工作中的思考总结

一 背景 我们项目中有大量写库操作，当服务出现高并发时会导致数据库IO压力变大。 为了应对这种情况，降低数据库压力，我们需要基于Disruptor设计一套通用的异步批处理流水线。 二 技术选型 其实选

1. 问题背景 我们项目中会有一些场景会出现并发问题，比如 用户微信支付完成后的【核验流程】，该核验流程简单归为 两查一写操作 两查就是 支付渠道的查询 某中台的查询 一写就是 将结果通过http p

1. 什么是幂等 我理解的幂等是 无论进行多少次重复执行 结果都相同，这个结果是 最终态的意思。 2. 为什么需要幂等 平台作为下游系统要做好幂等控制，比如外部医院对平台发起退款时，在没拿到最终状态之

1. 整体结构 2. 基本概念 mqMsg 是需要处理的异步任务的【基本单元】，与【Topic】关联在一起。 Topic 是一组相同类型的mqMsg集合，提供给消费者订阅的。 3. 消息结构 mqMs

越来越多的业务场景需要用到延迟队，比如： - 任务调度：将来某个【特定时刻】执行的任务放入队列。 - 消息延迟处理：在消息推送模块，将消息放入延迟队列，并在一段时间后进行重新处理。 -

消息队列 消息队列 消息队列是一个使用队列来通信的组件。随着互联网的快速发展，业务不断扩展，促使技术架构需要不断演进，从以前的单体架构到现在的微服务架构，成百上千的服务之间的相互调用和依赖。我们需要有

一 redis高可用分布式方案 项目采用的是predixy + redis-cluster 的组合，predixy充当代理，集群三组三从总共六个节点。 有三台Linux专门用来部署redis，每台有两

为什么需要分布式锁？ 系统是单机版的情况下，是在同一个JVM虚拟机内，使用synchronized或者Lock接口，就可以保证高并发下同一时间只有一个客户端可以对共享资源进行操作。 在分布式系统中，高

使用场景 大数据判断是否存在 解决缓存穿透 通常一个请求过来之后我们会先查询缓存，而不用直接读取数据库，这是提升性能最普遍的方法，如果有一个黑客一直请求一个不存在的缓存。此时一定不存在，大量请求直接打

前言 这周同事把我拉进一个压测群，让我配合压测服务，主要是排查日志配合测试、运维人员压测。之后给了我项目资料，服务器信息，vpn等。等我拿到这些项目资料的时候，同事已经协助运维已经把这一套系统部署好了

背景 最近在学习雷丰阳老师的JUC教程，正好学到了completableFuture这个知识点，上班的时候有一个需求需要我在服务添加一个接口，该接口需要返回4个数据，而这四个数据正好分别是从四个第三方

背景 随着机构码用码量越来越多目前为止有4百万，统计异常接口响应时间会变慢，而且统计异常只统计48小时内，count效率实在太低。 最后考虑使用采集的方式，将异常数据采集到另一张异常表。

索引失效 建了索引用Explain分析SQL发现没用上，难道是索引失效？索引失效的大部分情况都没有出现。之后才发现两张表的编码格式不一样也会导致索引失效。还有就是字段编码格式不一致也会失效。 用上索引

背景 一个专门用来提供服务的系统离不开缓存，因为每一个功能请求的链路中会去数据库获取一些常规的信息，比如这个应用id的终端信息，应用信息，应用权限信息，商户配置信息，卡信息等等，大部分的高并发场景都是

防重是指对请求或消息在一定时间内进行去重，避免产生重复数据。 幂等是保证请求或消息在任意时间内进行处理，需要保证他的结果是一致的。 结合我工作的场景来谈谈防重 如何防止重复下单？ 对于我们的系统来说，

概念 模板方法模式 在模板模式（Template Pattern）中，一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式/模板。 它的子类可以按需要重写方法实现，但调用将以抽象类中定义的方式进行。这种类型的设计模

背景 在日常工作中难免会调用第三方系统的接口，一个项目会有多个服务组合而成，负责各自核心的服务，在接触的项目中他主要以门户服务、核心服务组合而成。 大部分门户服务会调用核心服务。当然如果有支付业务，会

背景 如果你开发一个新服务需要提供对外接口时，你会怎么做？ 比较好的做法是提供给前端一个统一入口，统一请求体，该请求体有一个serviceId，不同的接口有不同的serviceId，param传参数。

工作中使用ThreadLocal 上线文缓存，在智慧防疫服务端中，每个医护登录系统每个请求链路以及用户信息都放入上下文缓存中，相互隔离互不影响。 利用ThreadLocal装载自己的SimpleDat