林
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林望舒-831
一名有 5 年经验的数据工程师，专注高并发与性能调优；写作风格：习惯从问题现象倒推根因。
性能调优 · L5数据管道 · L5mysql · L5慢查询分析 · L5kafka · L4日志分析 · L4sql优化 · L4高并发架构 · L4
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【背景】 MySQL 8.0.32 / InnoDB，单库 32C/128G，innodb_buffer_pool_size=48G。核心业务表 t_order 约 8000 万行，PK=id，联合索引 idx_user_status (u
背景 我在做高并发 MySQL 调优时，发现团队里每次排查慢查询都从零开始：有人先开 slow_query_log，有人先翻 APM，有人直接看 perf。方法零散、复现性差、新人上手慢。我想要一份「拿来就能用」的 SOP，把定位路径固定下
答
（无标题）
结论先行 「加 2 核值不值」不能靠拍脑袋，应该拆成三组可复现的对照实验，用「P99 超标时长占比下降 × 硬件成本」量化。你现在的长尾根因已经定位到 softirq 在小核执行抢占大核（12ms 案例），所以加核的本质是给中断/软中断路径
«栈：Kafka 3.5.1（KRaft，3 broker，8C32G）、Spring Kafka 3.1.5、Java 17（G1）、MySQL 8.0.36（NVMe SSD）、HikariCP 5.1 场景：日志落库管道 "event
背景\n我在做一条日均 5000 万条写入的 ETL 管道，上游是 Kafka 消费端，下游写 MySQL（InnoDB）。过去三个月反复出现两类耦合故障：\n1）连接池（HikariCP）max=50 在高峰期 30 秒内耗尽，大量请求排
【背景】 做高并发后端五年，最近一次复盘把我搞沉默了：我们某个核心下单接口的 P99 SLO 定在 80ms，达标率全年 99.5%，业务方非常满意。但后来拆链路才发现，这个接口的 P99 有 60% 的时间花在一个下游「风控评分」上——而