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个人介绍

从事软件开发,分享包括但不限于“技术”、“运营”、“产品”等。

擅长的技术

  • Java
  • 项目管理
  • 设计模式
  • 微服务
  • 敏捷开发
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2024年06月

  • 06.24 14:18:40
    发表了文章 2024-06-24 14:18:40

    如何打造高可用消息队列?一文读懂关键技术

    本文由程序员小米分享如何设计高性能、高可用的消息队列。内容涵盖一致性(生产者确认、消费者幂等性、Broker同步)、可用性(数据不丢不重、持久化策略)、分区容错(选举机制、多副本同步)、海量数据处理(消息积压、Topic性能优化)及性能优化(时间轮、零拷贝、IO多路复用、顺序读写、压缩批处理)等方面,旨在确保分布式系统中消息的可靠性、一致性和高性能。
  • 06.22 15:38:44
    发表了文章 2024-06-22 15:38:44

    高性能、高可靠性!Kafka的技术优势与应用场景全解析

    **Kafka** 是一款高吞吐、高性能的消息系统,擅长日志收集、消息传递和用户活动跟踪。其优点包括:零拷贝技术提高传输效率,顺序读写优化磁盘性能,持久化保障数据安全,分布式架构支持扩展,以及客户端状态维护确保可靠性。在实际应用中,Kafka常用于日志聚合、解耦生产者与消费者,以及实时用户行为分析。
  • 06.21 09:42:16
    发表了文章 2024-06-21 09:42:16

    高效处理大数据:Kafka的13个核心概念详解

    大家好,我是小米!今天我将为大家深入解析Kafka的核心概念,包括消息、批次、主题、分区、副本、生产者、消费者、消费组等内容。通过这篇文章,你将全面了解Kafka的工作机制和应用场景,为你的大数据处理提供有力支持。准备好了吗?让我们开始吧!
  • 06.20 10:50:24
    发表了文章 2024-06-20 10:50:24

    一文读懂Kafka API:Producer、Consumer和Streams全解析

    大家好,今天我们将深入探讨Kafka的三大核心API。通过这篇文章,你将了解如何使用Producer API发布记录流,利用Consumer API订阅和处理数据,以及通过Streams API实现复杂的流处理。一起开启Kafka的探索之旅吧!
  • 06.19 09:55:26
    发表了文章 2024-06-19 09:55:26

    避免Tomcat调试信息泄露的最佳实践

    小米分享了团队解决网站敏感信息泄露问题的经历。在处理运行时错误时,Tomcat显示的调试信息可能泄露。尝试过使用Spring Boot的`ErrorAttributes`接口和修改Tomcat默认错误页面均未成功。最终,他们通过自定义错误页面并配置`application.yml`来隐藏敏感信息,成功解决了问题。这个方法推荐给其他开发者作为避免调试信息泄露的安全实践。
  • 06.18 10:41:32
    发布了视频 2024-06-18 10:41:32

    【建议收藏】高并发下的分布式事务:如何选择最优方案?

    【建议收藏】高并发下的分布式事务:如何选择最优方案?
  • 06.18 10:08:34
    发表了文章 2024-06-18 10:08:34

    揭秘Kafka:大数据和流计算领域的高可用利器

    **Kafka是分布式流处理平台,以高效、可伸缩和消息持久化著称。其高可用性通过分区和副本机制实现:每个分区有Leader和Follower副本,Leader处理请求,Follower同步数据。当Leader故障时,ZooKeeper协助选举新Leader,确保服务连续。Kafka适用于大数据处理、流计算和日志分析,但异步处理可能导致延迟,不适合极高实时性场景,并且管理和配置复杂。**
  • 06.17 10:42:57
    发表了文章 2024-06-17 10:42:57

    RocketMQ:揭秘电商巨头背后的消息队列秘密

    **RocketMQ概览:**高性能分布式消息队列,适用于有序消息、事务处理、流计算、消息推送、日志处理及Binlog分发。在双11等高流量场景下证明了其性能、稳定性和低延迟。Java开发,利于扩展,性能超RabbitMQ,支持死信队列,但可能有集成兼容性问题。适合Java开发者,为电商等场景优化,每秒处理大量消息。
  • 06.16 13:05:58
    发表了文章 2024-06-16 13:05:58

