Hyperlane is a lightweight and high-performance Rust HTTP server library designed to simplify networ

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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termux如何运行js脚本 Termux如何运行JS脚本：安装Node.js、编写JS脚本、运

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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

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

幂等性是程序设计中保障系统可靠性的核心特性，指同一操作无论执行多少次，结果都与执行一次完全一致，不会重复创建数据、重复扣减金额、重复发送消息等。其核心解决的是网络重试、消息重发、用户重复提交等场景下的

SpringBoot自动配置原理学习与基于原理自定义aliyun-oss-spring-boot-starter依赖。

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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

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

Kafka作为分布式消息系统，在消息可靠性方面存在多个可能导致消息丢失的环节，主要有以下三个方面会存在丢失数据的可能性，分别是生产者、消费者以及kafka节点broker三个方面。 生产者端丢失消息原

Kafka 的负载均衡核心目标是 将存储、网络、IO 压力均匀分散到集群所有 Broker，避免单点瓶颈，其设计贯穿 “数据分布、读写路由、动态调整” 全链路，依赖 “Partition 分发 + 副

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

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

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

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、

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