Cache-aside下数据变更推荐使用删除缓存的策略，为降低数据不一致通常会配合延迟双删策略。但大厂却很少使用这种方式。背后原因是什么呢？延迟双删策略有致命缺陷么？大厂采用什么策略。

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。

有时候我们的项目中会用到即时通讯功能，比如电商系统中的客服聊天、支付成功后的异步回调通知等。最近发现RabbitMQ可以很方便的实现即时通讯功能，如果你没有特殊的业务需求，甚至可以不写后端代码！

Spring事件驱动：亿级流量下的咖啡店经营之道——比MQ更轻的异步解耦实战。Spring中ApplicationEvent的最佳实践。

基于你提供的 sendAckMessage 核心方法，我为你整理了 完整可运行的代码示例，覆盖「订单创建 + 库存扣减」电商场景的全链路，包括数据库设计、订单服务、库存服务、跨服务调用、MQ配置、补偿

刚入职一家公司，第一次接触MQTT前同事的MQTT连接代码非常复杂，于是我决定自己封装一个MQTT库

在分布式系统架构设计中，消息中间件的选型堪称 "牵一发而动全身" 的关键决策。作为经手过百余个分布式项目的架构师，我见过太多团队因选错消息中间件，导致系统重构成本高达数百万。

本篇是「RabbitMQ实战」系列的最后一篇，主要介绍RabbitMQ插件，了解如何安装和启用它，列举一些常用的插件，以及如何自定义。 在介绍之前，先总结下本系列的主要内容，把它们串起来。 开篇时，这样定义过RabbitMQ：它是一个开源的消息代理和队列服务器，可以通过基本协议…

前言 有些小伙伴在工作中可能遇到过这种场景：某天早上起来，监控告警响了——MQ队列里突然积压了100万条消息，整个系统卡顿如蜗牛。 你第一反应是不是“赶紧加机器，扩容消费端”？ 没错，这招能临时救火，