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Sentinel 流控与熔断机制源码剖析

摘要:本文深入剖析了Sentinel的流控与熔断机制源码,重点解析其核心架构设计。Sentinel采用分层架构,基于SlotChain责任链模型实现流控功能,包含NodeSelectorSlot、StatisticSlot等8个核心槽位。其设计哲学强调资源为核心、槽位链可扩展、上下文传播一致性及滑动窗口指标统计。通过DefaultSlotChain实现责任链机制,采用双向处理流程(正向entry/

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#sentinel#python#开发语言 +1
Spring Cloud Alibaba 生态总览

Spring Cloud Alibaba生态总览:本文系统介绍了Spring Cloud Alibaba的核心组件与生态架构,包含Nacos、Sentinel、Seata、RocketMQ等关键技术的深度解析。通过Mermaid图表展示了组件关系网络,并提供了从Netflix技术栈平滑迁移到Alibaba生态的完整路线图(5阶段迁移策略)。文章详细阐述了Nacos服务注册发现与配置管理的实现原理,

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#java#开发语言#spring boot
JAVA面试宝典 -《缓存架构:穿透 / 雪崩 / 击穿解决方案》

本文系统介绍了高并发系统中缓存架构的三大核心问题及解决方案。缓存穿透通过布隆过滤器和空值缓存拦截;缓存击穿采用分布式锁和热点预加载;缓存雪崩通过TTL随机抖动和熔断机制应对。文章还深入探讨了热点Key探测、本地缓存优化和Redis分布式锁的正确实现方式,结合代码示例展示了如何构建高可用的缓存架构,解决电商大促等场景下的性能瓶颈问题。

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#java#面试#缓存
AOT 编译与 GraalVM 实战:Java 云原生的终极进化

Java AOT编译与GraalVM云原生实战摘要: AOT编译将Java应用提前编译为本机可执行文件,相比传统JIT具有启动快(毫秒级)、内存占用低(下降30-60%)、部署简单(单二进制)等优势,特别适合Serverless、微服务和CLI工具场景。GraalVM作为多语言运行时,支持Java/JS/Python等混合编程,其Native Image技术可实现惊人的性能提升(如Spring B

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#java#云原生#python
Spring Cloud Gateway 路由与过滤器机制

本文深入解析Spring Cloud Gateway的核心架构与实现原理。首先介绍其三层架构设计,包括路由匹配、过滤链执行等核心流程,通过Mermaid图展示组件交互关系。重点剖析基于WebFlux的响应式编程模型,结合源码展示路由定位器、过滤器链等关键组件实现,并给出生产级性能优化建议。文章还涵盖动态路由配置、自定义过滤器开发等实战内容,以及与Nginx/Kong的性能对比分析,为构建高性能微服

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#java#开发语言#spring boot
@Controller、@RestController、@RequestMapping 解析机制

摘要: 本文深入解析Spring MVC核心注解@Controller、@RestController和@RequestMapping的工作原理。通过架构图展示注解控制器从扫描注册到请求处理的完整流程,对比分析了@Controller(传统MVC视图)与@RestController(RESTful JSON输出)的底层差异及适用场景。详细注解功能对比表涵盖11种常用注解的使用场景和核心特性,并附

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#spring boot#java
Spring Cloud 总览:微服务的生态基石

本文深入解析Spring Cloud微服务生态系统的核心架构与实践经验。主要内容包括:1) 微服务核心设计思想与Spring Cloud的技术定位,展示其在云原生架构中的层次关系;2) 完整的Spring Cloud组件生态图谱,涵盖服务发现、配置管理、服务调用等核心模块;3) 详细讲解Eureka等关键组件的配置与实现机制。文章通过Mermaid图表和代码示例,系统阐述了Spring Cloud

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#spring cloud#微服务#spring +2
手把手教你本地部署DeepSeek R1大模型:Ollama+ChatBox可视化全攻略

为了更便捷地与模型交互,摆脱命令窗口的限制,你可以安装ChatBox这一可视化界面工具。安装完成后,即可开启与DeepSeek R1的轻松对话之旅。🎉 现在,尽情享受本地大模型的魅力吧!✅ 全平台兼容:Windows/macOS/Linux无缝适配(含M1/M2芯片)✅ 模型生态丰富:支持Llama3、DeepSeek等主流开源模型。✅ 零代码交互:命令行+可视化界面双模式自由切换。✅ 极简安装

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#人工智能#自然语言处理
分布式架构未来趋势:从云原生到智能边缘的演进之路

分布式架构正从云原生向智能边缘演进,呈现以下趋势:1)架构从微服务、云原生发展到智能分布式,核心单元从服务演变为智能体/函数,调度方式从静态转向AI驱动的动态弹性;2)边缘计算加速发展,形成云-边-端协同架构,Kubernetes边缘扩展支持大规模部署;3)车联网等场景实践边云协同,本地实时决策与云端训练互补。驱动力包括业务实时性需求、硬件技术进步及隐私法规要求,未来将更强调自治治理与智能调度能力

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#分布式#架构#云原生 +1
CAP 定理与 BASE 理论:分布式系统的权衡之道

CAP 定理与 BASE 理论:分布式系统的权衡之道 CAP 定理揭示了分布式系统的核心限制:一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)三者不可兼得。实际应用中,必须根据业务需求做出取舍: CP 系统(如金融系统)优先保证数据一致性 AP 系统(如社交网络)优先保证服务可用性 BASE 理论则提供了实用妥协方案:基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)和

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#wpf#分布式
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