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分布式事务，seata框架
某金融科技公司的支付系统曾陷入严重的故障排查困境：用户反馈 “转账失败”，运维人员在 ELK 中找到支付服务的错误日志，却无法确定该请求的上游调用来源；本文将以 SkyWalking 为核心，结合 Elasticsearch、Prometheus，构建 “分布式追踪为骨架、日志为细节、指标为预警” 的全链路可观测性体系，实现从 “发现问题” 到 “定位根因” 的端到端闭环。SkyWalking 自
协调者是独立服务：负责全局事务和分支事务的状态管理。branchId由协调者生成：在调用Try之前就生成，确保Cancel时也有branchId可用。空回滚机制：Cancel时检查是否有Try记录，没有则执行【空回滚】。防悬挂机制：Try时检查是否有Cancel记录，有则拒绝执行Try。幂等性设计：所有操作都要支持【重试】。本地事务记录：每个参与者都需要保存本地分支事务状态。这个完整实现包含了TC
nacos服务端所在机器因为磁盘空间已满导致新增服务无法读取配置，而原有旧服务可以正常读取配置。这是我们走弯路的直接原因。希望大家在对nacos做运维的时候，多加注意其日志治理。
本文详细介绍了Nacos集群部署的最佳实践，重点包括：1）Nacos集群的三种部署模式选型建议，推荐生产环境采用经典集群模式；2）集群核心架构解析，包括组件通信机制和端口规划；3）从环境准备到负载均衡配置的完整部署流程；4）性能优化策略，涵盖JVM参数调优等关键方面。通过规范化部署和优化配置，可构建高可用的服务治理体系，满足微服务架构下的稳定性需求。
企业需建立适应数字化转型的组织架构，明确各部门在数字化转型中的职责与协同关系，同时培育数字化文化，让全体员工积极拥抱数字化变革，为数字化转型提供有力的组织与文化保障。通过构建完善的数据架构，企业能够实现数据的有效管理与利用，挖掘数据价值，为企业决策提供有力的数据支持。在数字化时代，企业往往拥有众多的应用系统，如何让这些系统协同工作，实现数据共享与业务协同，是应用架构设计的关键。企业应根据自身业务需
本文记录了使用Spring Cloud整合Nacos和Seata实现分布式事务的过程。主要包含Nacos 2.5.1和Seata 2.4.0的安装配置，包括数据库脚本执行、配置文件修改（如Nacos的application.properties和Seata的application.yml）以及服务启动。项目基于三个微服务：订单服务、商品服务和账户服务，通过替换原始代码中的旧版本Spring Boo
文章目录前言一、简介前言我想有的人肯定会思考这样一个问题，Spring Cloud 是一个服务集群，这么多服务器，如果我们要修改一下配置就得到各个服务器上去改，这样显得很不聪明，所有Spring Cloud 也是提供了一个配置中心的组件，能够达到集中管理配置的需求。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、简介在分布式系统中，由于服务非常多，配置文件分散在不同的微服务项目中，管理不方便。为
内网穿透功能可以允许我们使用外网的网址来访问主机；
Prometheus + Grafana + Exporters（kafka/mongo/redis/mysql/node）+ 告警通道。，并将 Kafka 拆成 3+ 节点，Mongo 副本集，Redis Sentinel/Cluster，MySQL 主从/MGR。3 台 Kafka、3 台 Mongo、6 台 Redis（3+3）、2–3 台 MySQL。网络：万兆（或 ≥5 Gbps）+ 独
本文系统解析了分布式、微服务和云原生三大现代软件架构概念的关系。分布式是底层设计思想，通过多节点协同解决单机瓶颈；微服务是其具体实现模式，按业务拆分为独立小服务；云原生则是部署目标，利用容器化、弹性伸缩等技术优化微服务运行环境。三者呈递进关系：分布式解决"为什么拆"，微服务解决"拆成什么样"，云原生解决"拆后放哪里"。文章强调架构选型需结
在同一个包下，还有一个，它继承了,在它的方法中，对TM和RM进行了初始化。
