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      摘要: MinIO是一款開源高性能對象存儲系統,核心特性包括100%兼容AWS S3 API、高可靠性(多副本/糾刪碼)、安全認證和易用部署。主要應用于非結構化數據存儲、云原生架構配套、私有云替代等領域。支持單機和分布式兩種部署模式:單機模式適合測試環境,通過簡單命令即可啟動;分布式模式通過多節點多磁盤實現高可用,需配置系統服務和生產優化(TLS加密、監控等)。部署后可通過控制臺或SDK進行存儲桶管理和文件操作。MinIO以輕量級、兼容性和高性能滿足各類對象存儲需求。 閱讀全文
      posted @ 2025-11-03 10:52 bcgbsh 閱讀(49) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 業務系統設計規范檢查清單 本清單提供從需求到落地的全流程設計規范,適用于中小規模業務系統,涵蓋需求梳理、數據表設計、代碼分層、擴展規劃等階段。 需求梳理:確保需求真實、清晰、可量化,明確系統邊界,區分必要需求與優化需求,完成多方評審。 數據表設計:遵循數據庫范式,規范字段命名與類型,合理設計索引與表關系,預留擴展字段。 代碼分層:采用經典分層架構(如Controller-Service-DAO),職責單一,避免循環依賴,統一編碼規范。 擴展規劃:模塊化設計,預留分庫分表、讀寫分離、緩存優化等能力,支持API 閱讀全文
      posted @ 2025-10-27 14:36 bcgbsh 閱讀(13) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 數據庫主要分為關系型、時序型、NoSQL型三大類。關系型數據庫(如MySQL)采用二維表結構,支持SQL和ACID事務,適合業務系統核心數據。時序數據庫(如InfluxDB)專為時間序列數據優化,適用于監控和IoT場景。NoSQL數據庫包含文檔型(MongoDB)、鍵值型(Redis)、列族型(HBase)和圖數據庫(Neo4j),各自針對不同場景設計,如靈活文檔存儲、高速緩存或復雜關系處理。選擇時需考慮數據結構、一致性需求和擴展性等因素。 閱讀全文
      posted @ 2025-10-24 15:58 bcgbsh 閱讀(83) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 摘要: Expect腳本和sh腳本在Linux自動化中定位不同:Expect專攻交互式任務(如自動輸入密碼、應答提示),依賴Tcl語法和expect工具,核心命令為spawn/expect/send;sh腳本側重通用系統任務(如文件操作、定時任務),基于Bourne Shell語法,兼容性強。兩者語法差異顯著,Expect適合SSH登錄、FTP交互等場景,sh腳本則用于批量操作、服務管理等。建議優先使用sh腳本,僅在需處理動態交互時結合Expect腳本。 閱讀全文
      posted @ 2025-10-21 15:40 bcgbsh 閱讀(6) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: Java設計模式解析:23種經典模式精要 本文系統講解Java設計模式,分為創建型、結構型、行為型三大類。創建型模式(5種)包括:單例模式(全局唯一實例)、工廠模式(封裝對象創建)、抽象工廠模式(產品族創建)、建造者模式(分步構建復雜對象)和原型模式(對象克隆)。結構型模式(7種)涵蓋適配器、橋接等模式,解決類與對象組合問題。行為型模式(11種)如策略、觀察者等,處理對象間通信。每種模式均包含意圖說明、核心特點、實現要點及Java代碼示例,如單例模式的雙重校驗鎖實現、工廠模式的產品解耦等。通過模式分類和代碼 閱讀全文
      posted @ 2025-10-14 15:51 bcgbsh 閱讀(56) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: cron的@reboot特性提供輕量級開機自啟方案,通過簡單配置即可在系統啟動后自動執行腳本(如啟動服務)。支持用戶級/系統級配置,依賴cron服務且日志可查。使用時需注意:①腳本需用絕對路徑;②顯式設置環境變量;③確保后臺運行。相比systemd和rc.local,@reboot兼容性強但缺乏進程管理功能。典型問題包括路徑錯誤、變量缺失等,可通過日志(/var/log/cron)排查。適用于簡單初始化任務,復雜服務建議改用systemd。 閱讀全文
      posted @ 2025-10-10 17:19 bcgbsh 閱讀(408) 評論(0) 推薦(1)
      摘要: PWA(漸進式網頁應用)詳解和應用場景(AI) PWA(漸進式網頁應用)通過Web App Manifest、Service Worker和HTTPS三大核心技術,將網頁升級為可安裝、離線訪問的應用。它兼具網頁的跨平臺優勢和原生應用的體驗,適用于內容平臺、工具類應用等高頻使用場景。PWA開發成本低、資源占用少,但iOS兼容性和原生功能支持有限。典型案例顯示其能顯著提升用戶留存和轉化率,是輕量級應用的理想選擇。 閱讀全文
      posted @ 2025-10-09 16:38 bcgbsh 閱讀(113) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 關于處理大批量數據下載和查詢時,怎么進行限流和熔斷處理(AI) 摘要:限流和熔斷是保障大批量數據場景下系統穩定的關鍵策略。限流通過固定窗口、滑動窗口、漏桶/令牌桶等算法控制請求速率,防止系統過載,需結合分布式實現(如Redis)和動態調整策略。熔斷則通過狀態機(關閉/打開/半開)在依賴服務異常時快速失敗,提供降級方案。二者協同工作,先限流過濾過載請求,再通過熔斷阻斷故障傳播,需配合監控告警和灰度放量。具體實現需根據業務特點選擇算法(如令牌桶適合突發流量)和工具(如Resilience4j、Sentinel)。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-30 13:06 bcgbsh 閱讀(381) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: AI工作流詳解以及應用場景(AI) AI工作流通過節點化組件編排實現任務自動化,平衡確定性與適應性演進,形成三層技術架構(能力層、節點層、編排層)。主流平臺如n8n、Dify、Coze各具優勢,適用于不同場景。典型應用包括跨境電商自動化、法律合同審查等,但面臨提示工程瓶頸、成本控制等挑戰。優化方向包括建立提示詞庫、分層部署等,以提升流程穩定性和經濟效益。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-26 16:22 bcgbsh 閱讀(189) 評論(0) 推薦(0)
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