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欲买桂花同载酒

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作者【1】的文章

2025-12-7
RocketMQ 消息消费失败后如何实现可靠的重试机制？ RocketMQ 通过多级重试机制保证消息可靠消费：顺序消息：在客户端自动重试（默认16次）普通消息：服务端延时重投（默认16次，时间间隔递增）死信队列：超过最大重试次数的消息转入特殊队列幂等性：需业务端通过唯一键+状态机实现
- 2025年-12月-7日
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RocketMQ
2025-12-7
Dubbo服务引用过程中，如何实现服务的动态发现与负载均衡？ Dubbo通过以下机制实现动态发现与负载均衡：服务发现：基于注册中心（如Zookeeper）动态获取服务提供者地址列表服务目录(RegistryDirectory)：维护服务提供者列表，监听注册中心变更负载均衡：通过LoadBalance接口实现多种策略（随机、轮询等）动态更新：注册中心通知机制实时更新服务列表
- 2025年-12月-7日
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Dubbo
2025-12-7
RabbitMQ消息丢失场景分析与解决方案在RabbitMQ中防止消息丢失需要多级保障：生产者端：启用Publisher Confirms机制，确保消息到达BrokerBroker端：消息和队列都需设置持久化（DeliveryMode=2）消费者端：关闭自动ACK，业务处理成功后手动发送ACK网络故障：实现重试机制和死信队列处理异常消息
- 2025年-12月-7日
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RabbitMQ
2025-12-7
配置中心动态配置更新机制实现实现配置中心动态更新的核心要点：长轮询/Webhook机制：客户端主动拉取或服务端推送变更配置版本控制：通过版本号或MD5校验识别变更内存缓存+本地备份：避免每次读取远程配置事件通知：通过观察者模式通知应用组件灰度发布：支持分批更新降低风险
- 2025年-12月-7日
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配置中心
2025-12-7
配置中心动态更新与高可用设计实战核心要点：动态更新原理：通过长轮询/WebSocket监听配置变更高可用设计：集群部署 + 本地缓存 + 降级策略版本控制：使用Git版本管理配置历史故障处理：客户端缓存兜底 + 健康检查机制
- 2025年-12月-7日
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配置中心
2025-12-7
Elasticsearch 分片设计不合理导致集群性能下降，如何诊断和优化？核心解决思路：诊断分片问题：通过 _cat/shards API 检查分片分布和大小优化分片数量：遵循分片大小 20GB-50GB 的最佳实践重建索引：使用 Reindex API 迁移数据到新分片配置预防措施：启用索引生命周期管理（ILM）自动滚动更新
- 2025年-12月-7日
- 5 阅读
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Elasticsearch
2025-12-7
设计一个高可用的负载均衡方案实现高可用负载均衡的核心要点：双活架构：部署多个负载均衡器（如Nginx+Keepalived）健康检查：实时监控后端节点状态（HTTP/TCP检查）会话保持：使用粘性会话或分布式Session存储算法选择：根据场景选用轮询/加权最少连接等算法故障转移：VIP漂移机制确保单点故障时自动切换
- 2025年-12月-7日
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负载均衡
2025-12-7
Dubbo服务引用过程详解 Dubbo服务引用核心流程：初始化ReferenceConfig：配置服务接口、注册中心等参数创建代理对象：通过Javassist或JDK动态代理生成服务接口的代理实例服务发现：从注册中心获取服务提供者地址列表集群容错：根据配置选择Failover/Failfast等容错策略网络通信：通过Netty等传输层发起RPC调用
- 2025年-12月-7日
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Dubbo
2025-12-7
Kafka消息丢失场景分析与解决方案 Kafka消息丢失主要发生在生产者、Broker、消费者三个阶段：生产者端：未启用acks=all且未处理发送失败Broker端：副本同步不足时Leader崩溃消费者端：手动提交offset时处理消息失败解决方案：生产者：设置acks=all + retries + 错误回调Broker：设置min.insync.replicas≥2消费者：关闭auto.commit + 业务处理成功后提交offset
- 2025年-12月-7日
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Kafka
2025-12-7
Dubbo服务暴露过程中，如何实现本地暴露和远程暴露？请描述核心流程与区别 Dubbo服务暴露分为两个关键阶段：本地暴露：创建Invoker并绑定到本地JVM，通过injvm://协议实现进程内调用远程暴露：向注册中心（如Zookeeper）注册服务地址启动Netty服务器监听端口生成远程调用的Invoker核心区别：本地暴露避免网络开销，用于同一JVM内的服务调用远程暴露需网络通信，支持跨节点调用
- 2025年-12月-7日
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Dubbo

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