如何保证消息不丢？1. 概述1.1 消息丢失的严重性消息丢失是消息队列使用中最严重的问题之一，可能导致业务数据不一致、订单丢失、用户操作失败等严重后果。 本文内容： 消息丢失场景：消息在哪些环节可能丢失 生产者保证：如何保证消息成功发送到MQ MQ保证：如何保证MQ不丢失消息 消费者保证：如何保证消息成功消费 最佳实践：消息不丢失的最佳实践 1.2 本文内容结构本文将从以下几个方面深入探讨如何保证消息不丢： 消息丢失场景：消息可能丢失的三个环节 生产者保证：生产者如何保证消息不丢 MQ保证：MQ如何保证消息不丢 消费者保证：消费者如何保证消息不丢 不同MQ的保证机制：RabbitMQ、Kafka、RocketMQ的可靠性机制 最佳实践：消息不丢失的最佳实践 2. 消息丢失的三个环节2.1 消息丢失的完整链路消息流转链路： 123生产者 → MQ Broker → 消费者 ↓ ↓ ↓可能丢失 可能丢失 可能丢失 三个可能丢失的环节： 生产者到MQ：生产者发送消息到MQ时可能丢失 MQ存储：MQ存储消息时可能丢失 MQ到消费者：消费 ...

为什么要用MQ？解决什么问题？1. 概述1.1 MQ的重要性消息队列（Message Queue，MQ）是现代分布式系统中不可或缺的组件，它解决了系统间通信、异步处理、流量削峰等核心问题。 本文内容： MQ的核心价值：为什么需要消息队列 解决的问题：MQ解决的具体问题 应用场景：MQ在实际项目中的应用 技术选型：如何选择合适的MQ 1.2 本文内容结构本文将从以下几个方面深入探讨为什么要用MQ： 核心问题：没有MQ时遇到的问题 MQ的价值：MQ解决的核心问题 典型场景：MQ的典型应用场景 技术选型：主流MQ技术对比 最佳实践：MQ使用的最佳实践 2. 没有MQ时遇到的问题2.1 系统耦合问题2.1.1 紧耦合的痛点问题场景： 系统A：订单系统 系统B：库存系统 系统C：支付系统 系统D：物流系统 系统E：短信系统 紧耦合的问题： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738@Servicepublic class OrderService { @Autowir ...

Redis热点key治理实战案例1. 概述1.1 实战案例的重要性实战案例是学习Redis热点key治理的最佳方式，通过真实项目的案例，可以深入理解热点key治理的实际应用和效果。 本文内容： 真实项目案例：从实际项目中总结的经验 问题分析：如何发现和分析热点key问题 解决方案：具体的解决方案和实施过程 效果评估：治理前后的效果对比 1.2 本文内容结构本文将从以下几个方面分享Redis热点key治理的实战案例： 案例1：电商商品详情页：高并发商品详情页热点key治理 案例2：社交平台用户信息：用户信息缓存热点key治理 案例3：新闻资讯平台：热门文章热点key治理 案例4：直播平台：直播间信息热点key治理 经验总结：从案例中总结的经验和教训 2. 案例1：电商商品详情页2.1 问题背景2.1.1 业务场景业务场景： 平台：大型电商平台 功能：商品详情页展示 流量：峰值QPS 10万+ 问题：某些热门商品详情页访问量巨大 2.1.2 问题现象问题现象： Redis CPU使用率：某些时段达到90%+ 响应时间：商品详情页响应时间从50ms增加到200ms+ 错误率： ...

