文章标签
Redis 可用
-
高并发下的数据库连接池设计：稳如磐石，快如闪电
在高并发的应用场景中，数据库往往是性能瓶颈。频繁地创建和销毁数据库连接，不仅消耗大量的系统资源，还会显著增加请求的响应时间，甚至导致系统崩溃。数据库连接池技术应运而生，它通过预先创建并管理一组数据库连接，避免了每次请求都建立新连接的开销，...
-
支付回调系统架构：确保数据不丢不重的关键策略
在负责新项目支付模块的过程中，如何设计一个既能快速响应支付渠道，又能保证订单最终一致性的系统，确实是很多开发者面临的挑战。特别是在面对网络不稳定或服务器瞬时过载时，支付回调信息的丢失或重复处理是我们需要重点避免的问题。 我理解你的担忧...
-
高并发场景下如何实现“削峰填谷”，保障核心交易稳定？
在电商大促如“双十一”期间，系统面临的流量洪峰堪称一场严峻的“压力测试”。瞬时涌入的海量请求，往往会让 unprepared 的系统不堪重负，轻则响应迟缓，重则直接崩溃，导致用户无法下单，业务损失巨大。面对这种挑战，仅仅靠堆机器往往不是最...
-
除了延迟、错误率、QPS，你还应该监控这些关键性能指标
在网站或应用的性能监控中，延迟（Latency）、错误率（Error Rate）和QPS（Queries Per Second）无疑是最受关注的几个指标。它们从不同维度反映了系统的健康状况，但仅仅依靠这三个指标，我们很难全面了解系统的真实...
-
微服务性能瓶颈：如何在开发阶段发现并解决潜在隐患
微服务架构在带来高内聚、低耦合、独立部署等优势的同时，也引入了新的挑战，其中最让人头疼的莫过于性能问题。当系统在高并发下出现响应缓慢甚至服务崩溃时，在一个由数十甚至数百个服务组成的分布式系统中快速定位“谁是罪魁祸首”确实是一项艰巨的任务。...
-
彻底解决电商订单与库存数据不一致：分布式事务与幂等性实践
作为产品经理，您描述的“扣款成功但无订单记录”或“订单创建但库存未减少”的问题，是电商系统中非常典型的、也是最关键的数据一致性挑战。这不仅影响用户体验，更直接损害了业务信任和运营效率。从技术角度看，这通常是由于在分布式系统环境下，核心交易...
-
产品经理的稳定发布指南：Jenkins与微服务下的蓝绿部署与金丝雀实践
产品经理视角：Jenkins与微服务下的蓝绿部署和金丝雀发布实践指南 作为产品经理，产品的稳定性和用户体验始终是我们的核心关注点。发布新功能或修复Bug本应是激动人心的时刻，但随之而来的潜在宕机、用户投诉和回滚风险，常常让我们如履薄冰...
-
除了接口响应时间，我们还需要监控哪些关键指标？—— 一套基于场景的系统健康度检查指南
在构建高可用的分布式系统时，监控报警是保障服务稳定性的最后一道防线。很多开发者容易陷入一个误区：认为监控就是盯着接口响应时间（RT）和错误率。但正如你所提到的，除了这些表层指标，我们需要根据具体的 业务场景 ，深入到系统内部去捕捉那些更隐...
-
分布式支付事务卡顿？无需代码修改的性能诊断与优化之道
最近，电商平台支付环节偶发卡顿的问题确实让人头疼，尤其是当监控数据指向某个支付服务响应时间变长，但具体瓶颈却难以定位时。在复杂的分布式系统中，支付事务涉及多个服务、数据库、第三方接口和消息队列，其性能问题往往不是某个单一代码段能解释的。而...
-
新闻聚合平台数据模型设计：融合关系型数据库与全文搜索引擎
新闻聚合平台面临的核心挑战是如何高效地存储和检索海量、异构的文章数据。每篇文章可能包含标题、正文、图片列表、视频链接，甚至各种自定义元数据。同时，平台还需要提供极速的前端阅读体验，并支持强大而精准的关键词搜索和多维度筛选（如按文章类型、发...
