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。解决核心逻辑是：先应急止损（恢复业务）

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、IN 列表过长触发优化器策略

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”。以下是标准化全流程解决方案，覆盖应

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（Document）的集合。以下

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、消息重发、用户重复提交等场景下的

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，整体可按需灵活配置。 核心维

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.assignment.strategy 调整分

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三个方面。 生产者端丢失消息原

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 “Partition 分发 + 副