策略
-
UDP vs TCP 深度对决：为何DNS、实时音视频、游戏更偏爱“不靠谱”的UDP？
作为开发者，咱们在选择网络传输协议时，经常面临 TCP 和 UDP 这两个老朋友。教科书上通常会告诉你：TCP 可靠、面向连接、速度稍慢；UDP 不可靠、无连接、速度快。听起来好像很简单？但实际应用选型时，远不止这些标签。 想象一下，...
-
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...
-
StatefulSet序号作Worker ID：如何优雅处理非0起始与ID跳跃映射
在Kubernetes中使用StatefulSet部署需要生成类Snowflake分布式ID的应用时，一个常见的做法是利用StatefulSet Pod的稳定序号（Ordinal Index）作为Worker ID。这很自然，因为序号从0...
-
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...
-
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...
-
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...
-
Redis Stream消费组：原理、实践与Kafka对比，解锁高性能消息队列
你好，我是老王，一个折腾后端技术的老兵。今天我们聊聊 Redis 5.0 带来的一个重量级特性——Stream。很多人可能用 Redis 做缓存、做分布式锁，但你知道它也能当一个相当不错的消息队列（MQ）吗？特别是它的消费组（Consum...
-
Redis HyperLogLog 实战指南：在 Flink/Spark 中实现海量数据实时基数统计与状态管理
在处理海量实时数据流时，精确计算独立访客数（UV）、不同商品被点击次数等基数（Cardinality）指标往往是性能瓶颈。传统的 COUNT(DISTINCT column) 或 Set 数据结构在数据量巨大时会消耗惊人的内存和计算资...
-
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（...
-
定时任务用分布式锁，Redisson的看门狗机制真的是最佳选择吗？还有哪些更合适的策略？
定时任务场景下的分布式锁：Redisson 看门狗是不是万能药？ 你好，我是负责定时任务系统设计的小伙伴。咱们经常遇到一个经典问题：系统部署了多个实例，为了避免同一个定时任务被重复执行，需要加个分布式锁。这听起来很简单，但魔鬼藏在细节...
-
MQ消费幂等性保障 Redis分布式锁Watchdog续期机制如何优雅运作
搞分布式系统的兄弟们，肯定都遇到过一个经典场景：用消息队列（MQ）处理任务，为了防止消息被重复消费导致业务错乱，需要保证消费端的幂等性。而实现幂等性，分布式锁是个常用的手段。用Redis做分布式锁，简单高效， SET key value ...
