敖正炀

从集中到分布：应对数据量和并发量的指数级增长。 从单点到集群：通过冗余设计提升可用性和扩展性。 从通用到专用：针对不同场景选择最优技术（如 NoSQL 替代关系型数据库）。 从单体到微服务

以下是针对 Spring Boot 与 Elasticsearch 8.x 集成的更详细最佳实践，涵盖配置优化、性能调优、安全、测试等关键方面。

在分布式系统中，Redisson 的调优是提升性能、稳定性和资源利用率的关键。以下是针对 Redisson 的详细调优策略和实践

在 Spring Boot 中集成 Redisson 和 Redis 时，遵循最佳实践可以确保高性能、高可用性和代码可维护性。

以下是结合 Spring Boot + PostgreSQL + MyBatis 的具体示例，涵盖配置、代码、事务、测试等关键环节。

以下是一些 MyBatis 性能调优的 具体场景和代码示例，结合 PostgreSQL 数据库的实战优化策略

Kafka 服务端（Broker）的调优是保障集群高性能、高可用性和稳定性的关键。以下从 硬件配置、Broker参数调优、ZooKeeper优化、监控与运维 四大方面详细说明调优策略

在 Kafka 生产者的实际应用中，不同业务场景对性能、可靠性、一致性有不同的优先级。以下是针对 高吞吐量 和 强一致性 两种典型场景的参数调整策略，以及如何通过监控数据持续优化的方法：

在 Spring Boot 中集成 Kafka 生产者时，遵循以下最佳实践可以确保消息发送的高性能、可靠性和可维护性。