    RabbitMQ揭秘:轻量级消息队列的优缺点全解析

    **RabbitMQ简介** RabbitMQ是源自电信行业的消息中间件,支持AMQP协议,提供轻量、快速且易于部署的解决方案。它拥有灵活的路由配置,广泛的语言支持,适用于异步处理、负载均衡、日志收集和微服务通信等场景。然而,当面临大量消息堆积或高吞吐量需求时,性能可能会下降,并且扩展和开发成本相对较高。
  • 06.14 10:03:25
    发表了文章 2024-06-14 10:03:25

    【建议收藏】技术人必看:如何选择适合你公司的消息队列工具

    本文介绍了消息队列在系统架构中的三大作用:异步处理、削峰填谷和解耦,并通过实例详细阐述了每种作用的优势。文中推荐了三款消息队列工具:RabbitMQ适合中小型公司,因其开源和社区活跃;RocketMQ适合大型公司,因其强大的二次开发能力;而在大数据领域,Kafka是实时计算和日志采集的标准选择。作者小米鼓励读者根据自身需求选择合适的消息队列,并邀请大家探讨技术话题。
  • 06.13 09:50:36
    发表了文章 2024-06-13 09:50:36

    大厂面试必备:如何轻松实现分布式Session管理?

    这篇文章介绍三种分布式Session的实现方案:基于JWT的Token、基于Tomcat的Redis和基于Spring的Redis。JWT方案通过生成Token存储用户信息,实现无状态、可扩展的会话管理,但可能增加请求负载且数据安全性较低。Tomcat与Redis结合,通过配置Tomcat和Redis,实现Session集中管理和高性能存储,但配置相对复杂。Spring整合Redis适用于SpringBoot和SpringCloud项目,集成方便,扩展性强,但同样依赖外部Redis服务。每种方法有其优缺点,适用场景不同。作者小米是一个技术爱好者,欢迎关注其微信公众号“软件求生”获取更多技术内容
  • 06.12 09:43:09
    发表了文章 2024-06-12 09:43:09

    【建议收藏】高并发下的分布式事务:如何选择最优方案?

    本文介绍了分布式事务的三种常见解决方案。在分布式系统中,事务处理变得复杂,需确保ACID特性。TCC(Try-Confirm-Cancel)方案适用于严格资金要求的场景,如银行转账,通过预留、确认和取消步骤确保一致性。可靠消息最终一致性方案适合一致性要求较低的场景,如电商积分处理,通过消息中间件实现最终一致性。最大努力通知方案则用于允许不一致的场景,如数据分析,通过重复通知尽可能达成一致性。选择合适的方案取决于具体应用场景。
  • 06.11 13:59:35
    发表了文章 2024-06-11 13:59:35

    轻量级分布式事务实现:掌握最大努力通知方案

    本文介绍了分布式事务的重要概念,特别是最大努力通知方案。最大努力通知是一种基于消息通知的分布式事务处理方式,通过异步通知确保最终一致性。方案包括事务消息发送、消息中间件持久化和最大努力通知三个步骤。虽然它实现简单、性能高且灵活,但可能无法保证强一致性,且存在重试和人工干预的成本。文中还提供了一个电商订单与库存系统同步的案例,并分析了该方案的优缺点。
  • 06.09 11:40:52
    发表了文章 2024-06-09 11:40:52

    分布式事务大揭秘:使用MQ实现最终一致性

    本文由小米分享,介绍分布式事务中的MQ最终一致性实现,以RocketMQ为例。RocketMQ的事务消息机制包括准备消息、本地事务执行、确认/回滚消息及事务状态检查四个步骤。这种机制通过消息队列协调多系统操作,确保数据最终一致。MQ最终一致性具有系统解耦、提高可用性和灵活事务管理等优点,广泛应用于分布式系统中。文章还讨论了RocketMQ的事务消息处理流程和失败情况下的处理策略,帮助读者理解如何在实际应用中解决分布式事务问题。
  • 06.07 09:54:32
    发表了文章 2024-06-07 09:54:32

