高并发
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不重启 RocksDB，如何动态、精准地获取当前 Compaction 引起的 WAF 趋势？
在生产环境的高并发写入场景下，RocksDB 的写放大（Write Amplification Factor, WAF）是导致 I/O 抖动和吞吐量下降的罪魁祸首。很多时候，我们发现磁盘 I/O 跑满，怀疑是 Compaction 引起的...
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既然物理时钟不可靠，为什么 Cassandra 依然死磕 LWW（最后写入者胜）？
在分布式系统领域，物理时钟漂移是一个公认的“幽灵”。哪怕你用了 NTP，服务器之间的时钟误差也可能达到几十毫秒甚至更高。 然而，作为经典 AP 系统的代表，Cassandra 却长期将 LWW（Last-Write-Wins，最后写...
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Triton 推理服务性能调优：如何通过 Dynamic Batching 与队列配置掐准延迟与吞吐的平衡点
在生产环境中部署深度学习模型时，我们经常面临一个看似不可调和的矛盾： 为了压榨 GPU 的极限吞吐量（Throughput），我们需要尽可能把 Batch Size 攒得更大；而为了满足业务端极限制延（Latency SLA）的要求，请求...
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线上服务偶发性网络连接超时：如何捕获和诊断这些“瞬时”问题？
你好！你遇到的问题非常典型，线上服务中“偶发性”和“瞬时性”的网络抖动是让很多工程师头疼的难题。你的直觉很正确，网络连接建立时间过长，确实很可能与运营商网络质量、中间路由设备故障或拥堵有关，但也可能与你自身服务的网络配置、系统资源甚至防火...
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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...
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电商大促：库存服务保护技术方案建议
电商大促期间库存服务保护方案建议 作为一名后端工程师，尤其是在电商领域，大促期间的流量洪峰是常态。库存服务作为核心服务之一，往往面临巨大的压力。即使做了限流，仍然会有大量异常请求涌入，导致服务不稳定。以下是一些更具体、可实际落地的技术...
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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...
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从文档数据库到实时内容推荐：技术实践与算法精解
嘿，哥们儿，最近在忙啥呢？是不是又在琢磨怎么让你的网站或者App变得更酷炫、更吸引用户？说实话，现在用户的时间都金贵着呢，谁不想第一时间就把最对胃口的内容推送到他们眼前？ 今天咱们就聊聊这个话题——如何利用文档数据库构建一个 实时内容...
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高峰期支付堵塞？这份支付流程优化指南助你流畅收款！
在互联网的浪潮中，支付系统就像是连接用户和商家的桥梁，其稳定性和效率直接影响着用户体验和商家的收益。特别是在高峰期，例如电商大促、节假日活动等，大量的用户涌入，支付系统的压力骤增，极易出现支付拥堵、失败等问题。作为一名资深支付工程师，我深...
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生产环境网卡丢包、CPU单核软中断100%？不重启服务器动态调整网卡队列与中断绑定的硬核指南
在承载高并发、高吞吐量业务的 Linux 服务器上，网络性能瓶颈经常表现为： 某个 CPU 核心的软中断（softirq， si 指标）飙升至 100%，而其他核心却在“围观” 。伴随而来的，是网卡频繁丢包（packet drops）和...
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高并发下 Linux 服务器 softirq 飙高？从底层原理到实战调优指南
在高并发（尤其是海量小包网络吞吐）的场景下，Linux 服务器的 CPU 使用率中经常会出现 si (softirq，软中断) 占比极高、甚至单核被压死的现象。伴随而来的往往是丢包、延迟飙升以及吞吐量严重下滑。 要彻底解决这个问题...
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高并发下 nf_conntrack: table full 报错？教你精准计算内核参数，拒绝内存崩溃
在高并发网络压力测试或遭遇 DDoS 攻击时，Linux 服务器的 dmesg 或者是 /var/log/messages 经常会爆出这样一条红字警告： nf_conntrack: table full, dropping ...
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J4125 对决 N5105：物理黑群晖极致省电配置指南与避坑指南
在折腾 DIY NAS 的圈子里，J4125 和 N5105 是两代神 U。很多垃圾佬在组建 24 小时开机的物理黑群晖时，最关心的指标除了性能，就是 待机功耗 。 很多人单纯地认为“10nm 的 N5105 肯定比 14nm 的 J...
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穷玩 HomeLab：双盘位 N100 小主机跑 PVE，怎么用 ZFS 做最低成本的容灾？
在 HomeLab 圈子里，N100 双盘位小主机（比如各类双网口/多网口轻量 NAS、小主机）几乎是性价比的代名词。 但双盘位跑 Proxmox VE (PVE) 会面临一个尴尬的痛点： 如果直接做 ZFS Mirror（镜像），可...
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不重启系统，如何实现 SPDK 用户态存储引擎元数据版本的在线热升级？
在构建基于 SPDK（Storage Performance Development Kit）的高性能用户态存储引擎时，**“在线热升级”（Live Upgrade / Hot Upgrade）**通常是研发中后期必须啃下的硬骨头。 ...
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跑满 NVMe 极限：基于 SPDK 的无锁分布式元数据引擎架构设计
在单盘 NVMe SSD 轻松突破百万级 IOPS、百微秒级延迟的今天，分布式存储系统的性能瓶颈早已不再是底层物理硬件的读写速度，而是软件栈在 CPU 上的开销。 在传统架构中，元数据引擎（如基于内核态文件系统的 RocksDB）在面...
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解决RocksDB在时序高并发场景下MemTable频繁Flush、WAL积压与写放大的系统性方案
在基于 RocksDB 构建高并发时序数据库（TSDB）时，很多架构师和内核开发人员都会遭遇一个经典的技术「死锁」： 在高吞吐写入下，为了保证写入性能和防止 OOM，系统会频繁触发 MemTable Flush。这看似释放了内存，却直...
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LSM-Tree 存储引擎如何在 SSD 上实现「写放大」自救？
在现代高并发写入场景中，LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）凭借其将随机写转化为顺序写的特性，成为了 RocksDB、Cassandra 等主流存储引擎的基石。然而，这种设计天然带来了一个致命的副作用： ...
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榨干 RocksDB 性能：如何通过 Write Buffer Manager 优雅平衡内存与 Flush 效率？
在基于 LSM-Tree（Log-Structured Merge-tree）架构的存储引擎（如 RocksDB、Pebble）中， MemTable 是承接写入流量的第一站。为了防止内存无限膨胀导致 OOM（Out of Memory...
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如何设计 LSM-Tree 存储引擎的 Compaction 限速机制，彻底解决 P99 延迟抖动？
在基于 LSM-Tree（Log-Structured Merge-tree）架构的存储引擎（如 RocksDB、TiKV 等）中， Compaction（压实） 是维持系统健康运转的核心机制。它通过在后台合并 SStables，清理过...
