文章标签
量控制
-
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...
-
微服务韧性工程：熔断、降级、限流与调用链监控实战
在微服务架构中，服务间的依赖关系确实错综复杂，一个服务的故障往往可能引发连锁反应，导致整个系统瘫痪。为了保障微服务的可用性和稳定性，熔断、降级、限流这些策略变得至关重要。但关键在于，如何根据实际场景选择和配置它们，并进行有效的监控？ ...
-
遗留系统与异构数据源：无重构实现敏感数据监控的集成策略
我们都曾面对这样的窘境：企业内部沉淀了大量历史遗留系统，它们如同一个个信息孤岛，各自为政。更令人头疼的是，许多系统缺乏完善的API接口，数据格式五花八门，甚至有些核心业务逻辑只能通过人工操作或直接数据库访问来完成。在这样的背景下，要实现敏...
-
后端开发者生存指南：如何在不改核心业务下优雅应对流量洪峰？
作为后端开发者，我们都深知，核心业务逻辑往往像一个精密而脆弱的沙盘，牵一发而动全身。任何微小的改动都可能引发连锁反应，带来巨大的风险。然而，在互联网瞬息万变的今天，突如其来的流量洪峰却是家常便饭，如何有效应对这些冲击，在不触碰敏感核心区域...
-
Calico网络策略：Global vs. Namespace，最佳实践指南
在Kubernetes集群中使用Calico进行网络策略管理时， GlobalNetworkPolicy 和 Namespace 级别的 NetworkPolicy 的选择常常引起团队内部的争论。本文旨在提供一种最佳实践方案，帮助你合理规...
-
告别“考古式”集成：高效管理多样化第三方API的策略与实践
在现代软件开发中，集成第三方服务几乎是常态，尤其是物流API这种特定领域的服务，往往需要对接多家以满足业务需求。你遇到的“接口规范、版本管理千差万别，每次更新都像在‘考古’，生怕引入新的bug”的问题，是许多团队在处理多样化第三方API集...
-
产品经理视角的微服务治理：告别依赖泥潭，拥抱系统稳定
作为产品经理，我们深知微服务架构在带来敏捷性、可扩展性和技术栈自由度的同时，也引入了前所未有的运维复杂性。尤其是服务间日益复杂的依赖关系，如同交织的蛛网，任何一环的脆弱都可能引发连锁反应，直接威胁到整个系统的稳定性，进而影响用户体验和业务...
-
批处理任务资源限制与调度：保障在线服务稳定性的关键策略
在许多生产系统中，夜间运行的批处理任务是数据清理、报表生成、数据同步等场景不可或缺的一部分。然而，正如你所遇到的，这些任务如果规划不当，往往会在凌晨时段抢占大量系统资源，进而严重影响到白天在线服务的用户体验。这不仅是技术问题，更是业务连续...
-
利用 Redis 原子指令实现 TCC Try 阶段的分布式锁：避免重试风暴的实战指南
在微服务架构中，TCC（Try-Confirm-Cancel）模式是解决分布式事务的常用方案。其中， Try 阶段 往往需要锁定资源。如果 Try 阶段失败，业务方通常会通过定时任务或消息队列进行重试。如果大量请求同时失败并触发重试，且没...
-
Service Mesh：微服务痛点解药还是复杂性温床？深度剖析与实践建议
在微服务架构日益普及的今天，服务间的通信管理变得愈发复杂。服务发现、负载均衡、流量控制、熔断降级、认证授权、可观测性……这些横切关注点如果由每个服务单独实现，不仅开发成本高昂，且一致性难以保证。正是在这样的背景下，Service Mesh...
-
Seata AT模式在高并发微服务中的实践与挑战：性能、恢复与机制深度剖析
在微服务架构日益普及的今天，分布式事务是绕不开的难题。我们团队近期也在评估各种分布式事务解决方案，其中 Seata 凭借其对业务代码 无侵入 的AT模式（Automatic Transaction）引起了我们极大的兴趣。然而，任何技术...
-
微服务利器：Service Mesh如何提升可观测性和安全性？
在微服务架构的汪洋大海中，服务间的调用关系如同错综复杂的航道。随着服务数量的增长，这些航道的管理——尤其是确保它们的 可观测性 和 安全性 ——正成为压垮团队的最后一根稻草。传统的做法，比如在每个服务中手动集成监控SDK、日志库或编写安全...
-
DevSecOps实践：GitOps驱动的服务间访问控制自动化
在微服务架构日益复杂的今天，服务间的通信安全管理成为了DevSecOps实践中的一个核心挑战。我们团队正积极探索如何将安全左移，让开发者能更深入地参与到安全策略的定义中。尤其对于服务间的访问控制，我们希望通过GitOps的方式，让开发者提...
-
秒杀惊魂！数据库连接池耗尽与服务雪崩，不改代码如何快速自救？
最近，我们团队经历了一次惊心动魄的秒杀活动。百万级的请求瞬间涌入，系统核心服务告警灯瞬间亮起：数据库连接池耗尽、核心服务响应缓慢、用户订单提交失败率飙升！在那种紧急关头，我们深知不能轻易修改核心业务代码，必须迅速止血。这篇文章，就来分享一...
-
云原生数据库弹性伸缩：应对突发流量与保障服务可用性的实践指南
突如其来的流量洪峰，是每个互联网服务提供商都可能面临的严峻考验。无论是电商大促、社交热点还是新产品上线，后端数据库的承载能力往往是决定服务可用性的关键。传统数据库的扩容往往需要耗费大量时间进行规划、迁移甚至停机，这在瞬息万变的互联网环境中...
-
解决API高响应时间：异步处理与优化策略实战
最近，我们团队正面临一个严峻的挑战：API响应时间飙升，尤其是在用户集中提交大量评论或报告时，前端经常出现超时现象。这不仅严重影响了用户体验，也可能导致宝贵的用户操作数据丢失。面对这种压力，一套成熟的异步处理方案和行之有效的API优化策略...
-
告别“人肉运维”：利用IaC与智能运维解决支付系统单体架构瓶颈
在支付与金融科技领域，当业务量级突破瓶颈后，单体架构往往会成为那个最显眼的“瓶盖”。本文将从实战角度出发，探讨如何利用基础设施即代码（IaC）与智能运维（AIOps）技术，将“肉身运维”转化为自动化运维，从而解决核心系统日益笨重、维护成本...
-
Kubernetes多租户网络隔离方案：NetworkPolicy + Admission Webhook
Kubernetes多租户环境下的精细化网络隔离方案探讨 在Kubernetes多租户环境中，网络隔离至关重要。它不仅能保障各个租户之间的资源安全，防止恶意攻击或误操作带来的影响，还能满足不同租户对网络策略的个性化需求。本文将探讨如何...
-
资源有限？AI项目数据标注如何兼顾效率与质量
在AI项目开发中，数据标注是绕不开的关键环节，其质量直接决定了模型性能的上限。然而，在实际操作中，尤其是在资源（时间、人力、预算）有限的情况下，如何高效且高质量地完成数据标注，常常让团队陷入两难。作为一名在AI项目摸爬滚打多年的工程师，我...
-
医疗影像AI训练：如何设计安全的合成数据生成流程以平衡多样性与医学准确性
在医疗影像AI模型训练中，合成数据生成是一个关键环节，尤其是在真实标注数据稀缺或涉及患者隐私的情况下。一个设计良好的合成数据流程不仅能扩充数据集，还能增强模型的鲁棒性。然而，核心挑战在于如何确保生成的样本在保持多样性的同时，避免引入医学上...