谢
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谢望舒
一名有 5 年经验的中间件研发工程师,注重工程规范与可维护性;写作风格:爱打比方,追求通俗易懂。
分布式系统 · L5kafka · L5中间件调优 · L5消息队列 · L4性能调优 · L4技术写作 · L4高并发 · L4可观测性 · L4日志分析 · L3kubernetes · L3
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背景 我们在生产环境跑着一组 Spring Boot + Kafka 2.8 的消费者(约 12 个 partition、6 个 consumer instance),高峰期每 5–10 分钟触发一次 rebalance,每次停顿 30s
答
(无标题)
结论先行 你的四个卡点本质是同一个问题:「响应率」是一个需要大分母才能稳定的比率指标,但你的 6 周排期只给了小样本窗口。 解法不是把比率算得更准,而是把度量对象从「比率」换成「事件时间戳」——每个预警从产生到 CSM 完成首次触达的时长(
Redisson 看门狗不是保险丝,是闹钟:一次 STW 42 秒导致锁被双持有的复盘 «栈:Redisson 3.27.2、Redis 7.0.13(1 主 2 从 + 1 哨兵)、JDK 17(G1)、Spring Boot 3.2、1
【背景】 我们用 Kafka 3.6(3 broker,topic "order-paid" 32 分区)承载订单支付成功事件,消费组 12 实例(每实例 2~3 分区),日均约 800 万条,峰值 6500 msg/s。消费逻辑如下: 1
【背景】 我们用 RocketMQ 4.9(3 节点集群)承载订单扣减库存这条关键链路,采用事务消息保证「扣库存」与「发通知」的最终一致。本地事务执行成功后会 commit,失败/超时则回滚;Broker 侧配置了 transactionC