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

高频接口的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 用户头像、商品信息等数据被频繁访问 同一个接口在短时间内被大量重复调用 数据库压力过大，响应时间越来越长 服务器CPU和内存使用率居高不下 特别是对于一些热点数据，如果没有合理的缓存策略，很容易成为系统瓶颈。今天我们就来聊聊如何用Spring Cloud Gateway + 本地缓存 + Redis构建一个高效的多级缓存体系。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何通过多级缓存架构大幅提升高频接口的响应速度。 核心思路是： 多级缓存：结合本地缓存和Redis，实现就近访问 缓存穿透防护：防止恶意请求击穿缓存 缓存更新策略：确保数据一致性 性能监控：实时监控缓存命中率 多级缓存架构设计 1. 本地缓存：Caffeine 本地缓存是最接近应用的缓存层级，访问速度最快。我们选用Caffeine作为本地缓存组件： @Configuration public class CacheConfig { @Bean public Cache<String, Object> localCache() { return ....

今天咱们聊聊一个经典的面试题：如果有一场大型活动，比如明星演唱会直播，百万人同时点赞，你该如何设计系统来应对这种极端并发场景？ 问题分析 这个题目看似简单，实际上考察的是你对高并发系统设计的全面理解。百万人同时点赞意味着什么？我们来算一笔账： 百万QPS（每秒查询率） 每秒产生百万条点赞记录 数据库写入压力巨大 用户体验要求实时反馈 这可不是简单的"加个缓存就完事"那么简单，需要从多个维度考虑。 解决方案思路 面对这种极端并发场景，我们需要采用"分层削峰"的策略，把流量层层过滤，最终到达数据库的请求量控制在可承受范围内。 1. 客户端优化：防抖与批量提交 首先从客户端入手，这是第一道防线： 防抖处理：用户连续点击只发送一次请求 批量提交：客户端缓存多个点赞操作，定期批量提交 本地反馈：先在本地显示点赞效果，异步同步到服务器 这样可以将原始的百万QPS降低到十万级别。 2. CDN加速：静态资源分离 把点赞按钮等静态资源放到CDN，减轻源站压力。虽然这个场景主要是写请求，但CDN的边缘计算能力可以在一定程度上分担压力。 3. API网关层：限流与熔断 在网关层面实施严格的限流策略....

传统网关的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 新增一个限流策略，需要修改网关代码并重启整个服务 业务方需要自定义日志格式，但网关已经打包部署 不同租户需要不同的鉴权逻辑，但网关是统一的 想要快速上线一个新功能，却因为网关改动需要走完整的发布流程 传统的网关架构往往是硬编码的，每个功能都写死在代码里，灵活性差，扩展性更差。今天我们就来聊聊如何构建一个插件化的网关架构。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot构建一个支持动态加载插件的网关架构。 核心思路是： 插件化设计：将限流、鉴权、日志等功能抽象为独立插件 热加载机制：支持动态加载、卸载插件，无需重启服务 配置驱动：通过配置文件控制插件的启用和优先级 沙箱环境：确保插件安全运行，避免影响主程序 插件化架构设计 1. 插件接口抽象 首先，我们需要定义一个通用的插件接口，所有具体的插件都实现这个接口： public interface GatewayPlugin { /** * 插件执行逻辑 */ PluginResult execute(PluginContext context); /*....

电商搜索推荐的痛点 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"苹果手机"，结果却是各种苹果农产品 商品搜索响应时间超过3秒，用户直接离开 推荐的商品完全不符合用户兴趣 热门商品搜索排名混乱，影响转化率 传统的数据库搜索方式不仅性能差，也无法满足现代电商的个性化需求。今天我们就用SpringCloud + Elasticsearch + Redis + Kafka来解决这些问题。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何构建一个高性能的电商搜索推荐系统。 核心思路是： 全文搜索：利用ES实现高效的文本搜索 实时数据同步：通过Kafka实现数据实时更新 个性化推荐：基于用户行为分析提供个性化推荐 缓存优化：使用Redis加速热点数据访问 技术选型 SpringCloud：微服务架构 Elasticsearch：全文搜索和分析 Redis：高速缓存和会话存储 Kafka：消息队列和数据同步 MySQL：主数据存储 核心实现思路 1. 商品搜索服务 首先构建商品搜索服务： @RestController @RequestMapping("/api/search") ....

今天咱们聊聊一个在移动端开发中非常关键的安全问题：OAuth2.1 + PKCE 认证。 移动端认证的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 移动端App需要安全地获取访问令牌 传统的客户端密钥方式在移动端不安全 Token容易被窃取或泄露 需要防范各种攻击手段 传统的OAuth2.0在公共客户端（如移动App）上存在安全隐患，因为客户端密钥无法安全存储。今天我们就来聊聊如何用OAuth2.1 + PKCE解决这些问题。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用Spring Cloud Gateway + OAuth2.1 + PKCE构建一个安全的移动端认证方案。 核心思路是： PKCE机制：防止授权码被劫持 网关统一认证：在网关层处理认证逻辑 Token安全传输：确保令牌安全分发 动态密钥管理：避免静态密钥风险 技术选型 Spring Cloud Gateway：API网关 Spring Security OAuth2.1：认证授权框架 PKCE（Proof Key for Code Exchange）：防止授权码劫持 Redis：Token存储和管理 J....

