当下遇到这样一个场景，由于订单数据量达到千万级别，采用分库分表进行优化，根据订单的热查条件：order_no订单编号进行分表，但是这样带来一个问题，用户查询自己的订单怎么查？由于分片键使用的order_no , 每次需要携带条件order_no才可以路由到对应的表，然而站在用户的查询角度只会携带user_id进行查询。文本将介绍如何采用：基因法+自定义多key分片 方案解决这个问题

如果在订单更新状态后发送commit失败，这时候会有⼀个定时器，处理⻓时间未提交或回滚的half消息，会回查订单系统的事务状态。MQ接受到commit后会把之间的half消息进⾏提交，提交后，消息就对优惠券系统（消费者）可⻅，此时优惠券系。回查事务状态：如果事务时已提交，那么订单系统就发送commit，如果是已回滚，那么久发送rollback。如果成功发送，更新订单为已⽀付，如果失败，就退款。问题

小程序，代码案例参考：https://github.com/wechatpay-apiv3/wechatpay-java/blob/main/service/src/example/java/com/wechat/pay/java/service/payments/jsapi/JsapiServiceExtensionExample.java。小程序开发指引：https://pay.weixin.

前面我们讲了《nacos源码分析-服务注册(客户端)》 和 《nacos源码分析-服务注册(服务端)》，主要是讲的服务注册流程，本章节我们来讲服务心跳检测机制。

一直都想写SpringCloudAlibaba的源码分析，终于开始动手第一篇了，如果想要看懂Nacos源码至少要把《SpringBoot自动》配置看了，不然就是看天书。本篇文章呢带大家一起来看一下Nacos-Client 客户端服务注册这一部分的源码。

他来了他来了，停了快2个月了终于又开始更新文章啦，这次带来的绝对是干货！！！。由于公司项目进行重构的时候考虑到，OpenFeign做为服务通信组件在高并发情况下有一定的性能瓶颈，所以将其替换为更高性能的通信组件Grpc，Grpc也是业界比较流行的服务通信组件，底层采用HTTP/2进行网络通信性能上高于基于Http/1.1的OpenFeign。我将把Grpc的整合过程整理成文字分享给大家，喜欢请三连

通过上面的 route 配置，会将 app_db.orders 表的结构和数据同步到 ods_db.ods_orders 中。这样，就可以将诸如 app_db.order01、app_db.order02、app_db.order03 的表汇总到 ods_db.ods_orders 中。参考：https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-rel

使用AI几乎成为互联网工作者必备技能了，DeepSeek的出现把AI再次推向高潮，在本文中，我们将带领大家借助 Ollama、WebUI 和 deepseek 这三个工具，成功搭建属于自己的本地大模型环境。Ollama 作为一款轻量级的大模型运行工具，为模型在本地的运行提供了坚实的基础；WebUI 则为我们打造了直观便捷的用户交互界面，让操作更加简单易懂；而 deepseek 作为一款优秀的大模型

本文主要介绍了深度学习基础，包括机器学习、深度学习的概念，机器学习的两种典型任务分类任务和回归任务，机器学习中的基础名词解释以及模型训练的基本流程等。深度学习和机器学习最大的区别是深度学习引入了神经网络，神经网络的构建是通过模拟人类神经元之间的信息传递过程。人体大脑学习过程是通过感觉器官接收外界刺激信息，如视觉、听觉、触觉等，这些信息转化为神经信号传递到大脑，神经信号在神经元之间通过突触进行传导。

在人工智能技术迅猛发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为推动技术创新的核心引擎。从ChatGPT到Gemini，从Claude到文心一言，这些强大的AI模型正在重塑我们与计算机交互的方式，也为开发者提供了前所未有的机遇。然而，如何将这些前沿技术真正落地到实际应用中，构建出真正智能、实用的AI代理(Agent)，仍是许多开发者面临的挑战。Java作为企业级应用开发的主流语言，在全球拥有庞大的开发者