    简单高效!本地消息表助你轻松实现分布式事务

    本文由小米分享,介绍如何使用本地消息表解决分布式事务问题。分布式事务在微服务架构中变得复杂,本地消息表提供了一种简单高效的方法。它通过在同一事务中处理业务操作和消息记录,然后异步发送消息,确保数据一致性。文章详细阐述了本地消息表的原理、实现步骤、优势及不足,强调了其实现的简单性、高性能和高可靠性,但也指出其潜在的开发复杂度和延迟性问题。
  • 06.06 10:10:01
    发布了视频 2024-06-06 10:10:01

    主备切换大揭秘:保证系统永不停机的秘密

    主备切换大揭秘:保证系统永不停机的秘密
  • 06.06 09:56:19
    发表了文章 2024-06-06 09:56:19

    读《淘宝技术这10年》:从进化中感受技术的美与挑战

    小米,一位29岁的程序员,分享了阅读《淘宝技术这10年》的感悟。书中学到,好的架构和功能是通过不断实践和进化而来的,而非一开始就能设计完美。强调了回归测试、数据存储与访问优化、慎用新技术、用户体验和成本控制的重要性。同时,提倡借鉴优秀案例,追求高性能、高可用和低成本,并鼓励主动解决问题和担当。书中理念对架构设计和开发工作提供了有价值的启示。
  • 06.05 10:08:06
    发布了视频 2024-06-05 10:08:06

    探索分布式系统演进之路:从负载均衡到微服务架构

    探索分布式系统演进之路:从负载均衡到微服务架构
  • 06.05 09:49:22
    发表了文章 2024-06-05 09:49:22

    长事务管理不再难:Saga模式全面解析

    本文介绍了分布式事务中的Saga模式,它用于解决微服务架构下的事务管理问题。Saga通过一系列本地事务和补偿操作确保最终一致性,分为编排和协同两种模式。文章重点讲解了编排模式,其中 Saga 协调者负责事务的执行和失败后的补偿。Saga 模式适用于业务流程明确且需要严格补偿的场景,能有效管理长事务,但实现上可能增加复杂性,并存在一致性延迟。文章还讨论了其优缺点和适用场景,强调了在面对分布式事务挑战时,Saga 模式的价值和潜力。
  • 06.04 10:13:36
    发布了视频 2024-06-04 10:13:36

    Redis经典问题:数据并发竞争

    Redis经典问题:数据并发竞争
  • 06.04 09:58:39
    发表了文章 2024-06-04 09:58:39

    如何用TCC方案轻松实现分布式事务一致性

    TCC(Try-Confirm-Cancel)是一种分布式事务解决方案,将事务拆分为尝试、确认和取消三步,确保在分布式系统中实现操作的原子性。它旨在处理分布式环境中的数据一致性问题,通过预检查和资源预留来降低失败风险。TCC方案具有高可靠性和灵活性,但也增加了系统复杂性并可能导致性能影响。它需要为每个服务实现Try、Confirm和Cancel接口,并在回滚时确保资源正确释放。虽然有挑战,TCC在复杂的分布式系统中仍被广泛应用。
  • 06.03 10:51:56
    发布了视频 2024-06-03 10:51:56

    Redis经典问题:数据不一致

    Redis经典问题:数据不一致
  • 06.03 10:33:25
    发表了文章 2024-06-03 10:33:25

    负载均衡与容错性:集群模式在分布式系统中的应用

    本文由小米分享,解释了分布式系统中的集群模式。集群模式是通过组合多个服务器节点,共同提供服务,实现高可用性、负载均衡和扩展性。文章介绍了主控节点的角色及其高可用性策略,如主备模式和选举机制,并以Zookeeper为例详细阐述了其工作机制。集群模式的优势在于高可用性、负载均衡、扩展性和数据一致性,但也面临节点通信、数据一致性、故障检测和管理等挑战。最后,作者鼓励读者讨论和交流相关技术问题。
  • 06.01 14:05:21
    发表了文章 2024-06-01 14:05:21

    高可用数据库架构:互备(Multi-Master)技术详解

    本文介绍了分布式系统中的互备(Multi-Master)机制,特别是在高可用数据库系统中的应用。互备机制超越了传统的主从复制,允许每个Master节点同时进行读写操作并互相同步数据,以提高可用性和负载均衡。文章探讨了主从复制与互备模式的区别,以及互备模式的数据同步和冲突解决策略。还以MySQL的双主复制和MongoDB的副本集为例,展示了MM模式在数据库高可用性中的实践。最后,强调了互备在未来分布式系统中的重要性。

