运行
-
电商平台为何总能“读懂你”？揭秘推荐算法与你的数据安全
你有没有发现，现在的电商平台好像比你自己还懂你？有时候你只是随手浏览了几眼，或者在聊天中提到了某个商品，没过多久，同款或类似商品就“巧合”地出现在了你的推荐列表里。这种感觉，既方便又有点让人“细思极恐”。那么，这背后究竟藏着什么技术魔法？...
-
跳出“速成”陷阱：为什么“三天精通”总是事与愿违？
你好！读到你的描述，我深有同感。现代社会对“效率”的极致追求，确实像一张无形的大网，把我们每个人都裹挟其中。从“三小时读懂一本书”到“七天学会编程”，这类课程营销似乎无孔不入，精准地抓住了我们“想快速变强”的焦虑心理。你问它们是不是利用了...
-
全球社交媒体内容同步：如何在可用性与一致性间取得平衡？
在全球化社交媒体平台的设计中，确保用户发布的内容能够迅速在全球范围内同步，同时又允许短暂的区域性延迟以优化用户体验，这确实是一个非常经典且充满挑战的问题。它本质上是在**可用性（Availability） 和 一致性（Consistenc...
-
分布式事务中的原子性、CAP理论与最终一致性：高可靠系统如何炼成？
在构建高可靠的分布式系统时，数据一致性和事务的可靠性始终是核心挑战。用户提到了金融系统，这确实是一个对一致性要求极高的场景，但其背后支撑的技术原理是普遍适用于所有需要强数据保障的分布式应用的。我们今天就来聊聊分布式事务中的原子性、CAP理...
-
电商退款的“幕后”：如何确保金额与库存的百分百准确？
在电商平台购物，退款是再常见不过的操作了。对于用户来说，发起申请、等待审核、收到退款好像很简单。但你有没有想过，这背后是一个相当复杂、牵一发而动全身的系统工程？尤其是在保证退款金额的准确性和商品库存的正确恢复上，更是充满了挑战。今天我们就...
-
微服务架构下的分布式事务解决方案：CAP理论与实践
在微服务架构中，由于服务之间的独立性和分布式特性，传统的事务管理方式不再适用。分布式事务旨在保证跨多个服务的操作要么全部成功，要么全部失败，以维护数据的一致性。 CAP理论在微服务架构中的体现 CAP理论指出，在一个分布式系统...
-
告别“盲人摸象”：如何精确诊断在线服务的方法级性能瓶颈？
当线上服务偶尔出现请求超时，或者CPU、内存飙升时，我们常常陷入“大海捞针”式的困境。现有的监控工具能告诉我们“哪里不对劲”，比如某个服务资源使用率高，但却无法深入到代码层面， pinpoint 到底是哪个方法执行缓慢，或者哪次数据库查询...
-
线上服务排查如同“盲人摸象”？你需要分布式追踪这块“X光片”！
线上服务排查的“X光片”：用分布式追踪穿透迷雾 很多时候，我们在线上部署的服务，就像是一个个黑箱，尤其在日志级别受限或者缺乏详细链路追踪的情况下，排查业务逻辑错误或性能瓶颈，简直如同“盲人摸象”。面对一个复杂的分布式系统，我们可能只能...
-
Arthas实战：如何非侵入式监控方法实时调用与排查性能瓶颈？
线上环境无法进行传统意义上的断点调试，这无疑是许多Java开发者在排查问题时的一大痛点。当遇到某个方法执行缓慢，或者想了解其调用频率、成功率等实时指标时，如果不能侵入式地修改代码、发布重启，我们该怎么办？ Arthas，作为阿里巴巴开...
-
手动分析jstack线程堆栈：一步步识别死锁循环等待
当系统出现无响应或性能急剧下降时，死锁（Deadlock）往往是罪魁祸首之一。在缺乏高级可视化工具的场景下，我们通常只能依赖原始的线程堆栈信息，例如 jstack 的输出，进行手动分析。面对海量文本，如何抽丝剥茧，定位死锁的循环等待链呢？...
