息队列
-
Semaphore 性能优化秘籍:高并发场景下的实战指南
你好,我是老码农!很高兴能和你一起探讨 Java 并发编程的奥秘。今天,我们聚焦于 Semaphore ,这个在控制并发量方面非常实用的工具。在高并发场景下, Semaphore 的性能至关重要,稍有不慎就可能成为系统瓶颈。本文将深入...
-
Druid 监控在微服务架构中的实战指南:从入门到精通
嘿,哥们!我是老码农,最近在搞微服务,深感监控的重要性啊!今天咱们就来聊聊 Druid 监控在微服务架构中的应用,保证让你从入门到精通,少走弯路! 1. 为什么微服务需要 Druid 监控? 首先,咱们得明白,微服务架构和传统的单...
-
还在用Future?Java响应式编程带你飞!
还在用Future?Java响应式编程带你飞! 大家好,我是你们的编程老司机“代码探险家”!今天咱们聊点儿时髦的,说说Java里的响应式编程,特别是怎么用它来优雅地干掉 Future ,让你的代码在并发场景下跑得更快、更稳、更飘逸! ...
-
深入浅出:响应式编程中的背压机制与Java实践 (Reactor & RxJava)
你好,我是老码农,很高兴能和你一起探讨响应式编程中一个非常重要的话题——背压(Backpressure)。 在当今高并发、大数据量的应用场景下,响应式编程已经成为了主流选择之一。它能够以非阻塞的方式处理数据流,从而提高系统的吞吐量和响...
-
Redis Stream死信队列设计 为何需要以及如何优雅处理屡次失败的消息
你好,我是专注于构建健壮系统的架构师。在使用 Redis Stream 构建消息系统时,我们经常会遇到一个棘手的问题: 有些消息,无论我们重试多少次,似乎都注定无法被成功处理。 可能是因为消息本身格式错误、依赖的外部服务持续不可用,或者...
-
社区养老服务中心如何靠信息技术“弯道超车”?一站式服务平台搭建指南
各位社区工作者、养老服务机构的同仁们,以及关注社区养老发展的研究者们,大家好!随着人口老龄化的加速,如何提升社区养老服务质量,让老人们安享晚年,成为了我们共同面临的重要课题。今天,我想和大家聊聊如何借助信息技术,特别是搭建一站式服务平台,...
-
Scrapy 扩展实战:打造你的专属爬虫监控系统
Scrapy 作为一个强大的爬虫框架,其灵活性不仅体现在 Spider 的编写上,更在于它提供的各种扩展机制。其中,Extensions(扩展)功能允许我们自定义 Scrapy 的行为,从而实现诸如监控爬虫运行状态、发送邮件通知等高级功能...
-
Python多线程处理日志:性能瓶颈与实战优化策略
说到日志处理,我们脑子里第一时间想到的可能就是海量的文本数据、漫长的文件读取和复杂的解析逻辑。当日志文件动辄GB乃至TB级别的时候,单线程处理那叫一个“稳如老狗”,慢得让人发狂。很多时候,大家自然而然就会想到多线程,觉得“我开多几个线程不...
-
IoT项目如何选型MQTT Broker?这份指南请收好!
在物联网(IoT)项目开发中,MQTT Broker扮演着至关重要的角色。它负责接收、过滤和分发来自各种设备的消息,是整个IoT系统的神经中枢。选择一个合适的MQTT Broker,直接关系到系统的稳定性、性能和可扩展性。那么,面对市面上...
-
单元测试中Mock依赖的抉择:何时需要,何时避免?
在软件开发中,单元测试是保障代码质量的重要环节,而Mock(模拟)对象的使用又是单元测试中一个常见的技巧。然而,正如你所困惑的,过度Mock确实会导致测试变得异常复杂,甚至与实际运行逻辑脱节,维护成本急剧上升。那么,究竟应该遵循哪些原则来...
-
告别慢速测试:内存数据库与Mocking如何助你提升集成测试效率?
