消息队列
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异步编程在大规模多人在线游戏中挑战与解决方案
异步编程在大规模多人在线游戏中挑战与解决方案 大规模多人在线游戏（MMO）的开发是一个极其复杂的工程，其中一个核心挑战在于如何高效地处理成千上万玩家同时在线产生的海量数据和交互。传统的同步编程模型在这种情况下显得力不从心，因为每个操作...
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探讨分布式架构在大规模多人在线游戏中如何解决异步编程带来的延迟问题？
在当今的游戏开发领域，分布式架构已成为大型多人在线游戏（MMO）的标配。然而，随着游戏规模的不断扩大，异步编程带来的延迟问题也日益凸显。本文将探讨分布式架构如何解决这一问题。 异步编程的挑战 异步编程允许游戏中的不同部分并行执行，...
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Spring Cloud Alibaba 在高并发微服务架构中的应用实践：那些血泪教训与经验总结
Spring Cloud Alibaba 在高并发微服务架构中的应用实践：那些血泪教训与经验总结 作为一名在互联网行业摸爬滚打多年的老码农，我见证了微服务架构的兴起和发展，也亲身经历了Spring Cloud Alibaba在高并发场...
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Kubernetes HPA 缩容指南：监控、告警与最佳实践，看完这篇就够了！
“喂，小 K 啊，最近集群资源利用率有点低，你看看能不能优化一下？” “收到，老王！我这就研究下 HPA 的缩容策略。” 相信不少 Kubernetes 工程师都遇到过类似老王这样的需求。HPA（Horizontal Pod Au...
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Kubernetes HPA 自定义指标缩容策略详解及最佳实践
Kubernetes HPA 自定义指标缩容策略详解及最佳实践 在 Kubernetes 中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是用于自动扩展或收缩 Pod 副本数量的关键组件。默认情况下，HPA 基于 CP...
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别再盲目扩缩容！K8s 自定义指标伸缩全攻略，教你精准拿捏资源利用率
“哎，集群又双叒叕告警了！CPU 飙到 90% 了，赶紧扩容！” “等等，先看看其他指标，内存才用了 50%，流量也没啥变化，是不是有啥异常？” 相信不少运维小伙伴都经历过类似的场景。在 Kubernetes（K8s）集群中，如何...
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死信队列（DLQ）消息元数据规范指南 为自动化处理铺平道路
在分布式系统和微服务架构中，消息队列（MQ）扮演着至关重要的角色，用于服务间的解耦和异步通信。然而，消息处理并非总是一帆风顺。当消费者处理消息失败，并且重试次数耗尽后，这些“无法处理”的消息通常会被发送到 死信队列（Dead Letter...
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健壮MQ消费框架设计 如何实现自动重试与原子性DLQ投递
在分布式系统中，消息队列（MQ）是解耦和异步化的利器。但只要引入网络和外部依赖，就必然会遇到处理失败的情况：网络抖动、下游服务暂时不可用、数据校验失败等等。如果消费者处理消息失败后直接丢弃或者简单地抛出异常，可能会导致数据丢失或处理不一致...
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消息队列消费重复？业务ID、状态机、分布式锁如何实现优雅幂等
嘿，各位奋斗在后端的兄弟姐妹们，咱们聊个老生常谈但又极其重要的话题——消息队列（MQ）的消费幂等性。用MQ解耦、异步、削峰填谷是爽，可一旦涉及到关键业务，比如订单创建、积分增减、库存扣减，要是消息被重复消费了，那后果...啧啧，轻则数据错...
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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...
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如何设计一个健壮的 Redis Stream 死信队列（DLQ）处理服务
你好，我是你的后端架构师伙伴。今天我们来聊聊一个在基于 Redis Stream 构建消息系统时，经常遇到的一个棘手问题——如何优雅且可靠地处理那些处理失败的消息，也就是所谓的“死信”。直接丢弃？不行，那可能丢失重要业务数据。无限重试？更...
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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...
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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...
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Python Celery 异步任务队列实战：从配置到错误处理，构建健壮的邮件发送系统
在现代Web应用开发中，异步任务处理扮演着至关重要的角色。它能够将耗时的操作（例如发送邮件、处理大数据等）从主应用程序流程中分离出来，从而提高应用的响应速度和用户体验。Celery 是一个强大的、分布式的、异步任务队列/作业队列，基于Py...
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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...
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百万级并发抢购：数据库优化方案
在构建百万级用户并发抢购平台时，数据库层面的优化至关重要。针对高并发写入和读取性能兼顾的需求，以及避免单点故障，以下是一些数据库层面的优化方案： 1. 数据库选型： NoSQL 数据库： 考虑使用 NoSQL 数据库，...
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秒杀活动缓存不一致？毫秒级同步与业务操作的缓存管理方案
最近，你们公司在搞限时抢购活动，却遭遇了数据不一致的“滑铁卢”——用户看到的价格和库存是旧的，结果就是抱怨声四起。这在高并发的电商场景中是个老生常谈的问题，但确实让人头疼。我来帮大家梳理一下这个问题，并提供一些实用的解决方案。 为什么...
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电商活动中库存与价格实时同步的“准信儿”：技术如何助力提升用户体验？
老兄，你说的这个痛点，真是太能理解了！“搞活动客户抱怨买不到，以为虚假宣传”，这不仅影响销售转化，更直接损害品牌口碑。尤其是在秒杀、大促这种高并发场景下，用户体验的细微问题都可能被放大。你希望能有个“准信儿”，知道技术上到底什么时候能把价...
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揭秘电商“秒杀”：几秒处理百万订单，背后的技术逻辑有多硬核？
你是不是也曾好奇，每次电商平台搞“秒杀”活动，成千上万甚至上百万的商品在短短几秒钟内就被抢购一空，这背后到底藏着怎样的“黑科技”？为什么服务器不会崩溃？为什么库存能精准扣减？今天，我们就来揭开电商秒杀活动的神秘面纱，看看高并发场景下数据处...
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电商大促：库存服务保护技术方案建议
电商大促期间库存服务保护方案建议 作为一名后端工程师，尤其是在电商领域，大促期间的流量洪峰是常态。库存服务作为核心服务之一，往往面临巨大的压力。即使做了限流，仍然会有大量异常请求涌入，导致服务不稳定。以下是一些更具体、可实际落地的技术...
