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初学Java,内部类(十九)
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初学Java,final关键字(十六)
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初学Java,接口(十七)
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初学Java,jar命令详解(二十四)
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Redis经典问题：数据不一致
数据不一致是指缓存中的数据和数据库中的数据存在差异。这种问题通常出现在缓存系统与数据库之间的同步过程中。当缓存中的数据与数据库中的数据不匹配时，会导致应用程序读取错误或过时的数据，从而影响应用的稳定性和性能。
初学Java,IO之File用法(三十九)
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Kafka内幕：详解Leader选举与副本同步的那些事儿
Kafka 的 Leader 选举机制是确保消息高可用性和一致性的关键之一。当某个 Broker 失效时，Kafka 会选举新的 Leader 来继续提供服务。
初学Java,枚举类(二十二)
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分布式事务大揭秘：使用MQ实现最终一致性
在单体应用中，事务的管理相对简单，可以通过数据库的事务机制来保证数据的一致性和完整性。然而，在分布式系统中，由于涉及到多个不同的服务和数据源，保证事务的一致性就变得复杂了。
分布式一致性必备：一文读懂Raft算法
Raft是一种用于管理复制日志的一致性算法，旨在解决分布式系统中多个节点之间的数据一致性问题。它通过选举一个领导者（Leader），让领导者负责管理和协调日志复制，确保所有节点的数据一致。
初学Java,Hashtable,HashMap,LinkedHashMap和Properties(三十一)
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初学Android,使用原始资源(二十三)
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解决Paxos活性难题：分布式一致性的终极指南
Paxos算法是一种用于在分布式系统中达成一致性（共识）的算法，它由计算机科学家Leslie Lamport在1990年代提出。这个算法解决了在分布式环境中，多个节点如何就某个值达成一致的问题。
使用SingleLinkedList扩展类，允许Add,Remove,Contains
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初学Java,集合类的排序,查找,替换操作(三十五)
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Redis经典问题：数据并发竞争
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Redis经典问题：BigKey问题
在Redis中，每个Key都会对应一个Value，而这个Value的大小会影响Redis的性能表现。当我们存储的Value特别大时，就会出现BigKey问题。
高性能、高可靠性！Kafka的技术优势与应用场景全解析
Kafka的高吞吐量表现堪称惊人。单机每秒处理几十上百万的消息量，即使存储了TB级别的消息，它依然能够保持稳定的性能。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （263）-- 算法导论20.1 2题
在Go语言中，为了支持带有卫星数据的关键字，我们可以定义一个结构体（struct）来表示这个关键字，其中可以包含一个字段用于存储关键字本身，以及另一个字段用于存储与该关键字相关联的卫星数据。
用go语言，给定一个起始下标为 0 的长度为3的整数数组 nums，根据这些数字构建三角形。
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