最近接手老项目,测试用例跑得非常慢,每次运行集成测试都要连接真实数据库,清库、造数据,这确实是很多老项目都会遇到的痛点。你提到的内存数据库和Mocking,正是解决这类问题的两大利器,但它们解决的侧重点和适用场景略有不同。下面我来详细解释...
-
老项目测试提速秘籍:告别漫长数据库交互等待
在一个长期维护的老项目中,测试套件运行一次需要数小时,其中大部分时间耗费在与数据库的交互上,这无疑是开发和维护团队的巨大痛点。漫长的测试周期不仅降低了开发效率,还拖延了问题发现和修复的速度。要解决这个问题,我们需要一套可靠且易于实施的策略...
-
微服务架构中,如何实现服务间的最终一致性?Saga与TCC模式详解
在微服务架构中,如何实现服务间的最终一致性?这确实是许多开发者和架构师面临的共同挑战。传统的单体应用中,我们习惯于依赖数据库的 ACID 事务来保证数据一致性。但微服务将业务拆分成独立的、自治的服务,每个服务可能拥有自己的数据库,这时跨服...
-
秒杀场景下的分布式锁设计:高可用与高并发的关键考量
在“秒杀”这类高并发场景中,如何有效地管理对有限资源的访问,确保数据一致性,同时兼顾系统的高可用和高并发能力,是核心挑战之一。分布式锁服务正是解决这类资源竞争问题的关键。设计一个高可用、高并发的分布式锁服务,需要综合考虑多个维度,以下是一...
-
秒杀系统库存超卖?分布式锁这样选,性能与可靠性两手抓!
我们团队最近在设计秒杀系统时,也遇到了经典的库存超卖问题,确实是个让人头疼的挑战。分布式锁是解决这类问题的“利器”之一,但如何在眼花缭乱的选项中找到最适合秒杀场景的,并兼顾高并发下的性能和可靠性,确实需要好好权衡一番。下面我结合一些实践经...
-
应用配置频繁修改?试试动态配置,告别重启部署!
你提出的问题,是许多应用开发和运维过程中都会遇到的一个痛点—— 配置变更与服务部署强耦合,导致每次修改都要经历繁琐且有风险的发布流程 。这不仅耗时,还可能影响用户体验。幸运的是,业界已经有了一套成熟的解决方案,我们称之为 动态配置管理 。...
-
电商大促配置如何“实时响应”?动态配置中心是你的优雅解法!
公司新上线的电商大促活动功能,要求能根据实时流量动态调整缓存过期时间,甚至在紧急情况下能快速关闭某个不稳定的功能。然而,目前依赖发布才能变更配置的方式,显然无法满足这种高频、实时的运营需求,效率低下且风险高。这不仅是技术挑战,更是业务敏捷...
-
电商流量洪峰下,如何即时调整缓存策略?配置中心是关键!
你好!看到你描述的电商平台流量高峰期缓存策略调整难题,深有同感。手动改代码、发布上线来调整缓存策略,在瞬息万变的流量洪峰面前,确实是远水解不了近渴,还会带来商品价格或库存显示错误的风险。你急需的“即时生效的调整机制”,核心在于实现 缓存策...
-
电商秒杀如何防范脚本绕过前端,直击后端库存接口?
在电商秒杀或限时抢购等促销场景下,如何有效防止用户(或更准确地说,是恶意脚本和自动化工具)绕过前端的限购逻辑或点击限制,直接向后端库存接口发起大量并发请求,是保障活动公平性和系统稳定的关键一环。这不仅仅是流量冲击问题,更是安全和公平性挑战...
-
Lua游戏AI:如何管理状态机与行为树引用,告别内存泄漏
你好!理解你在大型Lua游戏AI项目中遇到的困境。状态机(FSM)和行为树(BT)在设计上本身就可能产生复杂的内部引用,如果处理不当,确实很容易导致难以察觉的内存泄漏。在Lua这种依赖垃圾回收的语言中,循环引用是内存泄漏的常见元凶。 ...