揭秘RocketMQ事务消息5大致命痛点，从性能瓶颈到回查陷阱，对比Kafka、Seata等3种高效替代方案。源自电商百万订单实战经验，助你摆脱分布式事务困境！

背景 最近线上的缓存出现了问题。 有小伙伴反应，新增了数据，但是缓存的数据没有更新。 随后在本地排查看是否是缓存清理有bug，没有进行缓存清理。本地测试发现缓存清理是正常的，没有bug 线上随后也进行

内容： 多级缓存：JVM 进程内缓存、Redis 缓存（让缓存数据离用户足够近） 多级缓存存在的问题 多级

消费者消费mq消息的2种模式:集群模式和广播模式 集群模式，也叫做负载均衡模式。 比如生产者生产了a,b,c3条消息，发送到了mq消息队列。 然后供给消费者来消费。

前言 RocketMQ 有两种消费模式，集群模式和广播模式。 集群模式是指 RocketMQ 中的一条消息只能被同一个消费者组中的一个消费者消费。如下图，Producer 向 TopicTest 这个

1、实现多消费者需要注意的地方 1.1、报错java.lang.RuntimeException: java.lang.IllegalStateException: Failed to start R

### 前言 > 本地缓存和业务请求在同一台机器上，相对于Redis读写速度非常快，对于一些变更频率低、实时性要求低的数据，可以放在本地缓存中，提升访问速度。 使用本地缓存能够减少和Redis类集中式

本文深入剖析缓存一致性挑战，探讨本地与分布式缓存的权衡，并解析缓存过期、旁路缓存、读写穿透、后写、双删等策略的原理与适用场景。通过权衡高并发与数据一致性，提出最优实践方案，以保障系统的稳定性与高效性。

在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。这两者拥有各自的优点，例如Redis为高性能的内存数