redis vs etcd 分布式锁实现
在构建分布式系统时，确保数据一致性和操作原子性至关重要。分布式锁是实现这一目标的关键工具，它允许多个节点在共享资源上进行互斥访问。本文将深入探讨两种主流的分布式锁实现：基于 Redis 的分布式锁和基于 etcd 的分布式锁，分析它们的原理、核心问题、解决方案，并提供相应的 Golang 代码示例。 Redis 分布式锁Redis 因其高性能、单线程执行命令的原子性以及丰富
NATS JetStream 介绍及实际应用
- 小码哥
- 2025-08-18 17:50:51
- Golang
- middleware nats
前言在现代微服务架构中，消息队列扮演着至关重要的角色，它负责服务间的解耦、异步通信和流量削峰。NATS 是一个追求极致性能、简洁和可扩展性的消息系统。然而，核心 NATS (Core NATS) 是一个纯粹的内存消息总线，不提供消息持久化，这意味着如果服务下线或重启，消息就会丢失。为了解决这个问题，NATS 团队推出了 JetStream——一个内建于 NATS Server 的
使用Golang开发mcp-server服务
1. MCP协议基础知识 什么是MCP？模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是一种开放标准，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的交互方式。 由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出，MCP 通过定义统一的接口，使 AI 应用能够安全、灵活地访问和操作本地及远程数据资源，提升模型的功能性和可扩展性。
使用n8n构建本地工作流
简介n8n 是一个开源免费的自动化工作流平台，它提供了 200 多个不同的节点来自动化工作流程，通过编排，可以实现跨不同服务的自动化流程。它的优点是开源、可以自托管、下载安装方便、易于使用，可以互联的服务包括 Github、Google、RSS、Slack、Telegram、Gitlab、Redis、RabbitMq、数据库等等上百种服务。使用 n8n 可以方便地实现当 A 条件发生，触
AI智能体技术详解：从Agent到MCP的完整指南
什么是Agent？Agent（智能体）是一个能够自主感知环境、制定决策并执行行动的智能实体。在AI领域，Agent通常以大语言模型为核心，结合外部工具和知识库，形成一个完整的问题解决系统。Agent的核心特征： 自主性：能够独立分析问题并制定解决方案 反应性：能够感知环境变化并做出相应反应 主动性：能够主动采取行动实现目标 社交性：能够与其他Agent或系
golang channel数据的接收发送流程
Channel底层数据结构说明```gotype hchan struct { qcount uint // 用于记录当前通道队列中已有的数据元素数量 dataqsiz uint // 指定了通道的循环队列（缓冲区）的大小。也就是通道最多能容纳的数据元素数量 buf unsafe.Pointer // 指
Go 语言中 uintptr和unsafe.Pointer 的区别
`unsafe.Pointer`1. 定义: `unsafe.Pointer` 是一种特殊的指针类型。它可以指向任意类型的数据。你可以把它看作是 C 语言中的 `void`，但功能更受限，主要用于类型转换。2. 类型安全: 顾名思义，使用 `unsafe.Pointer` 会绕过 Go 的类型安全检查。编译器不会阻止你将一个 `int` 转换为 `unsafe.Pointer`，
为什么说golang参数传递皆是值传递？
什么是值传递 (PassbyValue)？值传递的核心思想是：当一个变量作为参数传递给函数时，函数接收到的是该变量的一个副本 (copy)，而不是变量本身。 函数内部对这个副本的任何操作，都不会影响到函数外部的原始变量。 值类型 (Value Types) 的传递Go 中的基本类型（如 `int`, `float`, `string`, `bool`）、结构体 (`str
MySQL InnoDB 的双写策略
双写的作用MySQL InnoDB 存储引擎中的双写策略（Doublewrite Buffer）是为了防止在将内存中的数据页（Page）写入磁盘时发生部分写失效（Partial Page Write / Torn Page）导致的数据损坏问题，从而提高数据在意外宕机（如操作系统崩溃、断电）后的恢复能力和数据一致性。 问题背景：部分写失效 (Partial Page Write)
人工智能中的“知识蒸馏”，到底是什么？
随着 DeepSeek R1 的爆火，知识蒸馏这一人工智能中常用的技术进入大众视野。本篇面向对人工智能和机器学习感兴趣的初学者的科普性文章，主题聚焦于当前深度学习领域中被广泛应用的「知识蒸馏（Knowledge Distillation）」技术，希望能帮助读者快速了解它的概念、作用以及应用场景。 什么是知识蒸馏？在深度学习的发展过程中，模型的规模（参数量）越来越大，性能也随之提升。
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