JVM 内存分析往往由团队较资深的同学来做，本系列通过3篇文章，深度解析并帮助读者全面深度掌握 MAT 的使用方法。即使没有 JVM 内存分析的实践经验，也能快速成为内存分析高手！ 《JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践——入门篇》 介绍 MAT 产品功能、基础概念、…

还在为 MQ 丢消息慌到冒冷汗？这篇把可靠性讲透了！从生产者重连 + 确认防丢发，到中间件持久化保存储，再到消费者重试 + 死信 + 主动查询兜底，手把手教你填坑，让 MQ 从 “坑王” 变 “稳如老

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

RocketMQ 通过 ConsumeQueue 异步构建索引，将消费查询从“扫描百GB CommitLog”优化为“读取几MB 索引文件”，实现 34 倍查询加速与 272 倍 I/O 减少。

摸鱼部署记：Nacos 2.0 + 为啥非要三个端口？一次踩坑实录 周五下午的阳光格外慵懒，我盯着服务器监控页面打哈欠，突然运维小哥的消息弹了出来："你部署的 Nacos 又挂了，赶紧看看！" 揉了揉

LIMIT 100000000, 10 和 LIMIT 10 哪个更快？如何优化深度分页？🤔 你有没有过这种疑惑？ 面试的时候，考官问：“「LIMIT 100000000, 10 和 LIMIT 10

点赞/收藏功能看似简单，但在高并发场景下却是一个典型的系统设计挑战。今天我们来深入剖析如何构建一个稳健的高并发互动系统。 一、需求分析与核心难点 核心功能需求： 点赞/取消点赞操作 实时计数查询 用户

本文通过引入内存时间轮，将 JobFlow 延时任务的调度精度从 5 秒提升至 1 秒内；同时采用滑动窗口批量写入日志，减少 95% 的数据库 I/O。在保障高可用的同时，显著提升了延时调度的实时性

大家发现了吧，现在面试八股文好像问的少了，反倒是场景题多了起来，毕竟现在AI如此强大，总揪着这点底层基础也没多大意思。 面试官张嘴闭嘴高并发、大数据量倒是真的，别管实际业务是不是高并发，但是你不会是进