高并发架构
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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...
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高并发场景下的系统架构优化实践:无需重构核心业务,显著提升系统稳定性与响应速度
最近,我们产品经理又在抱怨了:“怎么每次活动一上线,系统就卡成狗?用户体验这么差,还怎么留住用户!” 作为运维工程师,我深知这种痛点。在高并发场景下,系统稳定性与响应速度是用户体验的生命线。但面对核心业务复杂、牵一发而动全身的情况,直接大...
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高并发下的数据库写入保护:内存队列与拒绝策略实战
在高并发场景下,数据库写入往往是系统的性能瓶颈。直接将海量请求打到数据库,不仅会导致数据库 CPU/IO 飙升,还可能引发连锁反应导致服务雪崩。为了解决这个问题,我们需要在应用层和数据库层之间构建一个缓冲带,这就是所谓的**“削峰填谷”*...
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轻量级架构实践:无重型流框架下的 MQ 消费与 DB 写入背压控制指南
在技术栈选型中,我们经常会面临一个经典的“两难”抉择:一方面消息队列(MQ)的生产者速度远快于消费者(特别是下游数据库写入慢时),另一方面引入 Flink 或 Spark Streaming 这类重型流处理框架来处理背压(Backpres...
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千万级并发架构设计实战:从限流策略到分库分表的系统演进之路
作为一名常年在服务器端摸爬滚打的老兵,今天给大家拆解一个我曾参与的设计日均8000万次请求的订单系统实战案例。这个案例不仅涉及到经典的分库分表方案,更关键的是我们如何通过7层防护体系应对突发流量,期间踩过的坑和收获的经验值得与各位同行分享...
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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...
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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...
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高并发支付场景下 TCC Try 阶段资源预占难题的深度解析与优化实战
在高并发支付系统中,TCC(Try-Confirm-Cancel)模式是保证分布式事务一致性的常用方案。但正如你所言, Try阶段的资源预占往往是性能的“阿喀琉斯之踵” 。尤其是在涉及用户积分、优惠券核销、库存扣减等多资源校验的场景下,T...
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双十一大促背后的技术较量:我们是如何让每秒百万订单不卡顿的
2019年双十一零点刚过3秒,监控大屏上的曲线突然呈现90度直角攀升——每秒12万笔订单像开闸洪水般冲进我们的物流调度中心。此时运维总监老王发现RabbitMQ的消息积压量正以每分钟50万条的速度疯狂上涨... Part1. 解剖一只...
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千万级日活场景下三大APM工具实战对比:从CAT到SkyWalking的性能突围之路
在互联网公司的技术作战室里,当数字大屏上的实时DAU突破千万门槛时,技术VP的手机突然收到三条告警短信——CAT的统计延迟达到15分钟,SkyWalking的ES集群出现索引阻塞,Pinpoint的HBase RegionServer开始...
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高并发下消息队列性能调优实战:从一致性瓶颈到吞吐量提升
在高并发场景下,消息队列(MQ)是系统解耦和削峰填谷的核心组件。然而,当我们追求极致吞吐量时,往往会发现系统瓶颈并非显而易见。用户输入中提到的“强一致性对性能的潜在影响”,恰恰是许多团队在压测阶段才意识到的问题。 一、一致性模型的权衡...