2024年05月

  • 05.31 10:10:33
    发布了视频 2024-05-31 10:10:33

    Redis经典问题:缓存穿透

    Redis经典问题:缓存穿透
  • 05.31 09:45:04
    发表了文章 2024-05-31 09:45:04

    主备切换大揭秘:保证系统永不停机的秘密

    本文由小米分享,介绍了分布式系统中的主备切换机制,旨在确保高可用性和可靠性。内容涵盖热备和冷备的概念,以及MySQL和Redis的主从复制原理和配置方法。通过主从复制,当主服务器故障时,备服务器能接管工作,维持服务连续性。文章还讨论了主备切换的挑战,如数据一致性与切换延迟,并提出了相应的解决方案。最后,作者鼓励读者就该主题提出疑问和建议。
  • 05.30 11:25:15
    发布了视频 2024-05-30 11:25:15

    Redis经典问题:缓存雪崩

    Redis经典问题:缓存雪崩
  • 05.30 09:43:25
    发表了文章 2024-05-30 09:43:25

    揭秘分布式系统:日志复制如何保障数据一致性?

    本文介绍了分布式系统中的日志复制技术,这是保证高可用性和数据一致性的重要手段。以Raft算法为例,文章阐述了Leader如何将客户端请求复制到Follower的日志中:Leader首先记录请求,然后通过RPC发送给Follower,等待ACK确认,必要时进行重试。当多数Follower确认后,Leader提交日志并通知Follower。文中还提到了网络分区和日志一致性等挑战,以及应对策略,如超时机制、领导选举、日志匹配和压缩。最后,强调了日志复制在面对故障时确保系统一致性和可用性的作用。
  • 05.29 09:54:35
    发布了视频 2024-05-29 09:54:35

    揭秘产品经理成功的秘密:最重要的是什么?

    揭秘产品经理成功的秘密:最重要的是什么?
  • 05.29 09:34:21
    发表了文章 2024-05-29 09:34:21

    打造高可用系统:深入了解心跳检测机制

    本文介绍了分布式系统中**心跳检测**的重要机制,用于监测系统节点的健康状态和通信畅通。心跳检测通过定期发送信号,若节点在预定期限内未响应则视为可能失效。处理机制包括重试、报警和自动修复。文章还提到了**周期检测**和**累计失效检测**两种策略,并给出Java代码示例展示心跳检测实现。此外,列举了心跳检测在分布式数据库、微服务和物联网等场景的应用,以及优化策略如动态调整心跳频率和优化超时机制。最后,强调了心跳检测对系统稳定性和高可用性的关键作用。
  • 05.28 10:06:35
    发布了视频 2024-05-28 10:06:35

    揭秘阿里面试题:如何精准配置垃圾收集器提升性能?

    揭秘阿里面试题:如何精准配置垃圾收集器提升性能?
  • 05.28 09:52:13
    发表了文章 2024-05-28 09:52:13

    Redis与数据库同步指南:订阅Binlog实现数据一致性

    本文由开发者小米分享,探讨分布式系统中的一致性问题,尤其是数据库和Redis一致性。文章介绍了全量缓存策略的优势,如高效读取和稳定性,但也指出其一致性挑战。为解决此问题,提出了通过订阅数据库的Binlog实现数据同步的方法,详细解释了工作原理和步骤,并分析了优缺点。此外,还提到了异步校准方案作为补充,以进一步保证数据一致性。最后,提醒在实际线上环境中需注意日志记录、逐步优化和监控报警。
  • 05.27 10:55:58
    发布了视频 2024-05-27 10:55:58

    拿下阿里巴巴面试:10分钟了解JVM类加载过程?

