重试机制
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CompletableFuture 的异常处理机制在高并发场景下如何保证可靠性？
CompletableFuture 的异常处理机制在高并发场景下如何保证可靠性？ 在 Java 开发中， CompletableFuture 是一个强大的工具，用于处理异步操作。但在高并发场景下，如何保证 CompletableF...
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在异步编程的世界中：RxJava与CompletableFuture的深度对比分析
在当今的软件开发领域， 异步编程 已经成为提高程序性能和响应速度的重要手段。而在众多可供选择的工具中， RxJava 和 CompletableFuture 是两种备受关注且各具特色的解决方案。今天，我们就来详细比较这两者之间的优势与不足...
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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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高并发场景下微服务架构设计：从单体到集群的演进之路
高并发场景下微服务架构设计：从单体到集群的演进之路 随着互联网业务的快速发展，高并发场景下的系统架构设计成为一个越来越重要的课题。单体架构在面对高并发请求时往往力不从心，而微服务架构则凭借其灵活性和可扩展性，成为应对高并发挑战的利器。...
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如何应对分布式数据库的一致性故障：实用案例分析
引言 在当今大数据时代，越来越多的企业选择采用分布式数据库来满足不断增长的数据存储和访问需求。然而，在这种架构下，一致性问题始终是一个难以回避的挑战。本文将通过具体案例，深入探讨如何有效应对分布式数据库中的一致性故障。 一、背景介...
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Druid 监控在大型 Java 应用中的实战：从入门到精通
你好，我是你的老朋友，一个热爱技术的码农。今天我们来聊聊 Druid，一个强大的数据库连接池，以及它在大型 Java 应用中的监控实战。如果你也经常需要维护和优化你的 Java 应用，那么 Druid 的监控功能绝对是你的得力助手。 别担...
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分布式系统中的故障排查和告警设计：那些你不得不注意的细节
分布式系统，复杂如迷宫，稍有不慎，便会陷入故障的泥沼。高效的故障排查和告警设计，如同系统的心脏，保障着系统的稳定运行。然而，许多看似不起眼的细节，却往往是故障的罪魁祸首。 一、日志记录：魔鬼藏在细节里 日志，是排查故障的第一道...
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Java数据库连接池背压机制深度解析：实战优化连接使用，杜绝耗尽，榨干性能！
一、 啥是背压？别慌，咱先聊点生活中的事儿 你有没有遇到过这种情况：水龙头开到最大，结果水管“嗡嗡”响，水流反而变小了？或者，高峰期挤地铁，人挤人，反而谁都上不去？ 其实，这就是一种“背压”现象。简单来说，就是 下游处理能力跟不上...
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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...
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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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深入剖析Elasticsearch快照：如何智能判断段文件是否需要复制？
Elasticsearch (ES) 的快照功能是数据备份和恢复的关键机制，特别是它的增量特性，极大地提高了效率并节省了存储空间。那么，ES 在创建快照时，是如何精确判断哪些数据文件（特别是构成索引核心的 Lucene 段文件）已经存在于...
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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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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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如何为增量日志处理脚本设计健壮的状态管理与恢复机制 应对轮转截断等疑难杂症
你好，我是专注于系统稳定性的“代码鲁棒师”。在日常运维和开发中，我们经常需要编写脚本来实时或准实时地处理不断增长的日志文件。一个看似简单的需求——“从上次读取的位置继续处理”，在现实中却充满了陷阱。日志轮转（log rotation）、文...
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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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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？...
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Elasticsearch 数据迁移：_reindex API vs Logstash 深度对比与选型指南
引言：为何需要数据迁移？ 在 Elasticsearch 的世界里，数据迁移是个绕不开的话题。无论是集群版本升级、索引 Mapping 结构变更（比如修改字段类型、增加新字段分析方式）、索引分片策略调整，还是单纯的数据归档整理，都可能...
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ES数据迁移网络对比：_reindex (slices) 与 Logstash 在高延迟丢包下的抉择
在 Elasticsearch (ES) 的世界里，数据迁移是个常见但又充满挑战的任务。无论是集群升级、架构调整还是数据归档，我们都需要将数据从一个地方搬到另一个地方。常用的工具有 ES 内置的 _reindex API (特别是配合...
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Elasticsearch 跨集群数据迁移：`_reindex` from remote 与 Logstash 深度对比与选型指南
在 Elasticsearch (ES) 的世界里，数据迁移或同步是一个常见的需求。无论是集群升级、数据架构调整，还是将数据从一个环境复制到另一个环境，你都可能需要在不同的 ES 集群之间移动数据。这时，两个主流的工具常常被提及：ES 内...
