Broker：Kafka 的服务器实例，负责存储和管理消息。Producer：消息的发布者，负责将消息发送到 Kafka 的某个主题。Consumer：消息的消费者，负责从 Kafka 中读取消息。Topic：消息的分类，可以理解为消息的主题。Partition：每个主题可以划分为多个分区，分区是消息的有序集合。：消费者可以组成一个组，Kafka 会将主题中的消息均匀分配到组内的消费者。Kafka

2PC和3PC：适合对一致性要求极高的金融类系统，但性能瓶颈明显，常用于少量操作或关键事务。TCC 模式：适用于高一致性要求、允许业务操作独立定义补偿逻辑的场景，适合复杂的业务流程。本地消息表/事件驱动：适用于对一致性要求不高但需要高可用的业务场景，特别是需要最终一致性的系统，例如订单处理、库存同步等。分布式事务处理是分布式系统中的关键问题，不同方案各有优劣，需根据业务需求选择合适的方案。

Java接入大数据技术的方式多种多样，你可以根据项目需求选择适合的框架。通常，Hadoop和Spark是处理大数据的基础，Kafka则用于流式数据处理，HBase用于存储大规模的结构化数据。每个框架都有其文档和社区支持，可以帮助你更好地集成和使用。接入大数据技术在Java中可以通过多种框架和工具实现，具体取决于你的需求和使用场景。以下是一些常见的大数据技术及其在Java中的集成方式。

上面步骤操作完页面不要关，找到下面的Other Settings->Adapter eclipse code formatter路径，按照图片位置找到eclipse-codestyle.xml文件保存的位置，添加进去就行了（文件放文章后面）我们也可以设置在自动保存的时候触发代码格式化。是否遇到过使用快捷键“Ctrl+Alt+L”后代码几乎没变化，格式化后的结果没有达到预期效果，不妨试试配置代码格式

特性主从（Master-Slave）哨兵（Sentinel）集群（Cluster）数据分片不支持不支持支持，基于 slot 进行水平分片高可用性部分支持（手动故障转移）高可用性，自动故障转移高可用性，自动故障转移及数据分片配置复杂度低中高扩展性低至中中高适用场景中小规模应用，读多写少需要高可用性且不需要分片的应用大规模分布式应用，需水平扩展和高可用性一致性弱（异步复制，可能有延迟）弱（同主从）强（

Spring Cloud Gateway 与熔断机制的结合可以有效提升微服务架构的可靠性。通过合理配置熔断器的参数，可以保护后端服务免受故障影响，从而提升用户体验。引入相关依赖。配置网关和熔断策略。定义熔断回调处理。通过这些配置，可以轻松实现熔断机制，有效应对服务故障。

创建一个自定义注解需要使用@interface@Target：指定注解可以应用的位置（类、方法、字段等）。@Retention：指定注解的生命周期。：将注解包含在 Javadoc 中。@Inherited：允许子类继承父类的注解。@Target(ElementType.METHOD) // 只能作用于方法@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) // 在运行时可见可以

Java 的线程模型提供了多种并发编程的方式，从基础的Thread类和Runnable接口，到高级的线程池和并发工具类。合理使用线程可以提升程序的执行效率，但需要注意线程安全问题，避免出现死锁、竞态条件等并发问题。

Jedis适合简单的、非高并发的场景，操作简单。Lettuce是高并发的首选，支持同步、异步和响应式，性能好且线程安全。Redisson适合需要分布式锁或其他高级分布式功能的场景，扩展性强。在 Spring Boot 项目中，选择合适的 Redis 客户端可以提升 Redis 操作的性能和扩展能力。

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