春与秋其代序

很多开发调性能时会问： 这些当然重要，但它们不是最可怕的。 真正危险的是那些 你看不见、监控也不会主动告诉你、只有在特定场景下才出现的“时间偷窃者”。...

凌晨 2:14，我正在为一个无关紧要的线上优化写代码，突然手机 滴—— 地震了一下。 「紧急：审批系统某区域出现大量处理失败，请立即查看。」...

为什么很多系统越做越大，数据越不可信？ 典型表现： 同一个字段在不同服务意义不同 接口传参随意扩展，没有版本管理 上游改了数据格式。...

一个被反复踩坑的真实问题：业务状态越加越乱 在绝大多数后端项目里，你一定见过这样的状态定义： 随着业务扩大，状态从 5 个 → 20 个 → 40 个。...

为什么你的系统看起来没问题，但一上高峰就卡？ 我参与过无数线上事故，发现一个共同点： 线程抢锁 线程抢 CPU 队列抢容量 请求抢 Redis 写入抢 DB 锁 消费者抢同...

先讲一个真实事故 几年前，一家公司做年终活动，优惠券服务压力暴涨。 它是这样设计的： 下单 → 调用“优惠券服务”扣券 若优惠券服务失败 → 返回错误 看似没问题......

为什么异常管理是大型系统的“底层能力”？ 大多数后端开发者对异常的理解是： try-catch 记录日志 抛业务异常 但对大型系统来说，这远远不够......

为什么系统越优化越慢？ 在我参与过的十几个企业项目中，几乎每一个系统都经历过这样的阶段： 用户量稍微增加 → RT 飙升 新功能上线 → 出现“性能雪崩”...

为什么“批处理”和“请求合并”是高性能系统的隐形神器？ 高并发场景下，许多请求其实是重复的 大量热点 key 的请求被重复访问 如果能合并成一条请求，系统压力可减少 90%...

为什么动态分片是分布式系统的“终极技能”？ 绝大多数系统一开始都不会考虑分片 当数据量上涨后，才发现： 库表扩容、热点分布不均、租户倾斜、读写压力不均衡...

为什么跨区域流量是大型企业的终极挑战？ 不是所有系统都能“多活” 多区域 = 多延迟 + 多链路 + 多风险 流量调度是多活体系的灵魂 跨区域流量问题本质 地域之间延迟巨大...

为什么事件溯源是很多顶级系统的底层架构？ 普通系统只能看到“当前状态”，不知道“为什么变成这样” 事件溯源可以回放历史，将系统任意时间点“再现”...

为什么大多数系统一旦遇到“长任务”就会全面崩溃？ 执行时长：几小时、几天 状态管理困难 重试逻辑复杂 失败中断不可恢复 单点执行风险巨大 传统任务设计完全不够用 长任务的典...

为什么“审计链路”是大型系统最被忽视但最关键的能力？ 业务越复杂，灰色地带越多 政务、金融、B 端系统必须「可问责」 任何关键行为都要有痕迹 审计不是日志...

为什么“补偿”比“幂等”更难？ 幂等保证不会重复执行 补偿保证失败后能恢复 分布式环境中，补偿 = 真正的一致性挑战 为什么跨服务需要补偿？...

为什么多租户缓存是 SaaS 系统最大隐患？ 缓存穿透、雪崩、污染在多租户系统中更加凶猛 一个大客户的高频访问可能拖垮全部租户 多租户缓存治理 = SaaS 性能稳定的关键...

为什么理解一致性协议，是成为架构师的分水岭？ 分布式系统都绕不开一致性 MQ、注册中心、配置中心、KV 存储、数据库副本全靠它 但多数开发只“会用，不会理解” 为什么需要一...

为什么规则引擎是后端系统最容易低估的能力？ 所有复杂系统最终都需要“动态策略” 风控、营销、审批、计费、推荐系统都靠规则引擎驱动 正确设计规则引擎可以让业务...

为什么“成本异常”是现代后端系统最容易被忽视的灾难？ 云时代下，成本是“看不见的技术债” 一个错误查询 = 直接花钱 一个错误的循环任务 = 几万块 成本治理 ≠ 省钱...

为什么 Gateway 决定系统的“稳定性、边界、安全性”？ 大型系统的所有入口都在网关 网关是安全边界、流量边界、权限边界、灰度边界、监控边界 一个优秀的网关体系...