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本文为Java开发者提供Tair入门指南，涵盖环境搭建到生产实践的全流程。首先介绍两种Tair环境选择（阿里云实例或本地Docker）及Maven依赖配置。详细讲解核心客户端初始化方法，包括基础连接池配置和SpringBoot集成方案。实战部分演示String和Hash数据类型操作，如设置键值、计数器实现、分布式锁基础及Hash表操作。通过代码示例展示Tair在Java项目中的典型应用场景，帮助开发者快速上手Tair开发。

本文介绍了ApacheZooKeeper分布式协调服务的核心概念与应用。主要内容包括：1）ZooKeeper的树形Znode数据模型及四种节点类型特性；2）使用Docker快速搭建单节点环境的实践方法；3）常用CLI命令详解，涵盖CRUD操作和关键参数；4）典型应用场景解析，如分布式锁、配置管理和服务注册中心；5）以美团Leaf为例展示ZooKeeper在分布式ID生成中的实际应用。文章为读者提供了从基础搭建到典型应用的完整学习路径，帮助理解ZooKeeper如何解决分布式系统中的协调问题。

花了四天时间补了个后端技术栈，用下面一张图就能概括了。相比远程调用，消息队列的意义可以简要概括为解耦与缓存生产者端几乎不会出现问题，重试重连解决不了基本就没办法了，通常不用管；MQ通过持久化来保证数据可用，现有持久化及队列方案都是默认的，也不用配置；消费者端Spring也提供了自动应答机制，唯一要处理的就是指定重试上限消息转发的死信交换机，让人工介入。

Kafka的LEO（日志末端偏移量）和HW（高水位线）是保证数据一致性的关键机制。LEO表示副本当前写入位置，每个副本独立维护；HW则是所有ISR副本中最小LEO，代表已安全提交的消息边界。工作流程中，Leader先写入新消息并更新LEO，待所有ISR副本同步后才提升HW，确保只有被完整复制的消息才对消费者可见。HW的计算遵循min(ISR_LEO)原则，这种机制有效防止了数据丢失，同时控制消息的可见性。

Consul是一个服务网格解决方案，提供了一个功能齐全的控制平面，具有服务发现、配置和分段功能。这些功能中的每一项都可以根据需要单独使用，也可以一起使用来构建一个完整的服务网格。Consul需要一个数据平面，并支持代理和原生集成模型。Consul提供了一个简单的内置代理，因此一切都可以开箱即用，但也支持第三方代理集成，如Envoy。Consul的主要功能有:服务发现:Consul的客户端可以注册一个服务，比如api或mysql，其他客户端可以使用Consul来发现特定服务的提供者。

金蝶天燕：(1)公司体量相对较小，盈利能力弱(2)公司对前五大客户的依赖能力较强，存在客户集中风险，对金蝶中国的关联方销售风险(3)政府补助占营业收入的很大一部分，对政府补助依赖性强;随着新兴技术的涌入，一批国产中间件厂商破土而出，并在短时间内迅速发展，我国中间件市场迎来洗牌，根据市占率，当前我国中间件厂商排名依次为：东方通、宝兰德、中创股份、金蝶天燕、普元信息。普元信息：主要经营SOA产品，包括应用开发平台、业务流程平台、JavaEE应用服务器、企业门户平台、企业移动平台、自动化测试平台、企业服务总线。

在UDPServer收到过UDPClient的数据后,其对方IP地址和UDP端口均可确定下来,然后UDPServer也可以向UDPClient发送数据了。在串口工具COM2发送数据，COM1能收到，COM1发送的在工具里也能接收到。在TCPClient端的Socket即可收到数据12345。1）分别创建UDPServer和UDPClient。然后打开串口调试工具，调整串口设置后打开串口COM2。2）先由UDPClient发送数据。

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。分布式锁他应该满足的条件可见性：多个线程都能看到相同的结果，注意：这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性，只是说多个进程之间都能感知到变化的意思互斥性：互斥是分布式锁的最基本的条件，使得程序串行执行高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性高性能：由于加锁本身就让性能降低，所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能安全性：安全也是程序中必不可少的一环。

此文主要针对需要在x86内网服务器搭建系统的情况。

中国政府一直致力于促进国内产业的发展和国产化进程。作为全球第二大经济体，中国政府部门在推动国产化方面发挥着至关重要的作用。本文是东方通中间件TongWeb的详细安装图解。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考记得使用：source/etc/profile以上就是东方通TongWeb最新版本的安装详细步骤，遇到其他问题欢迎一起交流，一起进步。

中间件是一种拦截HTTP请求的处理机制，通常用于在请求到达最终处理函数之前进行操作。通过中间件可以进行认证、日志记录、错误处理等操作，并且可以控制请求是否继续传递给下一个中间件或路由处理函数。在Gin中，自定义中间件可以通过定义一个类型的函数来实现。//请求前println("请求开始")//继续到下一个中间件或处理函数c.Next()//请求后println("请求结束")//全局应用中间件})当访问/ping。

