服务端开发博客 | 后端架构 · 高并发 · 性能优化 · 微服务实战 👋🏼

高并发写入别再用MySQL！90%的人都踩过这个坑 大家好。今天和大家聊一个很现实的问题：为什么高并发场景下，我们不推荐直接用关系数据库来写入数据？ 先讲个真实案例：去年我们团队做了一个电商活动，预估峰值QPS能到5万。当时为了图省事，直接用MySQL扛写入。结果活动一开始，数据库就崩了——CPU飙升到100%，连接数爆炸，大量请求超时。最后临时加了缓存、消息队列才勉强撑过去，但还是损失了不少订单。 这篇文章我就从原理到实践，给你说清楚为什么高并发写入别再死磕MySQL，以及正确的姿势应该是什么样的。 一、关系数据库的「天生缺陷」 关系数据库（比如MySQL、PostgreSQL）设计的初衷是保证数据的强一致性和完整性，但这些特性在高并发场景下反而成了「枷锁」： 1. 事务机制：高并发下的性能杀手 事务要保证ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），这意味着数据库需要做大量的额外工作： 写前日志（WAL）：每次写操作都要先写日志 锁机制：保证数据不被并发修改 事务回滚：准备好回滚的所有数据 MVCC：多版本并发控制，保存数据的多个版本 这些机制在低并发场景下没问题，但高并发时......

统计接口耗时的6种常见方法，让你的API性能一目了然 线上接口突然变慢，用户投诉不断，但你却不知道问题出在哪里？今天我就来分享6种统计接口耗时的实用方法，帮你快速定位性能瓶颈。 一、为什么接口耗时统计这么重要？ 在开始具体方法之前，我们先来看看为什么接口耗时统计如此重要。 // 接口耗时统计的重要性 public class ApiTimingImportance { public void importance() { System.out.println("=== 接口耗时统计的重要性 ==="); System.out.println("1. 性能监控：及时发现接口性能问题"); System.out.println("2. 问题定位：快速定位性能瓶颈"); System.out.println("3. 容量规划：为系统扩容提供数据支撑"); System.out.println("4. 用户体验：优化响应时间提升用户满意度"); System.out.println("5. 成本控制：合理分配资源降低成本"); } } 二、方法一：手动计时（最基础的方法） 这是最原始也是最容.....

从下载到运行：MySQL详细安装配置完整教程 大家好，我是你们的后端技术老司机。今天我们来聊聊后端开发绕不开的话题——MySQL安装配置。别看这玩意儿简单，但新手朋友经常在这上面摔跟头。 今天我就手把手教你，从零开始安装配置MySQL，让你一次成功，从此告别"装个MySQL搞了一天"的尴尬！ 为什么选择MySQL？ 在开始安装之前，先聊聊为什么MySQL如此受欢迎： 开源免费：不用花钱就能用企业级功能 性能优秀：处理百万级数据毫无压力 生态丰富：各种开发语言都有成熟的驱动 社区活跃：遇到问题很容易找到解决方案 文档完善：官方文档详细，学习成本低 安装前的准备工作 环境检查 首先确认你的服务器环境： # 查看系统版本 cat /etc/redhat-release # CentOS/RedHat # 或者 cat /etc/issue # Ubuntu/Debian # 查看内核版本 uname -r 系统要求 MySQL对系统的要求并不高： 内存：至少1GB（建议2GB以上） 磁盘：至少5GB可用空间 处理器：1GHz以上 操作系统：支持主流Linux发行版、Windows、m....

数据库加密方案实践：从理论到落地，让你的数据真正固若金汤！ 近年来数据泄露事件频发，从某滴出行到某音，从某东到某亚，每一次数据泄露都牵动着亿万用户的心。今天我们就来深入探讨数据库加密的实际落地方案，不只是理论，更是可以直接用于生产的实践指南！ 一、为什么数据库加密如此重要？ 在开始介绍具体方案之前，我们先来理解为什么数据库加密如此重要。 1.1 数据泄露的代价 // 数据泄露的严重后果 public class DataBreachConsequences { public void consequences() { System.out.println("=== 数据泄露的代价 ==="); System.out.println("1. 法律责任：GDPR、网络安全法等法规罚款"); System.out.println("2. 品牌损失：用户信任度下降"); System.out.println("3. 经济损失：直接经济损失和间接损失"); System.out.println("4. 监管处罚：相关部门的严厉处罚"); System.out.println("5. 竞争劣势：市....

SpringBoot + Kafka + Flink：用户行为日志实时采集与实时画像构建实战 产品同学抱怨推荐不够精准，运营同学想要更详细的用户画像分析，老板希望看到实时的用户行为数据？今天我们就来聊聊如何通过SpringBoot + Kafka + Flink这套组合拳，打造一个强大的用户行为日志实时采集与画像构建系统。 一、为什么要做实时用户画像？ 在深入技术细节之前，我们先来理解一下实时用户画像的价值。 // 用户画像价值分析 public class UserPortraitValue { public void analyzeValue() { System.out.println("=== 实时用户画像的价值 ==="); System.out.println("个性化推荐：基于用户兴趣实时调整推荐内容"); System.out.println("精准营销：根据用户行为触发个性化活动"); System.out.println("风险控制：实时识别异常行为防范欺诈"); System.out.println("用户体验优化：动态调整界面和功能"); System.out.....

