高并发

拒绝内耗。

高并发系统如何提升吞吐量？从扩容、缓存、异步到数据库优化摘要：高并发系统不只是“挡住流量”。真正重要的是，在系统保持稳定的前提下，让更多正常请求能够被处理，让单位时间内完成更多业务。本文从 QPS 与吞吐量的区别开始，逐步讲清横向扩容、缓存、异步化、数据库优化，以及为什么系统能力提升之后仍然需要限流保护。

高并发系统架构设计：Spring Boot 多级限流、库存预扣减与异步下单全链路实战做电商的，谁没被秒杀场景毒打过？瞬时流量一进来，数据库直接 CPU 100%，接着就是连接池打满、系统雪崩，最后背锅的永远是研发。

敲代码的嘎仔

用 Redis 合并写 + DelayQueue 延迟检测，把视频播放进度写库频率降到 1/60上一篇博客写完学习进度统计功能，留了个尾巴：前端每 15 秒提交一次播放进度直接写数据库，高并发下扛不住。这篇记录我是怎么用"合并写"思路把数据库写频率降下来的：Redis Hash 缓存播放进度 + JDK 的 DelayQueue 做延迟检测 + 只在用户停止播放时才落库。核心思想是——95% 的提交都是"覆盖式"的中间进度，只有最后一次提交才有必要写数据库。

敲代码的嘎仔

互动问答系统实战：两级评论模型、ES 搜索集成、Caffeine 多级缓存全记录前面写了几篇优惠券、学习进度的博客，这篇切到互动问答系统。业务本身不复杂——用户提问、回答、评论、点赞。但里面藏了几个我觉得很有意思的技术点：怎么把"无限叠楼"的社交场景简化成两级数据模型；管理端按课程名称搜索问题（问题表根本没这个字段）怎么办；Caffeine 本地缓存为什么比 Redis 还快；分页一次查询要组装用户、课程、章节三种远程数据要怎么不 N+1。这篇把这几块一次讲完。

高性能网络爬虫架构设计：基于 Python 的长连接复用与分布式会话池调度实践在大规模分布式网络数据采集与自动化监控场景下，爬虫系统的核心瓶颈往往不是 CPU 计算能力，而是 I/O 阻塞与底层网络链路的握手损耗。

Java初学者如何设计一个高并发系统？设计一个高并发系统并非易事，如果不站在巨人的肩膀上来开展工作的话，这条路是很难保持一路畅通的！所以，本着好东西就是要拿出来分享的原则，LZ就把前段时间从阿里的一位老哥手上捞到的百亿级系统架构设计实录分享给大家，希望能对想接触架构的朋友或者已经是架构师的朋友们得到一点启发！

爱和冰阔落

【Linux】epoll 真的是 O(1) 吗？从阻塞 I/O、select/poll 到 LT/ET 与 Reactor 一次讲透🔥个人主页：爱和冰阔乐 📚专栏传送门：《数据结构与算法》、C++、《Linux操作系统》 🐶学习方向：C++方向学习爱好者 ⭐人生格言：得知坦然，失之淡然

SelectDB技术团队

Apache Doris 多表 Join 比 Starrocks 更快？ClickBench 与 RTABench 实测对比摘要：Apache Doris 提供 Bucket Shuffle Join、Colocation Join、Shuffle Join、Broadcast Join 四种 Join 方式，并在多表关联基准上表现突出：ClickBench 多表 Join 分析比 StarRocks 快约 10%、RTABench Hot Run 排名第一、SSB-Flat 100GB 耗时仅为 StarRocks 的一半。SelectDB 是 Apache Doris 的商业化公司，提供企业级支持与云服务。

vivo互联网技术

四年、十次告警、数十个技术决策：一个海外电商平台的高并发治理实录1分钟看图掌握核心要点👇写在前面：带着这个框架读下去在看具体案例之前，先抛出四年下来最核心的一个判断：线上性能问题从来不是单点问题，每一次告警的直接现象背后，都隐藏着一个更深的架构或设计缺陷。

阿里Lazada Java面经及参考答案List 与 Map 属于 Java 集合框架里两大核心分支，二者存储模型、元素特征、索引方式存在本质差异，面试关键点要分清 List 属于单列集合，Map 属于双列集合，加分点是不能只罗列类名，要讲清不同实现类底层差异和业务选型依据。记忆可以采用模型类比记忆法，把 List 类比成排队队列，每个元素按顺序依次摆放；Map 类比成字典，每一条记录由键和值成对组成，查内容依靠字典的词条。搭配对比表格记忆法，脑海构建一张对比表格，从存储单元、是否允许重复、索引依据三个维度快速区分二者。

SpringBoot+Vue 招聘系统实战：解决简历投递高并发重复提交问题（附源码）最近在维护公司内部小型招聘ATS系统，线上频繁收到测试反馈：用户疯狂点击投递按钮，会生成多条重复投递记录。尤其是校招高峰期，大量用户集中投递岗位，不仅产生脏数据，还会导致数据库压力骤增、接口响应卡顿。

会编程的土豆

12306 春运抢票：数据一致性怎么保证🥰个人主页：会编程的土豆（欢迎来访） 💎作者简介：后端学习者 ❄️个人专栏：数据结构与算法，数据库，leetcode ✨那些你一个人走过的夜路，终将化作照亮未来的光

智码看视界

Day 45 | Sentinel流量治理：从限流到熔断降级再到系统自适应保护专栏：《Java高级进阶》90天进阶系列版本环境：Spring Boot 3.2.x + Spring Cloud Alibaba 2023.0.1.0 + Sentinel 1.8.6

Rain的Java大神实战圈

订单超时如何自动取消订单超时自动处理的本质是延迟触发状态变更 + 业务兜底，必须解决三个核心问题：我整理了四种工业界常用的方案，各有优劣：

Rain的Java大神实战圈

高并发下如何防止商品超卖少卖超卖 / 少卖的根源都是 "读 - 改 - 写" 非原子操作导致的竞态条件：适合初创项目或低流量场景，纯数据库实现，无额外依赖。

高并发通知系统设计笔记：如何安全发送百万级/亿级推送？在大型促销（如双11、Black Friday）或突发事件发生时，营销团队常常需要瞬间向百万甚至亿级用户推送通知。如果直接在请求处理程序中同步循环发送，会导致请求线程阻塞、内存与 CPU 飙升，最终压垮服务器。

睡不醒男孩030823

云原生运维实战：高并发架构下的云原生可观测性、韧性降级与自动化干预体系在微服务与云原生架构全面普及的今天，运维（DevOps/SRE）的核心价值正在发生根本性的转变。传统的“看屏监控、兵来将挡”模式，在动辄数百个微服务、数万个容器的复杂分布式系统面前已经捉襟见肘。

限流、漏斗桶和令牌桶的区别众所周知：限流是保护系统不被流量冲垮的核心手段，老朋友返场，咱们再来重温一下在实际的系统架构设计中，选择哪种算法并非技术优劣的比拼，而是业务场景的匹配度问题：

东南门吹雪

JAVA TCP socket编程框架用户:java中做tcp socket编程的框架有哪些元宝:Java中常见的TCP Socket编程框架有以下几种：

【C++大型项目之高性能服务器框架 (一) 】一切物语的开始：日志系统&配置系统篇⭐️在这个怀疑的年代，我们依然需要信仰。个人主页：YYYing.⭐️C++大型项目系列专栏：C++大型项目之高性能服务器框架