-
多线程死锁诊断神器：哪些工具能可视化展示锁等待图，助你一眼揪出循环死结？
多线程应用中，资源加锁顺序不当导致的死锁确实是个老大难问题，因为它很难复现，一旦发生又极难定位，尤其是在大规模并发场景下。你提到想找一个能“可视化地展示线程的锁等待图”，并能“一眼看出是哪个循环导致了死锁”的工具，这个需求非常精准，确实能...
-
多线程并发难题：死锁、活锁、数据不一致的追踪与调试利器
多线程环境下的并发问题，如死锁、活锁和数据不一致，确实是软件开发中最为棘手和难以调试的“老大难”。它们常常难以复现，一旦出现又极难定位。但别灰心，这并非无解之题，掌握正确的思路和工具，能大大提升解决效率。 以下我将从方法论和具体工具两...
-
Java小白也能做桌面计算器！从UI和事件入手，告别理论迷茫
你好！我完全理解你现在遇到的困惑。在学校里学Java，抽象的类、接口、算法题确实能打好基础，但一旦想到要“画”出界面、让按钮“活”起来，瞬间就感觉信息量爆炸，不知道从何下手。别担心，这是每个初学者都会经历的阶段。 你想做个桌面计算器，...
-
告别“只会考试不会用”：编程实践从小工具开始
你是不是也有过这样的经历？课本上的公式和理论，考试时能拿高分，一旦脱离了例题，就感觉像空中楼阁，不知道怎么落地应用。尤其是在编程领域，学了一堆语法、数据结构，真想自己写个小工具，比如自动化处理文件、统计个什么数据，却发现完全无从下手，仿佛...
-
知识迁移：让书本知识活起来，解决你的实际问题！
同学们，大家好！ 我深有体会，坐在教室里听课，或者捧着厚厚的教科书，很多时候会觉得学到的知识像空中楼阁，漂亮是漂亮，但总感觉离真实世界有点远。考试的时候能拿高分，但一遇到实际问题，就好像“学过，但又没完全学过”，手足无措。这种“理论与...
-
手机是学习“头号公敌”？别怕，这些“反制”小技巧帮你拿回专注力！
看到你说的“手机简直是学习路上的‘头号公敌’，自制力不强”这段话，我真是太有共鸣了！我们这代人，谁还没被短视频和八卦新闻“绑架”过呢？别担心，这真的不是你一个人的问题。好消息是，有很多具体又好操作的“小技巧”，能帮我们一点点地“驯服”手机...
-
高并发支付系统实时风控能力提升技术方案探讨
提升高并发支付系统实时风控能力的技术方案探讨 1. 问题背景 目前公司支付系统在高并发场景下，风控能力面临以下挑战： 数据来源多样性： 各类数据源（用户行为、交易信息、设备指纹等）整合困难，数据质量参差不齐。 模...
-
微服务架构下如何根据业务场景精细化配置数据库连接池？
在微服务架构下，数据库连接池的精细化配置是保障服务性能、稳定性和资源有效利用的关键一环。不同业务场景对数据库的访问模式迥异，一刀切的连接池配置往往无法达到最佳效果。这里，我将结合几种典型的业务场景，分享一些针对性的经验。 核心思想：...
-
Kubernetes集群规模扩大？你需要一个统一观测平台来驾驭复杂性
随着业务的飞速增长，我们的Kubernetes（K8s）集群规模也在不断扩大，随之而来的却是服务间错综复杂的调用关系和日益严峻的运维挑战。过去，我们可能依赖各个服务独立集成和上报监控数据，但这在庞大的微服务体系中很快就力不从心。当问题出现...
-
小团队Kubernetes Ingress之选：Traefik的简洁之道与监控实践
我们小团队的DevOps伙伴们，大家好！相信不少人和我一样，在K8s的世界里摸爬滚打，最怕的就是配置和维护那些复杂的基础设施。尤其是Ingress Controller，选择繁多，但要找到一个既能满足日常需求，又足够简单易用、维护成本低的...