Dbsyncer是一款开源的数据同步中间件，提供MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等同步场景，支持上传插件自定义同步转换业务，提供监控全量和增量数据统计图、应用性能预警等。

消息中间件介绍(中间件,两种消息模型),分布式系统为什么需要

Elasticsearch是一个开源分布式搜索引擎，具有分布式、自动发现、索引分片等特点。它通过RESTfulAPI隐藏Lucene复杂性，实现全文搜索功能。安装步骤包括添加仓库秘钥、安装ES服务、配置外网访问等。Kibana是ES的数据分析与可视化平台，提供交互式控制台。核心概念包括索引（类似数据库）、文档（数据单元）和字段（数据属性）。ES支持多种数据类型，如字符串、整数、日期等。安装完成后可通过Kibana进行数据管理和分析。

是一个用于迭代数组类型table的内置函数。它专门用于遍历从索引1开始的连续整数索引的数组部分。下面是关于ipairs。

在单机架构的问题上，我们一般会有两个方向的解决方案。采取的解决方案是一台数据库作为主数据库，主要进行数据库的写入和读取操作，而其他数据库作为从数据库，进行数据库的读取操作，主数据库写入之后往从数据库同步更新，这样子数据库的读请求就能被其他数据库分担，实际场景中读请求是比写居多的，而写操作也得到一定提升，同时一个从数据库挂了，还可以从其他数据库读。在用户量和数据量较小的场景下，单机架构是可以支持较高的并发和较大的数据存储的，而且部署简单成本低，但是如果业务持续增长，并发量提高，是会达到性能瓶颈的，

图观数字孪生平台助力城市治理，实现高效感知、协同协同与应急响应。

在互联网高并发场景下，消息队列和缓存作为后端系统两大核心中间件，其合理选型和组合使用能显著提升系统性能和可靠性。没有放之四海而皆准的完美组合，需要根据实际的业务特点、团队技术栈和运维能力综合考虑。分布式缓存Redis做二级缓存，本地Guava做一级缓存，分布式锁使用Redisson。-适用场景：日志收集、大数据流转、流处理。-适用场景：会话缓存、排行榜、计数器。-特点：高吞吐、分布式、持久化存储。-特点：轻量级、协议丰富、社区活跃。-适用场景：业务系统解耦、异步处理。

在消息队列领域，Kafka仍然是当之无愧的王者。1.**Pulsar**：它采用了存储计算分离的架构，我们在测试环境部署后发现扩容特别方便，而且支持多租户特性很对SaaS类项目的胃口。2.**NATS**：轻量级的消息系统，有个项目做IoT设备通信时选用了它，内存占用只有RabbitMQ的1/5。不过要注意的是，中小规模的项目用**Linkerd**可能更划算，我们在测试环境对比过，资源开销能差出40%左右。特别要提一嘴**TiDB**，我们的财务系统迁移过去后，再也不用半夜做分库分表维护了。

近日，由中国信通院主办的2025（第五届）数字化转型发展大会在京举行。会上，“阿里云应用服务器软件AliEE”、“消息队列软件RocketMQ”、“云数据库Tair”三款产品成功通过中国信通院“安全可信中间件”系列评估，成为首批获此认证的中间件产品。此次评估覆盖安全可信要求、功能完备性、安全防护能力、性能表现、可靠性与可维护性等核心指标，标志着阿里云中间件产品在多架构适配与安全能力上达到行业领先水平。

在分布式系统中，消息队列是“解耦、削峰、异步”的关键组件，而Kafka凭借高吞吐、高可用、持久化等特性，成为当下最主流的消息队列之一，广泛应用于日志收集、实时流处理、消息通信等场景。本文将从Kafka的核心定位出发，拆解生产者、Topic、消费者组等关键概念，深入剖析其底层工作原理，帮你彻底搞懂Kafka的设计精髓。

摘要：MQTT、RabbitMQ和Kafka是三种不同的消息中间件，各有特点。MQTT是轻量级的发布/订阅协议，适用于物联网和弱网环境。RabbitMQ是通用的消息队列，支持点对点和发布/订阅模式，适合业务解耦和异步任务。Kafka是高吞吐的分布式流式系统，主要用于日志采集和大数据管道。选择时，MQTT适用于设备通信，RabbitMQ适合业务解耦，Kafka适合大数据流处理。订阅模式允许消息广播给多个订阅者，MQTT和Kafka主要采用订阅模式，而RabbitMQ则支持多种模式。

这样，一旦心搏函数tick被调用，超时时间最小的定时器必然到期，我们就可以在tick函数中处理该定时器。也就是说我们这里是个升序链表，每个节点是一个定时任务，按照超时时间排序，因此在链表中添加定时任务，无非是比较各个节点的超时时间，将定时器节点插入到合适位置，调整定时器/删除定时器也类似，需要比较超时时间，保证链表的升序性。计数为2,则第30s的定时任务被释放的时候,计数-1,变为1,并不为0,则并不会执行实际的析构函数,那么就相当于这个第30s的任务失效了,只有在第40s的时候,这个任务才会被真正释放。

RabbitMQ：概念、工作模式、核心功能、优缺点、使用场景、代码示例