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2025年12月

• 12.18 17:55:14
  发表了文章 2025-12-18 17:55:14

  Jenkins环境搭建

  本文介绍Jenkins环境搭建步骤，基于Docker部署jenkins 2.464镜像。包含镜像拉取、容器卷映射（/var/jenkins_home）、端口配置（8080和50000），并通过docker run命令启动容器，设置重启策略与目录挂载。启动后需初始化管理员账号（admin/admin），安装SVN提供的插件包，注意依赖顺序。最后通过http://192.168.xxx.xxx:9988访问Jenkins Web界面。
• 12.18 17:53:15
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  11-Dockerfile

  Dockerfile是构建Docker镜像的脚本，包含一系列指令，每条指令创建一个镜像层。从基础镜像开始，按顺序执行FROM、RUN、CMD等命令，最终生成可运行容器的镜像。支持环境变量、工作目录设置、端口暴露、数据卷挂载等功能。CMD与ENTRYPOINT定义启动命令，ADD/COPY复制文件，EXPOSE开放端口。构建时用`docker build`生成镜像，虚悬镜像（无名无标签）可被清理。
• 12.18 17:52:39
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  10-Docker安装Redis

  本文介绍Docker部署Redis 6.0.8的单机与集群方案，涵盖配置文件映射、数据持久化及3主3从集群搭建。详细解析Redis集群采用的哈希槽分区机制，对比哈希取余与一致性哈希算法，说明16384个槽位的设计原理，并演示主从扩容缩容操作流程，助力构建高可用分布式缓存架构。（239字）
• 12.18 17:52:02
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  09-Docker安装Mysql

  本文介绍Docker安装MySQL 5.7的完整流程，涵盖单机部署与主从复制。通过容器卷映射解决中文乱码与数据持久化问题，并详细配置主从同步，实现高可用架构，适用于生产环境部署参考。（238字）
• 12.18 17:51:24
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  08-Registry搭建docker私仓

  Docker Registry是官方提供的私有镜像仓库构建工具，可直接通过拉取镜像快速搭建。配置`insecure-registries`支持HTTP后，即可推送、拉取镜像，并通过API查看仓库内容，实现本地镜像集中管理。
• 12.18 17:50:49
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  07-nexus搭建docker私仓

  使用Nexus搭建Docker私有仓库，需启用Docker Realm、创建文件存储及docker-hosted仓库，配置HTTP/HTTPS端口（如8881），开放防火墙。客户端需配置insecure-registry信任私仓，登录后打标签并推送镜像。支持镜像导出导入与版本管理，实现安全高效的镜像存储与分发。
• 12.18 17:50:09
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  06-Docker镜像

  镜像是包含应用及依赖的轻量可执行包，基于联合文件系统（如AUFS、OverlayFS）分层构建。底层为共享的bootfs和rootfs，上层镜像可复用下层数据。容器启动时在镜像顶层添加可写容器层，所有修改仅作用于该层，实现高效隔离与资源复用。（238字）
• 12.18 17:49:34
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  05-容器命令

  使用`docker run`可创建并启动容器，支持交互式（-it）或守护式（-d）运行。通过-p映射端口，-v挂载数据卷，--name指定名称，-e设置环境变量。容器可启停、删除、拷贝文件，支持日志查看、进程监控及导出导入。数据卷实现持久化与共享，commit可将容器保存为新镜像。注意权限问题可加--privileged=true解决。（238字）
• 12.18 17:48:53
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  04-Docker常用命令

  Docker常用命令简介：涵盖启动、停止、重启、状态查看及开机自启设置；支持版本、信息查询与帮助文档查看；镜像管理包括列出、搜索、下载、删除及空间清理；支持命令自动补全配置，虚悬镜像处理，后台运行Linux容器及yum依赖下载等操作。
• 12.18 17:47:33
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  02-Docker安装

