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高并发
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数据存储的新趋势：如何设计一个高性能的连接池？
在现代软件开发中，数据库是应用程序的核心组成部分。为了确保高效的数据处理，连接池的设计显得尤为重要。连接池是一种通过缓存数据库连接来提高性能的技术，尤其在高并发环境中更是不可或缺。 什么是连接池？ 连接池是维护多个数据库连接的集合...
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深度探讨Apache和Nginx的优缺点，助你选择合适的Web服务器
在构建现代化网站时，总会面临一个至关重要的选择：选择Apache还是Nginx作为你的Web服务器？这两个开源服务器软件各有千秋，本文将深入探讨它们的优缺点，帮助你做出明智的决策。 一、Apache的优势与劣势 Apache作为全...
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电商平台的负载均衡技术：如何确保高并发下的稳定性与性能？
在当今的电商行业，随着用户数量的激增和交易量的不断增加，如何确保平台在高并发情况下的稳定性与性能，成为了每个电商企业必须面对的挑战。负载均衡技术作为解决这一问题的重要手段，扮演着至关重要的角色。 负载均衡的基本概念 负载均衡是指将...
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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...
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微服务中动态计费策略的开源规则引擎选型：性能与可维护性深度考量
在当今快速迭代的互联网环境中，产品和业务需求变化频繁，尤其是计费策略这类核心业务逻辑，其动态性和灵活性变得至关重要。将硬编码的计费规则嵌入到微服务中，往往会导致代码僵化、部署缓慢、维护成本高昂。开源规则引擎作为一种解决方案，因其能够将业务...
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Spring Cloud Config 与 etcd 集成：实战中的优劣势与挑战
Spring Cloud Config 与 etcd 集成：实战中的优劣势与挑战 最近项目中尝试将 Spring Cloud Config 与 etcd 集成作为微服务配置中心，经历了一番波折，最终成功上线。在此，我想分享一些实战经验...
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P4与其他网络编程语言的对比分析：选择最适合你的工具
在当今快速发展的网络技术领域，网络编程语言的选择对于构建高效、灵活和安全的网络系统至关重要。P4作为一种新兴的网络编程语言，近年来受到了广泛关注。本文将深入探讨P4与其他主流网络编程语言（如C++、Python和Java）的对比分析，帮助...
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MongoDB 分布式数据库：如何实现数据分片
MongoDB 的数据分片 MongoDB 是全球领先的通用分布式数据库，常用于处理大量数据的高负载应用。数据分片是 MongoDB 处理大数据集和高并发请求的关键功能。当数据库增长时，单个服务器可能无法处理所有数据，也无法承受高并发...
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电商推荐系统海量数据与实时弹性伸缩架构实践
在电商推荐系统中，面对每日亿级的用户行为数据、周期性流量高峰（如促销大促），以及对毫秒级推荐结果响应的严苛要求，如何实现存储和计算资源的动态弹性伸缩，避免资源浪费和性能瓶颈，是每个技术团队都需要解决的关键挑战。本文将深入探讨一套基于云原生...
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监控系统数据库性能瓶颈分析及解决方案：MySQL、PostgreSQL、InfluxDB 的比较与选择
监控系统的心脏是数据库，它负责存储和管理海量的时间序列数据。数据库的性能直接影响着监控系统的稳定性和效率。选择合适的数据库至关重要。本文将分析监控系统数据库性能瓶颈，并对 MySQL、PostgreSQL 和 InfluxDB 三种数据库...
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在高并发场景下，如何避免ReentrantLock带来的死锁问题？
在高并发的分布式系统中，如何保证线程安全是开发者经常需要面对的问题。Java中的ReentrantLock是一个可重入锁，它可以保证多个线程安全地访问共享资源。但如果使用不当，也可能导致死锁问题。 那么，如何避免ReentrantLo...
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构建金融数据共享平台：架构设计与技术选型深度解析
构建金融数据共享平台：架构设计与技术选型深度解析 金融行业对数据的依赖性日益增强，构建一个安全可靠、高效稳定的金融数据共享平台至关重要。这个平台需要能够整合来自不同来源的金融数据，并提供安全可靠的数据访问和共享服务。本文将深入探讨金融...
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实时推荐系统特征存储：RocksDB如何平衡低延迟与高一致性
在构建现代广告推荐系统时，特征服务的性能与可靠性无疑是决定系统成败的关键因素。用户行为特征的实时更新与快速查询，对底层存储提出了严苛的要求：既要保证数据的 低延迟 读写以响应毫秒级的推荐请求，又要确保 数据一致性 和 持久化 ，避免因系统...
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如何评价MongoDB WiredTiger引擎在高并发读取场景下的性能表现？
MongoDB是一款广受欢迎的开源非关系型数据库，而WiredTiger是MongoDB 3.2版本之后引入的默认存储引擎。当数据库需要处理大量并发读取请求时，WiredTiger引擎的表现如何呢？这篇文章将深入探讨这一问题。 测试场...
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告别“雪崩效应”：微服务稳定性保障三大核心利器
微服务架构在带来高内聚、低耦合等优势的同时，也引入了新的挑战，尤其是在服务间调用复杂、流量激增时，系统的稳定性常常面临严峻考验。正如许多团队遇到的情况，缺乏统一的API网关、服务间直接调用链路混乱、以及限流熔断机制的缺失，极易导致“雪崩效...
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容器性能瓶颈深解：CPU、内存、I/O之外的“隐形杀手”与优化实践
在容器技术日益普及的今天，我们常常将容器的性能问题归结为CPU、内存和I/O这“三大件”的资源不足。然而，经验丰富的开发者和运维工程师会发现，即使这些核心资源看似充裕，容器化应用依然可能表现不佳，甚至出现意想不到的延迟和故障。这背后，往往...
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PostgreSQL 性能优化：深入剖析与解决表膨胀问题
PostgreSQL 性能优化：深入剖析与解决表膨胀问题 大家好，我是你们的数据库老 বন্ধু “码农老王”。今天咱们来聊聊 PostgreSQL 数据库里一个让人头疼的问题——表膨胀 (Table Bloat)。别看这名字挺唬人，...
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千万级日活聊天消息存储优化：CAP权衡与分布式实践
最近听一位朋友聊起他正在负责的千万级日活社交应用，正为聊天消息的存储问题焦头烂额。高写入延迟、查询响应慢、数据量爆炸式增长带来的运维成本居高不下，这些都是高并发场景下的“老大难”。更让他困惑的是，在考虑分布式数据库时，如何在CAP理论中的...
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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...
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一个电商平台系统踩坑记：当库存分片遇上秒杀订单的连锁反应
在当今互联网时代，电商平台已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在这些看似简单的购物背后，隐藏着许多复杂的技术问题。今天，我想和大家分享一个我在电商平台系统开发过程中遇到的一个有趣的问题——当库存分片遇上秒杀订单的连锁反应。 ...