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

消息积压的"惊魂时刻" 在我们的日常开发和运维工作中，经常会遇到这样的场景： 订单系统突然涌入大量请求，Kafka队列积压了数百万条消息 消费者处理逻辑异常，导致消息处理速度急剧下降 业务高峰期到来，生产速度远超消费速度 系统升级期间，消费暂停，消息不断堆积 当看到监控告警显示"消息积压已达100万条"时，相信很多人都会心跳加速。今天我们就来聊聊如何应对这种紧急情况。 积压原因分析 1. 生产端问题 消息生产速度过快，超出消费者处理能力 批量发送消息，单次发送量过大 网络波动导致消息发送异常 2. 消费端问题 消费者处理逻辑复杂，单条消息处理时间过长 消费者实例不足，无法支撑消息处理量 消费者异常退出，未正常提交offset 3. 系统架构问题 分区数量不合理，导致负载不均 消费者组配置不当 存储空间不足，影响消息处理 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何快速有效地处理Kafka消息积压问题。 核心思路是： 快速诊断：定位积压的根本原因 临时扩容：增加消费者实例提升处理能力 优化处理：提升单条消息处理效率 预防措施：建立监控告警机制 快速诊断技巧 1. 查看积压....

今天咱们聊聊一个在高并发场景下很有意思的话题：用Redis做文档查询。 传统关系型数据库的局限 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 用户表有几百万条数据，复杂的联合查询响应时间过长 电商商品信息查询需要全文搜索功能，MySQL性能不佳 配置信息、缓存数据需要结构化存储和快速查询 频繁的分页查询导致数据库压力过大 传统的MySQL等关系型数据库在处理半结构化数据查询时，性能往往不尽如人意。今天我们就来聊聊如何用RedisJSON + RedisSearch来解决这些问题。 为什么选择RedisJSON + RedisSearch 相比传统的数据库方案，RedisJSON + RedisSearch有以下优势： 文档存储：原生支持JSON文档存储和查询 全文搜索：内置强大的全文搜索引擎 高性能：内存存储，查询速度快 灵活Schema：支持动态字段，无需预定义表结构 丰富索引：支持文本、数值、地理等多种索引类型 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot + RedisJSON + RedisSearch构建一个高性能的文档查询系统。 核心思路是： ....

签到打卡的多样性需求 在我们的日常开发工作中，经常会遇到各种签到打卡的需求： 日常签到：用户每天签到获取积分奖励 活动签到：线下活动参与者扫码签到 考勤打卡：员工上下班打卡记录 位置打卡：基于地理位置的打卡签到 任务打卡：完成特定任务后的打卡确认 虽然都是"打卡"，但不同的业务场景有不同的实现需求。今天我们就以保险理赔相关的签到场景为例，聊聊5种不同的签到打卡设计方案。 方案一：简单日期签到 适用场景 用户每日签到获取积分，连续签到有额外奖励。 实现思路 记录用户每天的签到状态，通过日期字段判断是否已签到。 @Entity @Table(name = "daily_checkin") @Data public class DailyCheckin { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String userId; private LocalDate checkinDate; private LocalDateTime checkinTime; privat....

今天咱们聊聊一个在大数据分析领域非常关键的技术话题：海量日志的实时分析。 海量日志分析的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 每天产生数亿条用户行为日志，存储和查询都是问题 传统的MySQL、PostgreSQL等关系型数据库在大数据量下查询缓慢 需要实时分析用户行为，但数据处理延迟很高 统计报表需要聚合大量数据，响应时间长达几分钟 特别是在保险行业，需要分析用户投保、理赔、咨询等行为，传统的数据分析方案往往无法满足实时性要求。今天我们就以保险理赔日志分析为例，聊聊如何用ClickHouse解决这些问题。 原文链接 为什么选择ClickHouse 相比传统的关系型数据库，ClickHouse有以下优势： 列式存储：对于聚合查询性能极佳 高压缩比：存储空间占用少 实时分析：支持实时数据插入和查询 水平扩展：支持分布式集群部署 SQL兼容：学习成本低 保险理赔日志分析场景 让我们以保险理赔为例，分析其日志数据特点： 投保行为：用户浏览产品→填写信息→提交投保→支付成功 理赔行为：报案登记→上传材料→审核进度→理赔结果 咨询行为：在线客服→电话咨询→留言反馈 这些....

长流程业务的挑战 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 保险理赔流程：报案登记→查勘定损→理算核赔→支付结案，涉及多个服务 电商订单流程：创建订单→扣减库存→支付处理→物流配送→确认收货 银行转账流程：扣款→转账→入账→手续费扣除→短信通知 这些业务流程的特点是：步骤多、耗时长、涉及多个服务，传统的分布式事务（如2PC）往往不适合。今天我们就以保险理赔为例，聊聊如何用Saga模式解决这个问题。 为什么选择Saga模式 相比传统的分布式事务，Saga模式有以下优势： 适合长流程：每个步骤都是独立的本地事务 性能更好：避免长时间锁定资源 容错性强：每个步骤都有对应的补偿操作 可恢复性：支持失败后的恢复和重试 保险理赔业务分析 让我们以保险理赔为例，分析其业务流程： 报案登记：记录理赔申请信息 查勘定损：现场查勘，确定损失金额 理算核赔：计算赔付金额，审核理赔 支付结案：支付理赔款，完成理赔 如果在支付环节失败，需要反向执行补偿操作：撤销理算核赔→撤销查勘定损→撤销报案登记。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot + Saga模式 + 事件驱动....