  本文介绍在CentOS和Ubuntu系统中安装、配置及卸载Docker的完整步骤，包括卸载旧版本、配置yum源或软件源、安装引擎、启动服务、离线安装、设置开机自启、配置daemon.json及命令补全等。推荐使用阿里云镜像加速安装，提升效率。最后通过运行HelloWorld验证安装成功。
• 12.18 17:46:53
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  01-Docker概述

  Docker是基于Go语言的开源容器化平台，实现“一次镜像，处处运行”。它将应用及依赖打包到轻量级、可移植的容器中，直接利用宿主机内核，启动快、资源占用少，支持秒级启动、单机千级容器部署，显著优于传统虚拟机。核心组件包括镜像、容器和仓库，架构采用C/S模式，通过守护进程管理容器生命周期，提升开发、测试与部署效率。
• 12.18 14:39:04
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  Eclipse运行SSM/SSH项目教程

  本教程介绍如何在Eclipse中配置JDK与Tomcat，导入非Maven/Maven项目，绑定服务器并运行。包含SSH/SSM框架案例及配置视频讲解，常见问题如数据库连接修改等，助你快速搭建Java Web开发环境。（238字）
• 12.18 14:37:58
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  One Trick Per Day

  初始化Map宜用Guava指定预期大小，避免扩容；禁用Executors创建线程池，防止OOM，推荐自定义或使用Guava；Arrays.asList返回不可变列表，禁止修改操作；遍历Map优先使用entrySet或forEach；SimpleDateFormat非线程安全，建议用ThreadLocal或Java8新时间类；并发更新记录需加锁，推荐乐观锁配合version字段。
• 12.18 14:36:33
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  如何在线上环境里兼容多种 RPC 协议？

  本讲探讨了如何在线上环境兼容多种RPC协议。由于历史原因，系统中常存在多类RPC框架，导致维护成本高。为实现平滑升级，可通过支持多协议共存，利用magic number识别协议类型，动态选择解析方式，实现新老协议无缝切换，降低升级复杂度，提升系统可维护性与扩展性。
• 12.18 14:35:45
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  如何在没有接口的情况下进行 RPC 调用？

  本文介绍了RPC框架中“泛化调用”的实现原理与应用场景。针对测试平台、服务网关等无法依赖接口API的场景，通过统一的GenericService接口和动态代理机制，将接口名、方法名、参数等封装为请求消息，实现无需API的RPC调用。同时，结合专属序列化插件解决参数序列化问题，并支持异步调用，提升灵活性与性能。
• 12.18 14:35:10
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  动态分组：超高效实现秒级扩缩容

  通过分组实现调用方流量隔离，保障核心业务稳定。但突发流量可能导致分组扩容困难，动态分组可通过修改注册中心数据快速调整实例归属，实现弹性扩缩容，提升系统应对能力。
• 12.18 14:34:32
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  详解时钟轮在 RPC 中的应用

  本文介绍了时钟轮机制及其在RPC框架中的应用。针对定时任务常见的线程过多和CPU浪费问题，时钟轮通过时间槽和分层结构，减少无效扫描，提升性能。广泛应用于请求超时、启动超时、定时心跳等场景，有效优化高并发下的资源消耗。
• 12.18 14:27:51
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  分布式环境下如何快速定位问题？

  本文探讨了RPC在分布式环境下的问题定位难点及解决方案。由于服务间依赖复杂、跨团队协作成本高，传统日志排查效率低下。为此，提出两大方法：一是通过封装详细的异常信息，包含异常类型、IP、接口名等关键字段，助力快速溯源；二是引入分布式链路跟踪，利用TraceID和SpanID还原完整调用链，实现跨服务问题精准定位，显著降低沟通与排查成本。
• 12.18 14:27:13
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  安全体系：如何建立可靠的安全体系？

  本讲重点探讨RPC中的安全问题，核心是调用方与服务提供方之间的认证与权限控制。通过异步化提升性能的同时，需防范未授权调用和伪造服务提供者。借助HMAC签名机制实现去中心化身份验证，结合注册中心校验接口与应用绑定关系，构建安全可控的RPC调用体系。
• 12.18 14:17:04
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  异步 RPC：压榨单机吞吐量

