后端服
-
服务发电机对系统性能的影响研究
在现代信息技术环境中，服务发电机的使用逐渐成为提高系统性能的重要手段。然而，许多人对服务发电机如何影响系统性能并不十分了解。今天，我们就来探讨一下这一主题，帮助大家更好地理解服务发电机的作用。 什么是服务发电机？ 服务发电机是...
-
浅析流量分发与负载均衡的微妙关系：从CDN到微服务架构的实践
流量分发和负载均衡，这两个看似独立的概念，实则在高可用性系统架构中紧密相连，如同车之两轮，鸟之两翼，缺一不可。 一、流量分发：高效的入口管理 流量分发，顾名思义，就是将海量用户请求高效、精准地分发到合适的服务器或服务节点上。这...
-
Java背压机制实战：Web服务、消息队列与数据库访问优化指南
Java背压机制实战：Web服务、消息队列与数据库访问优化指南 嘿，哥们！想必你是一位对Java技术充满热情的开发者，对高并发、高性能的系统设计有着浓厚的兴趣。今天，咱们就来聊聊Java世界里一个非常重要的概念——背压（Backpre...
-
别再盲目调参了！Kubernetes HPA 调整微服务连接池参数的踩坑实录与避坑指南
别再盲目调参了！Kubernetes HPA 调整微服务连接池参数的踩坑实录与避坑指南 大家好，我是波哥。今天咱们来聊聊在 Kubernetes 中使用 HPA（Horizontal Pod Autoscaler） 调整微服务连接池参...
-
HPA 调优秘籍：告别频繁伸缩，稳操资源分配主动权
你好，我是老 K。在 Kubernetes (K8s) 的世界里，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 就像一位勤劳的管家，它能够根据你的应用负载情况，自动调整 Pod 的数量，从而确保你的应用既能应对流量高峰，...
-
广告系统UV统计大杀器 Redis HyperLogLog 实战案例分享
搞广告系统的兄弟们，肯定都为一件事情头疼过——**独立用户覆盖数（Unique Visitors, UV）**的统计。尤其是当你的系统需要处理海量曝光、点击数据，并且业务方还要求实时、多维度（跨广告、跨时间、跨地域等）查询UV时，那酸爽....
-
前端数据脱敏实战：手机号、身份证号，用户体验和隐私如何双赢？
在互联网应用中，用户数据安全至关重要。作为开发者，你肯定遇到过需要在前端展示部分敏感信息（如手机号、身份证号）的场景，但直接展示完整信息又存在隐私泄露的风险。那么，如何在保护用户隐私的前提下，兼顾良好的用户体验呢？前端数据脱敏技术应运而生...
-
在线教育平台开发指南-JavaScript实战：课程、学员、作业管理全攻略
前言：在线教育平台的崛起与挑战 各位朋友，大家好！随着互联网技术的飞速发展，在线教育平台如雨后春笋般涌现，深刻地改变着我们的学习方式。无论是职场充电、兴趣培养还是学历提升，在线教育都以其便捷、灵活的特点，赢得了越来越多人的青睐。但你有...
-
Django集成GraphQL：Schema设计、查询优化与安全实践
GraphQL为API开发带来了极大的灵活性和效率，而Django作为Python Web框架的佼佼者，两者结合能够构建强大的后端服务。本文将深入探讨如何在Django项目中高效且安全地实现GraphQL API，重点关注schema设计...
-
微信小程序开发：个性化健康食谱推荐系统设计与实现
随着人们健康意识的日益增强，个性化饮食的需求也越来越高。本篇文章将探讨如何基于微信小程序平台，开发一个能够根据用户的健身目标和饮食习惯，推荐个性化健康食谱的系统。这个系统旨在帮助用户更科学地管理饮食，实现健康目标。 1. 系统需求分析...
-
Mosquitto之外，还有哪些主流MQTT Broker值得你深入了解与选择？
当我们谈论MQTT Broker时， Mosquitto 无疑是许多人入门或小规模部署的首选，它轻量、易用，开源且性能可靠。但实际项目，尤其是需要处理海量设备连接、高并发消息吞吐或者对可用性有极致要求的场景时，仅仅依靠Mosquitto可...
-
如何安全地重构庞大的后端服务？一份实用指南
如何安全地重构庞大的后端服务？ 你的后端服务是否也面临着核心业务逻辑散落在各个类和方法中，边界模糊，修改时如履薄冰的问题？别担心，很多开发者都遇到过类似的情况。下面提供一套系统性的方法，帮你梳理这些业务逻辑并安全地进行拆分。 第...
-
如何选择合适的测试框架与工具：兼顾集成、效率与学习曲线
在软件开发中，一套高效、可靠且易于维护的测试体系是项目成功的关键。很多开发者在评估不同的测试框架和工具时，常常面临与现有技术栈的集成、测试执行效率、以及团队学习成本等多方面的挑战。我们都希望找到既能满足快速、可靠测试需求，又能与现有技术栈...
-
如何设计高并发高性能的数据驱动API？点赞功能案例分析
在设计数据驱动的API时，处理大量并发请求并有效利用数据库资源是关键。以下是一些策略，以用户点赞功能为例进行说明： 1. 流量削峰与异步处理： 问题： 短时间内大量点赞请求直接冲击数据库，导致性能瓶颈。 方案： ...
-
电商高并发下库存扣减卡顿？消息队列帮你实现可靠异步处理！
在电商系统的高并发场景下，一个常见的痛点就是核心业务流程（如订单创建、库存扣减）因为某个依赖服务的瞬时故障或性能瓶颈而导致整个流程阻塞，最终影响用户体验甚至造成订单丢失。你提到的库存扣减服务问题，正是这个问题的典型缩影。当库存扣减服务在高...
-
高并发秒杀系统：如何保证订单实时性与库存防超卖？
设计一个高并发的秒杀系统，确实是一个充满挑战的任务，因为它要求系统在瞬时流量高峰下既要“快”——实时响应，又要“准”——数据一致性（尤其是库存不能超卖），同时还要保证整体“稳”——系统高可用。传统的同步调用模式在这种场景下确实很难满足要求...
-
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...
-
秒杀系统高并发库存扣减：如何平衡性能与准确性，避免超卖和数据库瓶颈？
老铁，你说的这些痛点，我作为后端开发者，简直是深有体会！秒杀系统那瞬间的百万级请求，尤其是库存扣减，真是系统稳定性的“试金石”。数据库连接池耗尽、超卖，这些都是稍不留神就会踩的坑。我来分享一套我们团队在实际项目中总结出的，兼顾性能、准确性...
-
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...
-
SRE视角：Kubernetes高级流量控制机制——Istio服务网格
嘿，同为SRE，你提到的这些痛点和需求我深有体会！Nginx Ingress的Annotation在简单场景下确实方便，但一旦涉及到复杂的流量路由、精细的灰度发布、A/B测试，以及你说的根据地理位置分发，就会显得力不从心，而且运维起来确实...
