在后台开发领域，高并发的扣减一直是比较热门的话题，在各类技术博客、大会分享以及面试问题中出现频率都非常高。可见它的重要性和技术知识点的密集性。

搜索阿拉丁涉及很多服务，面对大事件时需要考虑和准备的方面也很多，本文从故障发现、故障管控、故障处理三方面阐述了如何做稳定性保障。

吞吐量：QPS， TPS，OPS 等等，并发。并不是越高越好，需要考虑 TP99。用户角度：系统是个黑盒，复杂系统中的任何一环到会导致稳定性问题。SLA：在某种吞吐量下能提供 TP99 为 n 毫秒的服务能力。降低延时，会提高吞吐量，但是延时的考核是 TP99 这样的稳定的延时。

缓存是提高应用程序性能和响应速度的关键组件之一。缓存可以帮助减少数据库查询次数，从而减轻服务器负担并加快页面加载速度。然而，缓存与数据库一致性是分布式系统中常见的问题，因为缓存和数据库之间可能存在数据

觉得不错请按下图操作，掘友们，哈哈哈！！！ 一：背景         某个票务系统比如12306占座，演出等， 流量最高的业务场景是在查询座位图和锁座环节，新的票务系统在优化后用了新的扣位占座系统，同

canal监听mysql实践  canal是用java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。从安装配置canal到使用java消费canal流程。

现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。本文为大家介绍

最近不是正好在研究 canal 嘛，刚巧前两天看了一篇关于解决缓存与数据库一致性问题的文章，里边提到了一种解决方案是结合 canal 来操作的，所以阿Q就想趁热打铁，手动来实现一下。

这个问题，在电商领域的面试场景题下，应该算是妥妥的高频问题了，仅次于所谓的“秒杀场景如何实现”。 说个题外话，有段时间“秒杀场景如何实现”这个问题风靡一时。