又逢尾

大家好，我是苏三，又跟大家见面了 前言 数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。 我很负责的告诉你，该问题无论在

故事背景 最近我们遇到了一个看似简单但背后很有坑的需求：在千万级订单表中新增一个业务字段。需求来自隔壁项目组，他们需要这个字段做一些统计分析。 从开发角度看，这事很常见，**新增字段嘛，直接ALTER

昨天有个粉丝在群里吐槽，说面美团被挂得心服口服。 面试官问：“你们公司的订单表有 2 亿数据，怎么做的分库分表？ ” 他背得滚瓜烂熟：“简单！我们按用户 ID（user_id）取模

Docker 可以轻松地从远程仓库拉取镜像，并快速部署应用，简单高效，极其方便。 曾经刚接触Docker的时候，一度以为一切皆可容器化，自己在使用Docker的时候，也是直接Docker部署。 但很多

很多人面试MySQL都会被问到一个经典问题：“你知道什么是水平分区吗？”听起来简单，其实这是数据库架构优化的灵魂题。今天，小米就给大家讲讲我被这个问题“教育”过的一次真实面试故事。

作为一个在 Java 堆里摸爬滚打了八年的老油条，我对 Redis 的感情早就不是 “缓存工具” 这么简单了。这玩意儿就像我工位上的瑞士军刀 —— 看起来是个开快递的，实际上能修电脑、撬瓶盖、甚至当镜

面试题 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压了几个小时，说说怎么解决？ 面试官心里分析 你看这问法，其实本质针对的场景都是说，可能你的消费端出了问题

快到年底了，系统频繁出问题。我有正当理由怀疑老板不想发年终奖所以搞事。 这不，几年都遇不到的消息队列积压现象今晚又卷土重来了。 今晚注定是个不眠夜了，原神启动。。。

前言 大家好，我是苏三。 今天跟大家聊一下很多小伙伴都比较关心的话题：如何设计一个扛住千万级流量的系统？ 这个话题无论在面试，还是在实际工作中，都非常常见。 今天这篇文章就专门跟大家聊聊这个问题，希望