设计
-
爱车久放怕亏电？冬季电瓶守护攻略与安全搭电指南
车子放久了，电瓶怎么总没电？尤其是冬天！ 你是不是也遇到过这种情况？车子停了半个月没动，想用车时却发现“啪嗒”一声，仪表盘都不亮了，更别说启动了。尤其是在冻手冻脚的冬天，这简直是雪上加霜！别着急，这事儿挺常见的。汽车电瓶就像个大号充电...
-
冬天开车真不用原地热车了？特别是新车 电喷 涡轮增压
嘿，哥们儿！冬天早上钻进冰冷的驾驶室，手冻得发僵，挡风玻璃上一层霜，心里是不是总有个念头：赶紧打着火，让车原地热乎几分钟再说？尤其是老一辈“司机”或者驾校师傅传下来的“经验”，总说冬天开车前必须原地热车，不然伤发动机。 但是！时代变了...
-
游戏开发UDP状态同步实战 如何区分关键与非关键数据并设计传输策略
搞游戏开发的兄弟们，特别是做联机、搞同步的，肯定都绕不开网络这块。TCP可靠但延迟高、有拥塞控制，对于像FPS、MOBA这种需要快速响应的游戏来说，很多时候不那么合适。这时候，UDP就闪亮登场了！它快，延迟低，没TCP那么多条条框框，指哪...
-
绕开TCP内卷 UDP上如何实现可靠传输 RUDP与UDT方案深度对比
大家好，我是老架构师阿宽。咱们在做系统设计，特别是涉及到网络通信的时候，TCP 几乎是默认选项，毕竟可靠。但有时候，TCP 的一些“固执”特性，比如严格的顺序保证、队头阻塞，还有那相对固定的拥塞控制策略，在某些场景下反而成了性能瓶le颈，...
-
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...
-
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...
-
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....
-
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...
-
亿级DAU统计难题？Redis HyperLogLog如何用12KB内存轻松搞定
场景痛点：海量用户活跃统计，内存告急！ 想象一下，你的应用拥有上亿甚至几十亿的用户，每天需要统计有多少不同的用户登录或活跃（DAU - Daily Active Users）。最直观的想法是什么？ 可能很多人会想到用 Redis ...
