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欲买桂花同载酒
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作者 【1】 的文章
2025-12-12
设计并优化微服务架构下的HTTPS双向认证系统
实现高效的双向认证需关注：使用mTLS（mutual TLS）实现服务间双向验证采用自动化证书管理（如Vault）处理证书轮换通过会话复用（Session ID/Tickets）降低TLS握手开销实施细粒度证书策略（服务身份绑定+最小权限）使用OCSP Stapling优化证书撤销检查
2025年-12月-12日
5 阅读
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HTTP/HTTPS
2025-12-12
Hive 数据倾斜优化与动态分区调整
解决Hive数据倾斜和动态分区优化问题，主要步骤包括：使用DISTRIBUTE BY结合随机数打散倾斜Key调整动态分区相关参数，如hive.exec.dynamic.partition.mode、hive.exec.max.dynamic.partitions在子查询中先进行部分聚合，再最终聚合使用MapJoin处理小表关联通过EXPLAIN分析执行计划验证优化效果
2025年-12月-12日
11 阅读
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Hive
2025-12-12
服务注册与发现的基本原理
服务注册与发现是微服务治理的核心机制，主要解决服务动态定位问题：服务注册：服务启动时向注册中心注册自己的网络地址和元数据服务发现：消费者通过查询注册中心获取可用服务实例列表健康检查：注册中心定期验证服务可用性，自动移除故障节点
2025年-12月-12日
8 阅读
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服务治理
2025-12-12
设计数据湖架构支持混合工作负载（批处理与实时分析）
设计要点：分层存储架构：原始层→清洗层→服务层存储格式：Parquet/ORC列式存储 + Delta Lake事务支持分区策略：按日期/业务键分区 + Z-Order优化元数据管理：Hive Metastore或AWS Glue目录计算分离：Spark批处理 + Flink实时分析
2025年-12月-12日
12 阅读
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数据湖
2025-12-12
Next.js 中 getStaticProps 和 getServerSideProps 的区别及使用场景
两种数据获取方法的区别：getStaticProps：构建时获取数据，生成静态页面getServerSideProps：每次请求时获取数据，服务端实时渲染使用场景：静态页面（如博客、产品页）用 getStaticProps动态数据（如用户仪表盘）用 getServerSideProps
2025年-12月-12日
8 阅读
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Next.js
2025-12-12
TCP连接在极端网络环境下出现数据丢失和连接重置的深度排查与优化
在极端网络环境下解决TCP数据丢失和连接重置问题需要综合以下措施：启用TCP Keep-Alive：调整内核参数保持空闲连接优化重传策略：修改tcp_retries2和RTO_min参数调整拥塞控制：使用BBR算法替代传统算法应用层心跳：实现双向应用层心跳检测内核参数调优：配置tcp_syn_retries和tcp_fin_timeout同时需要结合网络诊断工具定位具体故障点。
2025年-12月-12日
12 阅读
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TCP/IP协议
2025-12-12
设计高并发电商场景下跨服务订单与库存的分布式事务方案
在电商高并发场景下，推荐采用Saga模式结合异步补偿机制：使用事件驱动的Saga协调服务间事务订单服务先创建状态为PENDING的订单库存服务采用预扣库存策略通过补偿事务处理失败场景引入消息队列实现最终一致性添加幂等性设计和重试机制
2025年-12月-12日
10 阅读
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分布式事务
2025-12-12
如何设计CDN缓存失效策略以保证内容更新及时并减少回源压力？
核心策略要点：基于HTTP缓存头控制：通过Cache-Control max-age和s-maxage定义缓存周期版本化资源命名：在URL中添加内容哈希（如style.a1b2c3.css）实现永久缓存主动失效机制：使用CDN提供的Purge API强制刷新特定内容分级缓存策略：动态内容设置较短缓存（5-10分钟），静态资源设置长缓存（1年+）验证型缓存：配合ETag/Last-Modified实现304协商缓存
2025年-12月-12日
8 阅读
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CDN原理
2025-12-12
设计电商系统的商品展示功能
设计电商商品展示功能的核心要点：数据库设计：创建商品表包含基础字段（ID、名称、价格、描述等）API设计：使用RESTful风格设计获取商品列表的GET接口数据交互：返回JSON格式数据，包含商品数组和分页信息错误处理：定义统一的错误响应格式
2025年-12月-12日
5 阅读
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电商系统
2025-12-12
分析并优化一个受GIL限制的多线程程序
GIL（全局解释器锁）是Python解释器中用于同步线程执行的机制，它导致多线程程序在CPU密集型任务中无法实现真正的并行计算。优化策略包括：识别任务类型：I/O密集型任务仍可从多线程受益替代方案：使用多进程（multiprocessing）绕过GIL限制其他方案：采用C扩展（如Cython）或JIT编译器（如PyPy）异步编程：I/O密集型场景使用asyncio提高并发效率
2025年-12月-12日
5 阅读
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GIL全局锁
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