  本文深入探讨如何通过异步机制提升RPC框架的单机吞吐量。重点解析了影响吞吐量的核心原因：业务逻辑耗时导致CPU等待、利用率不足。提出关键优化策略——异步化，涵盖调用端的Future模式与服务端的异步处理，并详解通过CompletableFuture实现全链路异步，显著提升系统性能与资源利用率。
• 12.18 14:16:15
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  业务分组：如何隔离流量？

  本文通过道路分流类比，讲解RPC中分组机制如何实现流量隔离，避免突发流量相互影响。分组可按应用重要性划分，保障核心业务稳定；结合主备分组策略，还能提升调用方高可用性。同时探讨了分组在多环境并行开发中的潜在冲突与解决思路。
• 12.18 14:14:25
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  熔断限流：业务如何实现自我保护?

  本文讲解RPC框架中业务的自我保护机制。面对高并发场景，服务端通过限流（如令牌桶、滑动窗口）防止过载，支持应用级、IP级控制，并可结合配置中心动态调整阈值；调用端则通过熔断机制避免因下游故障引发雪崩，可在动态代理层集成熔断器，实现高效防护。
• 12.18 14:13:45
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  优雅启动：如何避免流量打到没有启动完成的节点？

  本讲介绍RPC中的优雅启动，重点讲解启动预热与延迟暴露。通过预热机制让新实例逐步承接流量，避免冷启动高负载；结合延迟暴露，在服务完全初始化后再注册上线，确保平滑启动，提升系统稳定性与用户体验。
• 12.18 14:13:03
  发表了文章 2025-12-18 14:13:03

  优雅关闭：如何避免服务停机带来的业务损失？

  本讲深入探讨RPC中的优雅关闭机制。服务重启时，若未妥善处理，可能导致调用方请求失败。通过引入关闭钩子、连接通知与请求挡板，结合引用计数等待在途请求完成，可实现无损下线，保障系统稳定与业务连续性。
• 12.18 14:12:16
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  异常重试：在约定时间内安全可靠地重试

  本文讲解RPC框架中的异常重试机制，包括重试的触发条件、实现原理及关键优化点。重点强调业务逻辑需幂等、超时时间重置、排除故障节点，并引入可重试异常白名单机制，确保重试安全可靠，提升系统容错能力与稳定性。（238字）
• 12.18 14:11:40
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  负载均衡：节点负载差距这么大，为什么收到的流量还一样？

  本文深入讲解RPC框架中的负载均衡机制，对比传统Web负载均衡的局限，阐述RPC如何通过客户端自主选节点实现高效、灵活的流量分发。针对业务提出的“智能调流”需求，提出自适应负载均衡方案：通过采集服务节点的CPU、内存、响应耗时等指标，动态打分并调整权重，结合随机加权算法实现流量智能分配，有效避免高负载或低性能节点拖累整体服务可用性，提升系统弹性与稳定性。
• 12.18 14:10:50
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  路由策略：怎么让请求按照设定的规则发到不同的节点上？

  本讲深入讲解RPC中的路由策略，重点介绍如何通过IP路由和参数路由实现灰度发布，降低上线风险。路由策略通过在负载均衡前增加筛选逻辑，按规则将请求导向特定节点，实现流量隔离与精细化控制，提升系统稳定性与服务治理能力。
• 12.18 14:09:19
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  健康检测：这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？

  本文深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制，针对超大规模集群中节点“半死不活”导致请求失败的问题，分析传统心跳机制的局限性。提出结合业务请求可用率的动态评估方案，避免误判与漏判，并通过多机房部署探活程序提升检测可靠性，最终实现“推拉结合，以拉为准”的最终一致性目标，保障业务高可用。
• 12.18 14:08:41
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  服务发现：到底是要 CP 还是 AP？

