并发
-
使用Playwright抓取动态网页内容的实战技巧,以需要登录的页面为例
传统爬虫遇到动态加载内容就束手无策——页面数据通过AJAX异步加载、需要执行JavaScript才能渲染、登录状态校验严格。Playwright作为现代浏览器自动化工具,能完美模拟人类操作: 支持Chromium/Firefox/...
-
Playwright与Selenium分布式爬虫实战:架构师如何平衡扩展性、稳定性与成本
当我们需要抓取动态渲染的网页时,传统爬虫束手无策。作为架构师,我经历过这样的技术选型痛苦: 某电商项目需要实时监控5000+商品页面 反爬机制导致普通请求失效率高达60% 动态加载内容让XPath选择器集体失灵 这...
-
冷到极致会怎样? 一文读懂人体失温的自救机制
冷到极致会怎样? 一文读懂人体失温的自救机制 “透心凉,心飞扬!” 这句广告词大家耳熟能详,但如果“透心凉”过了头,可能就不是“心飞扬”,而是“人没了”。 别觉得我在开玩笑,人体对于温度的耐受范围其实非常窄。 稍微偏离正常体温,身体就...
-
儿科医生真心话-儿童用药的那些“坑”,你踩过几个?
各位宝爸宝妈们,大家好!我是你们的老朋友,儿科李医生。今天咱们不聊别的,就来唠唠嗑,说说这儿童用药里的那些事儿。当了这么多年儿科医生,我发现家长们在给孩子用药这方面,真是操碎了心,但也常常掉进一些“坑”里。今天我就结合我多年的经验,跟大家...
-
猫瘟、猫鼻支、猫癣,新手猫奴别慌!常见猫病预防与护理手册请收好
恭喜你成为一名光荣的猫奴!迎接小猫咪的喜悦还未散去,新手铲屎官们可能很快就会面临新的挑战——猫咪生病了怎么办?别担心,这几乎是每位猫奴的必经之路。猫咪和人一样,也会生病,尤其是一些常见的传染病,在新猫到家初期或者抵抗力下降时容易找上门。今...
-
适老化智能家居的未来猜想:科技如何重塑银发生活?
当夕阳的余晖洒满窗台,家,对于我们每个人而言,都不仅仅是一个遮风避雨的物理空间,更是一个承载着爱与回忆、安全与舒适的情感港湾。而对于步入暮年的长者们来说,家更是他们晚年生活最重要的场所。然而,随着年龄的增长,身体机能的逐渐衰退,曾经熟悉的...
-
深入剖析TCP TIME_WAIT状态 为啥它赖着不走以及如何在高并发服务器上优雅送走它
嘿,各位奋战在一线的后端同学、网络大佬和SRE们!今天咱们来聊聊一个老生常谈但又极其重要的话题——TCP的 TIME_WAIT 状态。你可能在 netstat -an | grep TIME_WAIT | wc -l 时看到过成千上万的这...
-
Kubernetes下Snowflake Worker ID分配难题 如何优雅破解?四种主流方案深度对比
嘿,各位在K8s浪潮里翻腾的兄弟们!今天咱们聊一个分布式系统中挺常见,但在K8s这种动态环境里又有点棘手的问题——Snowflake算法的Worker ID分配。 Snowflake本身是个好东西,64位ID,时间戳+数据中心ID+机...
-
分布式ID生成方案大比拼:Snowflake、数据库、Redis谁更胜任你的业务场景?
大家好,我是老架构师阿强。在微服务架构日益普及的今天,如何生成全局唯一、趋势递增的ID,成了每个后端工程师或架构师绕不开的问题。一个设计良好的分布式ID生成方案,不仅关乎数据一致性,甚至影响系统性能和扩展性。今天,咱们就来掰扯掰扯几种主流...
