春与秋其代序

一个健壮的后端系统，必须有完善的监控和告警体系，否则就像“盲飞”。 1. 监控的分类 基础监控：CPU、内存、磁盘、网络。 应用监控：接口响应时间、错误率、QPS。...

在分布式架构中，消息队列是解耦、削峰和异步化的核心组件。合理使用能显著提高系统的稳定性和扩展性。 1. 消息队列的主要作用 解耦：生产者和消费者通过队列交互，彼此无需直接依...

日志是后端系统运维和排障的核心工具。一个完善的日志体系不仅能记录问题，还能支撑监控、审计、告警。 1. 日志的分类 应用日志：记录系统运行情况，如访问日志、错误日志。...

Redis 作为内存数据库，凭借高性能和丰富的数据结构，在后端开发中使用极为广泛。 1. 缓存层应用 热点数据缓存：将高频访问数据（用户信息、商品详情）放入 Redis，减...

在单体应用中，事务依赖数据库即可。但微服务架构下，一个业务往往涉及多个服务和数据库，传统事务模型不再适用。 1. 分布式事务面临的问题 一致性：多个服务要么同时成功，要么同...

在生产环境中，Spring Boot 项目如果不加优化，容易出现接口慢、内存占用高等问题。以下几个方向是高频使用的： 1. 数据库层优化 SQL 优化：避免 SELECT ...

微服务系统常见通信方式主要有两类： 同步通信（HTTP/gRPC） 适合实时性强的业务场景。 gRPC 支持多语言，高效二进制传输。 缺点是存在耦合，服务不可用时可能引发级...

后端性能直接影响整体系统体验。常见优化点： 数据库查询优化 使用索引，避免全表扫描。 分析执行计划，减少 N+1 查询。 缓存机制 在热点数据上应用 Redis 缓存。...

在高并发场景下，多个线程/服务可能同时操作共享资源，比如库存扣减。这时就需要分布式锁来保证数据一致性。Redis 是常见的实现方案。...

在日常开发中，异常处理是后端服务稳定性的重要一环。如果没有统一处理，代码里就会充斥大量 try-catch，不仅冗余，还不利于维护。...

在分布式系统里，ID 生成器是绕不开的基础设施 —— 它得同时满足唯一性（绝不重复）、高性能（支撑高并发）、有序性（方便排序查询）和可扩展（适配多机器部署）。...

当微服务架构从 "几十服务" 演进到 "上百甚至上千服务" 时，你是否遇到过这些痛点：服务间通信加密配置繁琐、流量调度规则分散在各服务代码中、跨语言调用监控断层、升级扩容时...

为什么传统内核工具不够用？ 后端工程师经常遇到以下痛点： 性能分析困难：top / strace 无法精细到函数级别。 网络可观测性不足：TCPdump 开销大，还需要 r...

从请求驱动到事件驱动 传统后端架构大多是 请求驱动： 前端发起请求 → API 网关 → 服务 → 数据库 → 返回结果。 问题是： 对实时性支持不足（无法应对秒级决策）。...

为什么容器不是终点？ 容器（Docker/Kubernetes）已经成为云原生的事实标准，但它也存在一些天然问题： 冷启动慢：容器启动时间通常以秒为单位......

为什么需要 Redis 替代品？ Redis 是后端领域的“性能利器”，几乎每个系统都有它的身影： 热点缓存 分布式锁 消息队列 Session 存储 但随着业务规模增长....

在传统的后端架构中： 所有客户端（Web、移动端、IoT）统一调用同一个后端 API。 但是： Web 需要的数据量大（更多展示字段、表格数据）。...

传统后端 API 多采用 RESTful 风格： 按资源划分（/users, /orders, /products） 一次请求返回固定数据 但在复杂应用中......

传统后端服务往往需要： 搭建服务器 / 虚拟机 维护容器编排（Kubernetes） 处理伸缩、运维、日志等繁琐工作 但对于很多业务场景，开发者只关心 业务逻辑本身，不想被...

在传统架构中，系统通常使用 单一数据模型 处理读写： 写入：更新数据库中的一条记录 读取：查询同一张表返回数据 这种模式的问题是： 读写冲突：高并发场景下，读和写争抢数据库...