-
应对实时分析平台月度查询高峰：弹性伸缩策略与实践
在实时分析平台中，每当月初或月末，由于大量历史数据报表查询的集中爆发，整个集群负载飙升，导致业务看板刷新迟缓甚至服务中断，这无疑是许多技术团队面临的痛点。这种周期性、可预测但又突发的查询高峰，对平台的弹性伸缩能力提出了严峻挑战。本文将深入...
-
微服务架构下，如何构建统一且未来导向的可观测性平台？
随着微服务架构的普及和业务复杂度的提升，单一应用拆分为数十乃至上百个独立服务已是常态。技术栈的多样化——从Java、Go到Python，从MySQL、PostgreSQL到Redis、Kafka——为开发带来了灵活性，却也为运维带来了巨大...
-
核心交易系统架构演进：如何兼顾强一致性与高性能？
核心交易系统：从“最终一致”到“强一致”的平滑演进之路 背景与痛点 随着业务量的增长，特别是涉及资金流转的场景，原有的基于消息队列的“最终一致性”架构开始显露疲态。虽然它解耦了系统，提升了吞吐量，但在面对严格的财务审计要求和用...
-
实时特征存储新引擎：PMem与GPU加速存储深度解析
在人工智能和机器学习领域，实时特征存储（Real-time Feature Store）是连接离线训练和在线推理的关键环节。它要求极低的读写延迟和极高的吞吐量，以满足模型在毫秒级时间内获取最新特征的需求。传统的存储方案，如基于SSD的KV...
-
eBPF还能追踪哪些网络协议？HTTP/gRPC之外的选择
在网络性能分析和安全监控领域，eBPF（extended Berkeley Packet Filter）已经成为一种强大的工具。它允许我们在内核空间动态地注入代码，而无需修改内核源代码或加载内核模块。虽然HTTP和gRPC是常见的追踪目标...
-
高并发支付场景下 TCC Try 阶段资源预占难题的深度解析与优化实战
在高并发支付系统中，TCC（Try-Confirm-Cancel）模式是保证分布式事务一致性的常用方案。但正如你所言， Try阶段的资源预占往往是性能的“阿喀琉斯之踵” 。尤其是在涉及用户积分、优惠券核销、库存扣减等多资源校验的场景下，T...
-
告别官方限定：发掘Kubernetes生态中那些不容错过的Helm Chart宝藏库！
嘿，哥们！用Kubernetes搞应用部署，Helm Chart那是我们绕不开的利器，几乎成了标配。但你是不是也跟我一样，刚开始总是盯着那几个“官方”或者默认添加的仓库看？比如早期的 stable 和 incubator （虽然现在...
-
跨数据库微服务分布式事务：挑战与Seata解决方案解析
在微服务架构中，服务自治是核心理念之一，这通常意味着每个服务可以根据自身业务需求选择最适合的存储技术，例如，某些服务可能偏爱关系型数据库如MySQL来处理复杂查询和强一致性事务，而另一些服务则可能选择NoSQL数据库如MongoDB以获得...
-
直播电商秒杀不再“崩”：数据驱动的爆款预测与主动客服策略
直播电商的“秒杀”活动，无疑是流量和销量的双重狂欢。然而，狂欢背后往往隐藏着系统性挑战：海量用户涌入客服系统，咨询库存、发货，导致系统卡顿甚至崩溃，最终影响用户体验和宝贵的销售转化率。面对这样的痛点，传统的被动式客服已力不从心，我们必须转...
-
AI模型与规则引擎集成：如何在保障高性能的同时确保数据安全？
在实时决策系统中，将AI模型集成到规则引擎中已成为提升业务响应速度和智能水平的关键一环。然而，模型推理过程中产生的中间数据和最终决策结果往往包含高度敏感或业务关键信息。如何确保这些数据在传输和存储环节的安全性（防窃取、防篡改），同时不牺牲...