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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展，AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型，为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新，我们特此发起本次征文活动，诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向，分享以下方面的内容： 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略，例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景（例如二次元、写实风）的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享，例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术（例如 NLP、语音识别）构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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跟单业务订单分库分表

摘要：Gate.io跟单业务采用"用户ID哈希分库+时间分表"架构设计，应对日均20万订单的高并发场景。通过user_id%4算法分4个库，按月分表实现数据水平拆分。该方案具有高扩展性、查询高效（支持用户/时间双维度定位）、便于数据归档等优势。当前系统已处理超1.5亿订单，有效解决了单表千万级数据瓶颈和多维度查询问题，保障了系统稳定性和未来扩展需求。
原创
博文更新于 2025.06.01 ·
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跟单业务并发量分析

虚拟货币交易所跟单业务并发量分析 跟单交易在虚拟货币交易所中具有显著的"并发洪峰"特性，主要特点包括： 触发集中：主交易员下单瞬间触发所有跟随者订单 交易同步性强：需要毫秒级同步成千上万个跟随账户 根据交易所规模，高峰下单并发量差异明显： 小型交易所：1,000~5,000 QPS 中型交易所：10,000~50,000 QPS 大型交易所：100,000+ QPS 以Gate.io为例估算： 假设100名交易员同时操作，每人1000跟随者 每分钟产生20万次跟单请求 折合3,300~6
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博文更新于 2025.05.31 ·
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跟单业务和量化交易业务所涉及到的设计模式

📌 金融系统设计模式应用摘要 在跟单业务中，观察者模式实现大V与跟随者的异步订单同步，策略模式灵活处理不同跟单方式，责任链模式完成风控校验流程。量化交易系统更复杂，常用策略模式切换交易策略，模板方法固定执行流程，命令模式封装订单操作，工厂模式选择交易通道，状态模式管理订单生命周期，装饰器模式增强策略功能，单例模式确保全局服务唯一性。这些模式有效解耦系统组件，提升扩展性和可维护性，面试时可结合具体技术栈（如消息队列、AOP、IoC容器）展现设计深度。
原创
博文更新于 2025.05.31 ·
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Cloudflare

Cloudflare 是一个，它的主要作用是让网站。简单来说，它是一个“护盾 + 加速器”。
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博文更新于 2025.05.30 ·
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Java 中大数据的比较

在 Java 中进行（比如集合、数组、文件、对象等的比较），可以根据数据的类型和场景选择不同的方法。
原创
博文更新于 2025.05.30 ·
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Pod 节点数量

在 Kubernetes 中，量化交易系统的 Pod 副本数是否变化取决于多个因素。如果设置了可伸缩控制器（如 HPA、VPA 或自定义控制器），默认副本数为 5 的情况下，副本数可能因资源不足、负载升高等原因自动扩容，也可能因负载低而缩容。具体来说，CPU 或内存使用率超过阈值、消息堆积、延迟上升或并发请求量猛增都可能触发扩容；而 CPU 或内存使用率长期低于阈值、消息消费滞后清零或请求量减少则可能触发缩容。默认值 5 并非最小值，除非显式设置 minReplicas: 5，否则副本数可能低于 5。对于广
原创
博文更新于 2025.05.19 ·
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Kafka 中过多的 topic 导致整体上性能变慢的原因

在 Kafka 中，过多的 topic 数量会对整体性能产生显著影响，主要原因包括： 资源消耗增加：每个 topic 的分区会占用文件句柄、内存、线程调度和操作系统资源，导致系统负担加重，性能下降。 Controller 压力增大：Controller 需要管理所有 topic/partition 的元信息，频繁处理元数据变更和大规模重平衡，导致集群稳定性下降。 客户端压力上升：生产者和消费者在启动时需要加载大量元信息，初始化、元数据刷新和负载分配耗时增加，监控工具也会变慢。 垃圾回收压力加大：分区多导致
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博文更新于 2025.05.19 ·
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SpringBoot 自动装配流程

Spring Boot 的自动装配（Auto Configuration）是其核心特性，通过 @EnableAutoConfiguration 注解启用，配合 AutoConfigurationImportSelector 类动态加载配置类。这些配置类通常从 META-INF/spring.factories 或 spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 文件中读取，并通过 @Conditional 系列注
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博文更新于 2025.05.19 ·
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Mysql 中 ACID 背后的原理

MySQL 通过事务日志（Undo Log 和 Redo Log）、锁机制、隔离级别和数据完整性约束等技术实现了ACID特性，从而保证了数据库操作的可靠性、一致性和稳定性。每个事务都有明确的生命周期管理，并且在事务处理过程中，MySQL 会确保数据的一致性、隔离性和持久性。
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博文更新于 2025.05.16 ·
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Redis 中的过期策略和内存淘汰策略

Redis 的（Expiration Policy）决定了，确保内存资源的合理使用。Redis 提供了：只有当客户端访问某个 key 时，Redis 才会检查它是否过期，过期则删除，否则继续保留。GETSETEXISTSnilGET✅ 访问少的过期 key 不会占用 CPU 资源进行扫描，减少 Redis 负担。✅ 适用于对响应时间敏感的业务，因为删除操作分散到用户访问时进行。❌ 过期 key 可能长时间，如果某些 key 过期但长期未访问，它们不会被删除，导致。：Redis 每隔一段时间主动扫描。
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博文更新于 2025.05.16 ·
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Kubernetes 中 Pod 节点相关问题

