程序员小富
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公众号【程序员内点事】,白嫖电子书
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创作活动更多

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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聊聊场景题:百万人同时点赞怎么办?这个怎么回答

摘要:文章分析了当前面试趋势从八股文转向场景题,以“百万用户同时点赞”为例拆解高并发场景设计要点。方案采用Kafka消息队列削峰、Redis缓存实时状态、定时任务异步同步数据库的组合策略,实现高可用、易扩展的点赞系统。核心思路是通过异步解耦和缓存兜底,平衡用户体验与系统性能,重点考察对流量削峰、最终一致性、容错降级等实际问题的解决能力。该方案覆盖高并发设计的关键考点,强调技术选型应服务于业务本质需求而非盲目追求技术复杂度。
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博文更新于 2025.11.25 ·
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别再手写过滤器!SpringCloud Gateway 内置30 个,少写 80% 重复代码

这期东西还是很多的,其实 80% 的路由增强场景(如路径重写、限流、跨域)都能通过内置过滤器实现,无需手写代码,所有不要动不动就想着加过滤器。还有在使用过滤器的时候要注意,多个过滤器的配置顺序,顺序不对容易出奇奇怪怪的问题哦。
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博文更新于 2025.10.22 ·
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别再乱排查了!Kafka 消息积压、重复、丢失,根源基本都是 Rebalance!

Kafka Rebalance问题解析与优化 摘要:Kafka Rebalance是消费者组内分区与消费者的重新分配过程,常见触发场景包括消费者数量变化、Topic分区数增加、订阅变更以及心跳/消费超时。Rebalance会导致消费暂停、消息积压、重复消费甚至数据丢失等问题。优化方向包括:调优超时参数(如增大max.poll.interval.ms)、关闭自动提交改为处理完消息后手动提交、采用StickyAssignor分配策略保持分区粘性,以及业务层实现幂等性处理。理解Rebalance机制并合理配置参数
原创
博文更新于 2025.10.16 ·
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改了 Nacos 一行配置,搞崩线上支付系统!

说了一大堆其实总结起来就两句话:服务注册中心:动态业务服务(支付、订单)用临时实例(默认),静态基础组件(MySQL、Redis)用持久化实例;配置中心:没有临时配置,所有配置默认持久化,动态更新 ≠ 临时存在。读到这就等于学会!
原创
博文更新于 2025.10.11 ·
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工作 10 年!Redis 内存淘汰策略 LRU 和传统 LRU 差异,还傻傻分不清

最近没被用过的,下次也大概率用不上。举个例子:你电脑桌面上放着常用的软件图标(微信、IDE),这些是最近常用的;而几个月没打开过的压缩工具,会被你拖到文件夹里。这就是 LRU 的思路:保留最近使用的,淘汰最近最少使用的。假设缓存容量只有 3,依次存入 A、B、C,此时缓存是 [A,B,C];若此时访问 A(A 变成最近使用),缓存顺序变为 [B,C,A]若再存入D(缓存满了),需要淘汰最近最少使用的 B,最终缓存是 [C,A,D]LFU的全称是。
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博文更新于 2025.09.25 ·
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上线别再“一刀切”!Gateway 做流量染色 + 灰度发布,告别线上事故

很多同学听流量染色给请求打身份标签,让链路中所有服务都能认得出它。比如我们做电商 APP 的新功能上线,想让 VIP 用户优先试用新版本,但普通用户继续用旧版本。怎么让订单、支付、库存这些下游服务知道当前请求是 VIP 用户的?这时候就需要染色:请求进入网关时,判断用户身份是 VIP,就在请求头里加一个 X-Traffic-Tag: vip 的标识,这个过程就是流量染色。后续的订单服务拿到请求,看到 X-Traffic-Tag: vip,就走新版本的订单逻辑;支付服务看到这个标签,就用新的支付接口;
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博文更新于 2025.09.22 ·
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Gateway 网关坑我! 被这个404 问题折腾了一年?

文章摘要: 同事遇到SpringCloud Gateway+Nacos动态路由配置问题:修改Nacos配置后API请求404,重启才能恢复。经排查发现网关权重计算过滤器WeightCalculatorWebFilter存在缓存问题,其groupWeights变量不会自动清理已删除的路由权重信息。通过分析源码定位到addWeightConfig方法仅能新增/覆盖权重配置,无法清除旧数据。解决方案是监听路由刷新事件,手动同步更新权重缓存。该问题在SpringCloud Gateway 3.0.1和4.1.0版本
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博文更新于 2025.09.12 ·
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面试被问:OOM类型有哪些?怎么答?

OOM(内存溢出)常见类型及原因 Java堆溢出:对象过多或内存泄漏导致堆空间不足。 元空间/永久代溢出:类元数据过多(如动态代理)。 直接内存溢出:ByteBuffer.allocateDirect()申请过多。 线程溢出:系统线程数超限(如未用线程池)。 GC频繁但无效:98%时间GC仅回收2%内存。 排查方法: 分析错误日志类型 使用jmap、MAT工具检查内存 调整JVM参数或优化代码 提示:不同OOM对应不同内存区域,需针对性解决。
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博文更新于 2025.08.29 ·
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令牌桶VS漏桶:谁才是流量控制的“最优解”?

