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摘要： 之前的文章中我们已经演练了缓存的三种“招式”：用读缓存化解数据库查询压力，靠写缓存扛住流量洪峰，再通过消息队列从容同步数据。这套组合拳——先缓冲、再异步、平稳落库——正是接下来面对真刀真枪的秒杀场景时，我们要继续运用的核心战术。 阅读全文

摘要： 上一章咱们给数据库装了个“写缓存”，相当于在市中心车库外建了个临时停车场。确实，车流（写操作）不堵门了。但问题是——这停车场是露天的，且只有三个车位。一旦遇上“双十一”式的高频数据洪流（想象一群饿疯了的吃货同时涌向自助餐厅），这方案立刻露出短板：缓存写满的速度比手机掉电还快，数据要么排队等到天荒地老，要么面临丢失风险。显然，临时方案扛不住持久战。接下来咱们关掉美颜，直面痛点，一步步拆解如何为持续的高频写入设计一个既扛得住、又稳得起的系统方案。道路就在前方，咱们开始铺路。 阅读全文

摘要： 上一篇文章讲到我们通过读缓存以减少数据库读操作的压力，却也存在着不足，比如写操作并发量大时，这个方案不会奏效。那该怎么办呢？本篇就来讨论怎么处理写操作并发量大的场景。 阅读全文

摘要： 前面已经完成了数据持久层的讲解，接下来将围绕数据库数据频繁读写的问题探讨缓存层的实战，本篇文章，我们就来聊聊缓存界的“头号网红”——读缓存。这玩意儿大家常用到都快用出“包浆”了，所以基础操作就此掠过，着重对比下常见缓存方案的优劣。 阅读全文

摘要： "在AI可以自动生成代码的今天，为什么还要读源码？因为理解原理才能让我们从代码的'使用者'变成'创造者'！"最近AI的崛起确实让技术圈发生了翻天覆地的变化，博主之前的源码解析栏目也因此沉寂了一段时间。不过，在经历了更多生产问题复盘和真实架构设计的实战后，我愈发觉得：理解底层原理才是应对技术变革的不变法宝。 阅读全文

摘要： 一个字符串替换引发的性能血案：正则回溯与救赎之路 凌晨2:15，钉钉监控告警群疯狂弹窗——文档导入服务全面崩溃。 IDEA Profiler 火焰图直指真凶： replaceFirst("\\?", ...) 正在以 O(n²) 的复杂度吞噬 CPU！ 案发现场：MyBatis 拦截器的三重罪 问题 阅读全文

摘要： 大数据高并发核心场景实战 - 数据持久化之冷热分离 当云计算平台的业务后台处理工单突然接入客服系统的请求洪流，每日新增10万工单，3000万主表+1.5亿明细表的数据库开始呻吟——是时候请出「冷热分离」这剂退烧药了！ 一、业务场景：工单表的生死时速 graph LR A[日均10万工单增长] --> 阅读全文

摘要： 《当Kafka化身抽水马桶：论组件并发提升与系统可用性的量子纠缠关系》 引言：一场OOM引发的血案 某个月黑风高的夜晚，监控系统突然发出刺耳的警报——我们的数据发现流水线集体扑街。事后复盘发现：Kafka集群、Gateway、Discovery服务默契地同时表演了OOM自杀式艺术行为。这场事故完美演 阅读全文