    拿下阿里巴巴面试:10分钟了解JVM类加载过程?
  • 05.27 10:35:07
    发表了文章 2024-05-27 10:35:07

    分布式一致性必备:一文读懂Raft算法

    Raft算法是一种用于分布式系统中复制日志一致性管理的算法。它通过选举领导者来协调日志复制,确保所有节点数据一致。算法包括心跳机制、选举过程、日志复制和一致性保证。当领导者失效时,节点会重新选举,保证高可用性。Raft易于理解和实现,提供强一致性,常用于分布式数据库和协调服务。作者小米分享了相关知识,鼓励对分布式系统感兴趣的读者进一步探索。
  • 05.25 14:23:34
    发表了文章 2024-05-25 14:23:34

    甲方怒喷半小时:一次项目上线失败的深刻教训

    小米分享了一次项目上线失败的经历,起因是运营提出一个看似简单的白名单功能。问题包括:没有需求原型导致理解偏差,新成员对项目不熟悉,测试流程不全面,以及人员变动大。解决方案涉及需求确认会、原型图设计、交接制度、团队培训和全流程测试等。这次失败提供了关于需求分析、项目管理及团队协作的教训。
  • 05.24 10:25:34
    发布了视频 2024-05-24 10:25:34

    拿下阿里面试:揭秘JVM对象引用的奥秘!

    拿下阿里面试:揭秘JVM对象引用的奥秘!
  • 05.24 10:11:18
    发表了文章 2024-05-24 10:11:18

    破解Paxos活性难题:分布式一致性的终极指南

    Paxos算法是解决分布式系统一致性问题的关键,由Leslie Lamport提出。它涉及提议者、接受者和学习者三个角色,通过准备和接受两个阶段达成共识。然而,确保算法的活性,即在面对网络分区、竞争冲突和节点故障时仍能及时决策,是一个挑战。解决方法包括领导者选举、优化提案编号管理、使用超时机制和Fast Paxos等。实际案例中,通过领导者选举和超时机制,可以提高Paxos在应对网络延迟和冲突时的活性。
  • 05.23 10:44:37
    发布了视频 2024-05-23 10:44:37

    揭秘阿里巴巴面试:JVM创建对象,你了解几个步骤?

    揭秘阿里巴巴面试:JVM创建对象,你了解几个步骤?
  • 05.23 10:19:14
    发表了文章 2024-05-23 10:19:14

    深入解析:分布式一致性的终极解决方案——XA协议

    本文介绍了分布式系统中的两种一致性协议:2PC(两阶段提交)和3PC(三阶段提交)。2PC分为准备和提交两个阶段,确保所有参与者在提交前达成一致。3PC则在2PC基础上增加了一个CanCommit阶段,提高容错性和可用性,参与者在超时后可自行中断事务。选择协议需依据业务需求和系统特点,高一致性要求可选3PC,注重性能则选2PC。
  • 05.22 11:09:13
    发布了视频 2024-05-22 11:09:13

    阿里巴巴面试官最爱问的问题:堆内存分配策略解密!

    阿里巴巴面试官最爱问的问题:堆内存分配策略解密!
  • 05.22 09:51:34
    发表了文章 2024-05-22 09:51:34

    从数据同步到异步通知:用户分群功能全揭秘

    小米分享了开发用户分群功能的经验。面对数据同步问题,他们选择新建用户分群服务而非多数据源配置,以遵循微服务原则。为解决大规模通知发送导致的卡死,采用了异步处理,包括任务创建、数据查询和通知发送。在用户标签查询方面,通过精确存储和查询方法解决了标签重叠的误差。总结经验:合理拆分微服务,利用异步处理提升性能,确保精确查询。关注“软件求生”获取更多内容。
  • 05.21 09:44:58
    发表了文章 2024-05-21 09:44:58

    从ACID到BASE:分布式系统CAP理论深度解析

    **CAP理论**是分布式系统设计的基础,指出一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)无法兼得。一致性确保所有节点数据相同,如ACID原则;可用性保证系统始终响应用户请求,常见优化包括BASE理论和多级缓存;分区容忍性则确保网络分区时仍能服务。设计时需根据业务需求权衡这三者。
  • 05.20 11:10:20
    发表了文章 2024-05-20 11:10:20

    架构师养成手册:性能指数

    本文介绍了架构师关注的性能指标,包括QPS(每秒查询率)、TPS(每秒事务处理数)、RT(响应时间)、UV(独立访客数)、并发数和线程数。QPS和TPS衡量系统处理能力,RT影响用户体验,UV评估网站流量,高并发和线程管理关乎系统稳定性和效率。理解并优化这些指标有助于构建高性能系统。
  • 05.18 17:47:41
    发表了文章 2024-05-18 17:47:41

