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MySQL同步ES的6种方案!
大家好,我是苏三,又跟大家见面了。 引言 在分布式架构中,MySQL与Elasticsearch(ES)的协同已成为解决高并发查询与复杂检索的标配组合。 然而,如何实现两者间的高效数据同步,是架构设计
Spring生态的缓存方案:多级缓存架构实现(Caffeine + Redis)
在Spring生态中选择合适的缓存方案需要根据应用场景、性能需求、分布式特性等多方面因素综合考虑。 以下是对Spring Cache、Caffeine、Ehcache、Redis、Guava缓存的对比
K8S重启引发的RocketMQ消息丢失问题记录
写作背景 最近在整理去年的工作笔记时,翻到了一个当时困扰了我们团队近4个月的线上问题。回过头看这个问题的排查过程,发现其中涉及到容器化环境下进程管理、消息队列消费机制、分布式锁等多个技术点的交互,具有
这个排队系统设计碉堡了
各位好,我是南哥。 我在网上看到某厂最后一道面试题:如何设计一个排队系统? 关于系统设计的问题,大家还是要多多思考,可能这道题考的不是针对架构师的职位,而是关于你的业务设计能力。如果单单只会用开源软件
后端思维之高并发方案
我有话想说 这篇文章的构思始于2023年,受限于个人经验与知识积累,初稿拖延至2025年1月才最终完成。在此过程中,许多同行大佬慷慨提供了审稿意见与建议,对此我深表感谢。 这是接近一篇万字长文,为方便
Java实战:一行代码搞定耗时性能追踪
说来也没什么新奇的,不过是用了Java里的AutoCloseable接口,再配上lambda表达式,让代码看起来干净些。倒是在处理异常时费了点心思,毕竟实际开发中,异常处理往往比主要逻辑还要来得复杂。
用了十年 Docker,我为什么决定换掉它?
Docker 不再万能,我们该何去何从? 过去十年,Docker 改变了整个软件开发世界。它以“一次构建,到处运行”的理念,架起了开发者和运维人员之间的桥梁,推动了 DevOps 与微服务架构的广
继老乡鸡菜谱之后,真正的AI菜谱来了,告别今天吃什么的烦恼...
在老乡鸡菜谱开源之后,很多粉丝朋友觉得菜谱的过程过于简单,甚至不能称之为菜谱。小编又在GitHub上发现了一个通过AI生成各种菜系、菜谱的神仙框架「一饭封神」。
线程池七宗罪:你以为的优化其实是在埋雷
第一宗罪:盲目设大核心线程数 错误示范: java 血泪教训: java 第二宗罪:队列长度设置不当 经典反模式: java 队列选择的艺术: java 第三宗罪:忽略拒绝策略的重要性 四种拒绝策略的
凌晨 4 点的线上 CPU 告警:一场历时 4 小时的故障排查与架构优化全记录
核心系统 CPU 告警,经排查,订单服务中自定义冒泡排序(O (n²))致高耗,Full GC 频繁、数据库全表扫描为辅助问题。通过 Java 8 并行流重构算法、加复合索引、Docker 资源隔离