高并发

没有bug.的程序员

电商秒杀系统深度进阶：高并发流量建模、库存零超卖内核与 Redis+MQ 闭环前言：在瞬时的流量山洪中捍卫系统的“逻辑尊严”在互联网业务的极端形态中，秒杀（Flash Sale）始终被视为技术实力的“终极考场”。这不仅是一场关于代码优劣的较量，更是一场关于计算机硬件物理极限、网络协议栈吞吐量以及分布式数据一致性的精密博弈。当千万级用户在同一毫秒内点击“立即抢购”，原本稳定的系统会瞬间面临 CPU 中断风暴、数据库连接池枯竭以及内存屏障失效等一系列物理层面的崩塌。

【项目篇】从零手写高并发服务器（一）：项目介绍与开发环境搭建💬 开篇：这个系列我们要从零实现一个仿muduo库的One Thread One Loop式主从Reactor模型高并发服务器。这不是一个玩具项目，而是一个真正能用于生产环境的高性能服务器组件库。通过这个项目，你将彻底掌握Linux网络编程的精髓，理解Nginx、Redis等明星项目的底层架构思想。

予枫的编程笔记

【Kafka进阶篇】Kafka延迟请求处理核心：时间轮算法拆解，比DelayQueue高效10倍做Kafka开发或调优时，你是否有过这样的困惑：Kafka如何高效处理百万级的延迟请求（比如延迟ACK、延迟Fetch）？为什么不用JDK自带的DelayQueue？其实，Kafka内部藏着一个精巧的定时器神器——时间轮（TimingWheel）算法，它以O(1)的时间复杂度完成延迟任务的插入与删除，轻松扛住高并发场景的考验。本文就从原理到实战，带你吃透时间轮算法。

小马爱打代码

面试题：高并发抢优惠券面试官： “双 11 下午 2 点，我们要发一张‘满 1000 减 500’的神券。库存只有 1 万张，但预计会有 500 万人瞬间涌进来抢。

内存数据库性能调优『宝藏代码胶囊开张啦！』—— 我的 CodeCapsule 来咯！✨写代码不再头疼！我的新站点 CodeCapsule 主打一个 “白菜价”+“量身定制”！无论是卡脖子的毕设/课设/文献复现，需要灵光一现的算法改进，还是想给项目加个“外挂”，这里都有便宜又好用的代码方案等你发现！低成本，高适配，助你轻松通关！速来围观 👉 CodeCapsule官网

没有bug.的程序员

分布式缓存深潜：Redis Cluster 物理内核、数据分片算法博弈与高并发实战指南前言：在内存的极速世界中构建规模化确定性在分布式系统的宏大演进中，缓存始终是抗住海量并发冲击、保卫底层数据库不被流量洪峰冲垮的“第一道防线”。然而，随着互联网业务规模从单机 10G 内存需求演进到 TB 级别，单节点 Redis 在物理内存上限、单线程处理瓶颈以及网络带宽吐吞量面前显得捉襟见肘。

长谷深风111

Redis 缓存架构与高并发问题终极解法缓存，大多数人对于这个词想必熟悉又陌生；熟悉是因为缓存用在我们当今电子设备当中的方方面面，陌生是因为我们不熟悉其存在的意义和工作方式；

【Java核心】企业级高并发系统底层设计思想案例从基础Demo演进说明，先从Semaphore（限流）→ CyclicBarrier（等待齐发）→ CountDownLatch（等待完成）的顺序，给出一个贴近实际业务场景的完整代码案例，这个需求很贴合真实开发中多线程协作的典型场景，我会用「电商秒杀活动」这个业务场景来实现，让你直观看到三者的配合使用理解高并发系统演进。

高并发在线考试系统稳定性保障方案在线考试系统在考试开始、结束时段会面临极高的并发访问压力。典型场景：考前5分钟：百万考生同时登录、加载试卷

TCP 服务器如何支持高并发？单进程、多进程、多线程模型详解在上一篇博客中，我们基于 UDP 实现了一个简单的群聊模型。今天，我们正式进入 TCP 网络编程，实现一个最经典的功能 ——

知识即是力量ol

亿级日活背后的技术挑战：如何构建高并发通用计数系统？——《亿级流量系统架构设计与实战》在刷短视频或社交媒体时，你可能随手就会点个赞。看似简单的“+1”动作，在亿级用户规模的系统中，背后隐藏着巨大的技术挑战。点赞数、转发数、粉丝数……这些具有累计性质的计数数据，如果处理不当，极易成为系统的瓶颈。

蛐蛐蜉蝣耶

互联网大厂Java面试实录：严肃面试官vs搞笑水货程序员的3轮技术对决某互联网大厂技术面试现场，面试官王严肃（资深架构师）正在面试候选人谢飞机（自称3年Java开发经验）。

蛐蛐蜉蝣耶

互联网大厂Java面试实录：严肃面试官VS水货程序员谢飞机的爆笑对决面试官：资深技术专家，严肃认真，技术功底深厚求职者：谢飞机，自称3年Java开发经验，实际水平堪忧的水货程序员公司：某头部互联网大厂岗位：Java高级开发工程师

高并发系统架构设计与实现深度解析高并发系统：在同一时间段内，能够处理大量用户请求（通常是成千上万甚至百万级别的并发请求），并保证系统稳定性、高可用性和良好用户体验的系统。

七牛云行业应用

Moltbook一夜崩盘：150万密钥泄露背后的架构“死穴”与重构实战导语： 2026 年 2 月初，备受瞩目的“AI 社交网络”Moltbook 在一夜之间从神坛跌落。安全机构 Wiz 的一份报告无情地揭露了真相：只需几行简单的控制台脚本，攻击者就能绕过前端验证，直接获取数据库的超级管理员权限，导致 150 万个 API 密钥瞬间泄露。这不仅是一场安全灾难，更是对当下狂热的“Vibe Coding（凭感觉编程）”的一次残酷打脸。很多开发者误以为跑通了代码就是完成了开发，却忽视了最致命的 RLS（行级安全）失效与架构裸奔问题。本文将跳过表面的吃瓜环节，直接深入源码层，复盘这

蜂蜜黄油呀土豆

高并发场景下的负载均衡、熔断降级与限流措施在高并发场景中，系统的稳定性、可扩展性和高可用性至关重要。为了应对大规模的请求，避免系统过载和服务崩溃，我们需要在架构设计中加入负载均衡、熔断降级和限流等机制。这些技术不仅能够提高系统性能，还能确保在高并发压力下系统依然保持稳定。本文将详细介绍这些措施的原理、应用场景以及实际操作策略。

太阳伞下的阿呆

Reactor线程池切换publishOn与subscribeOn在 Reactor（Project Reactor）中，publishOn 和 subscribeOn 是用于切换执行线程（调度器）的两个操作符，但它们的行为和用途截然不同。下面是它们的详细区别与使用说明。

高并发调用大语言模型：Python 异步网络编程在LLM调用时，传统方式是基于OpenAI SDK同步：对于异步场景，OpenAI SDK v1.0+ 现在也支持异步（AsyncOpenAI），但这个代码可能是在那之前写的，或者是为了保持对多个非官方提供商的统一接口。如果只需要 OpenAI 官方 API，改用 SDK 可以简化代码。

JUC并发编程：LockSupport.park() 与 unpark() 深度解析在Java并发编程中，AQS (AbstractQueuedSynchronizer) 是实现锁（如 ReentrantLock）、同步器（如 CountDownLatch）的核心基础。而 AQS 能够实现线程的阻塞与唤醒，其底层完全依赖于 LockSupport 工具类。