事故现场 上周线上炸了。 支付业务出了问题，用户支付成功，但订单表没数据。更诡异的是，修改订单时有时也会提示获取锁超时。 DBA看了一眼数据库连接，发现几个事务一直没提交，锁着订单表的几行数据。 排查

JobFlow 通过 Hash 分区 + Owner 判定实现无锁调度，各实例本地计算任务归属，避免无效抢锁。极端情况靠 execution_id 唯一索引兜底。

这两年我帮400+学员做Go方向的就业辅导，从简历优化到技术面冲刺，见过太多类似的困惑。其实在我看来，月薪15K和30K的Go开发者，差距从来不在语法熟练度——毕竟for循环、if判断谁都会写，真正的

本文将围绕 Node.js 日志的设计思路、常见实现方式以及日志分析实践进行讲解。 一、为什么日志如此重要 日志在 Node.js 应用中主要承担三类职责。 第一，用于问题排查。当线上出现异常时，日志

之前在做一个 C 端项目时发现，单靠买量很难长期留住用户，很多时候还是要靠运营活动来兜底。签到、任务、抽奖、新手和回归活动越做越多之后，原来的活动实现方式开始变得又乱又重，改规则、加玩法都很痛苦。后来

最近在公司面试了一批 4–7 年开发经验的后端工程师，有一个问题让我印象非常深刻，说不清楚如何开发Starter组件。

引言 Redis主从架构 要先弄明白为什么redis主从架构会出现脏数据读，我们才能想出对应的缓解之策。 举一个栗子：redis一主二从架构，主节点负责变更数据，然后同步给从节点。从节点负责读数据。因

本文提出“调度即业务”的轻量任务调度方案：复用 Nacos 实现服务发现与配置，调度器以无状态微服务部署，天然集成 Prometheus 与 ELK；通过 TraceId 贯穿和带分布式锁的真分片。

本文基于真实项目教训，对比解释执行与动态编译两种脚本方案的核心差异、性能特征与风险边界。指出：简单规则应优先选择轻量可控方案，复杂动态能力若误用于核心链路，可能引发长期稳定性问题。

外包同学看过来，教你如何悄悄镀金，惊艳所有人，成功转正！ 其实一个人的价值，不应该由别人给你打上的身份标签来定义。我们可能无法选择起点，但可以通过正确的战略和努力，选择自己的终点。

现在已经是AI时代了，我之前学过一些AI的东西，所以后续开始分享一些AI相关的内容了。 文章内容收录到个人网站，方便阅读：http://hardyfish.top/ 对于大多数人来说，处理大量的提示词

三句话，我决定要他了 最近团队业务扩张，所以有一些HC，我也因此成了“兼职面试官”，每天都在跟不同的候选人打交道。面得多了，一些有意思的现象就浮现了出来。

平时我们写个 /upload 接口就完事了，但真要做成能传几个 G、还能断点续传、集群可用、私有化部署的系统，事情就完全不一样了。

本文通过手写一个轻量级 RPC 框架，深入拆解 Spring Cloud Alibaba 的服务发现、负载均衡、HTTP 调用、重试机制和 TraceId 透传等核心流程，用约 500 行代码还原微服

1、时代背景与ORM选择 1.1 互联网时代的数据挑战 业务量暴涨，数据也跟着狂飙。百万级数据在几年前还算大，如今动不动就上亿。与此同时，微服务拆分得越来越细，数据访问层变得又厚又复杂。大家一边要追新

引言 作为后端开发人员（Java/Go），你肯定遇到过需要实时将服务器数据推送到客户端的场景。传统的 HTTP 请求-响应模式无法满足这种需求。 为了解决这个问题，演变出了三种主流方案：Long Po

一、为什么在 Node.js 中使用 Redis Redis 具备以下核心特点： 数据存储在内存中，读写速度极快 支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等 提供持久化机制，防止数据完全丢失 支持

Nacos到底是AP还是CP？答案是：看场景！微服务注册用AP，配置中心用CP，搞懂这个才能用对Nacos。99%的人只知其一，却踩了架构的坑。

Facebook的租约机制才是大厂真正在用的方案，参考Go版本的rockscache用Java重写了一遍。核心原理是通过租约来保证，只有持有有效租约的线程才能写缓存，从根本上解决了缓存一致性问题。