原创文章

只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题 那么，如何解决一致性问题？

如果面试的时候碰到这样一个面试题：ElasticSearch（以下简称ES） 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？

这篇文章，咱们就来落地实践一把，基于RabbitMQ消息中间件，如何实现一份数据被多个系统同时订阅的“Pub/Sub”模型？

本文咱们一起来聊聊，如何通过 MQ 消息中间件的使用，重构系统之间的耦合，让系统具备高度的可扩展性。

如果你开发一个非常复杂而且有挑战的大型系统，那么必然会在系统中使用算法。同理，如果你可以将算法进行合理的优化，那么也可以将系统性能提升几十倍！

这篇文章，我们还是采用老规矩画图的形式，来聊聊Kafka生产端一些常见参数的设置，让大家下次看到一些Kafka客户端设置的参数时，不会再感到发怵。

这篇文章，我们来聊一聊在十亿级的大数据量技术挑战下，世界上最优秀的大数据系统之一的Hadoop是如何将系统性能提升数十倍的？

今天聊一个非常硬核的技术知识，给大家分析一下CopyOnWrite思想是什么，以及在Java并发包中的具体体现，包括在Kafka内核源码中是如何运用这个思想来优化并发性能的。

这篇文章，给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？

面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？

本文给大家聊一个消息中间件相关的技术话题，对于一个优秀的消息中间件而言，客户端与服务端通信的时候，对于这个网络通信的机制应该如何设计，才能保证性能最优呢？甚至通过优秀的设计，让性能提升10倍以上

这篇文章，给大家分享一个同学面试阿里某个部门时的经历。 简单说一下这个同学面试的背景，本身技术底子还不错，在几个有一定知名度的中型互联网公司工作过，然后之前打算尝试一下阿里的职位，就去面试了。

这篇文章，给大家来聊一个生产级的中间件系统的架构设计实践，希望给对中间件系统感兴趣的同学们一点启发。

这篇文章，主要是聊聊很多同学面试过程中都有的一个担心：如果我连续面挂了好几家公司，是不是就代表其他公司就同样拿不到offer了？

很多同学面试都遇到了一个痛点问题：简历上写了很多高大上的技术，但是其实自己可能没机会，或者还没来得及在自己手头负责的项目里用过，而且自己负责的项目好像也没很么用户量和并发量。

相信很多同学都希望能够去阅读一些源码来提升自己的技术水平，这篇文章，给大家简单介绍一下很多同学都非常关心的一个问题：如何阅读一个开源项目的源码。

这篇文章，给大家聊一个生产环境的实践经验：线上系统部署的时候，JVM堆内存大小是越大越好吗？ 前提：本文主要讨论的是Kafka和Elasticsearch两种分布式系统的线上部署情况

这篇文章，聊一个很多人感兴趣的话题，小公司的Java工程师和大厂Java工程师一起出去求职同一个职位时，前者的竞争力到底差在哪里呢？

这篇文章，给大家聊一聊：如果你设计一个系统需要支撑百万用户连接，应该如何来设计其高并发请求处理架构？

如果每天产生几十TB的数据，难道都写一台机器的磁盘上吗？这明显是不靠谱的啊！ 这篇文章，给大家聊一下写入Kafka的数据该如何保证其不丢失？