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    Springboot框架是Java语言的必学框架之一,框架Springboot,dependence的是NOSQL中的Spring data Redis(Redis+driver)
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  • 现在的AI大模型的能力到底能做什么?哪些关键技术是必须要掌握的?
    现在的AI大模型的能力到底能做什么? 按照个人使用AI当前的能够提高效率的事情包括以下几个点: 1)智能对话运维 如果大模型拥有某个领域的知识,那么进行对话的话,能够快速把知识进行查找和总结。把大模型
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  • es搜索引擎的索引机制原理
    Elasticsearch(ES)中的索引(Index)  是存储和管理数据的核心逻辑单元,类比关系型数据库的 “数据库(Database)”,是一组具有相似结构的文档(Document)的集合。以下
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    消息一致性的核心结论是:通过 “分区日志结构 + 副本同步 + 生产 / 消费端机制”,实现 “不丢、不重、有序” 的基础一致性,跨场景一致性需结合幂等 / 事务机制强化,整体可按需灵活配置。 核心维
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    1. 分区副本机制(数据冗余) 这个是高可用的基础,核心是“将partition的副本分散在不同的Broker中”,由kafka自动分配(replica.assignment.strategy 调整分
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  • kafka导致消息丢失原因及解决方案
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    Kafka 日志压缩技术的核心目标是 对 “变更型数据”(如用户信息、订单状态)保留每个 Key 的最新版本,删除历史旧版本,在不破坏消息顺序的前提下大幅减少磁盘存储占用。其设计本质是 “Key 级去
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    Kafka 能实现 “百万级 / 秒” 吞吐,零拷贝(Zero-Copy)技术是关键支撑之一。其核心目标是 减少数据在 “磁盘→内存→网络” 传输过程中的拷贝次数和用户态 / 内核态切换开销,将传统传
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  • kafka的日志定位原理
    Kafka 的日志定位(Log Positioning)核心目标是 根据消息的偏移量(Offset)或时间戳,快速找到其在物理磁盘日志文件中的存储位置,支撑消费者按偏移量读取、业务按时间范围查询等核心
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  • kafka的消息消费有序性怎么保证
    Kafka 保证消息消费有序性的核心原则是  “分区内有序,跨分区无序” ——Kafka 本身仅保证单个分区内的消息按生产顺序存储和消费,跨分区的全局有序需额外设计。以下从「生产端、Broker 端、
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  • Kafka的刷盘策略
    Kafka 的刷盘策略(Log Flush Policy)核心目标是 将内存中的消息(OS 页缓存 / 应用层缓存)持久化到物理磁盘,其设计核心是 “不追求单条消息的即时持久化,而是通过批量 + 异步
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