  本文深入探讨RPC框架中服务发现机制，解析其在超大规模集群下的挑战。传统DNS和VIP方案因缓存延迟、扩展性差等问题难以满足需求；ZooKeeper虽能实现强一致服务发现，但在海量节点并发注册时易引发性能瓶颈。为此，提出基于消息总线的最终一致性注册中心方案，通过异步推拉结合、增量更新与两级缓存，保障系统高可用与高效服务下发，更适配大规模分布式场景。
• 12.18 14:07:59
  发表了文章 2025-12-18 14:07:59

  架构设计：设计一个灵活的 RPC 框架

  本文回顾了RPC通信原理，详解其核心架构设计：通过传输、协议、引导与服务发现等模块实现远程调用。同时引入插件化架构，提升框架可扩展性与维护性，助力构建灵活、健壮的RPC系统。（238字）
• 12.18 12:16:02
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  推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？

  本文深入解析资讯类App推荐引擎的检索技术，揭秘“下拉刷新”背后如何实现个性化内容推荐。重点讲解基于内容召回与协同过滤（用户/物品）两大核心算法，剖析其原理、优缺点及实际应用，并介绍多路召回与分层排序的混合推荐机制，展现推荐系统如何高效实现精准内容分发。
• 12.18 12:15:23
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  广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？

  广告系统是互联网核心营收支柱，支撑Google、Facebook等公司超80%收入。本文详解其高性能引擎架构：通过标签检索、向量匹配、非精准打分预筛与索引精简四大优化，在高并发下实现0.1秒内精准投放，揭示“千人千面”背后的工程智慧。
• 12.18 12:14:43
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  搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？

  搜索引擎通过爬虫抓取网页，经索引系统处理生成倒排索引，再由检索系统结合分词、纠错、推荐等技术，理解用户意图并返回相关结果。其核心在于基于查询词的精准检索与相关性排序。
• 12.18 12:14:11
  发表了文章 2025-12-18 12:14:11

  存储系统：从检索技术角度剖析 LevelDB 的架构设计思想

  LevelDB是Google开源的高性能键值存储系统，基于LSM树优化，采用跳表、读写分离、SSTable分层与Compaction等技术，结合BloomFilter、索引分离及LRU缓存，显著提升读写与检索效率，广泛应用于工业级系统。
• 12.18 12:13:26
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  最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？

  AI时代，图片检索依赖高效向量相似搜索。本文解析聚类算法与局部敏感哈希差异，详解K-Means、乘积量化与倒排索引结合技术，揭示以图搜图背后原理，助你理解高维空间近似最近邻的优化策略。（239字）
• 12.18 12:12:39
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  最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？

  在搜索引擎与推荐系统中，相似文章去重至关重要。通过向量空间模型将文档转化为高维向量，利用SimHash等局部敏感哈希技术生成紧凑指纹，结合海明距离与抽屉原理分段索引，可高效实现近似最近邻检索，在海量数据中快速识别内容相近文章，提升结果多样性与用户体验。
• 12.18 12:11:58
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  空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？

  本文探讨了在动态查询范围内高效检索“最近的K个目标”的技术方案。针对GeoHash固定范围查询的局限，提出利用四叉树与非满四叉树实现空间动态划分，通过父子节点层级关系快速扩大检索范围，避免重复查找。同时，结合前缀树优化GeoHash字符串编码的索引效率，提升查询性能。进一步扩展至高维场景，介绍k-d树等结构的应用与挑战，为地理位置服务、推荐系统等提供底层支持。（238字）
• 12.18 12:11:15
  发表了文章 2025-12-18 12:11:15

  空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？

  本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能，提出基于Geohash的区域编码与索引方案。通过将二维地理位置转换为一维编码，结合非精准与精准检索策略，可在大规模系统中快速查询附近用户，兼顾效率与准确性，适用于社交、出行等多种场景。
• 12.18 12:07:37
  发表了文章 2025-12-18 12:07:37

  非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？

  本文介绍了非精准Top K检索的优化思路与三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频得分、分层索引两层检索。核心思想是将计算前移至离线阶段，降低在线打分开销，快速缩小检索范围，提升整体效率。
• 12.18 12:06:04
  发表了文章 2025-12-18 12:06:04