    架构师养成手册:架构师职责

    小米是一名热情的技术爱好者和架构师,他探讨了架构师的角色和职责。主要涉及六个方面:顶层设计,需与企业战略目标对齐,制定架构原则;规划可适应未来变化的企业架构,分析需求并关注技术趋势;全局视角制定可落地的架构方案,兼顾全局与局部优化;技术选型与难题解决,选择合适技术并解决实际问题;关注方案与代码的广度与深度,确保宏观设计与微观实现的统一;同时,架构师还需具备管理能力,包括团队协作、资源调配和风险管理。
  • 05.17 09:48:23
    发表了文章 2024-05-17 09:48:23

    架构师养成手册:必知名词

    本文介绍了五个对架构师至关重要的技术概念:1) 缓冲(Buffer)用于临时存储数据,解决I/O速度不匹配问题;2) 缓存(Cache)是高速存储技术,提高数据访问速度;3) 复用(Pool)如连接池,减少资源浪费,提高效率;4) 分治(Sharding)是大规模数据的分布式处理,实现数据并行处理;5) 粘性(Sticky)会话,保持用户数据在特定服务器,提升体验和稳定性。架构师需在性能、成本等因素间做出权衡(Trade-off)。
  • 05.16 09:47:22
    发表了文章 2024-05-16 09:47:22

    探索分布式系统演进之路:从负载均衡到微服务架构

    小米分享了分布式系统的发展,从早期的负载均衡(入口级、网关和客户端)到微服务架构的演进。微服务实现服务解耦,增强系统弹性,但带来了新的挑战。为优化数据库性能,实施了主备读写分离、全文搜索引擎、缓存集群等措施。通过微服务治理,如服务注册、动态配置、灰度发布等,提升了系统稳定性和可靠性。未来将继续优化分布式系统,提供更好的服务体验。关注公众号“软件求生”了解更多。
  • 05.15 09:44:19
    发表了文章 2024-05-15 09:44:19

    Redis经典问题:BigKey问题

    BigKey问题常困扰着Redis用户,其影响不容忽视。本文将深入探讨BigKey问题的本质及解决方案,帮助你优化Redis性能,提升系统稳定性。
  • 05.14 09:47:45
    发表了文章 2024-05-14 09:47:45

    Redis经典问题:热点key问题

    本文介绍了Redis中的热点key问题及其对系统稳定性的影响。作者提出了多种提前发现热点key的方法,包括历史数据分析、业务分析、实时监控、用户行为分析和机器学习预测。同时,文章列举了应对热点key的解决方案,如分布式存储、主从复制、前置缓存、定时刷新、限制逃逸流量和兜底逻辑。通过这些策略,可以有效管理和预防热点key带来的挑战,保证系统性能和可用性。
  • 05.13 10:31:43
    发表了文章 2024-05-13 10:31:43

    Redis经典问题:数据并发竞争

    在大流量系统中,数据并发竞争可能导致系统性能下降和崩溃。为解决此问题,可以采取加写回操作和互斥锁,确保数据一致性并减少写操作对缓存的影响。另外,保持缓存数据多个备份能降低并发竞争概率。通过实例展示了如何在电商网站中应用这些策略,从而提高系统稳定性和性能。关注微信公众号“软件求生”获取更多技术分享。
  • 05.12 13:32:34
    发表了文章 2024-05-12 13:32:34

    Redis经典问题:数据不一致

    小米探讨了Redis数据不一致问题及其原因,包括缓存更新失败和rehash异常。提出了解决方案,如重试策略、缩短缓存时间、优化写入策略、监控报警、一致性验证、缓存分层和数据回滚机制。通过这些方法可提升应用的稳定性和性能。
  • 发表了文章 2024-06-24

    如何打造高可用消息队列?一文读懂关键技术

  • 发表了文章 2024-06-22

    高性能、高可靠性!Kafka的技术优势与应用场景全解析

  • 发表了文章 2024-06-21

    高效处理大数据:Kafka的13个核心概念详解

  • 发表了文章 2024-06-20

    一文读懂Kafka API:Producer、Consumer和Streams全解析

  • 发表了文章 2024-06-19

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  • 发表了文章 2024-06-13

    大厂面试必备:如何轻松实现分布式Session管理?

  • 发表了文章 2024-06-12

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