阿里面试：canal+MQ，会有乱序的问题吗？
本文详细探讨了在阿里面试中常见的问题——“canal+MQ，会有乱序的问题吗？”以及如何保证RocketMQ消息有序。文章首先介绍了消息有序的基本概念，包括全局有序和局部有序，并分析了RocketMQ中实现消息有序的方法。接着，针对canal+MQ的场景，讨论了如何通过配置`canal.mq.partitionsNum`和`canal.mq.partitionHash`来保证数据同步的有序性。最后，提供了多个与MQ相关的面试题及解决方案，帮助读者更好地准备面试，提升技术水平。
项目实战：一步步实现高效缓存与数据库的数据一致性方案
Hello，大家好！我是热爱分享技术的小米。今天探讨在个人项目中如何保证数据一致性，尤其是在缓存与数据库同步时面临的挑战。文中介绍了常见的CacheAside模式，以及结合消息队列和请求串行化的方法，确保数据一致性。通过不同方案的分析，希望能给大家带来启发。如果你对这些技术感兴趣，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案，详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效，并展望了未来发展方向。