Spring封装了很多的java类库文件，在开发过程中，不需要写太多复杂的类文件，只需要引用spring这个框架，就可以完成快速开发的需要，所以Java编程的逻辑代码就变得比较清晰，各层之间的解耦性也比较强，可重用性也得到了很好的发挥，使得开发难度也更加轻松容易，它的主要两个特性就是依赖注入、面向接口思想；Vue实现了MVVM框架，通过后台的模型进行业务逻辑的处理，并将数据绑定到视图层中，在视图层
本次面试模拟涵盖了微服务架构的核心知识，包括 Spring Cloud、Dubbo、Netty 等主流技术栈的基础概念、计算机基础以及源码原理。通过对三轮问题的详细解析，候选人不仅展示了扎实的技术功底，还体现了对分布式系统设计的理解和实践能力。对于正在准备求职面试的 Java 开发者而言，掌握这些内容将有助于提升面试成功率，增强职场竞争力。
简介spring 从3.1 开始定义org.springframework.cache.Cacheorg.springframework.cache.CacheManager来统一不同的缓存技术并支持使用JCache（JSR-107）注解简化我们的开发基础概念实战使用整合SpringCache简化缓存开发常用注解常用注解说明@CacheEvict触发将数据从缓存删除的操作 （失效模式）@Cache
在微服务架构中集成Quartz时，需要确保所有微服务实例都使用相同的数据库配置，以便它们可以在集群中协同工作。同时，也要注意处理可能的并发问题，确保任务不会重复执行。
配置版本说明：springCloud Alibaba组件版本关系我用的是 cloud Alibaba 2.2.1.RELEASE 、springboot 2.2.5.RELEASE、nacos 1.2.1、seata1.2.01. 配置数据库seata 主要的任务便是对数据库进行事务回滚，保证事务的一致性，所以我们需要先行配置数据库，seata需要一个进行事务管理的数据库用于自身使用。MySQL中
RAGFlow是一款基于微服务架构的开源RAG引擎，提供企业级文档智能处理解决方案。其核心创新在于DeepDoc模块的智能文档解析能力和Agent驱动的异步工作流，支持结构化文本提取、视觉理解等高级功能。文章详细剖析了系统架构设计、生产环境部署要点（包括Elasticsearch调优、GPU加速配置）、知识库构建全流程以及异步任务处理机制。通过Docker容器化部署和微服务组件协同，RAGFlow
本文探讨了微服务拆分的核心原则与DDD方法论的应用。通过分析按技术层拆分的三大痛点（边界模糊、过度拆分、数据耦合），提出基于DDD的六大拆分原则：业务边界优先、单一职责、高内聚低耦合、数据自治、演进式拆分和非功能性需求适配。以电商系统为例，详细拆解用户、商品、订单和支付四大服务的领域模型设计，包括聚合根定义、数据存储方案和服务交互方式。文章还提供了分布式数据一致性保障方案和五个常见避坑指南，强调微
原文：towardsdatascience.com/microservices-vs-monolithic-approaches-in-data-8d9d9a064d06比这些令人惊叹的雕像更加单一的是 Airflow。照片由在拍摄。
随着人工智能技术的飞速发展，企业AI Agent在各个领域的应用日益广泛。企业AI Agent能够模拟人类行为，处理复杂任务，提高企业的运营效率和竞争力。然而，如何高效地部署和管理这些AI Agent成为企业面临的重要挑战。本文章的目的在于探讨企业AI Agent的容器化微服务部署策略，旨在为企业提供一套科学、高效、可扩展的部署方案。本文的范围涵盖了企业AI Agent的基本概念、容器化和微服务的
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
在互联网大厂Java求职面试中，面试官严肃而专业，而求职者谢飞机则时而机灵，时而搞笑，本文通过模拟面试场景，展现三轮循序渐进的技术提问，涵盖Spring Boot、微服务、AI及相关技术，帮助读者理解实际业务中的技术应用。面试官：谢飞机：面试官：不错，回答清晰，继续。面试官：谢飞机：面试官：回答有条理，稍微补充服务熔断的细节会更好。面试官：谢飞机：面试官：回答不错，建议深入研究Agentic RA
