幂等性问题解决实战能力

严格来说，所谓人云亦云的接口幂等性，大部分场景是要求接口防重或数据幂等，而不是接口幂等，很多人都搞混了。 举例：后端做了支付防重，用户对单一订单重复支付，再次支付不是提示支付成功（接口幂等是要求多次请求返回的结果一致），而是提示请勿重复支付。

通过以下系列章节： docker-compose 实现Seata Server高可用部署 | Spring Cloud 51 Seata AT 模式理论学习、事务隔离及部分源码解析 | Spring Cloud 52 Spring Boot集成Seata利用AT模式分布式事务示例 | Spring Cloud 53 Seata XA 模式理论学习、使用及注意事项 | Spring Cloud54 Seata TCC 模式理论学习、生产级

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一种使计算机能够像人类一样智能地思考、学习和理解自然语言的技术。它的目标是创造出能够自主地解决问题、学习新知识和理解环境的智能系统。在过去的几十年里，人工智能技术已经取得了显著的进展，尤其是在机器学习、深度学习和

思路：（易-难） 1.新增服务器，增加消费端数量。 2.服务器端开启多线程消费消息（默认单线程监听队列），需要注意多线程可能带来的并发问题。 3.优化消费端处理逻辑，提升消息消费速率即系统优化。 背景： 本系统为小型支付系统，商户618活动期间，用户购买商品付款

本文分享自华为云社区《提升网络协议服务器的定位能力》，作者：张俭。 近期，我再次涉足于协议服务器相关的工作领域，致力于定位并解决各种问题。简单总结一些心得给大家。如果想要定位出协议服务器的问题，那么这些能力可能至关重要。 注：我这里比较偏向协议

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能行为的科学。人类智能包括学习、理解语言、认知、决策等多种能力。人工智能的目标是让计算机具备类似于人类智能的能力，以解决复杂的问题。 在过去的几十年里，人工智能技术已经取得了显著的进展

1.2流量与网络 从宏观角度进行观察，如果将计算机网络看作一个整体，可以很容易抽象出它是由以下3个部分组成的。 1.网络终端。指连接在网络中的、能够产生或消费网络流量的软/硬件系统，是网络流量在正常情况下的起点或终点。 2.网络结构。指能够决定网络流量流动方

目录 前言： 1、文件管理 2、文档编辑 3、文件传输 4、磁盘管理 5、磁盘维护 6、网络通讯 7、系统管理 8、系统设置 9、备份压缩 10、设备管理 随着信息技术的飞速发展，Linux系统已成为许多领域的核心工具。无论是服务器管理、软件开发，还是数据分析，掌握Linux命令行技能

在系统演进过程中，往往会遇到技术栈不兼容的问题。 比如公司一直用的.net技术栈，而你是Java技术栈或其他，为了做兼容，自主开发了以下中转服务，该服务已上线，目前稳定。 虽然可以使用Nginx的路由负载机制，来实现多技术栈的兼容，但考虑到要降低对现有业务的影响

在  Node.js  的世界中，多线程技术一直是一个受到广泛关注的领域。最初，Node.js 设计为单线程模式。随着技术发展，Node.js 引入了多线程支持，进而利用多核处理器的强大性能，提升了应用性能。接下来的内容将深入探讨 Node.js 如何实现多线程，以及在何种场合应该采用这

分布式锁线上真实案例架构设计哲学本质解剖 (1). 共享资源: (2). 解决思路: (3). 解决方案: redis集群,原理是因为redis单线程串行处理. (1). SETNX方案: (2). set方案: (1). 中间件对比: zookeeper对锁实现使用创建临时节点和watch机制,并发执行效率、扩展能力、社区活跃度等方面低于etcd.

本文为您提供关于如何通过 langchain 把 LLM 大模型能力集成到企业应用中的详细实践指南。在本文中，我将简要介绍 LLM 模型及其能力，并提供一种基于 langchain 的解决方案，以便企业可以将 LLM 模型集成到其应用程序中。 LLM（Language Model）是一种基于深度学习的语言模型，它可