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

大家好今天咱们聊聊一个在SaaS领域绕不开的话题——多租户系统架构设计。相信很多小伙伴在做企业级应用或者SaaS产品时都会遇到这个问题，到底该选哪种架构？别急，今天我就从一个资深后端工程师的角度，跟大家深入聊聊SpringBoot多租户系统的5种主流架构设计方案。 什么是多租户系统？ 首先，我们得搞清楚什么是多租户系统。简单来说，就是一套软件系统能够为多个客户提供服务，每个客户（我们叫租户）的数据是相互隔离的，但是底层共享一套基础设施。就像住公寓楼一样，大家公用电梯、保安这些基础设施，但各自住在自己的房间里，互不干扰。 这种架构在如今的SaaS时代特别重要，因为它能够有效降低运维成本，提高资源利用率，同时又能保证各个租户数据的安全性和隔离性。 方案一：独立数据库架构（Database-per-Tenant） 适用场景 这种架构是最彻底的隔离方式，每个租户都有自己独立的数据库实例。如果你的服务对象是对数据安全要求极高的金融、医疗等行业，那这种方式是首选。 优势 数据隔离最彻底，安全性最高 性能不会受其他租户影响 支持租户个性化定制数据库结构 故障隔离，一个租户出问题不影响其他租户 劣....

相信很多小伙伴都遇到过这样的场景：系统部署在多台服务器上，每个服务器都配置了相同的定时任务，到了执行时间，所有服务器上的任务一起触发，不仅浪费系统资源，还可能导致数据不一致等问题。这可怎么办呢？今天我们来聊聊一个在分布式系统中非常常见的问题：如何避免集群环境下定时任务的重复执行？ 问题的根源：集群环境下的定时任务困境 在单体应用时代，定时任务的执行很简单，就是到了指定时间点就执行。但在微服务或集群环境下，情况就变得复杂了。 想象一下，你有一个清理过期数据的定时任务，设定每天凌晨2点执行。如果你的系统部署在5台服务器上，那么就会有5个清理任务同时运行，不仅浪费资源，还可能因为并发操作导致数据混乱。 这就是分布式锁要解决的核心问题：如何在多个节点中协调，确保同一时间只有一个节点执行特定的任务。 解决方案概览 目前业界主流的分布式锁实现方案主要有三种： 基于Redis的分布式锁 基于数据库的分布式锁 基于Zookeeper的分布式锁 每种方案都有其独特的优势和适用场景，下面我们来详细对比一下。 方案一：基于Redis的分布式锁 实现原理 Redis的分布式锁实现主要依靠其原子性操作。我们....

RESTful API的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 前端需要5个字段，后端却返回了20个字段，造成数据冗余 一个页面需要调用5-6个不同的API接口，增加了网络请求 移动端网络环境较差，过多的数据传输影响用户体验 前后端联调时，接口字段经常需要调整，双方都很麻烦 传统的RESTful API虽然简单易懂，但在复杂数据需求面前显得力不从心。今天我们就来聊聊如何用GraphQL + DGS构建更灵活的API接口。 为什么选择GraphQL + DGS 相比传统的RESTful API，GraphQL有以下优势： 按需获取：前端只需要查询需要的字段 单次请求：一个请求获取多个资源 强类型系统：减少前后端沟通成本 灵活扩展：接口演进更容易 Netflix的DGS框架基于Spring Boot，提供了更好的开发体验。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot + GraphQL + DGS构建高效灵活的数据查询接口。 核心思路是： Schema定义：使用GraphQL Schema定义数据结构 数据获取器：实现Resolver处理查询请求....

大家好，我是服务端技术精选的作者。今天咱们聊聊一个在电商领域极其重要的话题：高并发秒杀系统。 秒杀系统的挑战 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 限量商品开售瞬间，成千上万的用户同时访问 系统在秒杀开始时直接崩溃，用户无法下单 超卖现象频发，库存被抢购一空 黑产机器人恶意刷单，正常用户买不到商品 传统的库存扣减方式在高并发场景下根本无法胜任，今天我们就来聊聊如何用Redis + Lua构建一个高并发的秒杀系统。 为什么选择Redis + Lua 相比传统的数据库事务方案，Redis + Lua有以下优势： 高性能：内存操作，响应速度极快 原子性：Lua脚本在Redis中是原子执行的 低延迟：避免数据库的网络IO开销 高并发：Redis单机可支撑10万+ QPS 系统架构设计 1. 整体架构 用户请求 → API网关 → 限流过滤 → Redis Lua脚本 → 库存扣减 → 订单创建 2. 核心组件 Redis：存储商品库存和用户限购信息 Lua脚本：原子性执行库存扣减逻辑 消息队列：异步处理订单创建 限流组件：防止恶意刷单 Lua脚本实现 1. 库存扣减脚本....

大家好，我是服务端技术精选的作者。今天咱们聊聊一个在数据查询中极其常见却又十分头疼的问题：深分页查询。 传统分页的性能陷阱 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 订单列表翻到第1000页，数据库直接卡死 后台管理系统查询用户数据，翻到后面越来越慢 移动端下拉刷新，数据量越大加载越慢 报表系统分页查询，第一页和最后一页性能差异巨大 传统的OFFSET/LIMIT分页方式在数据量较大时性能急剧下降，这是因为数据库需要扫描前面所有的记录才能定位到目标位置。今天我们就来聊聊如何用游标分页解决这个问题。 为什么OFFSET分页会变慢 让我们先看看传统分页的原理： -- 传统分页，随着offset增大，性能急剧下降 SELECT * FROM orders ORDER BY id LIMIT 1000000, 20; 数据库需要： 扫描前1000000条记录 跳过这1000000条记录 返回接下来的20条记录 当offset很大时，扫描和跳过的开销非常大，这就是深分页的性能问题。 游标分页解决方案 游标分页的核心思想是：不使用OFFSET，而是通过上一页的最后一个记录的排序字段....

缓存的三大难题 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 缓存穿透：大量请求查询不存在的数据，直接击穿到数据库 缓存雪崩：缓存同时失效，导致数据库瞬间压力过大 缓存击穿：热点数据缓存失效，大量请求涌向数据库 传统的单一缓存方案往往无法同时解决这三个问题。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + 多级缓存构建一个全方位的缓存防护体系。 为什么选择多级缓存 相比单一缓存方案，多级缓存有以下优势： 就近访问：本地缓存最快，Redis次之，数据库最慢 故障隔离：某一级缓存故障不影响其他层级 资源优化：合理分配不同层级的缓存资源 全面防护：多层防护，抵御各种缓存攻击 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用Caffeine + Redis + 空值缓存构建一个安全高效的多级缓存体系。 核心思路是： 三级缓存：本地缓存→Redis缓存→数据库 空值缓存：防止缓存穿透 随机过期：防止缓存雪崩 热点保护：防止缓存击穿 缓存架构设计 1. 本地缓存（Caffeine） @Configuration public class LocalCacheConfig { @Bean pu....

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....