消息队列
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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...
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在Kubernetes中有状态应用中进行高效HPA缩容的实践指南
引言 在Kubernetes中，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是一个强大的工具，用于根据资源使用情况自动扩展或缩容应用的Pod数量。然而，对于有状态应用（例如数据库、消息队列等），HPA缩容的过程更为...
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setTimeout和setInterval在事件循环中的区别与应用
在现代Web开发中，JavaScript作为一门广泛使用的编程语言，其异步编程模型尤其重要。其中， setTimeout 和 setInterval 是两个非常实用的方法，但它们之间有着显著的区别。 我们来看 setTimeout ...
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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...
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常见的事件处理机制都有哪些门道？
嘿，大家好！今天咱们来聊聊编程中非常重要，但又常常被忽略的一个话题：事件处理机制。你有没有遇到过这样的情况：一个按钮点击后，页面反应慢半拍；或者滚动条拉动时，页面出现卡顿？这些问题很可能就和事件处理机制有关。 咱们得明白，啥是事件？简...
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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 ...
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K8s HPA 终极对比：内置指标 vs. 自定义指标，谁更胜一筹？
K8s HPA 终极对比：内置指标 vs. 自定义指标，谁更胜一筹？ 各位老铁，咱们今天来聊聊 Kubernetes（K8s）里一个非常重要的功能——Horizontal Pod Autoscaler（HPA，水平 Pod 自动伸缩）...
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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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Kubernetes HPA 进阶：玩转弹性伸缩，让你的应用稳如泰山
前言 “喂，哥们，你听说过 HPA 吗？” “当然，Horizontal Pod Autoscaler 嘛，Kubernetes 里的自动扩缩容神器，谁不知道？” “那你觉得 HPA 用起来怎么样？是不是感觉有时候扩缩容不够及...
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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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解密Elasticsearch数据迁移加速器：`_reindex` `slices` 与 Logstash `workers` 并行大比拼
在 Elasticsearch (ES) 的世界里，数据迁移或重建索引（reindex）是家常便饭。无论是集群升级、索引配置变更（比如修改分片数、调整 mapping），还是单纯的数据整理，我们都希望这个过程尽可能快、尽可能平稳。为了加速...
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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...
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日志处理不再卡壳 如何设计与实现死信队列(DLQ)机制
嘿，各位奋战在日志处理流水线上的工程师朋友们！你是否也遇到过这样的糟心事：一个精心编写的日志处理脚本，跑得好好的，突然就被某个格式诡异的日志文件、或者某个临时抽风的下游服务给卡住了？整个处理流程停滞不前，新的日志堆积如山，告警邮件塞满了邮...
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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...
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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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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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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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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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告别手动捞消息 - 如何用Python自动化处理死信队列难题
你好，我是码农老司机。如果你和消息队列打交道，那么“死信队列”（Dead Letter Queue, DLQ）这个名字你一定不陌生。它就像是消息处理流程中的“急诊室”，专门收治那些因为各种原因无法被正常消费的消息。手动处理DLQ里的消息？...
