作者：毕源泉消息队列的存储架构是决定其可靠性、吞吐量、延迟性能的核心因素，直接影响业务场景适配能力。本文聚焦三款主流消息队列 ——Kafka（LinkedIn 开源，侧重高吞吐）、RocketMQ（阿里开源，金融级特性突出）、JMQ（京东开源，侧重高可用与灵活性），从存储模型、数据组织、索引设计等维度展开深度对比，为技术选型与架构优化提供参考。​本文将从概念辨析出发，系统拆解主流存储模型与存储引擎

展望端智能的未来发展，随着芯片算力的指数级增长、模型压缩技术的突破性进展以及边缘计算架构的日趋成熟，端侧设备将从单纯的数据采集终端演进为具备强大推理能力的智能计算节点，通过实现多模态AI融合、实时个性化学习、隐私保护计算和跨设备协同等核心能力，将大语言模型、计算机视觉、语音识别等AI技术深度集成到移动设备中，构建起无需联网即可提供智能服务的自主计算生态，推动人机交互从被动响应向主动感知、预测和服务

我们可以对比一下，如果HDFS没有block的设计，一个100T的文件也只能单独放在一个服务器上面，那就直接占满整个服务器了，引入block后，大文件可以分散存储在不同的服务器上。Kafka broker有一个参数，log.segment.bytes，限定了每个日志段文件的大小，最大就是1GB，一个日志段文件满了，就自动开一个新的日志段文件来写入，避免单个文件过大，影响文件的读写性能，这个过程叫做

展望端智能的未来发展，随着芯片算力的指数级增长、模型压缩技术的突破性进展以及边缘计算架构的日趋成熟，端侧设备将从单纯的数据采集终端演进为具备强大推理能力的智能计算节点，通过实现多模态AI融合、实时个性化学习、隐私保护计算和跨设备协同等核心能力，将大语言模型、计算机视觉、语音识别等AI技术深度集成到移动设备中，构建起无需联网即可提供智能服务的自主计算生态，推动人机交互从被动响应向主动感知、预测和服务

java里有个方法Runtime.getRuntime#

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收

‍‍‍‍时至今日，云计算已逐步替代传统IT中服务器、存储、虚拟化等单体软硬件的IT架构，成为企业IT能力中最重要的组成部分。企业在利用云计算带来的便利、敏捷的同时，也越来越多依靠云计算提供的持续服务能力，云计算已经当仁不让成为企业IT架构的核心。起初企业选择云计算的一大动因是云厂商宣称云计算能够带来IT成本的节约，但随着企业深入使用云计算后，云计算到底能不能降低IT成本这个话题，一直是多方争议的焦

当我初次接触高可用这个概念的时候，对高可用的【少依赖原则】和【弱依赖原则】的边界感模糊，甚至有些“傻傻分不清楚”。这两个原则都关注降低模块之间的依赖关系，但它们之间的确存在某些差异。

作者：陈予诚（京东科技资深DBA）背景简介京东StarDB是基于Share Nothing 架构构建的分布式数据库，核心模块包含计算引擎、存储引擎和管控引擎，提供多节点分布式和单节点集中式两种高可用拓扑解决方案，满足不同数据容量的应用需求。它将数据库核心能力进行技术整合，拥有高性能、高可用、高扩展、高安全、易维护等优异特性，打造了能够提供平稳高效的DB服务以及合理运维管控能力一体化的国产分布式数据

京东云开发者社区技术沙龙——《Cloud Native时代的应用之路与开源创新》Part2-《云原生和微服务架构》·END·...