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。
常见面试题21
本文介绍如何提升分布式锁性能，包括减少锁范围、使用Redis集群、优化库存扣减及分段锁策略；探讨Redis故障时的应对方案，如哨兵机制、本地缓存 fallback；并解析Redis常见数据类型及其应用场景，对比主从与分片集群架构差异。
“鸡蛋不能放一个篮子里”，如何确保千亿数据万无一失？
副本机制通过在多节点存储数据冗余保障系统容灾。数据被划分为均等段（如chunk、partition），以段为单位管理副本，结合哈希、范围或一致性哈希分布策略。常用领导-追随者模式实现主从复制，确保一致性；或多主架构提升可用性，适用于Cassandra等系统。
流量突然提升100倍QPS，怎么办？
面对流量暴增，系统易现吞吐下降、崩溃及雪崩效应。需通过压力测试、熔断降级、弹性扩容、监控预警与混沌工程等手段，提升系统稳定性与容错能力，确保高并发下关键业务持续可用。
企业微信iPad协议：事件流逆向与轻量级网关实现
本文提出基于企业微信iPad协议的轻量级网关，通过长连接实现毫秒级事件推送，支持成员撤回、删除等细粒度事件捕获。采用Go解析protobuf事件流，Redis幂等去重，MQTT+JSON输出，兼容审计与风控，单实例承载600+账号，P99延迟18ms，无缝接入微服务。
优化分布式采集的数据同步：一致性、去重与冲突解决的那些坑与招
本文讲述了作者在房地产数据采集项目中遇到的分布式数据同步问题，通过实施一致性、去重和冲突解决的“三板斧”策略，成功解决了数据重复和同步延迟问题，提高了系统稳定性。核心在于时间戳哈希保证一致性，URL归一化和布隆过滤器确保去重，分布式锁解决写入冲突。
常见面试题20
分布式锁适用于共享资源互斥、防止重复操作、控制并发流量等场景，常见于超卖防控。可通过数据库、Redis（如Redisson）、ZooKeeper实现，其中Redisson适合高并发，ZooKeeper保证强一致性。
改了 Nacos 一行配置，搞崩线上支付系统！
Nacos服务注册默认使用临时实例，通过心跳机制实时感知服务状态，适合支付、订单等动态业务。持久化实例由服务端探活，适用于MySQL、Redis等静态组件。配置中心所有配置均持久化，无“临时”概念，动态更新指内容变更而非生命周期短暂。正确理解差异，避免因`ephemeral=false`误配导致生产事故。