👈👈👈 欢迎点赞收藏关注哟 一. 前言 年轻的时候看到文章说到百万并发总是感慨万千，虽然很多文章都是标题上有两个字，但是也不妨碍我对这些的憧憬，到底怎么样才能扛百万并发呀？这系统该多么牛逼呀 但是接触

今天来说一个老生常谈的问题，来看一个实际案例： 现有业务中往往都会通过缓存来提高查询效率，降低数据库的压力，尤其是在分布式高并发场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。 有一天老板找到

在分布式场景下，为了保障系统的可用性和数据的最终一致性，采用基于消息队列（MQ）的重试机制是一种常见的解决方案。

本方案针对亿级订单系统设计了完整的分库分表架构，通过对比各类分布式数据库产品，并利用Flink实现老数据清洗、新老订单号关系映射和多表数据同步，解决了大数据量环境下分库分表和数据同步问题

👈👈👈 欢迎点赞收藏关注哟 一. 前言 分布式锁方案很多，但是重在了解其设计的原则，知道原则后，具体使用什么媒介都没大问题。 👉 本文目标 ：确定分布式锁应该满足什么特性，了解常见的思路。 二. 用问

如果你一直对分布式技术停留在“只会用”的层次，那很难对分布式系统有独特的深入理解，如何从一位“只会用”的业务开发，进阶成一名分布式领域的高手，理解分布式领域的一致性模型乃必经之路，本文则对其逐一拆解！

在金融系统中，我们会跟钱打交道，而如何保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，本篇聊一聊如何设计

一说分布式理论，大家下意识会想到CAP与BASE理论，许多人聊起来都能做到妙语连珠。但很遗憾，保守估计，至少有70%的人都学歪了，Why？凭什么你说我歪了？别急，本文用独特手法逐步掰正诸君的固有认知~

很多人都说现在是云原生、大模型的时代，微服务已经过时了，但现实的是，很多人开发多年，都没有在实际的开发中用过微服务，更别提搭建微服务框架和技术选型了。 面试的时候都会问，怎么办？