logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

【技术架构】从单机到微服务:Java 后端架构演进与技术选型核心方案

微服务架构是 “业务驱动的分布式服务拆分模式”—— 核心是将传统单体应用按 “业务领域边界” 拆分为多个独立、可自治的小型服务(如电商的 “用户服务”“订单服务”“商品服务”),每个服务独立开发、部署、扩展,通过轻量级通信协议(如 HTTP/GRPC)协作,最终构成完整业务系统。它是大型复杂业务从 “难维护、难扩展” 走向 “灵活迭代、弹性伸缩” 的核心架构模式。

文章图片
#架构#微服务#集群
【嵌入模型】概念、应用与两大 AI 开源社区(Hugging Face / 魔塔)

本文介绍了嵌入模型(Embedding Model)的核心概念与应用。嵌入模型是一种将离散数据(如文本、图像)转化为连续数值向量(嵌入向量)的表征型模型,相比传统One-Hot编码具有稠密性、语义保留、可计算性等优势。通过将语义信息编码为向量,可实现语义搜索、检索增强生成(RAG)、推荐系统和异常检测等应用场景。接入方式包括API远程调用(如HuggingFace、魔塔社区)和本地部署两种方案。文

文章图片
#人工智能#机器学习#算法
【MySQL数据库】CRUD 增 删 改 查 超详解,有这一篇就够了!

经过一段时间对MySQL增删查改(Insert, Delete, Select, Update)四大核心操作的学习与实践,我深刻体会到了数据库管理的复杂性和艺术性。以下是对这一学习过程的深入反思,旨在总结经验,明确改进方向,不断提升数据库操作的效率与安全性。增(Insert)数据验证的重要性。

文章图片
#数据库#mysql#sql
Java 【数据结构】 栈(Stack)和队列(Queue)【神装】

在学习 Java 中的栈(Stack)和队列(Queue)这两种经典数据结构时,我深刻体会到它们的重要性和应用广泛性。通过掌握栈和队列的基本操作,如入栈、出栈、入队、出队,我加深了对数据结构的理解。在实践中,我意识到需要关注空间复杂度和时间复杂度的问题,尤其在处理大规模数据集时。异常处理也是学习中的重要环节,确保程序能够正常处理各种边界情况。

文章图片
#数据结构
【技术架构】从单机到微服务:Java 后端架构演进与技术选型核心方案

微服务架构是 “业务驱动的分布式服务拆分模式”—— 核心是将传统单体应用按 “业务领域边界” 拆分为多个独立、可自治的小型服务(如电商的 “用户服务”“订单服务”“商品服务”),每个服务独立开发、部署、扩展,通过轻量级通信协议(如 HTTP/GRPC)协作,最终构成完整业务系统。它是大型复杂业务从 “难维护、难扩展” 走向 “灵活迭代、弹性伸缩” 的核心架构模式。

文章图片
#架构#微服务#集群
【Linux】拆解 Linux 容器化核心:Namespace 隔离 + cgroups 资源控制,附 LXC 容器生命周期实战

本文介绍了虚拟化与容器化技术的核心概念与实现原理。主要内容包括:1)物理机、虚拟化(VM)和容器化(Docker)的定义与区别;2)虚拟化技术优势(资源利用率、环境一致性、弹性扩展);3)容器虚拟化实现原理(Namespace隔离与cgroups资源控制);4)LXC容器技术实践(安装、创建Ubuntu容器及生命周期管理)。文章通过技术对比、原理剖析和实操演示,系统性地阐释了现代虚拟化技术在资源管

文章图片
#docker#容器#运维
【技术架构】从单机到微服务:Java 后端架构演进与技术选型核心方案

微服务架构是 “业务驱动的分布式服务拆分模式”—— 核心是将传统单体应用按 “业务领域边界” 拆分为多个独立、可自治的小型服务(如电商的 “用户服务”“订单服务”“商品服务”),每个服务独立开发、部署、扩展,通过轻量级通信协议(如 HTTP/GRPC)协作,最终构成完整业务系统。它是大型复杂业务从 “难维护、难扩展” 走向 “灵活迭代、弹性伸缩” 的核心架构模式。

文章图片
#架构#微服务#集群
【Redis】Redis初阶:常用数据结构相关命令与Jedis使用

🔥个人主页: 中草药🔥专栏:Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的、基于内存的键值对存储数据库,支持持久化、网络化访问,并提供多种数据结构操作,用作数据缓存。它由Salvatore Sanfilippo开发,凭借其单线程模型和高效数据结构,成为高并发场景下的首选解决方案。核心特性:内存存储:数据主要存储在内存中(内存为主,硬盘为辅),读写速度远超传统磁盘数据

文章图片
#redis#数据库#缓存 +1
【Stream API】高效简化集合处理

ForkJoinPool 是 Java 中专为 “分而治之” 并行计算设计的线程池,其核心是将大任务拆分为可并行执行的小任务(Fork),待所有小任务完成后合并结果(Join);它通过 “工作窃取” 算法让空闲线程主动获取其他线程的任务,提高线程利用率,默认使用全局共享的公共池(并行度为 CPU 核心数 - 1),适合处理 CPU 密集型任务,不适合包含大量阻塞操作的场景。

文章图片
#java#javascript#前端
【性能测试】Jmeter工具快速上手-搭建压力测试脚本

JMeter 是一款由 Apache 开发的开源性能测试工具,核心作用是模拟多用户并发场景、生成各类负载压力,从而全面评估系统的性能表现与稳定性。它支持 HTTP、FTP、数据库、RPC 等多种协议,可通过线程组、定时器、事务控制器等组件灵活定制业务场景(如用户登录、商品下单、数据查询等完整流程),并实时收集响应时间、吞吐量、错误率等关键指标。同时,JMeter 具备强大的扩展性,可通过脚本、插件

文章图片
#jmeter#压力测试#测试
    共 26 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 请选择