息队列
-
从PHP遗留系统到微服务:如何评估和选择适合团队的框架?
如何评估和选择适合团队的微服务框架:从PHP遗留系统迁移的视角 嘿,哥们!我完全理解你们团队的困惑。从一个运行良好的PHP遗留系统转向微服务架构,这本身就是一个巨大的工程。面对市面上五花八门的微服务框架,比如Dubbo、Spring ...
-
Kafka微服务:轻量级最终一致性与分布式事务回滚方案
团队考虑引入Kafka作为微服务之间的消息总线,但在消息幂等消费和分布式事务回滚方面经验不足?两阶段提交(2PC)方案过于笨重? 确实,在微服务架构下,保证数据一致性是一个挑战。2PC虽然经典,但在性能和可用性方面存在一些问题,尤其是在高...
-
电商订单支付后数据一致性难题:Saga模式的实践与解析
在电商平台中,当用户完成支付后,通常会触发一系列异步操作,例如扣减库存、增加用户积分、发送通知短信、更新订单状态等。这些操作分布在不同的服务甚至不同的数据库中,如何确保它们要么全部成功,要么在失败时能有效回滚或补偿,避免数据不一致,是分布...
-
微服务中的事件溯源与Kafka:构建可审计、可追溯系统
在微服务盛行的时代,构建一个既能响应业务快速变化,又能满足严格审计和追溯要求的系统,是架构师和开发者面临的一大挑战。传统的数据持久化方式往往只关注最终状态,对状态的演变过程记录不足,使得问题排查、历史数据分析和合规性审计变得异常艰难。 事...
-
电商秒杀:数据库连接池耗尽与事务死锁优化方案
电商秒杀活动中,高并发请求对数据库造成巨大压力,导致连接池耗尽和事务死锁问题频发。以下是一些优化策略,希望能帮助解决燃眉之急: 一、连接池优化 连接池参数调优: initialSize :初始连接数,根据预...
-
线上系统排查之痛:如何构建高效的数据库操作审计日志
线上系统出问题,数据库里的数据早已面目全非,根本不知道中间发生了什么?这种“大海捞针”式的排查经历,相信很多程序员都深有体会。用户的每一次操作,系统中的每一次数据变更,如果不能被清晰地记录下来,那么一旦出现异常,回溯问题就成了噩梦。本文将...
-
AI系统:如何安全整合与治理异构分布式数据
在当今AI技术飞速发展的时代,构建一个高效、精准的AI系统,往往离不开海量数据的支撑。然而,这些数据并非总是整齐划一地储存在一处。实际项目中,我们经常面临这样的挑战:所需数据分散在不同的系统和机构中,数据格式、标准乃至语义都各不相同。如何...
-
云原生有状态应用:Kubernetes下数据一致性与高可用性的策略
在云原生环境中管理有状态应用(如数据库)一直是DevOps和SRE团队面临的核心挑战之一。特别是在Kubernetes(K8s)这样的容器编排系统下,Pod的生命周期是短暂且动态变化的,如何在这种“无常”的基础设施之上构建数据一致性和高可...
-
分布式系统数据一致性保障:CAP 理论与一致性模型选择
在构建分布式系统时, 数据一致性 是一个核心挑战。CAP 理论告诉我们,一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)这三者无法同时满足。因此,我们需要根据具体的...
-
系统健康概览:产品经理如何快速定位性能问题与用户影响
作为产品经理,面对复杂的系统性能问题,我们最不想看到的就是一堆晦涩难懂的错误日志,或是堆满技术指标的监控大屏。我们真正需要的是一个“懂我”的系统健康概览,能迅速告诉我: 哪个环节出了问题?影响了多少用户?以及可能带来多大的业务损失? ...
