分布式

Caffeine 深度解析 Caffeine 是当前 Java 领域最先进的本地缓存库，由 Ben Manes 基于 Guava Cache 的设计理念优化而来，专注于高吞吐、低延迟和高命中率。

本地缓存作为提升应用性能的关键技术，具有低延迟、高吞吐量的特点，但其设计和实现需综合考虑多个维度。以下是对本地缓存的系统分析。

RocketMQ 通过以下机制保证消息的顺序性，主要针对 分区顺序消息（同一业务标识的消息按顺序消费）。

深入分析RabbitMQ、Kafka和RocketMQ这三者的对比以及它们的适用场景。了解每个消息队列的基本特性和设计目标对我们日常开发有很多帮助。

在微服务架构中，如何保证各个服务之间的数据一致性，这个是每一个公司都会遇到的问题，本文来谈一谈日常工作中常见的解决方案，

Redis集群通过分片实现数据分布式存储，每个分片由一个主节点和多个从节点组成。其故障转移机制的核心目标是在主节点失效时，自动将某个从节点提升新主节点，确保服务高可用。

在分布式系统中，生成全局唯一ID是核心需求之一，尤其在微服务、分库分表等场景下。本文介绍几种主流分布式ID生成方案的原理、优缺点及适用场景的详细分析。

在分布式系统中，流量削峰是应对突发高并发请求的核心手段，目的是通过技术手段将瞬时高峰流量转化为平稳流量，避免系统过载崩溃。

在高并发系统中，数据缓存的设计是提升性能和保障稳定性的核心环节。本文介绍的是缓存设计的系统性方案，涵盖架构、策略、一致性和容错等多个维度。

接口幂等性和消息幂等性是分布式系统中保证操作一致性的重要设计原则，本篇文章主要介绍几种常见的解决方案。

要全面设计一个高并发系统，需要从架构、性能、容错、扩展性、安全性等多个维度进行系统化设计，本文是分步骤的相对完整方案。

在 Redis 集群模式下，加锁和解锁操作需要确保针对同一个键的请求被路由到正确的集群节点。Redis 集群通过哈希槽（Hash Slot）分配机制实现数据分片。

分布式锁用于解决分布式系统中多个节点对共享资源的互斥访问问题，常见的实现方式主要包括以下几类，每种方式各有其适用场景和优缺点。

解决拜占庭将军问题有很多版本，比较常见的就是通过投票算法、共识算法来解决，这些算法背后都是基于超过半数的思想。

BASE理论的本质是分布式系统的务实选择，它是分布式系统在AP 模型下的实践指南，其核心在于接受分布式系统的不完美、平衡可用性与一致性、让业务适应技术。

深度分析分布式系统中的 CAP 理论：为何三者不可兼得？为什么大多数系统满足AP，看完此篇文章你或许就知道了原因！