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高并发

• Disruptor 的 RingBuffer 为什么这么快？从 CPU 缓存到无锁算法的深度解析

  在高并发场景下，队列的性能往往成为系统瓶颈。传统阻塞队列如 ArrayBlockingQueue 或 LinkedBlockingQueue 在面对每秒百万级消息处理时，往往会因为 锁竞争 和 缓存失效 导致性能急剧下降。而 LM...

  2026/4/11 0 161 0 0 0 Disruptor高性能并发RingBuffer

• 和产品聊聊：系统“慢一点”带来的“更快”和“更大”

  老规矩，咱们先抛开那些晦涩难懂的技术术语，来聊聊系统设计中一个非常核心但又常常被误解的概念—— 最终一致性（Eventual Consistency） 。我知道，作为产品经理，大家最关心的无非是用户体验、业务效率和系统稳定性，最好一切都“...

  2026/2/6 0 112 0 0 0 最终一致性CAP定理架构设计

• 别让 CPU 缓存“打架”：深度解析 Java 伪共享（False Sharing）与 Padding 优化

  在高性能并发编程领域，开发者往往会关注锁竞争、线程池配置、算法复杂度等宏观指标。然而，当系统吞吐量达到瓶颈，且通过 Profiler 工具发现某些热点变量的读写延迟异常升高时，问题往往隐藏在更底层的硬件层面—— 伪共享（False Sha...

  2026/5/21 0 116 0 0 0 Java虚拟机并发编程性能优化

• 为什么 Nginx 坚持单线程状态机？深入理解高性能网络架构的设计博弈

  在高性能 Web 服务器的领域，Nginx 几乎是“高并发”的代名词。很多初学者在深入其底层源码时，都会产生一个疑问：既然现代 CPU 都是多核的，为什么 Nginx 的 Worker 进程仍然坚持使用单线程循环（Single-threa...

  2026/5/21 0 104 0 0 0 Nginx高并发架构异步IO

• 深入理解 Linux NAPI 机制：高并发网络下的中断与轮询自适应艺术

  在现代高速网络（10Gbps、40Gbps 甚至更高带宽）环境下，网络吞吐量呈指数级增长。如果网卡每收到一个数据包就触发一次硬件中断，CPU 将陷入永无止境的中断处理流程中。这种由于高频中断导致 CPU 无法执行实质性任务的现象，被称为*...

  2026/5/23 0 127 0 0 0 Linux内核NAPI网络协议栈

• 深度解析 eBPF 辅助函数 bpf_fib_lookup：如何在 XDP 层免去内存查表直接复用内核路由表？

  在构建高性能的网络数据面（如 L3 转发、负载均衡器、网关）时， XDP (eXpress Data Path) 凭借其在网卡驱动层（ sk_buff 分配之前）处理数据包的能力，成为了无可争议的利器。 然而，一旦涉及 L3 路...

  2026/5/23 0 128 0 0 0 eBPFXDPLinux路由表

• 在Kubernetes中使用持久卷与存储类优化RabbitMQ磁盘I/O性能

  在云原生环境中部署RabbitMQ时，磁盘I/O性能是影响消息队列吞吐量和延迟的关键因素。Kubernetes的持久卷（Persistent Volume）和存储类（Storage Class）机制，为我们提供了灵活且高效的存储资源配置方...

  2026/1/21 0 186 0 0 0 RabbitMQ优化云原生消息队列

• eBPF 核心 Map 结构如何在生产环境中实现无损热升级？

  在生产环境中，eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）已经成为可观测性、网络加速和安全审计的利器。然而，随着业务逻辑的演进，eBPF 程序的升级不可避免。 如果仅仅是修改过滤算法或统计逻辑，直接替换 ...

  2026/5/26 0 78 0 0 0 eBPFLinux内核数据迁移

• 突破 Netfilter 极限：基于 eBPF/XDP 的无锁连接跟踪器设计原理与架构实现

  在构建高性能软件定义网络（SDN）、高并发四层负载均衡器（L4LB）或防火墙时，**连接跟踪（Connection Tracking, 简称 Conntrack）**是不可或缺的核心模块。它负责维护网络连接的状态机（如 TCP 的三步握手...

  2026/5/25 0 94 0 0 0 eBPFXDP连接跟踪

• Go内存泄露排查实战：联动 runtime.MemStats 与 pprof 精准定位问题

  在 Go 语言中，垃圾回收机制（GC）极大地减轻了开发者管理内存的负担。然而，GC 并不能完全避免内存泄露。当某些对象在逻辑上已经不再使用，但由于错误的引用关系依然被根对象（Root）可达时，GC 就无法回收它们，从而导致内存占用持续攀升...

