《聊聊分布式》BASE理论 分布式系统可用性与一致性的工程平衡艺术
BASE理论是对CAP定理中可用性与分区容错性的实践延伸，通过“基本可用、软状态、最终一致性”三大核心，解决分布式系统中ACID模型的性能瓶颈。它以业务为导向，在保证系统高可用的同时，合理放宽强一致性要求，并借助补偿机制、消息队列等技术实现数据最终一致，广泛应用于电商、社交、外卖等大规模互联网场景。
Linux下安装Kafka 3.9.1
本文介绍Kafka 3.9.1版本的安装与配置，包括通过ZooKeeper或KRaft模式启动Kafka。涵盖环境变量设置、日志路径修改、集群UUID生成、存储格式化及服务启停操作，适用于Linux环境下的部署实践。
常见面试题24
MQ死信队列用于处理消费失败或过期消息，通过死信交换机转发至指定队列，实现延迟处理。结合TTL可构建延迟队列。为防重复消费，可用去重表记录已处理消息。消息积压可通过并发消费、多线程、设置TTL和队列长度限制缓解，消费失败可转入死信队列避免阻塞。RabbitMQ支持简单、工作、广播、定向、主题五种消息模式。Elasticsearch正向索引以文档ID为主键，记录词位置，适合按文档查词，但检索效率低。
交易关闭自动处理接口
本文详解如何构建高效可靠的交易关闭自动处理接口，涵盖需求分析、事件驱动架构设计、Python实现示例及性能优化策略，助力提升电商、支付系统自动化水平，支持高并发、低延迟与容错处理。
别再乱排查了！Kafka 消息积压、重复、丢失，根源基本都是 Rebalance！
大家好，我是小富～分享一次Kafka消息积压排查经历：消费者组因Rebalance导致消费能力骤降。本文详解Rebalance触发场景（消费者变更、分区扩容、订阅变化、超时等），剖析其引发的消息积压、重复消费、丢失等问题根源，并提供优化方案：调优超时参数、手动提交offset、启用粘性分配策略、保障消费幂等性。掌握这些，轻松应对Kafka常见故障！
《数据之美》：队列的世界与算法实践
队列是先进先出的线性数据结构，常用于任务调度、消息传递等场景。本文详解其数组与链表实现、与栈的对比、核心算法（如BFS）、变种（双端队列、优先级队列）及实际应用，助你掌握选择与优化策略。
订单实时状态查询接口技术实现
本文介绍如何用Python和Flask构建高效订单实时查询接口，涵盖RESTful设计、Redis缓存、数据库优化与Kafka消息队列，实现毫秒级响应、高并发支持，提升电商系统用户体验。