面试官可能会问的问题:Q: 两种算法的核心区别是什么?A: 令牌桶允许突发,漏桶强制平滑输出Q: 什么场景用令牌桶,什么场景用漏桶?A: 需要处理突发用令牌桶,需要保护下游用漏桶Q: 如何选择桶的容量和速率?A: 根据业务峰值、系统承载能力、用户体验综合考虑Q: 分布式环境下如何实现?A: 可以用Redis实现,或者用一致性哈希分片。
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博文更新于 2025.08.29 ·
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Bitmap 和 布隆过滤器傻傻分不清?你这不应该啊

一起梳理了 bitmap 和 布隆过滤器的原理、用法以及它们各自的优缺点和应用场景,大环境不好更要多多提升自身技术能力,而且现在面试三句不离大数据量和高并发,此类问题想要应对自如,不仅要有深度还要有广度,掌握这两个知识点多提供一种答案也是好的。写的不好大家对付看吧!
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博文更新于 2024.10.21 ·
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Spring 实现 3 种异步流式接口,干掉接口超时烦恼

这篇介绍三种实现异步流式接口的工具,算是 Spring 知识点的扫盲。使用起来比较简单,没有什么难点,但它们在实际业务中的应用场景还是很多的,通过这些工具,可以有效提高系统的性能和响应能力。文中 Demo Github 地址:https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook/tree/master/springboot101/%E9%80%9A%E7%94%A8%E5%8A%9F%E8%83%BD/springboot-streaming。
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博文更新于 2024.10.14 ·
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工作 6 年,@Transactional 注解用的一塌糊涂

针对不同业务定制异常类型是比较常见的做法,@Transactional 注解的 rollbackFor 参数支持自定义的异常,但我们往往习惯于将这些自定义异常继承自 RuntimeException。那么这就出现和上边同样的问题,事务的范围不足,许多异常类型仍然无法触发事务回滚。try {想要解决这个问题,可以在 catch 中主动抛出我们自定义的异常。try {上面的关于 @Transactional 注解的使用注意事项是我在代码审查和搜集网络观点后整理出的。
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博文更新于 2024.08.30 ·
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搞定了 6 种分布式ID,分库分表哪个适合做主键?

上边咱们介绍了 ShardingSphere 内提供的 5 种生成主键的ID算法,这些算法基本可以满足大部分的业务场景。不过,在某些情况下,我们可能会要求生成的ID具有特殊的含义或遵循特定的规则。ShardingSphere 也支持我们自定义生成主键ID,来满足定制的业务需求。我们介绍了 ShardingSphere 的几种内置主键生成策略以及如何自定义主键生成策略,市面上还有许多优秀的分布式ID框架都可以整合进来,但具体选择何种策略还是要取决于自身的业务需求。关于分布式 ID 生成器,我曾经撰写过一篇。
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博文更新于 2024.04.18 ·
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DIY 3 种分库分表分片算法,自己写的轮子才吊!

本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第六篇,书接上文实现三种自定义分片算法。通过自定义算法,可以根据特定业务需求定制分片策略,以满足不同场景下的性能、扩展性或数据处理需求。同时,可以优化分片算法以提升系统性能,规避数据倾斜等问题。在这里,自定义分片算法的类型(Type)统一为strategySTANDARDCOMPLEXHINT;表示自定义分片算法的实现类路径。此外,还可以向算法类内传入自定义属性。要实现自定义STANDARD标准算法,需要实现。
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博文更新于 2024.04.01 ·
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一口气搞懂分库分表 12 种分片算法,大厂都在用

本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第五篇文章,我们一起梳理下框架中的核心部分分片策略和分片算法,其内部针为我们提供了多种分片策略和分片算法,来应对不同的业务场景,本着拿来即用的原则。这次将详细介绍如何在中实战 5 种分片策略和 12 种分片算法,自定义分片算法,比较它们的应用场景以及优劣。全部demo案例GitHub。
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博文更新于 2024.03.26 ·
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10 个解放双手的 IDEA插件,少些冤枉代码(第三弹)

希望大佬们继续为开发者社区带来更多优秀的工具和创新,让编程变得更加愉快和高效。我是小富~ 下期见!技术书籍公众号内回复[ pdf ] Get。面试笔记、springcloud进阶实战PDF,公众号内回复[ 1222 ] Get。
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博文更新于 2024.03.11 ·
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RestTemplate SSL证书信任忽略 + 线程池配置 + 线程池监控

面试笔记、springcloud进阶实战PDF,公众号内回复[ 1222 ] Get。技术书籍公众号内回复[ pdf ] Get。RestTemplate配置类。
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博文更新于 2024.03.07 ·
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分库分表如何管理不同实例中几万张分片表?

分库分表学起来
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博文更新于 2024.02.26 ·
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SpringBoot 这么实现动态数据源切换,就很丝滑!

项目开发中经常会遇到多数据源同时使用的场景,比如冷热数据的查询等情况,我们可以使用类似现成的工具包来解决问题,但在多数据源的使用中通常伴随着定制化的业务,所以一般的公司还是会自行实现多数据源切换的功能,接下来一起使用实现自定义注解的形式来实现一下。我们先定一个名为DS的注解,作用域为METHOD方法上,由于@DS中设置的默认值是:master,因此在调用主数据源时,可以不用进行传值。/*** 定于数据源切换注解* @author 公众号:程序员小富*/@Inherited。
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博文更新于 2024.01.12 ·
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公司敏感数据被上传Github,吓得我赶紧改提交记录

如果大家平时会维护自己的GitHub仓库,建议一定一定要仔细的检查提交的代码,像注释里的公司邮箱信息、代码包路径中的公司标识,凡事涉及公司信息的数据一概去除,不要惹一些不必要的麻烦,数据泄漏这种重可大可小不是闹着玩的。还有GitHub别留太多的个人信息,手机号邮箱就别放了,头像也别傻乎乎的放个自己大头贴,给自己留点回旋的余地。核心思工作和生活要隔离!!!我是小富~ 下期见。
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博文更新于 2023.12.08 ·
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