Redis热点key治理深入实战1. 概述1.1 热点key治理的实战重要性热点key治理在真实项目中是必须解决的核心问题，特别是在高并发、大流量场景下，热点key可能导致Redis单点压力过大，甚至导致系统崩溃。 真实项目中的挑战： 高并发场景：大量并发请求集中在单个key 流量突增：突发流量导致热点key访问激增 系统稳定性：热点key可能影响整个系统的稳定性 资源消耗：热点key可能导致Redis资源耗尽 1.2 本文重点本文将从实战角度深入解析Redis热点key治理： 热点key检测实战：实时检测、统计分析、告警机制 本地缓存深度优化：多级缓存、缓存更新策略、一致性保证 分片策略实战：动态分片、负载均衡、数据一致性 限流保护实战：多级限流、动态限流、降级策略 预热机制实战：启动预热、定时预热、智能预热 监控告警：实时监控、指标收集、自动告警 真实项目案例：从实际项目中总结的经验 2. 热点key检测实战2.1 实时检测系统2.1.1 基于Redis命令统计方法：通过拦截Redis命令，统计每个key的访问频率。 实现： 12345678910111213141516 ...

Redis 热点 key 怎么治理？1. 概述1.1 热点key的重要性热点key是Redis性能优化的核心问题之一，热点key可能导致Redis单点压力过大，影响系统性能和稳定性。 热点key的影响： 单点压力：大量请求集中在单个key，导致Redis单点压力过大 性能下降：热点key可能导致Redis性能下降 系统不稳定：热点key可能导致系统不稳定 资源浪费：热点key可能导致资源浪费 1.2 热点key的定义热点key：访问频率远高于其他key的key。 热点key的特征： 访问频率高：QPS远高于其他key 访问集中：大量请求集中在单个key 影响范围大：影响整个系统的性能 1.3 本文内容结构本文将从以下几个方面全面解析Redis热点key治理： 热点key检测：如何检测热点key 本地缓存方案：使用本地缓存减少Redis压力 分片方案：将热点key分片到多个key 限流方案：对热点key进行限流 预热方案：预热热点key到本地缓存 其他方案：其他治理方案 实战案例：实际项目中的热点key治理 2. 热点key检测2.1 检测方法2.1.1 基于监控统计方法： ...

读写一致性怎么做？延迟双删、订阅 binlog、消息通知1. 概述1.1 读写一致性的重要性读写一致性是分布式系统设计的核心问题之一，特别是在使用缓存时，如何保证缓存和数据库的一致性是一个关键挑战。 读写一致性的挑战： 缓存更新时机：何时更新缓存 并发更新：并发场景下的数据一致性 缓存失效：缓存失效策略 数据同步：缓存和数据库的数据同步 1.2 常见问题场景常见问题场景： 写后读不一致：写入数据库后，读取缓存可能还是旧数据 并发更新不一致：多个请求同时更新，导致数据不一致 缓存穿透：缓存失效后，大量请求直接访问数据库 缓存雪崩：大量缓存同时失效，导致数据库压力过大 1.3 本文内容结构本文将从以下几个方面全面解析读写一致性： 读写一致性问题：问题场景、原因分析 延迟双删方案：原理、实现、优缺点 订阅Binlog方案：原理、实现、优缺点 消息通知方案：原理、实现、优缺点 方案对比：各方案的优缺点和适用场景 最佳实践：实际项目中的最佳实践 2. 读写一致性问题2.1 问题场景2.1.1 写后读不一致场景描述： 用户A更新数据，写入数据库 删除缓存 用户B读取数据，缓存未命中 ...

线程池、连接池、队列深度如何设置上限？1. 概述1.1 资源上限设置的重要性线程池、连接池、队列深度是系统资源管理的核心参数，合理设置这些参数的上限直接影响系统的性能、稳定性和资源利用率。 资源上限设置的意义： 防止资源耗尽：避免系统资源被耗尽导致系统崩溃 提高资源利用率：合理配置，提高资源利用率 保证系统稳定性：避免资源竞争导致的系统不稳定 优化系统性能：合理配置，优化系统性能 1.2 资源类型主要资源类型： 线程池（Thread Pool）：管理线程资源 连接池（Connection Pool）：管理数据库、HTTP等连接资源 队列深度（Queue Depth）：管理任务队列的深度 1.3 本文内容结构本文将从以下几个方面全面解析资源上限设置： 线程池参数设置：核心线程数、最大线程数、队列容量等 连接池参数设置：最大连接数、最小连接数、超时时间等 队列深度设置：队列容量、拒绝策略等 计算方法：如何计算合理的上限值 最佳实践：实际项目中的最佳实践 监控和调优：如何监控和调优资源使用 2. 线程池参数设置2.1 ThreadPoolExecutor参数2.1.1 核心参数 ...

