消息可靠性
-
微服务分布式事务选型:规避XA,高性能与最终一致性的平衡之道
在微服务架构盛行的当下,如何处理跨多个服务的业务操作,保证数据的一致性,是每个架构师团队都会面临的“拦路虎”。用户提到的痛点非常典型:既要保证业务数据最终一致性,又不能引入重量级的XA协议导致性能雪崩,同时希望有成熟的开源组件支持以降低研...
-
电商高并发库存扣减:确保订单与库存原子性的实践之路
在电商大促的洪流中,每一笔订单都承载着用户的期待和企业的利润。然而,看似简单的库存扣减操作,在面临高并发挑战时,却常常成为系统稳定性的一道“鬼门关”。正如我在一次大促中亲身经历的:我们因简单的RPC调用处理库存服务,在并发扣减失败后缺乏回...
-
电商大促高并发系统架构实践:消息队列与熔断限流的深度应用
作为一名后端工程师,每逢电商大促、节日活动,或是任何可能带来瞬时流量洪峰的场景,那种“压力山大”的感觉,相信很多同行都深有体会。我们团队在应对高并发方面,通常都会祭出像缓存优化、数据库读写分离、CDN分发这些常规武器。它们确实能解决大部分...
-
用延迟队列优化系统性能的策略:实践与思考
用延迟队列优化系统性能的策略:实践与思考 在高并发、高吞吐量的系统中,如何保证系统性能和稳定性是一个永恒的挑战。延迟队列作为一种重要的消息处理机制,可以有效地解决许多性能瓶颈问题,提升系统效率。本文将深入探讨延迟队列的应用场景、实现策...
-
分布式事务:解决订单与支付服务数据不一致的几种方案评估
在分布式系统设计中,尤其是在高并发的交易场景如订单与支付服务之间,如何保证数据一致性一直是一个核心且棘手的挑战。您作为架构师,遇到的对账不平问题,正是由于消息传递不可靠导致的典型分布式数据一致性问题。要改造现有系统以支持更高的并发和数据一...
-
RabbitMQ vs. Kafka:消息队列选型深度剖析,哪个更适合你的项目?
最近项目里需要选择一个消息队列,RabbitMQ和Kafka都进入了候选名单。这两个都是业界常用的消息队列,各有优劣,选型的时候真是让我头秃!所以,我决定把我这几天研究的心得分享出来,希望能帮到大家。 首先,简单来说,RabbitMQ...
-
基于消息队列的异步处理架构设计:提升系统响应速度和吞吐量
基于消息队列的异步处理架构设计:提升系统响应速度和吞吐量 在高并发、高吞吐量的互联网应用中,同步处理请求往往成为系统性能的瓶颈。为了提升系统响应速度和吞吐量,异步处理架构应运而生。而消息队列作为异步处理架构的核心组件,扮演着至关重要的...
-
微服务分布式事务终极解法:SAGA模式如何保障复杂业务一致性与用户体验
微服务架构的兴起,让我们的系统具备了高内聚、低耦合、独立部署等诸多优势。然而,随之而来的是一个棘手的问题: 分布式事务管理 。当一个业务操作需要跨越多个独立的服务时,如何确保数据的一致性,同时又不牺牲系统性能和用户体验,成了摆在许多团队面...
-
Kafka、RabbitMQ和Pulsar:高吞吐量场景下的最佳选择?
Kafka、RabbitMQ和Pulsar:高吞吐量场景下的最佳选择? 在构建高吞吐量、低延迟的分布式系统时,选择合适的消息队列至关重要。Kafka、RabbitMQ和Pulsar是目前流行的三种消息队列,它们各有优缺点,在高吞吐量场...
-
电商支付后数据一致性难题?Saga模式助你高效解决
电商支付成功后,如何优雅地保障业务数据最终一致性?Saga模式实践 作为一名电商平台的支付模块负责人,我最近被支付成功后的一系列后续操作搞得焦头烂额。支付模块成功扣款后,需要通知下游的多个服务:更新订单状态、创建物流发货单、发放用户优...
