Tag: system-design
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Flink 深挖 · 时间语义、窗口与 Watermark
Flink 时间语义与乱序处理：processing/ingestion/event time 取舍、Watermark 生成与多输入取 min、withIdleness 排除空闲分区、Tumbling/Sliding/Session 窗口、allowedLateness 与侧输出兜底、增量与全量聚合，落到实时 CTR 与归因 join。
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Flink 深挖（开篇）· 流处理模型与运行时架构
Flink 深挖开篇：为何广告实时链路选 Flink 而非微批、流批一体与 DataStream 心智、JobManager/TaskManager/Slot 运行时、StreamGraph→JobGraph→ExecutionGraph 三次图变换、算子链与 Slot 共享、四种分区策略、部署模式与作业提交全流程。
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Redis 深挖 · 布隆过滤器与穿透防线
深挖 Redis 布隆过滤器：位数组 + k 哈希为何只有假阳性没有假阴性、误判率与 m/k 参数怎么算、原生 bitmap 手写 vs RedisBloom 模块 vs Redisson，再到计数/布谷鸟/可扩展变体与删除难题，落到广告竞价挡穿透与去重。
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Redis 深挖 · 线程模型与性能
深挖 Redis 线程模型与性能：单线程执行为何天然原子、IO 多线程与 bio 后台线程各干什么、pipeline 收敛 RTT、8 种内存淘汰与惰性+定期过期、慢命令与 UNLINK、热 key 定位打散，落到竞价场景的生产红线。
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Redis 深挖 · 持久化与高可用
深挖 Redis 持久化与高可用：RDB 的 fork+COW、AOF 三档 appendfsync 与重写、混合持久化，再到主从复制、Sentinel 故障转移、Cluster 槽分片与 MOVED/ASK，落到竞价场景的 Redis HA 实践。