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成功后，在解压目录的src下已经有编译成功可运行的应用程序了，如redis-cli,redis-server等。这是如果复制这些可运行文件到预期目录下，也可以运行。在镜像网站下载发布包（例如：https://mirrors.huaweicloud.com/home下载redis-8.6.4.tar.gz），上传到操作系统。命令，将编译结果安装到指定目录下。安装后会在指定目录下生成一个bin目录，里
快速部署PlumeLog，Spring Boot项目集成PlumeLog日志系统
在我们开发中，会遇到某些场景下前端页面重复提交数据的问题（例如：网络延迟），还有一些就是在分布式环境下，多个进程同时请求，就会造成数据的幂等问题，所以今天想分享使用一个注解解决分布式环境下的幂等问题和防重复提交问题，最后有总结！本次分享主要解决的问题是：幂等+重复提交利用了redisson的分布式锁实现对共享资源的请求加锁，格外扩展 defaultLimitNum ，达到一个方法可以被有限次数的请
导读阿里妹导读： 跨地域，即常说的“异地双活”、“异地多活”中的异地概念。在业务发展较快的情况下，我们的服务便需要跨地域部署，以满足各区域就近访问和跨地域容灾等需求，在此过程中，不可避免会涉及到跨地域下的分布式一致性问题。 由跨地域所带来的网络延迟问题，以及由于网络延迟而衍生的一系列问题，对于设计和构建一个跨地域分布式一致性系统是极大的挑战，业界有很多针对此问题的解决方案，都希望能解决跨地域场景下
首先引入依赖，配置好信息3.使用Redisson的分布式锁。
Redis 8.0.2版本是一次务实且关键的升级，既弥补了安全漏洞，又提升了性能稳定性，同时引入了便于开发和运维的新工具。随着业务对Redis依赖度的不断加深，持续关注和及时升级安全风险补丁是一项必不可少的职责。
一、 设计目的支持Spring Boot 服务下，Redis + Caffeine的高性能分布式缓存的实现。减少应用服务的集成接入成本，快速实现缓存， 通过AOP方式拦截处理， 不侵入原业务逻辑。支持多种功能特性，如异步、超时（全局/单条控制）、压缩等，满足各种业务场景需要。二、 服务结构应用服务通过集成GEMINI-CACHE缓存组件， 实现对应用服务接口的缓存功能，内部通过AOP机制做拦截处理
上述方案仍然存在一个重要问题：当设置了 key 的过期时间（比如 10s）后，仍有可能在任务尚未执行完时，key 就已过期，导致锁提前失效。当然，服务器2 不会进行这样的“恶意删除”操作，不过不能保证因为一些 bug 导致服务器2 把锁误删除。考虑这样一种情况，某个买票服务加锁成功后就宕机了，这样锁就会一直存在，其他买票服务也无法进行加锁。再考虑这样一种情况，一个买票服务加锁，另一个买票服务直接给
日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开，跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，一起学习一起进步。什么是分布式锁方案一：SETNX + EXPIRE方案二：SETNX + value值是（系统时间+过期时间）方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)方案
分布式锁
我们可以使用多种方式来实现强一致性，比如分布式事务，一致性算法，分布式锁等等。这篇文章将围绕这个话题展开。首先，我们会先探究它的，然后结合实际应用对目前较为常见的进行详细的分析。大家可以先思考三个问题。
Redis 在场景Redis 能力关键命令解决什么问题分布式限流原子计数器INCREXPIRE多实例共享限流计数在线心跳带 TTL 的状态存储SETEX高频写入 + 自动过期 + 批量查询分布式锁（扩展）互斥锁SETNXEXPIRE+ Lua 脚本多实例下资源互斥（库存扣减/定时任务去重）接口抽象Limiter接口让内存和 Redis 两种实现无缝切换，调用方完全不感知优雅降级：Redis 不可用
1. 概述上一次我们聊了一下《使用Redis实现分布式会话》，原理就是使用 客户端Cookie + Redis 的方式来验证用户是否登录。如果分布式系统中，只是对Tomcat做了负载均衡，或者所有的子系统都在同一个二级域名下，则客户端Cookie + Redis 的方式是可以支持验证用户是否登录的。如果分布式系统中包含了不同域名的子系统，之前的客户端Cookie + Redis 的方式就不支持了，
1. 所有系统性能优化的底层逻辑：抹平CPU、内存、磁盘的速度层级差异，通过缓存、预取、异步等方式减少低速IO阻塞；单机架构 → 软硬件分离+负载均衡 → 数据库读写分离+分库分表 → 缓存+CDN加速 → 分布式微服务 → 容器化编排；3. 分布式核心能力：通过解耦、异步、分层、扩容四大手段，实现系统高并发、高可用、高可扩展性。
1.分布式锁需要解决的问题互斥性：任意时刻只能有一个客户端拥有锁，不能同时多个客户端获取安全性：锁只能被持有该锁的用户删除，而不能被其他用户删除死锁：获取锁的客户端因为某些原因而宕机，而未能释放锁，其他客户端无法获取此锁，需要有机制来避免该类问题的发生容错：当部分节点宕机，客户端仍能获取锁或者释放锁2.如何通过Redis实现分布式锁:(非完善方法)SETNX key value ...
