数据一致性
-
微服务通信大揭秘:REST、gRPC与消息队列的优劣与应用
在微服务架构中,服务间通信是其核心与基石。不同的通信方式各有利弊,理解它们的特性并根据业务场景做出合理选择,对于构建健壮、高效的微服务系统至关重要。本文将深入探讨三种主流的服务间通信方式:RESTful API、gRPC以及消息队列,并分...
-
单体应用解耦后,通用模块何去何从:保留旧项目还是构建共享服务?
当单体应用逐渐走向历史,甚至被“绞杀殆尽”时,那些曾经依附于其上的通用模块,如鉴权(Authentication)、授权(Authorization)、日志(Logging)、配置管理(Configuration Management)、...
-
边缘AI设备Flash寿命与实时性平衡:软件优化实践
在高性能嵌入式AI推理边缘设备中,我们常常面临一个两难的局面:AI模型参数的频繁更新(比如在线学习、A/B测试、个性化模型部署)和实时数据的快速记录(如传感器数据、推理结果、设备状态日志),都对作为主要非易失性存储介质的Flash内存提出...
-
微服务迁移实战:绞杀者模式(Strangler Fig)的实施步骤与避坑指南
绞杀者模式实战:如何优雅地“杀死”你的单体应用 如果你正在维护一个像“意大利面条”一样的遗留单体系统,并且被产品经理催促着要上微服务,那么 Strangler Fig Pattern(绞杀者模式) 绝对是你最好的朋友。它不是那种“...
-
构建高性能、低成本的实时历史数据平台:架构策略与技术选型
在当今数据驱动的时代,构建一个既能处理实时交易数据,又能支持秒级查询十年历史数据的平台,同时还要严格控制存储和运维成本,无疑是许多企业面临的核心挑战。特别是来自多业务线的数据汇聚,更是将复杂性推向新的高度。本文将深入探讨这一难题的架构策略...
-
不引入新框架,如何优雅解决 Kafka 消息积压与批处理的可靠性难题?
在实时数据流处理中,我们经常面临一个经典的“两难”困境: 消息积压(Lag) 与 处理稳定性 的博弈。 当流量洪峰来袭,数据库写入瓶颈导致消费速度跟不上生产速度时,积压就像滚雪球一样越滚越大。此时,工程师的第一反应往往是“上批处理”,...
-
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...
-
微服务数据不一致之痛:订单支付成功,库存却未扣减?分布式事务与最终一致性方案实践
在微服务架构日益普及的今天,您团队遇到的“订单支付成功,但库存迟迟未扣减,导致数据不一致和用户投诉”的问题,是一个非常典型且令人头疼的挑战。这不仅影响用户体验,更可能造成业务损失。这正是分布式事务和最终一致性解决方案大显身手的时候。 ...
-
分布式事务设计:如何通过补充字段解决Try空回滚与Confirm悬挂问题
在设计分布式事务或涉及Try/Confirm/Cancel流程的资源表时,除了基础的 status (状态)和 version (乐观锁版本号)字段外,要处理你提到的 空回滚 (Try执行了但没记录)和 悬挂 (Confirm执行了但...
-
微服务TCC防悬挂与空回滚:除了Redis锁,还有哪些硬核方案?
TCC分布式事务:除了Redis锁,如何优雅处理悬挂和空回滚? 在微服务架构中,TCC(Try-Confirm-Cancel)模式虽然灵活,但“空回滚”和“悬挂”是两个让人头秃的经典问题。很多人的第一反应是用Redis加锁,但Redi...
-
分布式事务状态存储:为什么我劝你慎用 Redis 和 Apollo/Nacos?
最近在群里看到又有兄弟在为分布式事务的“状态到底存哪儿”吵得不可开交。有人觉得 Redis 快,适合做状态机;有人觉得 Apollo/Nacos 统一管理挺好。但作为过来人,我得泼盆冷水: 在分布式事务状态同步这个场景下,Redis 和 ...
-
高并发下的分布式事务状态机设计:基于Redis的补偿机制实战
前言:别把Redis当数据库用,要当“状态机引擎” 在高并发场景下,聊分布式事务如果还在扯两阶段提交(2PC),那基本没法落地。性能扛不住。既然用户指定了Redis,说明追求的是极致的吞吐量。Redis确实不适合直接存业务数据,但它极...
-
高并发电商TCC事务:Confirm失败后,如何优雅设计重试与库存释放机制?
在处理高并发电商系统中的分布式事务时,TCC (Try-Confirm-Cancel) 模式因其强一致性保证而广受欢迎。然而,实际生产环境中, Confirm 阶段的失败,尤其是因外部依赖(如支付网关)超时导致的失败,是一个棘手的问题。...
-
异步写入优化:从业务场景出发,构建高效稳定的数据流
在高性能和高并发的系统设计中,异步写入无疑是提升系统吞吐量和响应速度的关键技术之一。然而,真正优秀的异步写入优化,绝不仅仅是选择一个高性能的消息队列或数据库那么简单。它更深层的基石,在于对业务场景的深刻理解与洞察。 很多时候,我们容易...
-
高精度清算系统:事件溯源、CQRS与状态重建的架构实践
在设计高精度的清算系统时,对数据准确性和可追溯性的极致要求是其核心挑战。这不仅仅是为了满足财务合规性,更是为了保障系统自身的健壮性,能够在任何异常情况下快速恢复和验证。作为一名架构师,我深知这其中的分量。以下将探讨业界一些成熟的方法,旨在...
-
支付核心系统蜕变:架构优化如何撬动成本效益与业务新增长
在高速发展的数字经济时代,支付系统作为商业交易的核心枢纽,其架构的稳定性、扩展性与性能直接关系到企业的运营成本和市场竞争力。很多支付公司在早期追求快速上线,往往会积累下技术债。当业务规模快速增长时,这些技术债就会演变成高昂的运维成本、缓慢...
-
电商平台支付失败排查与实时监控策略
在电商平台运营中,支付环节无疑是核心命脉。用户一旦遭遇支付失败,轻则影响体验,重则直接导致订单流失,对业务造成严重打击。你提出的问题——“用户抱怨支付失败,订单流失严重,急需一套快速定位并解决支付失败原因的工具和方案,最好能实时监控各支付...
-
创业公司如何选型:微服务还是单体架构?看这两个真实场景
对于初创公司,技术架构的选择往往在早期就埋下了伏笔。微服务和单体架构,这两个词在技术圈被反复讨论,但很多创业团队容易陷入两个极端:要么盲目追求“微服务”这个时髦词,要么因为畏惧复杂而坚持单体直到无法维护。今天,我们结合两个非常典型的场景,...
-
边缘AI高负载下,我们真的懂Flash的“脆弱”吗?软件设计如何为存储续命?
在边缘AI部署的今天,高性能推理对存储的读写需求达到了前所未有的高度。Flash存储凭借其速度和功耗优势成为首选,但其固有的“脆弱”——有限的擦写次数(P/E cycles)——却像达摩克利斯之剑悬在每个开发者头顶。我们真的理解Flash...
-
边缘计算资源受限场景下的消息队列优化:Quorum vs 镜像队列与低内存RabbitMQ配置
在K3s这类轻量级Kubernetes边缘集群中,资源(CPU、内存、网络)往往极度受限。在这种环境下,消息队列(如RabbitMQ)的配置选择直接决定了系统的稳定性与性能。本文将深入探讨Quorum队列的Raft开销与镜像队列复制开销的...