JVM内存又双叒叕OOM了？这5步排查法让你3分钟定位泄漏元凶！ 大家好，今天咱们聊一个让无数Java程序员闻风丧胆的问题——JVM内存OOM（OutOfMemoryError）。 想象一下这个场景：周五晚上8点，你正准备关机下班，突然钉钉群炸了："线上服务OOM，整个系统挂了！" 你心里一紧，赶紧登录服务器，发现日志里密密麻麻的java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space... 别慌！今天老司机就给你一套"OOM排查5连招"，让你下次遇到这种情况，能淡定地说一句："小场面，3分钟搞定！" 一、OOM的4种"死法"，你中招的是哪种？ 先搞清楚JVM有哪几种OOM，不同症状不同治法： 1. Java heap space - 堆内存爆了 症状：最常见的OOM，日志长这样： Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3210) at java.util.ArrayList.....

Spring Cloud Gateway 高级玩法：动态路由、请求日志、限流、灰度发布全方案 微服务架构越来越复杂，API网关成了整个系统的咽喉要道，传统的静态路由配置已经无法满足日益增长的业务需求... 今天就来聊聊Spring Cloud Gateway的高级玩法，让你掌握动态路由、请求日志、限流、灰度发布等全套技能！ 一、为什么需要Spring Cloud Gateway？ 在开始深入探讨之前，我们先来理解为什么Spring Cloud Gateway如此重要。 1.1 微服务架构的挑战 // 传统单体应用 vs 微服务架构 // 单体应用：所有功能都在一个应用里 // 微服务架构：功能分散在多个服务中 随着业务的发展，微服务数量急剧增加，带来了新的挑战： 服务发现：如何知道每个服务的位置？ 负载均衡：如何合理分配请求？ 安全控制：如何统一进行身份验证？ 流量控制：如何防止系统被突发流量冲垮？ 监控追踪：如何跟踪一个请求的完整链路？ 1.2 Spring Cloud Gateway的优势 Spring Cloud Gateway作为Spring官方推出的API网关，相比Zu.......

微信支付又双叒叕对接失败了？这7种支付方式让你的系统秒变收银台！ 大家好，我是服务端技术精选的老司机，今天咱们聊聊一个让无数后端程序员头疼的话题——微信支付对接。 你是不是也遇到过这些崩溃场景： 微信支付接口调试了一周，总是报"签名错误"，被产品经理催到怀疑人生 支付成功了但回调总收不到，用户投诉订单状态不更新，客服电话被打爆 好不容易对接了APP支付，老板又要求支持小程序支付，代码改得一团糟 退款接口调用失败，财务天天问什么时候能自动退款，压力山大 我曾经在一家电商公司，因为微信支付对接不完整，双11期间大量用户无法支付，损失订单上千万。经过半年的踩坑和优化，我们把微信支付的7种方式全部搞定，从此收银台稳如老狗！ 今天就把这些血泪经验全盘托出，让你的微信支付对接再也不踩坑！ 一、微信支付为啥这么难对接？ 微信支付看似就是调个接口，实际上是个复杂的生态系统： 1. 支付方式多样化 APP支付：在APP内调起微信支付 H5支付：在手机浏览器中支付 小程序支付：在微信小程序内支付 JSAPI支付：在微信内H5页面支付 Native支付：扫码支付 刷脸支付：人脸识别支付 付款码支付：扫.......

10万QPS优惠券系统从0到1搭建：老司机拆解高并发架构的秘密武器 大家好，我是老司机，今天咱们来聊一个电商系统中最考验技术功底的模块——高并发优惠券系统。 为什么说它考验功底？想象一下：双11零点，100万用户同时抢10万张优惠券，既要保证不超发、不错发，又要让系统不崩溃，这背后的架构设计可大有讲究。 今天我就把这套从零到10万QPS的优惠券系统架构拆解给你看，保证通俗易懂，就算是刚入行的同学也能get到核心要点。 一、先搞懂：优惠券系统到底难在哪？ 优惠券系统看似简单，实则藏着不少坑： 并发量大：秒杀场景下，QPS可能从平时的100瞬间飙到10万+ 数据一致性：绝对不能超发，否则公司分分钟损失上百万 业务复杂：要支持满减、折扣、限时、限量等N种规则 性能要求高：用户抢券时，延迟超过1秒就可能骂娘卸载App 二、架构设计：分四层抗住10万QPS 1. 流量入口层：能挡多少是多少 CDN就像小区门口的快递柜，把静态资源（优惠券图片、规则说明）直接缓存到用户附近，不用每次都找服务器要。 Nginx是流量的「看门大爷」，可以做两件大事： 限流：用limit_req模块把超过容量的请求.......

高性能场景下为什么推荐使用PostgreSQL，而不是MySQL？真相让人震惊！ 作为一名后端开发，你有没有遇到过这样的场景：在设计高并发系统时，技术选型会议上大家争论不休，有人支持MySQL，有人推荐PostgreSQL，争论的焦点往往是"哪个性能更好？" 今天就来聊聊在高性能场景下，为什么越来越多的架构师开始推荐PostgreSQL而不是MySQL，真相可能真的会让你大吃一惊！ 一、传统认知的误区 在开始深入讨论之前，我们先来看看业界对这两种数据库的传统认知。 1.1 MySQL的"优势" 很多开发者认为MySQL有以下优势： 流行度高：用户群体庞大，文档丰富 学习成本低：语法相对简单，上手容易 生态完善：各种ORM框架支持良好 性能不错：在一般场景下表现良好 1.2 PostgreSQL的"劣势" 相对地，PostgreSQL被认为有以下劣势： 学习曲线陡峭：功能复杂，需要更多学习时间 社区相对较小：在国内使用不如MySQL普及 某些场景性能不如MySQL：在简单读写场景下可能稍逊一筹 但这些认知在高性能场景下是否还成立呢？让我们来深入分析一下。 二、高性能场景的特殊需求....