传统搜索的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 用户搜索"iPhone 15"，结果却是各种苹果汁和苹果派 搜索响应时间超过3秒，用户早就流失了 没有智能纠错功能，错别字导致搜索无结果 无法处理同义词，"手机"和"mobile"是两个概念 传统的数据库LIKE查询不仅性能差，用户体验也糟糕。今天我们就用Meilisearch来解决这些问题。 为什么选择Meilisearch 相比Elasticsearch，Meilisearch有以下优势： 开箱即用：无需复杂配置，安装即可使用 中文支持好：默认支持中文分词 性能优异：查询速度快，资源消耗少 易用性强：API简单，学习成本低 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot + Meilisearch构建一个高效的商品搜索系统。 核心思路是： 实时索引：商品数据变更时同步更新搜索索引 智能搜索：支持模糊匹配、同义词、拼写纠错 个性化排序：根据销量、评分等因素排序 性能优化：缓存热门搜索，提升响应速度 Meilisearch环境搭建 1. 安装Meilisearch # Docker方式安装 do....

今天我们来聊一个在软件开发中非常重要但又常常被忽视的话题——License授权系统。特别是如何设计一个支持离线验证的License系统，这在许多企业级应用场景中非常关键。 为什么需要License授权系统？ 在软件商业化过程中，License授权系统是保护知识产权、控制软件使用权限的重要手段。无论是大型企业的定制化解决方案，还是独立开发者的小工具，都需要一套可靠的授权机制来防止软件被非法复制和使用。 传统的License系统多依赖在线验证，即每次启动软件时向服务器发起请求验证License的有效性。这种方式虽然安全，但在某些场景下并不适用： 内网环境：许多企业出于安全考虑，不允许软件连接外网 网络不稳定：偏远地区或特殊环境下网络连接不可靠 隐私考虑：客户不愿让软件频繁连接外部服务器 单机应用：某些软件本身就是单机运行，无需网络连接 因此，支持离线验证的License系统就显得尤为重要。 离线验证的核心技术原理 离线验证的核心是基于非对称加密算法，最常用的是RSA算法。其基本原理如下： 密钥生成：生成一对RSA密钥，包括公钥和私钥 License签名：使用私钥对License信息进....

今天和大家分享一个在分布式系统中实现最终一致性的轻量级方案——本地消息表 + 定时补偿。这套方案不需要引入额外的消息中间件，特别适合资源有限的小型团队或项目。 为什么需要最终一致性？ 在微服务架构中，我们经常面临跨服务的数据一致性问题。比如用户下单时，需要同时扣减库存和冻结资金，这两个操作分别在不同的服务中。如果其中一个操作失败，就会出现数据不一致的问题。 传统的解决方案通常是使用分布式事务（如2PC），但这会带来性能损耗和系统复杂性。而消息队列（如RocketMQ、Kafka）虽然能解决这个问题，但需要额外部署和维护中间件。 那么有没有一种更轻量级的方案呢？答案就是今天的主角——本地消息表。 什么是本地消息表？ 本地消息表本质上是在业务数据库中创建一张专门用于存储消息的表。当执行业务操作时，将需要异步处理的消息也一并存入这张表中，利用本地事务的ACID特性保证业务操作和消息记录的原子性。 这种方式的核心思想是：既然不能保证所有操作同时成功，那就保证失败的操作能在后续得到补偿。 核心实现原理 本地消息表的实现主要分为三个部分： 消息记录：在业务事务中记录待发送的消息 消息发送：通过定....

今天我们聊聊一个在大型互联网公司广泛使用的高级技术实践：如何通过网关链路染色和全链路灰度发布，实现按用户ID或设备ID的精准流量隔离。 为什么需要精准流量隔离？ 在传统发布模式中，新功能通常采用"一刀切"的方式全量发布，风险极大。即使经过充分测试，也无法完全避免线上问题。一旦出现问题，影响范围往往是全部用户，后果严重。 灰度发布作为一种渐进式发布策略，允许我们先向一小部分用户发布新功能，收集反馈和监控数据，逐步扩大范围，最终全量发布。但传统的灰度发布通常是按比例随机投放，无法实现精准控制。 想象一下，如果我们能指定某些VIP用户、内部员工或特定地区的用户优先体验新功能，不仅能获得更有价值的反馈，还能实现更精细化的发布策略。这就是精准流量隔离的价值所在。 技术架构：三大核心组件 1. 网关链路染色 网关作为所有请求的入口，是实施染色的最佳位置。我们通过自定义过滤器，在请求到达网关时根据用户ID或设备ID为其打上特定标记，这个标记将在整个调用链中传递。 2. 全链路灰度路由 在微服务架构中，一个请求往往会经过多个服务。我们需要确保染色信息能够在服务间正确传递，并在每个服务节点都能根据染色信....

大家好，我是服务端技术精选的作者。今天咱们聊聊一个在企业级开发中非常常见的需求：多数据源管理。 多数据源的挑战 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 需要连接多个数据库，可能是不同的业务系统 要实现读写分离，提升数据库性能 需要连接不同类型的数据库（MySQL、Oracle、PostgreSQL等） 对数据库连接进行统一监控和管理 传统的单数据源配置显然无法满足这些复杂需求。今天我们就来聊聊如何用Spring Boot + Druid构建一个功能完善的多数据源管理系统。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何构建一个多数据源管理平台，包含监控页面和SQL日志功能。 核心思路是： 多数据源配置：动态切换不同数据源 Druid监控：提供数据库连接池监控 SQL日志输出：记录详细的SQL执行信息 统一管理界面：集中查看和管理 多数据源配置实现 1. 数据源配置 首先，我们需要配置多个数据源： spring: datasource: # 主数据源 primary: url: jdbc:mysql://localhost:3306/primary_db?useUnicode=....