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采用CompletableFuture实现任务编排，实现千万级数据量数据从sqlserver同步到mysql

缓存既能减轻数据库压力，还能加快请求响应速度，可是如何保证数据库与缓存之间的数据一致性呢？好像不管怎么做，都会存在不一致风险，分布式缓存中的最优解是啥？本文来一起探讨~

这又是一个高频的场景面试题，同时，它也是一个没有标准答案的、可以跟面试官讨论很久的面试题。 对于这个面试题，我的观点是：”没有完美的方案，只有最适合某场景的方案。 “

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第 5 天，点击查看活动详情。 前言 前文讲述了 ppi-cpi 和 m0-m1-m2 的图形绘制，在本文中继续分享一个反映经济活动景

Raft究竟是如何保证的一致性？网络分区时怎么避免的脑裂问题产生？RPC时又是咋样摒除掉网络故障的干扰？这背后的秘密，一切都藏在“迷雾”中等待我们去探索，而本文则携手诸君，彻底从根儿理解Raft算法！

Hello，这里是爱 Coding，爱 Hiphop，爱喝点小酒的 AKA 柏炎。 Kafka是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于

在常用的后台管理系统中，通常都会有权限系统设计，以用于给对应人员分配不同权限，控制其对后管系统中的某些菜单、按钮以及列表数据的可见性。 本文将用 waynboot-mall 项目举例，给大家介绍常见后

很多人做过分布式项目，但却不具备分布式经验，为啥？对大多数人来说，无非是换了一个环境继续写CURD，这句话可能有点难听，却是不争的事实，该如何真正具备分布式能力？先从全景角度出发，聊聊架构的演进之路~

一说分布式理论，大家下意识会想到CAP与BASE理论，许多人聊起来都能做到妙语连珠。但很遗憾，保守估计，至少有70%的人都学歪了，Why？凭什么你说我歪了？别急，本文用独特手法逐步掰正诸君的固有认知~