一、AT模式介绍 同样地，还是得先复习下分布式事务的相关理论部分：AT模式是Seata最主推的分布式事务且基于XA演进而来的解决方案，主要有三个角色：TM、RM和TC，其中TM和RM作为Seata的客户端和业务集成，TC作为Seata服务器独立部署。TM向TC注册一个全局事务，并生成全局唯一的XID；在AT模式下，数据库资源被当做RM，访问RM时，Seata会对请求进行拦截；每个本地事务提交时，
持久化：纯缓存可关；要可靠用 AOF 或混合持久化，并控制 rewrite。热点：热 key 用本地缓存或 key 拆分，大 key 拆分或压缩。内存：选对数据结构、控制 key 大小和数量。这句话能体现你不是背八股，而是会分析问题。合理设置超时、重试，避免连接泄漏。使用 连接池，避免频繁建连。
我们把整个任务过程拆开，我们会发现，一个真正能够完成工作的 AI，至少需要具备下面几种能力。因此，Agent 与聊天机器人的最大区别，并不是它拥有更多工具，而是：它拥有完成任务的能力。更准确地说：Agent 是一个基于LLM能够围绕某一个目标持续工作的 AI 系统。所以到了这里,我们就会发现,这已经不再是一次推理，而是一个持续运行的过程。而是不断的：思考->行动->观察->调整->直到目标完成。这
本文介绍了LlamaIndex框架中的向量存储（VectorStore）和索引存储（IndexStore）的实现方式。主要内容包括：1. 使用SimpleVectorStore和Chroma两种向量存储方案，分别实现本地内存存储和持久化向量数据库存储；2. 索引存储（IndexStore）的作用是管理向量数据的存储结构；3. 详细展示了如何从文档加载、切分、生成向量到存储的完整流程；4. 提供了R
统一地址：https://test-apim-gateway.xxx.com/mcp-agg/1.0.0/.well-known/oauth-protected-resource返回样式],“openid”,在apimgt.org.wso2.carbon.apimgt.gateway项目中做了相关适配合在admin平台添加自定义的key manager ,状态为关闭，避免对其它api产生影响ima
第一梯队为深耕健身垂直赛道、具备成熟物联网性能优化能力的本地团队，以西安码兄网络、西安省钱兄网络为代表，专注无人健身IoT系统定制开发，具备完整的设备缓存优化、并发处理、数据轻量化处理能力，落地案例多，适配24小时无人门店高并发、高在线设备场景，适合连锁品牌规模化部署。利用Redis高性能内存读写、过期淘汰、原子操作、高并发适配的特性，将设备在线状态、运行参数、故障标识、心跳信息热点数据缓存至内存
参考代码运行结果uthash头文件
线上 Redis 内存告警，--bigkeys/--memkeys 只能看到每种类型最大的那一个，redis-rdb-tools、HDT3213/rdb 又都解析不了 Redis 7.4+ 的 RDB 12 格式。本文用 redis-rdb-cli 导出全量 Key，灌进ClickHouse/MySQL 跑 SQL，按前缀逐级下钻，揪出 120 万个小 Key 同前缀堆出的 3GB 隐藏大户，并给
本文详细介绍了Redis的核心特性、数据结构、持久化机制及常见问题解决方案。Redis作为高性能内存数据库，其快速响应得益于内存操作、单线程模型和高效数据结构。文章深入解析了String、Hash、List、Set、Zset等数据类型的底层实现，包括SDS、压缩列表、快速列表等结构。在持久化方面，对比了RDB和AOF的优劣及适用场景，并介绍了重写机制。针对数据丢失问题，提出了主从同步和持久化策略建
