哈里谢顿

事件循环（Event Loop）的“电梯”比喻 把单线程 CPU 想成一部只载一人的电梯： 电梯里一次只能运行一个人（同步函数） 但大楼里 1000 个人都要去不同楼层（I/O 操作：网络、文件、数据

标签： FastAPI · Python · 异步 · 类型提示 · 自动生成文档 · 高性能 一、为什么又是新框架？ Django / Flask 已经够好了，但新时代有了新痛点： 前后端分离 →

一致性哈希（Consistent Hashing）是一种**“让节点扩缩容时，尽可能少地迁移数据”的分布式哈希算法。 1997 年由 MIT 的 Karger 等人提出，现在几乎成了分布式缓存、负载均

标签： RabbitMQ · Python · 消息队列 · 实战 Demo · 入门 为什么写这篇？ 消息队列（MQ）的概念大家背得滚瓜烂熟：解耦、异步、削峰。但“第一次把消息真正发出去”的门槛依旧

下面用「一张速查表 + 大量可运行案例」把 UML 里最常用的三张图（类图 / 时序图 / 活动图）彻底讲透。 每个案例都给出 PlantUML 源码，复制→粘贴到https://www.plantt

最小可运行、可复现的「MySQL + Redis 协同」示例，场景选最经典的 「缓存击穿/穿透保护 + 读写并发」： 用户表在 MySQL。 热点用户查询先走 Redis，缓存未命中再回源 MySQL

实现一段 “开箱即用” 的 Python 脚本，只用 Redis 原生 Sorted Set（zset） 实现： 实时积分榜（可扩展到任何带分数的排行榜） 支持 并列排名（相同分数同榜）、获取 Top

在高并发系统中，缓存（如 Redis）与数据库（如 MySQL）配合使用是提升性能的关键手段。但若设计不当，会引发四类经典问题：双写不一致、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿。下面逐一详解其原理、危害及解决

MySQL 和 Redis 是现代应用架构中经典的 “持久存储 + 高速缓存” 组合。它们各自优势互补： MySQL：强一致性、事务支持、持久化，适合存储核心业务数据（如用户信息、订单）。 Redis