随风飘的云

MySQL 线上数据库资源耗尽是生产环境的高频致命问题，核心表现为 CPU 100%、内存耗尽、磁盘 IO 打满、连接数占满等，若处理不及时会导致业务完全不可用。解决核心逻...

当 MySQL 中IN查询的列数据量极大（比如 IN 后的参数超过数千 / 数万条）导致索引失效时，核心问题通常是：优化器判定 “走索引的成本高于全表扫描”（如回表代价大、...

Java 线上内存溢出（OOM）是生产环境高频且致命的问题，解决核心是：先止损→再定位根因→最后根治 + 预防，全流程需兼顾 “应急响应速度” 和 “根因排查深度”。以下是...

Elasticsearch（ES）中的索引（Index）  是存储和管理数据的核心逻辑单元，类比关系型数据库的 “数据库（Database）”，是一组具有相似结构的文档（D...

幂等性是程序设计中保障系统可靠性的核心特性，指同一操作无论执行多少次，结果都与执行一次完全一致，不会重复创建数据、重复扣减金额、重复发送消息等。其核心解决的是网络重试、消息...

消息一致性的核心结论是：通过 “分区日志结构 + 副本同步 + 生产 / 消费端机制”，实现 “不丢、不重、有序” 的基础一致性，跨场景一致性需结合幂等 / 事务机制强化，...

1. 分区副本机制（数据冗余） 这个是高可用的基础，核心是“将partition的副本分散在不同的Broker中”，由kafka自动分配（replica.assignmen...

Kafka作为分布式消息系统，在消息可靠性方面存在多个可能导致消息丢失的环节，主要有以下三个方面会存在丢失数据的可能性，分别是生产者、消费者以及kafka节点broker三...

Kafka 的负载均衡核心目标是 将存储、网络、IO 压力均匀分散到集群所有 Broker，避免单点瓶颈，其设计贯穿 “数据分布、读写路由、动态调整” 全链路，依赖 “Pa...

Kafka 日志压缩技术的核心目标是 对 “变更型数据”（如用户信息、订单状态）保留每个 Key 的最新版本，删除历史旧版本，在不破坏消息顺序的前提下大幅减少磁盘存储占用。...

Kafka 能实现 “百万级 / 秒” 吞吐，零拷贝（Zero-Copy）技术是关键支撑之一。其核心目标是 减少数据在 “磁盘→内存→网络” 传输过程中的拷贝次数和用户态 ...

Kafka 的日志定位（Log Positioning）核心目标是 根据消息的偏移量（Offset）或时间戳，快速找到其在物理磁盘日志文件中的存储位置，支撑消费者按偏移量读...

Kafka 持久化机制的核心目标是 将消息可靠存入物理磁盘，保证 Broker 宕机、重启后数据不丢失，同时兼顾存储效率和读写性能。其设计本质是 “基于日志结构的顺序存储 ...

Kafka 消息重复消费的核心原因是  “消息消费与 Offset 提交的原子性未保证” （如消息已处理但 Offset 未提交，重启后重新拉取），或  “生产端重试导致消...

Kafka 保证消息消费有序性的核心原则是  “分区内有序，跨分区无序” ——Kafka 本身仅保证单个分区内的消息按生产顺序存储和消费，跨分区的全局有序需额外设计。以下从...

Kafka 的刷盘策略（Log Flush Policy）核心目标是 将内存中的消息（OS 页缓存 / 应用层缓存）持久化到物理磁盘，其设计核心是 “不追求单条消息的即时持...

kafka的架构 1. Kafka架构的核心组件 producer组件： 消息生产者，支持异步推送消息到制定的Topic。 Consumer组件： 从 Topic 订阅读取...

Elasticsearch 查询响应变慢是多维度因素叠加的结果，核心可归为索引设计 / 数据结构问题、查询语句低效、集群资源瓶颈、缓存 / 配置不合理四大类。以下列举高频原...

Elasticsearch（ES）能支持大批量数据查询且速度极快，核心源于  “底层存储优化 + 分布式架构 + 查询引擎设计”  三者的协同，本质是通过 “预处理换查询效...

Elasticsearch（ES）的持久化机制是保障数据不丢失的核心，其设计基于 Lucene 的底层存储模型 + ES 自身的分布式协调能力，核心目标是在 “高性能读写”...