博文

2024-10-25 13:44

RabbitMQ:基于 AMQP 协议,支持多种消息传递协议,具有灵活的路由功能。适合需要复杂路由和协议支持的场景,但相对吞吐量较低,适合中小规模的消息传递。 RocketMQ:阿里巴巴开源的分布式消息中间件,支持高吞吐量和低延迟,适用于金融级别的事务消息和大数据实时处理。它支持顺序消息、定时消息和事务消息,适合大规模分布式系统。 Kafka:高吞吐量、可持久化的消息队列,适合处理大规模数据流和实时数据流,广泛用于大数据生态系统中。其分区和复制机制确保了高可用性和数据一致性,非常适合日志收集和流处理。

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2024-10-25 13:39

在微服务架构中,分布式消息队列扮演着至关重要的角色。RabbitMQ,作为一款广泛使用的开源消息队列系统,不仅提供了高可用性、高可靠性,而且支持多种消息队列模型以适应不同的业务需求。

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2024-10-18 17:55

JDK中用到了哪些设计模式?结构型模式,适配器模式,桥接模式,组合模式,装饰者模式,门面模式,享元模式,代理模式

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2024-10-17 10:59

在Java开发中,经常会遇到需要判断文件类型的情况,例如在文件上传功能中需要判断用户上传的文件是否符合要求的类型。本文将详细介绍如何使用Java获取文件类型的方法。

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2024-10-16 22:47

对称加密和非对称加密是两种不同的加密方法,它们在数据安全和信息传输中扮演着重要的角色。

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2024-10-16 22:41

2022年09月22日,JDK19发布了,此版本最大的亮点就是支持虚拟线程,从此轻量级线程家族再添一员大将。虚拟线程使JVM摆脱了通过操作系统调度线程的束缚,由JVM自身调度线程。其实早期sun在Solaris操作系统的虚拟机中实现过JVM调度线程,基于其复杂性,和可维护性考虑,最终都回归到了由操作系统调度线程的模式。

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2024-10-16 21:14

本文将介绍3种技术,通过 Maven 把 SpringBoot 应用构建成 Docker 镜像。 (1)使用 spring-boot-maven-plugin 内置的 build-image. (2)使用 Google 的 jib-maven-plugin。 (3)使用 dockerfle-maven-plugin。

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2024-10-16 21:07

9月1号17:12左右,发现影子队列存在大量“unacked”(收到了消息,但是还没有手动确认消息)的消息,一段时间后“unacked”的数量没有减少,但是观察消费者端的日志,并没有新消息进来, 原因竟是。。。

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2024-10-16 21:03

WebP是Google开发的一种新的图片格式,它支持有损压缩、无损压缩和透明度,压缩后的文件大小比JPEG、PNG等都要小。所以可以节省带宽,减少页面载入时间,节省用户的流量。 Android和iOS的app只要引入Google提供的解码库,都可以很轻松的支持WebP格式。不过在web上,WebP的支持还不是很广泛,根据Can I Use的数据,目前只有Chrome、Opera浏览器,以及Android的WebView是支持WebP的。但是WebP图片有这么多优点,我们能不能在web页面中使用呢?

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2024-10-16 19:17

2024年的诺贝尔化学奖一半授予大卫·贝克(David Baker),“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”;另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·M·詹珀(John M. Jumper),“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。

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2024-10-16 14:11

springcache 是spring3.1版本发布出来的,他是对使用缓存进行封装和抽象,通过在方法上使用annotation注解就能拿到缓存结果。正时因为用来annotation,所以它解决了业务代码和缓存代码的耦合度问题,即再不侵入业务代码的基础上让现有代码即刻支持缓存,它让开发人员无感知的使用了缓存。

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2024-10-16 13:51

向量数据库是以数学形式存储的数据集合。向量数据库使机器学习模型更容易记住以前的输入,从而使机器学习能够用于支持搜索、推荐和生成文本等使用案例。可以根据相似性指标而不是精确匹配来识别数据,从而使计算机模型能够理解数据的上下文。

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2024-10-16 12:43

ThreadLocal是JDK java.lang包下比较常用的工具类,实现了线程上下文的功能,最常见的应用应该就是用ThreadLocal来存放登录过后的用户上下文等关键信息。

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2024-10-15 16:41

AI能回答问题,但能不能真正“思考”? 经常用AI搜索产品的用户会发现,这类产品在面对复杂问题时常常“掉链子”——它能模仿莎士比亚的文风,解答数学题,却可能在解决日常生活中的难题时束手无策。 这就像一个博学却不懂变通的书呆子,知识丰富但缺乏灵活的思维能力。显然,仅仅把AI搜索变成一个“会说话的搜索引擎”是远远不够的。 那么,如何让一个智商更高、推理能力更强、会深度思考的大模型来解决普通用户的真实问题,而不仅仅是做奥赛题呢?

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