春与秋其代序

一个残酷事实：绝大多数系统不是死于事故，而是死于日常 我们总喜欢复盘事故： 双 11 扛不住 大促雪崩 Redis 打满 数据库锁死 但如果你认真看一家公司 3～5 年的系统历史...

一个反直觉结论：大多数性能优化，都是无效劳动 很多系统的性能优化流程是这样的： 压测 找慢 SQL 加索引 加缓存 扩机器 看起来非常专业，但结果往往是： 初期有提升 一段时间后又变慢...

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 消费者抢同一个热点分区...

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...