  2026/5/30 0 90 0 0 0 Go内存泄露pprof

• tmpfs 遭遇大规模死锁文件时，如何安全强制卸载且不污染内核常驻内存？

  在 Linux 高并发、高负载的生产环境中， tmpfs 因其极高读写性能，常被用作缓存目录、 session 存储或容器内的临时文件系统。然而，由于 tmpfs 的所有数据和元数据都直接驻留在内核的 Page Cache 和 sh...

  2026/6/14 0 58 0 0 0 tmpfs内核死锁内存管理

• JVM 性能调优：AlwaysPreTouch 在 G1 GC 下的损耗与收益深度解密

  在生产环境中，高并发、低延迟的 Java 服务常常会面临一些让人抓狂的“瞬时抖动”。有时候，GC 日志显示暂停时间（Pause Time）突然飙升，但堆内存并没有特别明显的异常。这种神秘的性能损耗，往往与 JVM 的内存分配行为以及操作系...

  2026/6/14 0 53 0 0 0 JVM性能调优G1垃圾回收器

• 突破32GB限制：详解ZGC在超大堆（512GB+）下如何应对指针压缩失效与性能衰退

  在Java后端架构向大内存、高并发演进的今天，512GB甚至1TB以上的JVM堆内存需求已经屡见不鲜。然而，伴随内存容量跨越 32GB 这一关键门槛，传统的JVM垃圾收集器（如G1、Parallel）都会面临一个致命的性能拐点—— 普通对...

  2026/6/17 0 29 0 0 0 ZGCJVM调优垃圾回收

• 如何在 K8s 中动态调整超大内存 Pod 的 OOM Score：自研 Controller 与 Node Agent 的落地实践

  在超大规模的 Kubernetes 集群中，混部（Co-location）和高密度部署是压榨物理机资源的常见手段。然而，当大促、秒杀等高并发业务峰值到来时，集群内的流量暴涨会导致某些超大内存 Pod（如 128G+ 的 JVM、缓存服务、...

  2026/6/17 0 46 0 0 0 KubernetesGoLinux 内核

• Java 21 虚拟线程避坑：主流 JDBC 驱动与 ORM 框架“钉死”（Pinning）现状深剖

  在 Java 21 正式引入虚拟线程（Virtual Threads）后，高并发网络 I/O 密集型应用的性能上限被极大地拉高。然而，许多团队在将传统的数据库驱动型项目（Spring Boot + JPA/MyBatis + JDBC）迁...

  2026/6/16 0 60 0 0 0 Java虚拟线程JDBC

• 为什么 JVM NMT 报告的 Committed 内存远小于容器 RSS，却依然被 cgroup v2 OOM-killer 杀死？

  在容器化环境中部署 Java 应用时，一个非常经典的诡异现象是：通过 JVM Native Memory Tracking (NMT) 监控到的 Committed 内存远低于容器的外围限制（例如 memory.max ），甚至也远...

  2026/6/30 0 19 0 0 0 JVMcgroup v2OOM-killer

• 利用 eBPF 跨命名空间诊断：用 bpftrace 精确关联 K8s 中 PostgreSQL TCP 重传与阻塞 SQL

  在 Kubernetes 生产环境中，数据库性能抖动是极难排查的问题之一。当部署在 K8s 里的 PostgreSQL 突然出现慢查询，而底层的网络监控（如 Prometheus）又恰好提示该节点有 TCP 重传时，我们往往会面临一个“无...

  2026/6/27 0 30 0 0 0 KuberneteseBPFPostgreSQL

• 数据库P99波峰排查：用 bpftrace 精确抓取文件系统 Sync 阻塞

  在评估 MySQL、PostgreSQL 或 RocksDB 等高并发数据库的性能时，**P99/P999 长尾延迟（Tail Latency）**通常是最棘手的问题。这类抖动往往表现为：平均响应时间（Average Latency）极佳...

  2026/6/27 0 22 0 0 0 bpftrace数据库性能优化eBPF

• 电商大促库存与支付的“生死时速”：如何用柔性事务平衡效率与准确性？

  在电商大促的洪峰之下，最让人揪心的莫过于“库存锁定”与“支付确认”之间的那几秒甚至几分钟的真空期。用户下单付款了，结果库存没扣掉，或者扣掉了却支付失败，最后导致超卖或者库存长时间被无效占用，这确实是业务方的噩梦。 作为经历过几次“双十...

  2026/1/9 0 144 0 0 0 高并发架构库存预占分布式事务

• 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。...

  2026/1/9 0 183 0 0 0 TCC事务分布式事务电商库存