在分布式系统中，接口幂等性是保障数据一致性的基础： 支付回调重复触发了 3 次，钱多扣了 消息消费重复了 5 次，数据重复插入 前端按钮重复点击，订单创建了 2 张 重试机制导致同一请求被执行了多次 传统的幂等校验方案（如数据库唯一索引、分布式锁）在高并发场景下性能堪忧。今天我们来聊一聊如何通过 BloomFilter + Lua 的组合拳，让幂等校验的拦截速度提升 5 倍。 为什么传统幂等校验会成为瓶颈？ 先分析一下传统方案的问题： 传统幂等校验流程： ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 请求进来 → 查询 Redis/Database 是否存在 → 存在则拦截 │ │ ↓ │ │ 每次请求都要查询 │ │ 性能瓶颈！ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 问题分析： 每次请求都需要查询 QPS = 10000 每次幂等校验 = 1ms 总耗时 = 10000ms = 10秒 实际处理时....

前言 在分布式系统中，事务处理是一个复杂而关键的问题。当业务操作需要跨多个服务和数据库时，如何保证数据的一致性和可靠性成为了一大挑战。分布式事务正是为了解决这个问题而设计的，但它的实现和验证却并不容易。 想象一下这样的场景：你的微服务架构中，一个订单创建操作需要同时更新订单服务、库存服务和支付服务的数据。在正常情况下，这些操作都能顺利完成，但如果在执行过程中突然发生网络分区或服务宕机，会发生什么？数据会不一致吗？系统会崩溃吗？ 分布式事务压测和故障注入演练正是为了回答这些问题而设计的。通过模拟各种故障场景，我们可以验证系统在极端情况下的表现，找出潜在的问题，并提高系统的韧性。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 中实现分布式事务的压测和故障注入演练。 一、核心概念 1.1 分布式事务 分布式事务是指跨越多个服务或数据库的事务，需要保证所有操作要么全部成功，要么全部失败。分布式事务的核心挑战是在网络不稳定、服务不可靠的情况下，如何确保数据的一致性。 1.2 分布式事务的实现方式 两阶段提交（2PC）：一种经典的分布式事务协议，分为准备阶段和提交阶段 三阶段提交（3PC）：2PC....

引言：订单号的那些坑 之前公司的订单系统因为订单号设计不合理导致了一系列问题： 订单号重复：两个用户竟然收到了相同的订单号，客服接到投诉电话打爆 订单号泄露信息：用户通过订单号推算出当天的订单量，竞争对手知道了我们的销售数据 订单号过长：用户截图分享时订单号占了一整行，影响用户体验 分库分表困难：订单号无法作为分片键，导致数据迁移成本极高 订单号是电商系统的核心标识，看似简单，实则暗藏玄机。本文将带你深入理解分布式订单号设计，并提供多种实战方案。 一、订单号设计原则 1.1 核心要求 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 订单号设计的核心要求 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 1. 全局唯一 │ │ └─> 绝对不能重复，这是底线 │ │ │ │ 2. 趋势递增 │ │ └─> 便于索引，提升查询性能 │ │ │ │ 3. 信息不泄露 │ │ └─> 不能暴露业....

一、跨服务调用的重复提交噩梦 上周，一位朋友找我吐槽：他们公司的订单系统又出问题了。 用户在APP上下单，点击"提交"按钮后，因为网络延迟，页面没有立即响应，用户以为没提交成功，就又点击了一次。结果系统创建了两个相同的订单，用户收到了两条订单确认短信，商家也收到了两条订单通知。 更糟糕的是，这个问题不是第一次出现了。之前在支付、退款、发货等环节都发生过类似的重复操作问题。 "我们的系统是微服务架构，订单服务、支付服务、库存服务都是独立部署的，"朋友无奈地说，"跨服务调用的时候，很难保证操作不被重复执行。" 这样的场景，作为后端开发的你，是不是也遇到过？ 二、为什么重复提交这么难解决？ 在微服务架构下，重复提交问题变得更加复杂： 1. 网络不稳定 网络延迟、抖动、丢包等问题，可能导致客户端以为请求失败，从而重复发送请求。 2. 服务端处理延迟 服务端处理请求的时间过长，客户端超时后可能会重新发送请求。 3. 重试机制 为了提高系统的可靠性，很多系统都实现了自动重试机制，这也可能导致重复请求。 4. 跨服务调用 在微服务架构下，一个业务流程可能涉及多个服务的调用，任何一个环节的失败都可能导....

相信很多后端同学都遇到过类似的场景：用户投诉响应慢，但查看单个服务日志都正常，问题到底出在哪？在复杂的微服务架构下，一次用户请求可能经过十几个甚至几十个服务，传统的监控手段已经无法满足需求。今天咱们就聊聊，如何用Apache SkyWalking这个分布式链路追踪利器，让你的微服务架构变得"透明"！