-
电商平台选型:如何避坑?详解消息队列技术选型策略
在电商平台的架构设计中,消息队列扮演着举足轻重的角色。它负责解耦各个系统,提升系统性能,保证数据一致性。但选择合适的队列技术却是一件让人头疼的事儿。今天老王就来聊聊,如何在电商平台中选型合适的 Message Queue(消息队列)。 ...
-
IIoT边缘-云协同:资源受限环境下的实时数据分析与管理架构
在工业物联网(IIoT)的浪潮中,我们常面临一个核心挑战:如何在偏远且计算资源有限的环境下,对海量的传感器数据进行实时、高效的分析?传统的纯云端模式往往因高延迟和数据传输成本高昂而难以适用,而边缘设备自身的性能限制又让深度分析变得捉襟见肘...
-
分布式事务一致性:消息队列的方案与选型(Kafka, RabbitMQ, RocketMQ对比)
在复杂的分布式系统中,确保数据的一致性是架构设计中的核心挑战。尤其是在跨多个服务或数据库的业务操作中,分布式事务一致性更是难以攻克的问题。消息队列(Message Queue, MQ)作为实现服务解耦、异步通信的重要组件,在保障分布式事务...
-
分布式事务容错设计:如何实现自动化故障处理,告别人工修复
在微服务和分布式系统盛行的今天,分布式事务已成为保障数据一致性不可或缺的一环。然而,正如许多开发者所经历的那样,线上系统一旦出现分布式事务异常,往往会导致数据不一致,需要耗费大量人力进行手动排查和修复,严重影响了系统的稳定性和运维效率。本...
-
微服务架构下可扩展事件总线的设计之道
在微服务架构中,事件总线扮演着至关重要的角色,它允许不同的微服务以松耦合的方式进行通信。一个设计良好的事件总线不仅能够提高系统的灵活性和可维护性,还能显著提升系统的可扩展性。本文将深入探讨如何在微服务架构下设计一个可扩展的事件总线,涵盖消...
-
微服务高并发下的异步解耦通信:如何通过消息队列保障消息不丢失?
在微服务架构日益普及的今天,服务间的通信方式是构建健壮系统的核心。许多团队初期倾向于使用基于HTTP API的同步通信模式,因为它简单直观,易于理解和实现。然而,当系统面临高并发场景时,这种通信方式的局限性就会凸显出来,例如连接数瓶颈、显...
-
WebAssembly在边缘计算中的业务逻辑下沉:存储与消息集成挑战及应对
作为一名长期关注分布式系统和云计算的后端架构师,我一直在思考如何将部分业务逻辑更高效地下沉到边缘。当计算资源更接近数据源和用户时,理论上可以显著提升响应速度并降低网络带宽成本。WebAssembly (Wasm) 凭借其出色的跨语言能力、...
-
微服务架构下分布式事务一致性保障方案
在微服务架构下,保证分布式事务的一致性是一个复杂但至关重要的问题。CAP 理论和 BASE 理论为此提供了理论基础,而实际应用中则需要选择合适的解决方案。 CAP 理论和 BASE 理论 CAP 理论 :CAP 理论指...
-
SRE视角:构建有效告警,实现从基础设施到业务的全栈监控
SRE视角:构建有效告警,实现从基础设施到业务的全栈监控 作为一名SRE,我们常常会面临这样的困境:投入大量精力搭建了监控系统,却发现效果总是不尽如人意。基础设施层面的CPU、内存、磁盘、网络指标固然重要,但当真正的生产问题出现时,这...
-
应对海量用户行为数据:高并发数据接入与持久化方案
应对海量用户行为数据:高并发数据接入与持久化方案 随着业务的快速增长,用户行为数据呈指数级增长是必然趋势。传统的数据采集架构往往难以支撑如此高的并发写入,导致数据积压甚至丢失。本文将探讨主流的高并发数据接收和持久化方案,并重点介绍如何...