最后一个问题，你如何看待未来的Java全栈开发趋势？我认为，随着云原生和AI技术的发展，Java全栈开发会更加注重性能优化和自动化运维。同时，前端技术也在不断进步，比如Vue3和React的生态越来越成熟，开发者可以更高效地构建高质量的应用。在这次面试中，张伟展示了他对Java全栈开发的全面理解，涵盖了从基础语言、框架到微服务和安全机制等多个方面。Java版本前端框架后端框架数据库微服务安全如果你
本文聚焦 Microservice Control Proxy（MCP）在 AI 应用中的实践。通过理论解析、架构设计、实战案例与学习路线，循序渐进剖析其在 AI 或微服务架构中的关键角色与实现方法，助力开发者快速入门并深入掌握。
OpenClaw是一个强大的AI代理框架，能够连接多种通信渠道（WhatsApp、Telegram、Discord等），提供智能对话和自动化功能。多渠道支持：支持WhatsApp、Telegram、Discord等多种消息平台智能对话：基于先进AI模型，能够进行自然流畅的对话扩展性强：可通过插件系统轻松扩展功能自动化能力：能够执行各种任务，如文件操作、网页浏览、系统命令执行等。
摘要：Apache SkyWalking是一款开源的分布式系统性能监控工具，支持微服务架构的链路追踪和性能分析。它采用探针(Agent)采集数据，通过OAP平台分析处理，支持多种存储方式(ES/MySQL等)，提供可视化UI展示调用链和性能指标。SkyWalking具有低侵入性、多语言支持、告警功能等特点，相比Zipkin等工具性能影响更小。本文详细介绍了SkyWalking的架构设计、安装部署、
在单体时代，一个 src/main/java 往往就能跑完整业务；到了微服务，每个服务由 1-3 个小组、5-10 名工程师共同维护，生命周期长达数年。此时「工程结构」不再只是目录，而是一份。每个叶子包都提供一个示例类名，可根据需要直接拷贝到 IDE 体验，为了缩短内容，把单测目录省略了，需要的话可自行添加。下面给出一个典型 order-service 应用的完整目录树。
2026年中国强制推行AI工作疲劳警报系统，为软件测试行业带来新机遇。公众号爆款内容聚焦三大方向：测试工具评测、精准测试案例和行业趋势分析，需满足专业性、实用性和时效性要求。AI技术可助力快速生成结构化内容框架，结合政策热点与实操案例。成功案例显示，融合专业术语、实测数据和情感共鸣的内容更易获得高传播度。未来，AI协作将成为测试从业者内容创作的核心竞争力。
Web3.0测试环节频遭攻击，核心原因在于其去中心化架构的固有风险和测试流程的不足。Web3.0测试被攻击的根源在于社会工程与智能合约漏洞的复合威胁，而新防御矩阵通过技术加固、流程规范和教育协同构建全面防护。CertiK报告指出，2025年钓鱼攻击已转向私钥和授权滥用，凸显测试需兼顾技术与用户行为。针对上述威胁，软件测试从业者可构建“技术-流程-教育”三维防御矩阵，提升Web3.0系统韧性。该矩阵
结果，你虽然有 10 个服务，但每次上线都得 10 个团队坐在一起，喊“1、2、3”一起按发布按钮。微服务不是为了“性能”而生的（实际上它通常会降低性能），它是为了**“规模”**而生的。你的首页有一个不重要的功能：“显示今日星座运势”。当星座服务挂了时，直接快速失败（Fast Fail），不要卡死线程，保住核心业务。这叫**“分布式单体”**。你失去了单体的简单，却承受了微服务的痛苦。最后你发现
商汤CEO徐立指出，AI发展正面临新拐点，互联网数据红利耗尽，模型幻觉率超10%。未来两年是AI竞争关键期，需通过算法与芯片深度优化降低推理成本。商汤提出原生多模态架构，开发具身世界模型推动AI与现实交互。推理成本下降将引爆AI商业化，实现应用闭环。
2026年大模型春节档竞争白热化，字节、阿里、百度等巨头纷纷推出新模型。行业关注点转向编程能力，被视为推理能力的关键指标。DeepSeek V4预计在代码生成和长上下文处理能力上超越现有模型，春节档竞争已从单一模型能力比拼转向多模态能力、推理性能与应用生态的综合较量。
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