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

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") ....

双11、618等大促活动，用户疯狂点击购买按钮，结果出现超卖，库存变成负数？或者系统直接被高并发请求压垮，用户看到的都是错误页面？再或者大量的无效请求消耗了系统资源，真正想购买的用户反而买不到？ 这就是秒杀系统的经典难题。传统的电商系统架构无法应对瞬间爆发的高并发请求。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + Redis + Lua构建一个高并发的秒杀系统，实现超卖防护、库存预热、流量削峰。

用户上传了一个大视频，你直接在当前线程里处理，结果导致接口响应超时，用户体验极差？或者视频处理过程中服务器CPU飙升，影响了其他服务的正常运行？再或者多个视频同时处理，直接把服务器搞崩了？视频处理是典型的CPU密集型任务，如果处理不当，很容易成为系统的性能瓶颈。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + FFmpeg + Redis搭建一个高性能的视频异步处理平台，让视频处理不再成为系统的负担。

Redis作为分布式缓存的明星选手，确实为我们的系统提供了强大的性能支持。但在某些场景下，Redis反而成了性能的瓶颈： 网络延迟：每次访问Redis都需要经过网络请求，即使在内网，延迟也在1-2ms左右 序列化开销：对象需要序列化和反序列化，增加了CPU开销 连接池限制：Redis连接池有最大连接数限制，高并发下容易成为瓶颈 带宽限制：大量缓存访问可能占用网络带宽 今天，我们就来聊聊如何用Caffeine这个本地缓存神器，来解决Redis的性能瓶颈问题。

"如何实现MySQL数据变更后，实时同步到Redis缓存和Elasticsearch搜索系统？"这个问题看似简单，实则涉及到分布式系统中一个经典难题——数据一致性。今天我就来和大家分享一种经过生产环境验证的解决方案：SpringBoot + Canal + RabbitMQ 实现MySQL数据变更的实时同步。

Redis事务又被回滚了？这5个核心原理让你彻底搞懂分布式事务！ 本文来自公众号【服务端技术精选】，专注Java后端技术干货分享 大家好，欢迎来到【服务端技术精选】！我是你们的老朋友，一个在后端踩过无数坑的程序员。 今天我们要聊的话题是Redis事务。相信很多小伙伴在使用Redis时都遇到过这样的困惑：明明觉得Redis的事务和MySQL事务差不多，但实际使用时却发现各种"不对劲"的地方。比如： Redis事务执行一半出错了，为什么不会回滚？ 为什么Redis事务里某个命令执行失败了，后面的命令还会继续执行？ Redis事务真的能保证数据一致性吗？ 如果你也有这些疑问，那今天这篇文章就是为你准备的！我会用最通俗易懂的方式，带你彻底搞懂Redis事务的那些事儿。 在开始之前，先给大家透露一下，Redis事务和我们熟悉的MySQL事务可不太一样，它更像是一个"打包执行"的功能，而不是真正的ACID事务。这也就是为什么很多人会踩坑的原因。 废话不多说，让我们直接进入正题！ Redis事务基础概念和原理 什么是Redis事务？ 首先，我们要明确一个概念：Redis事务和传统关系型数据库....

SpringBoot + Redis + WebSocket：实现万人在线实时聊天室，消息不丢、连接不崩！ 你有没有想过那些支持万人同时在线的聊天室是如何实现的？今天我就来分享一个基于SpringBoot + Redis + WebSocket的高并发实时聊天室解决方案，确保消息不丢、连接不崩！ 一、聊天室的技术挑战 在开始具体实现之前，我们先来看看实时聊天室面临的核心技术挑战。 // 聊天室技术挑战分析 public class ChatRoomChallenges { public void analyzeChallenges() { System.out.println("=== 聊天室技术挑战分析 ==="); System.out.println("1. 高并发连接：支持万人同时在线"); System.out.println("2. 消息实时性：毫秒级消息传递"); System.out.println("3. 消息可靠性：确保消息不丢失"); System.out.println("4. 连接稳定性：避免连接中断"); System.out.println("5. 数据一....