Redis Set 类型解析：从底层实现到应用场景 摘要 本文深入解析 Redis 的 Set 数据类型，首先从语义层面区分 Set 与 List、Hash 的差异：Set 强调元素唯一性且不保证顺序，适合去重和集合运算场景。底层实现上，Redis 根据数据规模采用不同编码策略：小集合使用紧凑的 listpack 编码（存储 header+entry+EOF 结构），大集合则转换为 hashtab
key 是快递，slot 是格子，Redis 节点是仓库管理员。一个快递只进一个格子，一个格子只归一个管理员管，但一个管理员要管很多格子。
本文介绍了构建AI Agent系统的两个核心工程组件：SSE流式对话和Redis会话记忆。对比SSE和WebSocket，SSE更适合AI对话场景，具有单向推送、HTTP协议支持和自动重连等优势。流式对话采用两阶段设计：非流式的工具调用阶段和流式的最终回答阶段，并实现客户端断连检测以节省资源。 Redis会话记忆采用双层存储方案，重点解决读多写少、并发安全和数据生命周期问题。热数据存储最近7天的会
文章摘要： Spring Boot 3.5+多Redis集群解决方案：multi-redis-spring-boot-starter通过两种模式解决多Redis实例管理痛点。Auto-register模式基于YAML配置自动注册多个RedisTemplate，零代码实现开箱即用，底层采用ImportBeanDefinitionRegistrar动态创建Bean；Builder模式则提供灵活的代码级
本文从机械磁盘的物理结构讲起，介绍盘片、磁头、磁道、柱面和扇区之间的关系，并结合 CHS 与 LBA 说明磁盘如何完成寻址。随后引出扇区、文件系统块、分区与块组等概念，帮助读者理解操作系统为什么要把磁盘抽象成线性空间，以及 Ext 文件系统出现前需要解决的存储管理问题。
摘要： 本文系统分析了HarmonyKit开发中hvigor缓存的体系结构、常见问题及解决方案。hvigor缓存分为三层：构建引擎缓存（.hvigor/cache/）、依赖图缓存（.hvigor/dependencyMap/）和构建记录缓存（.hvigor/outputs/records/）。20%的"诡异bug"源于缓存异常，表现为代码正确但构建失败。 关键问题场景： 修改hvigor-conf
Multi-Redis Spring Boot Starter：简化多Redis实例接入 摘要：针对微服务中多Redis实例接入的复杂性，multi-redis-spring-boot-starter提供了一种零代码解决方案。只需替换官方Redis依赖并配置YAML，即可自动注册多个RedisTemplate实例，支持Standalone和Cluster混合部署。关键特性包括： 即插即用 - 通过
启动 Redis 服务有多种方式，可以根据你的操作系统和环境选择最合适的方法。对于生产环境，建议使用 systemd（Linux）或服务方式（Windows）来管理 Redis 服务，以确保高可用性和易维护性。
本文对比了Anthropic、OpenAI和Cursor三家公司在Agent Harness工程上的不同解决方案。Anthropic采用"管流程"策略，通过JSON物理锁、三步唤醒等机制严格控制Agent行为；OpenAI选择"管环境"路线，以Repo-as-truth为核心，通过自动化Linter等工具重构Agent的认知环境；Cursor则专注"管并发"，采用Planner-Worker-Ju
BaseAgent - 全栈 AI Agent 系统，FastAPI + Vue 前后端分离，支持大模型自定义、工具调用、向量知识库检索，Docker 一键部署。
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