-
Redis ZSet 延迟队列的可靠性拷问-高效扫描、防重与故障恢复机制深度解析
你好,我是老 K,一个在后端摸爬滚打多年的工程师。用 Redis 的 Sorted Set (ZSet) 做延迟队列,这方案想必不少朋友都用过或者听说过。简单,性能也不错,score 存时间戳,member 存任务 ID 或者任务内容,起...
-
Redis Stream 对比 Kafka 实现延迟队列 哪个更胜一筹
在需要处理“过一段时间再做某事”的场景下,延迟队列就派上用场了。比如,订单创建后30分钟未支付自动取消,或者用户预约提醒等等。技术选型时,Redis 和 Kafka 作为常见的消息处理组件,经常被纳入考虑范围。那么,使用 Redis St...
-
如何基于 Redis Stream 构建高可靠死信队列(DLQ)机制
在构建基于消息队列的分布式系统时,处理失败的消息是一个绕不开的问题。反复失败的消息如果不能被妥善处理,可能会阻塞正常消息的处理流程,甚至耗尽系统资源。死信队列(Dead Letter Queue, DLQ)是一种常见的解决方案,用于隔离和...
-
Redis Stream XCLAIM 命令详解:用法、时机与最佳实践,解决消费者故障难题
啥时候消息卡住了?消费者组里的“老大难”问题 想象一下这个场景:你用 Redis Stream 构建了一个消息处理系统,多个消费者组成一个消费组(Consumer Group),美滋滋地并行处理消息。突然,某个消费者实例(比如 co...
-
Redis Stream 精确一次消费 实现的终极指南 - 结合事务、Lua 与持久化
你好,我是专注于分布式系统的老 K。在构建可靠的分布式系统时,消息队列扮演着至关重要的角色。而保证消息的『精确一次处理』(Exactly-Once Semantics)是许多业务场景下的刚需,尤其是在金融、订单处理等对一致性要求极高的领域...
-
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...
-
Redis Stream XCLAIM 与 Kafka Rebalance 故障处理对比:谁是更优解?
在构建可靠的消息处理系统时,消费者(Consumer)故障是个绕不开的问题。想象一下,一个消费者刚拿到一条消息,还没来得及确认(ACK),就因为各种原因宕机了。这条消息怎么办?如果处理不当,它可能会丢失,或者永远卡在“处理中”的状态。Re...
-
Redisson 看门狗 (Watchdog) 深度剖析:工作原理、Lua 脚本、性能影响与极端情况
Redisson 作为 Java 中流行的 Redis 客户端,其分布式锁功能广受好评。其中,Watchdog(看门狗)机制是实现锁自动续期的核心,确保了即使业务逻辑执行时间超过预期,锁也不会意外释放导致并发问题。但这个“守护神”是如何工...
-
Redis分布式锁大比拼:Redisson、Jedis+Lua与Curator(ZooKeeper)谁是王者?深度解析选型依据
在构建分布式系统时,确保资源在并发访问下的互斥性是一个核心挑战。分布式锁应运而生,而基于Redis实现的分布式锁因其高性能和相对简单的特性,成为了非常流行的选择。然而,具体到实现方案,开发者常常面临抉择:是选择功能全面、封装完善的Redi...
-
Redis分布式锁实战避坑指南-TTL、粒度、可重入和Watchdog怎么选
兄弟们,搞分布式的,哪个没踩过Redis分布式锁的坑?这玩意儿用起来方便,但真要落地到生产环境,各种细节问题能让你头疼好几天。今天咱们就来盘点盘点,实际项目中用Redis锁,最容易遇到的几个大坑,以及怎么爬出来。 坑一:锁的超时时间(...
-
Redis 分布式锁设计:如何同时防死锁与“脑裂”
在分布式系统里,当多个服务实例需要访问同一个共享资源时,为了避免数据不一致或者操作冲突,我们通常需要一把“锁”来保证同一时间只有一个实例能操作。Redis 因为其高性能和原子操作特性,经常被用来实现分布式锁。但这事儿没那么简单,一不小心就...