从实战中总结

一、理论基础：为什么需要分布式事务 1.1 问题场景 单体架构时代： 微服务架构 时代： 典型场景： 订单+库存+优惠券 支付+订单+积分 转账（A账户扣款+B账户入账） 分布式锁+业务操作 1.2

写在前面 本文从真正的企业级业务场景出发，以一个复杂的多模式、多价格算费系统为例，深入探讨设计模式在实际业务系统中的应用。 一、真实业务场景：通信运营商计费系统 1.1 业务背景 某通信运营商的计费系

目录 为什么需要缓存？ Redis 缓存详解 本地缓存选型指南 Redis + 本地缓存组合策略 业务场景案例 常见问题与解决方案 最佳实践总结 一、为什么需要缓存？ 1.1 数据库的痛点 慢：MyS

存量服务数据库切换完整实战方案 数据库切换是技术团队的高风险操作。本文提供一套经过生产验证的完整方案，涵盖切换流程、风险防控、数据检测、故障回滚等关键环节。 一、切换前的准备工作 1.1 系统现状评估

支付回调幂等性保证：从重复支付到最终一致 性能问题 某天下午3点，监控系统突然报警：支付成功率暴跌至60%，客服电话被打爆。紧急排查发现，同一笔订单竟然被重复扣款3-5次，累计损失超过50万元。罪魁祸

用户积分系统设计：防刷机制与高并发处理 性能问题 某电商平台推出积分体系，日活用户100万，峰值QPS达10万。上线3天后发现：恶意用户通过脚本刷取积分，单日虚假积分发放量超过真实积分的50%，严重威

商品库存扣减方案：Redis分布式锁vs数据库乐观锁 性能问题 618大促期间，某爆款手机限量1000台，预计10万人同时抢购。初期采用简单数据库扣减方案，每秒面临5万+并发请求，数据库CPU使用率飙

订单超时取消系统：从数据库轮询到延迟队列演进 性能问题 电商平台日订单量50万+，需要在30分钟未支付时自动取消。初期采用数据库轮询方案，每分钟全表扫描500万订单记录，扫描耗时45秒，CPU使用率飙

MongoDB分片键选择失误：数据倾斜的救火经历 问题发现 用户行为数据写入MongoDB集群，某个分片磁盘使用率达到95%，其他分片仅30%，数据分布严重不均。 根因分析 1. 分片键选择问题 使用

性能问题 平台流量快速增长，单台服务器CPU使用率飙升至90%，响应时间从200ms恶化到3秒，用户体验严重下降，订单转化率降低40%。 慢请求分析 1. 监控告警发现异常 2. 负载均衡效果分析 加

Nginx负载均衡算法调优：加权轮询vs最少连接实测 性能问题 电商平台流量快速增长，单台服务器CPU使用率飙升至90%，响应时间从200ms恶化到3秒，用户体验严重下降，订单转化率降低40%。 慢请