【SpringCloud】最全最细！微服务框架
Spring Cloud：构建微服务架构的强大工具随着互联网技术的发展，微服务架构逐渐成为了现代应用程序开发的重要趋势。Spring Cloud 作为一个为开发者提供构建分布式系统的工具集，为微服务架构的实现提供了极大的便利。在本文中，我们将详细介绍 Spring Cloud 的组成部分及如何使用
分布式
【分库分表】基于mysql+shardingSphere的分库分表技术
基于MySQL和ShardingSphere的分库分表技术随着互联网应用的快速发展，数据量的剧增使得单一数据库难以满足性能和扩展性的需求。为了解决这一问题，分库分表技术应运而生。特别是使用MySQL数据库时，结合ShardingSphere框架，可以有效地对数据进行分库分表，从而提升系统的性能和可
Java微服务分布式分库分表ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC
Java微服务中的分布式分库分表：ShardingSphere-JDBC在现代微服务架构中，随着数据量的不断增长，单一数据库往往无法满足性能、可扩展性和高可用性的需求。为了解决这些问题，分布式分库分表技术应运而生。ShardingSphere 是一个开源的分布式数据库中间件，它提供了强大的分库分表
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Java微服务分布式事务框架seata的TCC模式
Java微服务分布式事务框架Seata的TCC模式在微服务架构中，分布式事务一直是一个复杂的问题。传统的单体应用中，使用数据库的ACID特性可以很方便地管理事务，但在微服务架构下，各个服务之间的事务隔离变得更加困难。为了解决这个问题，Seata提供了一种有效的解决方案，其中的一种重要事务模式是TC
计算思维：串行、并行、分布式云计算、GPU
计算思维是一个重要的概念，它不仅仅涉及到计算机科学，还涉及到如何将计算的方法应用于日常生活和各个领域。在现代计算中，串行、并行和分布式计算是三个非常重要的概念。尤其是在云计算和图形处理单元（GPU）的快速发展下，这些计算方式得到了广泛的应用。本文将对这四个概念进行简要介绍，并给出相关的代码示例。1
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Apache Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于实时数据处理和大数据分析。Flink 的架构设计旨在支持大规模的并行处理，并具有高可用性和容错能力。在理解 Flink 的运行架构时，我们需要关注其主要组件：ResourceManager、JobManager 和 TaskManager。
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
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已解决java.lang.UnsatisfiedLinkError: 不满足链接错误异常的正确解决方法，亲测有效！！！
在Java开发中，java.lang.UnsatisfiedLinkError 是一种常见的错误，它通常指在加载本地（Native）库时失败。这种错误通常发生在使用JNI（Java Native Interface）时，Java程序尝试调用本地方法，但找不到对应的实现或库。本文将详细探讨几个解决此类
Redis中pipeline(管道)详解
Redis中的Pipeline（管道）详解在使用Redis这个高性能的键值数据库时，很多开发者可能会遇到性能瓶颈的问题，尤其是在需要执行大量的命令时。为了提高这些操作的效率，Redis提供了一个非常实用的特性——Pipeline（管道）。什么是Pipeline？在网络通信中，特别是在客户端与服
