第十章 常用组件
本文简要介绍了Nginx的正向代理、反向代理、CDN服务、负载均衡与限流机制，阐述了分布式系统中的CAP定理、BASE理论、二阶段提交及Seata事务模式，探讨了分布式锁的应用场景与实现方案，并概述了Redis数据类型、持久化、集群架构、内存淘汰策略，以及MQ异步解耦、消息可靠性保障、死信队列，还涵盖Elasticsearch的倒排索引、Docker容器化技术、Git版本控制与Maven项目管理等核心技术要点。
空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？
本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能。针对大规模系统，提出基于Geohash的区域划分与编码方案，通过将二维坐标转为一维编码，结合索引技术（如跳表、有序数组）快速检索。支持非精准与精准查询：前者直接查所属区域，后者扩展至邻接8区域以避免遗漏。Geohash将经纬度二分编码后转为base32字符串，便于存储与比较，广泛应用于Redis等系统。初期用户少时可用树或跳表动态维护；用户量大后可改用倒排索引提升性能。
非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？
本文通过文件检索路径引出树状非线性结构的优势，探讨如何提升动态数据的检索效率。针对有序数组更新代价高的问题，提出二叉检索树与跳表两种解决方案：前者通过平衡左右子树实现O(log n)查找；后者借助多级指针和随机分层，在保持链表灵活性的同时逼近二分查找性能。二者均通过合理组织数据、平衡划分检索空间来优化查询，适用于频繁更新场景。相比而言，有序数组虽调整代价高，但凭借连续内存带来的缓存友好性和范围查询优势，在小规模或读多写少场景中仍具价值。Redis等系统选用跳表，正是看中其简单高效的综合表现。
Redis集群搭建
Redis主从实现读写分离，提升并发能力；哨兵保障高可用，自动故障转移；分片集群则解决海量数据存储与高并发写入问题，三者结合构建高性能、高可用的Redis分布式架构。
大厂如何解决订单幂等问题
为保障分布式系统数据一致性，需实现接口幂等性。创建订单时，通过预生成唯一订单号并利用数据库主键唯一约束，防止重复插入；支付等操作借助Redis或状态字段记录处理标识，避免重复执行。针对ABA问题，采用版本号机制，更新时校验并自增版本号，确保数据不被覆盖。两类方法结合，可有效实现创建与更新操作的幂等性，适用于各类数据库场景。
空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？
本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能，提出基于Geohash的区域编码与索引方案。通过将二维空间划分为带层次的编码区域，利用一维索引（如跳表、哈希表）快速检索目标区域及邻接区域用户，结合非精准与精准Top K检索策略，在保证性能的同时控制误差。适用于社交、出行等LBS场景。
非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？
本文探讨如何通过非线性结构提升数据检索效率。类比文件系统的树状结构，引出二叉检索树与跳表，二者均通过有序组织和二分查找思想实现O(log n)查询。二叉检索树需平衡控制（如AVL、红黑树）以防退化；跳表则以随机层数简化平衡维护，兼具高效查询与灵活插入，适用于频繁更新场景。
多级缓存架构实战指南
本文详解如何利用装饰器模式实现多级缓存架构，通过Caffeine、Redis与MySQL三级联动，兼顾高性能与数据一致性。采用SpringBoot实战，代码可落地，有效解决高并发场景下的缓存穿透、击穿、雪崩问题，提升系统稳定性与扩展性。
