麋鹿200

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本文不是卖课，也不会兜售所谓面试技巧，更不会制造焦虑。就是聊一个可能残酷的事实。建议带着同理心一起服用。

核心系统 CPU 告警，经排查，订单服务中自定义冒泡排序（O (n²)）致高耗，Full GC 频繁、数据库全表扫描为辅助问题。通过 Java 8 并行流重构算法、加复合索引、Docker 资源隔离

三年前做支付网关项目时，我遇到过一个诡异的问题：系统在每秒 300 并发时频繁报`Connection timed out`，但服务器 CPU 和内存使用率都不到 50%。排查了三天才发现，罪魁祸首是

Spring事件驱动：亿级流量下的咖啡店经营之道——比MQ更轻的异步解耦实战。Spring中ApplicationEvent的最佳实践。

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货拉拉技术年货2024共计80余篇文章，记录了货拉拉2024年在前端、后端、数据、移动端、测试、算法等领域的探索与创新实践。祝愿大家在新年到来之际满载而归。

事务+MQ的使用场景，使用方式一定得正确，稍有不慎，可能就会带来数据不一致问题，今天用一个实际的线上案例和大家分享一下分析和解决问题的过程，希望能给大家带来有价值的思考。

最近接了一个需求，要提供一个随意组合多个条件来查询订单数据的功能，看着数据库里过亿的订单量，头发不争气的又脱落了两根代表这个需求不简单