在 Kubernetes 中，Pod 的名称是否变化取决于其创建方式。手动创建的裸 Pod 在重启后不会自动恢复，名称可能变化；由 Deployment 管理的 Pod 在重启后会重建，名称会变化；而 StatefulSet 管理的 Pod 名称保持不变。生产环境中，Deployment 是最常用的无状态服务部署方式，StatefulSet 用于有状态服务，DaemonSet 用于节点级守护进程，裸 Pod 不推荐用于生产。Pod 中通常运行一个主容器，但在需要辅助功能时也可运行多个容器（如 Sidecar
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博文更新于 2025.05.15 ·
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Redis 大 key 问题解决方案

在 Redis 中，“大 key”问题（如字符串过长或数据结构元素过多）会导致性能问题，如阻塞主线程、复制开销大、慢日志和内存碎片等。识别大 key 可通过 MEMORY USAGE、SCAN 脚本、redis-cli --bigkeys 工具或监控工具。解决方案包括：1) 拆分大 key 为多个小 key；2) 分页访问数据结构；3) 避免一次性删除大 key，使用异步或分批删除；4) 合理设计数据结构，避免超大数据；5) 开启 Lazy-free 模式支持后台异步删除；6) 设置 TTL 控制过期。此外
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博文更新于 2025.05.15 ·
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Bloom Filter

布隆过滤器是一种非常实用的数据结构，在大数据、分布式系统、缓存系统、反垃圾处理等场景中广泛应用。，用于快速判断一个元素是否可能在集合中存在。，通常初始化为全 0，并配合。布隆过滤器的核心是一个。Java 中可以使用。
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博文更新于 2025.05.15 ·
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量化交易系统技术方案设计

策略实例的生命周期包括创建、启动、暂停、恢复、终止和异常等阶段。在Java中，可以通过策略实例管理器来统一调度这些生命周期，使用ConcurrentHashMap来管理活跃的策略实例，并提供启动、停止、暂停和恢复等方法。策略状态的持久化与恢复可以通过Redis或数据库实现，确保系统重启时能够恢复策略状态。Redis在量化交易系统中适用于策略配置缓存共享、策略状态同步、分布式协调与调度以及订阅推送等场景，但不适合存储复杂、有状态的Java对象或高频调度核心逻辑。最佳实践是采用本地内存与Redis协同的方案，将
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博文更新于 2025.05.12 ·
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Kafka topic 中的 partition 数据倾斜问题

某些 Partition 接收到大量消息，而其他 Partition 接收很少甚至没有；导致部分 Kafka Broker 压力过大；消费端负载不均，有的 Consumer 处理不过来，有的却很空闲；严重时会造成消费延迟、系统资源浪费甚至服务不稳定。
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博文更新于 2025.05.11 ·
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量化交易策略的运行

问题现实是否需要写几十万个策略类？❌ 不需要需要写多少？通常 10～50 个“策略模板类”足够每个实例怎么来？通过参数 + 模板动态创建这样会不会耦合很高？用策略模式 + 工厂解耦很好支持扩展吗？非常灵活，添加新策略类只需注册即可方法是否推荐原因每个策略开一个线程❌ 不推荐极度浪费资源，线程调度开销大使用线程池调度✅ 推荐限制线程数量，高并发低资源占用批量处理策略实例✅ 推荐能更好地调度资源，适合超大规模系统使用协程（如 Kotlin）或 Reactor。
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博文更新于 2025.05.09 ·
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为什么消息队列系统不像数据库系统那样可以配置读写分离？

特性消息队列数据库（Redis/MySQL）是否可读写分离❌ 一般不行（顺序/偏移敏感）✅ 可读写分离（副本滞后容忍）副本的作用容灾，高可用查询负载均衡 + 容灾是否能接受滞后读否是消费是否有状态有状态（消费偏移）无状态（SELECT 查询）
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博文更新于 2025.05.09 ·
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量化策略兼容性设计

/ 策略名称（对应 Spring Bean 或脚本名）// 策略类型 (JAVA / DSL / SCRIPT)// 策略参数数据库策略数据结构示例idparams1JAVA2SCRIPT3customDslDSL4PYTHON总结：执行 Spring 管理的 Java 策略。：执行自定义 DSL 策略（你可以通过 DSL 解析器来扩展）。：执行脚本语言策略（如 Groovy、JavaScript）。：调度器负责选择并执行正确的策略执行器。
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博文更新于 2025.05.08 ·
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更新本地 DB 和发送消息事务设计方案

/</</</需求：创建订单时，使用本地事务处理订单操作，并发送事务消息给库存服务，通知更新库存。事务监听器中，包含本地事务执行逻辑和事务状态回查逻辑。将事务监听器和生产者绑定。用于传递订单信息的消息对象。
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博文更新于 2025.05.08 ·
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量化交易系统和量化策略

项目量化交易系统量化策略本质软件系统策略逻辑功能自动化执行策略决定交易决策依赖关系执行多个策略需要系统来运行示例Hummingbot、私有Bot系统网格、套利、趋势策略等功能所属系统是否属于量化交易系统内部行情系统交易所（外部）❌（不属于）但需要接入数据采集模块量化交易系统内部✅（接收行情数据）风控系统（如强平）交易所平台风控❌（你无法控制）风控逻辑模块（如止损）量化交易系统内部✅（你必须自己写）风控位置属于交易所平台可否依赖实际用途。
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博文更新于 2025.05.07 ·
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