你如何判断一个系统要不要上 DDD？1. 概述1.1 DDD的重要性领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）是一种软件设计方法，强调以业务领域为核心，通过领域模型来驱动系统设计。 DDD的意义： 业务与技术的统一：将业务逻辑和技术实现紧密结合 提高代码质量：清晰的领域模型，易于理解和维护 支持复杂业务：适合处理复杂的业务逻辑 促进团队协作：统一的领域语言，提高沟通效率 1.2 判断DDD的必要性不是所有系统都需要DDD： 简单系统：业务逻辑简单，使用DDD可能过度设计 CRUD系统：主要是增删改查，DDD价值不大 复杂系统：业务逻辑复杂，DDD能带来显著价值 判断的关键： 业务复杂度：业务逻辑是否复杂 系统规模：系统规模是否足够大 团队规模：团队规模是否足够大 长期维护：是否需要长期维护和演进 1.3 本文内容结构本文将从以下几个方面全面解析如何判断系统是否需要DDD： DDD适用场景：什么场景适合使用DDD 判断标准：如何判断系统是否需要DDD 评估方法：系统评估的具体方法 优缺点分析：DDD的优缺点 决策框架：系统化的决策框架 实战案例：实际项 ...

灰度/金丝雀发布怎么做？1. 概述1.1 灰度/金丝雀发布的重要性灰度发布（Gray Release）和金丝雀发布（Canary Release）是微服务架构中重要的发布策略，用于降低发布风险，提高系统稳定性。 发布策略的意义： 降低发布风险：逐步发布，及时发现和解决问题 提高系统稳定性：避免全量发布导致的系统故障 快速回滚：发现问题后快速回滚，减少影响范围 用户体验：保证大部分用户不受影响 1.2 发布策略分类常见发布策略： 全量发布（Rolling Release）：一次性发布所有实例 蓝绿部署（Blue-Green Deployment）：同时运行两个版本，切换流量 灰度发布（Gray Release）：按比例逐步发布新版本 金丝雀发布（Canary Release）：先发布少量实例，验证后逐步扩大 1.3 本文内容结构本文将从以下几个方面全面解析灰度/金丝雀发布： 灰度发布原理：什么是灰度发布、为什么需要灰度发布 金丝雀发布原理：什么是金丝雀发布、与灰度发布的区别 实现方式：基于网关、基于服务注册中心、基于负载均衡等 流量分配策略：按比例、按用户、按地域等分配策略 版 ...

重试为什么可能放大故障？怎么避免雪崩？1. 概述1.1 重试机制的双刃剑重试机制是提高系统可靠性的重要手段，但如果使用不当，可能放大故障，甚至导致系统雪崩。 重试的风险： 放大故障：重试可能将小故障放大为大故障 雪崩效应：重试风暴可能导致整个系统崩溃 资源耗尽：大量重试可能耗尽系统资源 级联故障：一个服务的故障可能传播到整个系统 1.2 雪崩效应雪崩效应：当一个服务出现故障时，由于重试机制，大量请求堆积，导致服务完全不可用，进而影响依赖它的其他服务，最终导致整个系统崩溃。 雪崩的特点： 快速传播：故障快速传播到整个系统 难以恢复：一旦发生，难以快速恢复 影响范围大：影响整个系统的可用性 1.3 本文内容结构本文将从以下几个方面全面解析重试机制的风险和避免雪崩的方法： 重试放大故障的原因：为什么重试可能放大故障 雪崩效应原理：雪崩是如何发生的 避免雪崩的方案：如何设计重试策略避免雪崩 重试策略优化：指数退避、重试限制、熔断等 实战案例：实际项目中的重试优化 2. 重试放大故障的原因2.1 重试风暴2.1.1 什么是重试风暴重试风暴：当服务出现故障时，大量客户端同时重试，导致 ...