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主数据管理是数据治理的核心内容，最近大鱼对主数据管理的内容进行了系统梳理，如果你想对主数据管理有体系化的理解，那就读这一篇。

硬件投入肯定是随着业务的增长而增长，这就要求中间件平台必须提供水平伸缩机制，MinIO对象存储服务也不例外，本文就详细介绍MinIO的扩容。 Minio支持通过增加新的Server Pool来扩容老的集群。每个Server Pool都是一个相对独立的故障域，一个Server Pool丢失一个或多个驱动器或节点不会影响其他Server Pool的可用性。

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。 Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。 Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 本文会对Stream的实现原理进行剖析。

本文介绍了Go 微服务体系发展与选型，过去一年Dubbo-go 社区的飞速发展以及对未来的展望。

给大家分享一篇我在知乎上看到的，针对长时间 GC 问题排查定位过程的文章。 最终原因定位到 swap 空间上，是我未曾设想过的角度，因为常规的 GC 问题，相当大一部分原因最终定位出来都是代码相关、流量相关、配置相关的，所以这个是让我耳目一新的。 也算是提供了一种问题排查的新方向和新思路，我是有所收获的，也分享给你，希望你也能有所收获。

Spring Cloud是一个开源框架，用于构建基于微服务架构的应用程序。它提供了多种工具和技术，用于实现各种微服务模式，并使它们易于管理和部署。 MQ（消息队列）则是一种重要的异步通信机制，用于在不同的应用程序之间进行通信。 在本篇博客中，我们将详细讲解如何使用Spring Cloud搭建MQ。

今天为大家带来一篇 Linux 命令总结得非常全面的文章，同时也是平时工作中使用率非常高的操作命令。

发现最近最近很多号主发网关的文章，质量参差不齐，建议直接看这篇，有理论，有实战。

Spring的核心功能有三点IOC、DI、AOP，IOC则是基础，也是Spring功能的最核心的点之一。今天一起来总结下Spring中Bean是怎么被创建出来的。

考虑到当前SpringBoot持久层框架通常为JPA和mybatis，我们可以分别从这两个框架实现百万级数据导出的方案。

在真实高并发场景下，一般不会直接使用 Thread 类创建线程，而是使用线程池来创建并管理线程。可以这么说，学好线程池对于并发编程是非常重要的。

面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？

首先我想问问大家，在中国市场上，你知道有多少家数据库厂商么？其中又有多少家涉足了云原生数据库的厂商？

有测试工具、监控工具，才能做性能分析和瓶颈定位。 不管数据啥形式展示，最要紧还是数据来源和含义，以做正确判断。

初始形态下只运营着自营少数站点，库存量也是在一个人工能处理的量级；但随着业务的快速发展，带来回收入仓货物量的持续增长，系统操作效率正面临着日益严重的瓶颈挑战。

研发同学反馈某系统性能测试环境MySQL数据库相关的业务系统运行正常，但存在大量警告日志，需配合分析原因。

深度学习框架与 AI 硬件厂商，相辅相成、共同发展。百度飞桨与 NVIDIA 等 40 多家硬件伙伴正在践行这一理念。

MySQL 在 8.0.3 版本引入了新的事务调度算法，基于竞争感知的事务调度，Contention-Aware Transaction Scheduling，简称CATS。在CATS算法之前，MySQL使用FIFO算法，先到的事务先获得锁，如果发生锁等待，则按照FIFO算法进行排队。CATS相比FIFO更加复杂，也更加聪明，在高负载、高争用的场景下，性能提升显著。

今天来分享 RocketMQ 中一个非常重要又不太好理解的知识点-ProcessQueue。

在互联网系统里面，一般都是牺牲强一致性换取系统的高性能和高可用，只需要保证数据的最终一致性，只不过达到最终一致性所需要的时间需要在用户和产品层面是可以接受的。而金融系统则不同，金融系统一般都需要保持强一致性。