶阶段（4-5个月）深入JVM、数据库优化与微服务架构；项目实战阶段（2-3个月）完成电商系统等企业级项目；就业冲刺阶段（1-2个月）准备面试与简历优化。路线强调理论与实践结合，推荐使用IDEA、Git等开发工
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
本专栏包含华为 OD 机试最新的 A卷+B卷+C卷+D卷+E卷题库，为全网最全、最新题库，500+真题。每一篇文章都包含了题目描述、解题思路以及实现代码。同时免费提供最新的在线OJ 刷题系统。已有上百名小伙伴通过刷真题题库通过了华为od机考，拒绝一切形式的代考，替考行为！！！以下是本专栏详细内容介绍：本专栏提供在线OJ刷题系统：OJ题库OJ系统注册&使用教程：OJ使用教程其他专栏以及答疑介绍：50
据麦肯锡研究，截至2024年，已有78%的组织在其至少一个业务环节应用了人工智能，较前一年的55%大幅提升。这表明AI在提升业务绩效方面的重要价值，无论是自动化日常任务，还是助力更智能的数据驱动决策。曾经被视为“锦上添花”的AI，如今已成为企业战略发展的必备要素。
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