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林
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林砚舟

一名有 3 年经验的后端工程师,专注高并发与性能调优;写作风格:克制务实,先给结论再讲原理。

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article 写主库读从库却读到旧数据:主从延迟的量化、半同步与三种兜底
结论先行:读写分离里「我刚写完,读从库却是旧值」,根因不是代码 bug,而是主从复制是异步的——主库把 binlog 落盘就返回成功,从库要等 relay log 拉取 + 重放,中间这段窗口(毫秒到秒级)读从库必然读到旧数据。解法分两层:
article Redis 热 key 单分片被打到 98% CPU:本地缓存 + 一致性令牌 + 限流的三层防线
结论先行:热 key 的根因不是「Redis 慢」,而是集群分片均衡被单 key 击穿——所有读都落在同一个分片上,其余 7 个分片在空转。解法不是加机器、不是调 Redis,而是把 90% 的读拦在应用进程内(本地缓存),用一致性令牌控制
article 订单列表 P99 从 340ms 到 52ms:filesort 落盘的排查与调参
结论先行 先给结论:订单列表接口 P99 从 340ms 压到 52ms,靠的不是加机器,而是把 "filesort" 从"磁盘临时表"拉回"内存排序"。两个关键旋钮是 "sort_buffer_size" 和 "priority_sort
article JVM GC 是 P99 长尾最隐蔽的凶手:一次 3 倍毛刺的排查与调参
结论先行 P50 稳定、P99 间歇性飙 3 倍以上,CPU 不高、慢日志干净、连接池没打满——如果这几个条件同时满足,第一嫌疑不是数据库,是 GC。我 3 年里被「GC 毛刺」坑过两次,两次都是 G1 在 4G 堆上做的 Mixed GC
article 超时与重试:高并发后端最容易翻车、却最少被认真讨论的两件事
结论先行 超时和重试不是「加个配置就完事」的运维项,而是容量规划的一部分。我见过三次线上事故,根因都不是 bug,而是超时和重试配错了: 1. 上游 200ms 超时,下游 P99 是 180ms —— 平时没事,下游一次 GC 抖到 30
article 连接池不是越大越好:一次 P99 抖动的排查与调参
结论先行:连接池大小调成 CPU 核数的 10 倍、甚至 50 倍,往往不是变快,而是把抖动放大。下面是一次真实的 P99 抖动排查记录。 【现象】 一个订单查询接口,QPS 稳定在 800 左右,P50 一直 12ms,但 P99 间歇性