阿里云经济型e实例（ecs.e-c1m4.large）2核8G云服务器优惠活动价格及性能测评
阿里云经济型e实例（ecs.e-c1m4.large）2核8G配置，支持按使用流量或按固定带宽两种公网计费方式，搭配20G起ESSD Entry云盘，是主打高性价比的内存优化型入门选择。其核心特点是8G大内存适配轻量内存密集场景，计费模式灵活可控，既能满足个人开发者的复杂测试项目需求，也能支撑小微企业的基础业务运行，无需为闲置资源过度付费。以下从优惠活动价格、性能表现、适用场景及避坑要点四方面，用通俗语言详细解析。
Redis：内存陡增100%深度复盘
本文复盘了Redis内存陡增100%的事故：因大KEY及流量增长导致带宽耗尽，缓冲区激增，最终占满内存，致使SET/GET超时。根本原因在于输出/输入缓冲区失控，而非数据淘汰策略失效。需合理配置缓冲区与连接数，避免性能瓶颈。
Redis：内存陡增100%深度复盘
本文复盘了Redis内存陡增100%的故障：因大Key调用导致带宽耗尽，引发缓冲区（输入/输出）内存激增，最终占满实例内存，虽淘汰策略存在但仍导致服务不可用。根因是缓冲区内存被撑爆，而非数据本身。建议优化Key设计、监控缓冲区及合理配置。
一场FullGC故障排查
本文记录了一次Java应用CPU使用率异常升高的排查过程。通过分析发现，问题根源为频繁Full GC导致CPU飙升，而Full GC是因用户上传的Excel数据被加载为大对象并长期驻留JVM内存所致。使用JProfiler分析堆内存，定位到List<Map<String, String>>结构造成内存膨胀，空间效率仅约13.4%。最终提出“治本”与“治标”两类解决方案：一是将大数据移出JVM内存，存入Redis；二是优化代码，及时清理无用字段以减小对象体积。文章总结了从监控识别、工具分析到根本解决的完整排查思路，对类似性能问题具有参考价值。（238字）
阿里云u1实例（ecs.u1-c1m4.large）2核8G云服务器优惠活动价格及性能实测
阿里云u1实例（ecs.u1-c1m4.large）2核8G配置，搭配1M-3M固定带宽与20G起ESSD Entry云盘，是针对内存密集型轻量场景的通用算力选择。其核心优势在于算力100%释放、运行稳定，8G大内存能更好支撑多应用并行或小型数据库运行，适配个人开发者的复杂测试环境与初创企业的轻量业务系统。以下从优惠活动价格、性能表现、适用场景及避坑要点四方面，用通俗语言详细解析。
项目《神领物流》
本项目为基于微服务架构的智能物流系统，涵盖用户、快递员、司机多端协同，实现智能调度、路线规划与运费计算。采用GitFlow管理代码，Jenkins实现持续集成，通过RBAC权限平台统一鉴权。技术上融合Neo4j做路径规划、Redis缓存优化、MongoDB存储地理围栏与物流轨迹，结合xxl-job、Seata保障任务调度与分布式事务一致性，构建高效、可扩展的物流管控体系。（238字）
MongoDB
本章面向零基础读者，涵盖MongoDB核心概念、单机部署、常用命令、索引知识及实战演练，基于1.16.4版本，时长约45分钟，难度由浅入深。欢迎纠错反馈，转载请注明出处。
第十章 常用组件
本简介涵盖Nginx代理机制、负载均衡与限流，分布式事务中的CAP/BASE理论及Seata模式，分布式锁实现方案，Redis数据类型、持久化与集群策略，MQ异步解耦与消息可靠传输，Elasticsearch倒排索引与搜索优化，Docker容器化与网络模式，Git分支管理与冲突解决，以及Maven项目构建与生命周期等内容，全面解析主流中间件与开发工具的核心原理与实践应用。（239字）
一场FullGC故障排查
本文记录了一次线上CPU使用率飙升至104%的问题排查过程。通过分析发现，问题根源为JVM频繁Full GC导致CPU占用升高，而机器内存监控未明显上涨，易造成误判。进一步借助JVM监控与堆内存分析工具（如JProfiler），定位到是因将用户上传的Excel数据以大List<Map>形式长期驻留内存，导致堆内存膨胀，最终引发Full GC。文章还探讨了解决方案：激进式——数据转存Redis；保守式——减少冗余字段，并总结了排查思路：关注JVM而非仅机器监控，结合dump分析与工具定位大对象，最终找到代码根因并优化。