  精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？

  搜索引擎排序核心在于相关性打分。本文介绍TF-IDF、BM25及机器学习三种打分方法，解析如何高效实现Top K检索，提升搜索质量与性能。
• 12.18 12:05:20
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  索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？

  在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，缩短单次查询时间，并支持灵活扩容；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与维护难题。前者因扩展性强、运维简单成为主流方案。
• 12.18 11:58:24
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  索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？

  本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写切换；对于大规模数据，则使用“全量+增量”索引方案，结合删除列表处理删改操作，并通过完全重建、再合并或滚动合并策略优化性能，核心思想是读写分离，兼顾实时性与检索效率。（238字）
• 12.18 11:57:27
  发表了文章 2025-12-18 11:57:27

  索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引

  针对超大规模数据场景，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。工业界采用分治思想：先将文档分批，在内存中为每批构建小型倒排索引，再写入磁盘生成有序临时文件；最后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如用哈希表或FST压缩存储），结合B+树等结构实现高效查询； posting list则按需分段加载或建立分层索引，辅以LRU缓存热点数据，减少磁盘IO，提升性能。核心思想是“分而治之”与“内存优先”，兼顾效率与存储。
• 12.18 11:56:28
  发表了文章 2025-12-18 11:56:28

  NoSQL 检索：为什么日志系统主要用 LSM 树而非 B+ 树？

  针对日志、监控等高频写入场景，LSM树通过内存树（C0）与磁盘树（C1）结合，利用批量顺序写替代随机写，显著提升写入性能。配合WAL保障数据恢复，滚动合并优化读写效率，更适合写多读少、查新数据的应用需求。
• 12.18 11:55:25
  发表了文章 2025-12-18 11:55:25

  数据库检索：如何使用 B+ 树对海量磁盘数据建立索引？

  本讲探讨磁盘环境下大规模数据检索的挑战与解决方案。由于内存有限，数据常存储于磁盘，而磁盘随机访问远慢于内存，因此需减少磁盘IO。B+树通过将索引与数据分离、节点大小对齐磁盘块、分层存储等设计，实现高效磁盘检索。其内部节点仅存索引，叶子节点存数据，并通过链表连接，支持快速查找与范围查询。即使数据在磁盘，也能通过少量IO完成检索，广泛应用于数据库如MySQL。
• 12.18 11:52:48
  发表了文章 2025-12-18 11:52:48

  倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？

  本文通过唐诗检索的场景，对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键，适合根据标题查内容；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，显著提升按内容检索的效率。文中详细讲解了倒排索引的构建过程、查询方法（如多关键字交集查询）及链表归并优化，并探讨其在搜索引擎、推荐系统等场景的应用，帮助读者掌握高效检索的核心技术。
• 12.18 11:51:39
  发表了文章 2025-12-18 11:51:39

  状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？

  本文探讨了高效判断对象是否存在的技术方案，对比有序数组、二叉树和哈希表后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数映射，以极小错误率换取更高空间效率，适用于注册去重、爬虫判重等场景，是时间与空间权衡的典范。
• 12.18 11:50:45
  发表了文章 2025-12-18 11:50:45

  哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？

  哈希表通过哈希函数将键转化为数组下标，实现O(1)级高效查询。面对哈希冲突，开放寻址法和链表法是两大解决方案：前者通过线性、二次探查或双散列寻找空位，后者则在数组中存储链表或红黑树以容纳多个元素。JDK1.8的HashMap即结合了数组、链表与红黑树，兼顾查询与动态操作性能。但哈希表需预留空间控制装载因子，并牺牲了数据有序性，不适合范围查询。其核心在于均衡分布数据，提升检索效率。
• 12.17 11:34:33
  发表了文章 2025-12-17 11:34:33

  非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？

  通过树状结构与跳表，将无序数据组织为可高效检索的非线性结构。二叉检索树利用有序分层实现二分查找，跳表则通过多层指针加速链表访问，二者均在动态数据场景下兼顾查询与更新效率，优于传统数组。