数据变更追踪的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 产品经理问："这条数据是谁什么时候修改的？" 运维人员说："系统出了问题，需要知道哪些数据发生了变更" 审计要求："需要记录所有的数据变更历史，以便合规检查" 业务人员想知道："这个订单的状态是怎么一步步变过来的" 传统的做法往往是手动在每个业务方法中添加日志记录，不仅代码冗余，还容易遗漏。今天我们就用SpringBoot + AOP + 注解的方式来解决这个问题。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用AOP实现自动化的数据变更追踪。 核心思路是： 自定义注解：标记需要追踪的方法 AOP切面：拦截被标记的方法 数据对比：比较变更前后的数据差异 变更记录：自动记录变更信息 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 Spring AOP：面向切面编程 Jackson：JSON序列化/反序列化 JPA/Hibernate：ORM框架 MySQL：数据存储 核心实现思路 1. 自定义注解定义 首先定义追踪注解： /** * 数据变更追踪注解 */ @Target(ElementType.METHOD) @....

大家好，我是服务端技术精选的作者。今天咱们聊聊消息队列中一个让人头疼的问题：消息积压。 消息积压的痛 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，消费者处理不过来，消息开始积压 消费者处理逻辑出现问题，处理速度远低于生产速度 业务高峰期到来，现有消费者数量不足以处理消息洪峰 系统出现故障，消息积压越来越严重 传统的处理方式往往是被动响应：发现问题→人工干预→增加消费者→等待恢复。这种模式不仅效率低，还可能导致业务损失。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何构建一个主动监控、自动扩容的RabbitMQ弹性伸缩方案。 核心思路是： 实时监控：持续监控队列消息积压情况 智能告警：达到阈值时及时发出告警 自动扩容：根据积压情况自动增加消费者 动态收缩：积压缓解后自动减少消费者 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 RabbitMQ：消息中间件 Spring AMQP：RabbitMQ集成 Redis：状态存储和计数 Kubernetes/Docker：容器化部署（可选） Prometheus：监控指标收集 Grafana：可视化展示 ....

今天咱们聊聊一个让无数Java开发者相见恨晚的神器：Arthas。 线上问题的噩梦 在我们的日常工作中，经常会遇到这样的场景： 线上系统突然响应变慢，但重启后又恢复正常 某个方法执行时间异常，但本地无法复现 内存泄漏导致系统频繁GC，但不知道是哪段代码的问题 需要查看某个对象的实时状态，但没有日志输出 传统的解决方案往往是加日志、重启应用，不仅效率低下，还可能影响用户体验。今天我们就来聊聊Arthas，这个能让你在线上"开挂"的神器。 Arthas简介 Arthas是阿里巴巴开源的Java诊断工具，被誉为"Java诊断利器"。它能让你在不重启、不修改代码的情况下，实时查看和诊断线上Java应用的问题。 核心功能 1. 实时方法追踪 最常用的功能之一就是trace命令，可以追踪方法的执行路径和耗时： # 追踪某个方法的执行耗时 trace com.example.service.UserService getUserById # 查看方法调用链路和耗时 watch com.example.service.UserService getUserById '{params, return....

今天咱们聊聊物联网开发中一个核心问题：设备数据的实时接入和指令下发。 物联网数据接入的挑战 在物联网项目开发中，我们经常遇到这样的需求： 成千上万的设备需要同时连接到服务器 设备数据需要实时传输，不能有明显延迟 要支持设备指令下发，如远程控制、参数设置等 设备可能分布在不同地区，网络状况复杂 传统的HTTP轮询方式不仅效率低，还会给服务器带来巨大压力。今天我们就用MQTT协议来解决这些问题。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot + MQTT + EMQX构建一个高效的物联网数据接入平台。 核心思路是： MQTT协议：轻量级、低延迟的消息传输协议 EMQX Broker：高性能MQTT消息代理服务器 设备认证：确保只有合法设备可以连接 数据处理：实时处理设备上行数据 指令下发：支持向设备发送控制指令 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 MQTT：物联网通信协议 EMQX：MQTT消息代理 Redis：设备状态存储 WebSocket：前端实时数据展示 核心实现思路 1. EMQX配置 首先配置EMQX服务器： # emqx.conf no....

日志排查的痛点 在我们的日常开发和运维工作中，经常遇到这样的场景： 线上出问题了，需要快速定位是哪个用户的请求出了问题 查看日志时发现一堆请求混在一起，分不清哪个是哪个 需要追踪一个请求从进入系统到结束的完整链路 分布式系统中，一个请求经过多个服务，日志分散在各处 传统的日志记录方式往往只能看到零散的信息，无法形成完整的请求链路视图。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用阿里TTL + Log4j2 + MDC实现轻量级的日志链路追踪。 核心思路是： 请求链路追踪：为每个请求生成唯一标识 上下文传递：在请求处理过程中保持追踪标识 日志关联：将追踪标识添加到每条日志中 跨线程传递：确保异步处理时追踪信息不丢失 技术选型 阿里TTL（TransmittableThreadLocal）：解决线程池中ThreadLocal传递问题 Log4j2：高性能日志框架 MDC（Mapped Diagnostic Context）：日志诊断上下文 Spring Boot：快速集成 核心实现思路 1. 依赖配置 首先在项目中添加必要的依赖： <dependencies> &l....