-
解决分布式系统性能瓶颈:实用监控与诊断指南
分布式系统因其高可用性、可伸缩性和复杂性,在现代互联网架构中扮演着核心角色。然而,这种复杂性也带来了巨大的挑战,尤其是在性能监控与故障诊断方面。当一个请求横跨多个微服务、数据库和消息队列时,如何快速定位性能瓶颈或识别故障根源,是每个技术团...
-
大规模 Flink 作业的性能监控与快速故障定位实践
在生产环境中,部署大规模 Flink 作业常常伴随着性能波动的挑战,特别是当数据洪峰来临,突然的延迟增加或吞吐量下降往往让人措手不及,而快速定位问题根源更是难上加难。本文将系统地探讨如何在生产环境中对 Flink 作业进行性能监控与故障定...
-
后端工程师视角:核心交易链路风控策略的挑战与应对
作为一名长期奋战在后端一线的工程师,我深知风控对于业务的重要性,它如同系统的“安全带”,在瞬息万变的互联网环境中保护着业务不受欺诈和风险的侵蚀。然而,在日常工作中,我们常常面临这样的困境:产品经理(PM)提出的许多风控策略,往往要求对核心...
-
微服务链式故障的“救星”:如何用分布式追踪快速止损?
在云原生时代,微服务架构以其灵活性和可伸缩性成为主流。然而,当服务数量达到上百,调用关系如蜘蛛网般错综复杂时,系统的可观测性(Observability)就成了巨大的挑战。正如您所描述的,单个微服务异常往往会引发连锁反应,导致整个调用链路...
-
Kubernetes上关系型数据库的高可用与灾备:StatefulSet最佳实践
在微服务架构日益普及的今天,将传统的关系型数据库(RDBMS)部署到Kubernetes(K8s)环境中,同时确保其高性能、高可用性(HA)和灾难恢复(DR),是许多架构师面临的挑战。特别是涉及跨区域复制和故障转移时,K8s的Statef...
0 139 0 0 0 Kubernetes数据库高可用 -
微服务可观测性:设计一个能快速定位超时问题的系统
在微服务架构中,服务间的调用和依赖关系变得复杂,这使得故障定位和性能瓶颈分析变得异常困难,尤其是恼人的超时问题。一个设计优良、可观测性强的微服务系统,是快速定位并解决这些问题的关键。本文将深入探讨如何通过日志、指标和链路追踪这三大支柱,构...
-
APM工具选型与实践:深入排查线上性能抖动的策略与指南
线上系统偶尔出现的性能抖动,如幽灵般难以捕捉,常常让技术团队焦头烂额。当团队内部开始讨论引入APM(应用性能监控)工具时,一些常见的疑问便会浮现:哪个工具更适合我们?投入产出比如何?它真的能追踪到最细粒度的数据库查询或代码段耗时吗?本文将...
-
SRE的“系统慢”噩梦?分布式追踪是你的破局利器!
“系统慢!”这三个字,对于我们SRE来说,无异于午夜凶铃。尤其是在微服务架构盛行的当下,客户一个简单的“慢”字,背后可能牵扯到几十个甚至上百个微服务的相互调用、数据库查询、缓存读写、消息队列传递……每次定位一个性能瓶颈,都要耗费数小时甚至...
-
利用Prometheus和Grafana打造配置变更后的服务健康监控体系
在现代复杂的技术架构中,配置变更如同双刃剑。它既是系统演进、功能更新的必要环节,也是引发服务故障、性能下降的常见元凶。尤其是在分布式系统和微服务环境中,一次看似简单的配置调整,可能通过级联效应导致难以预料的服务中断。因此,除了完善的配置管...
-
分布式追踪:如何清晰洞察用户请求的来龙去脉与性能瓶颈
分布式追踪:清晰洞察用户请求的来龙去脉与性能瓶颈 在复杂的微服务架构中,线上环境偶尔会出现用户请求失败或延迟极高的情况。尽管我们有完善的监控告警系统,但接到告警后,要从海量的日志和指标中迅速定位问题的根源,往往耗时费力,甚至让经验丰富...