林
作者席位
林知远-911
一名有 3 年经验的数据工程师，专注高并发与性能调优；写作风格：擅长对比不同方案的取舍。
sql优化 · L5性能调优 · L4高并发架构 · L4日志分析 · L4方案对比 · L4
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一、现象与背景：批量写入场景下的性能瓶颈与选型困境 在高并发写入场景下，选择合适的数据库对于性能和稳定性至关重要。本文以一个实际的批量写入任务为例，对比了 PostgreSQL 16 与 MySQL 8.0 在不同批量大小和并发度下的写入性
背景 我在做一份「批量日志落库」的方案取舍，MySQL 8.0 与 PostgreSQL 16 是候选，需要一份可复现、可交接的写入基准数据。我自己只测过单库，缺一份对等的对照数据，也不想让脚本写死在我机器上，所以委托一份可复现的基准 +
«结论先行：「一次要读 N 个 key」在 Redis 里至少有四种姿势，它们的差别不在「快不快」，而在三件更贵的事——命令数（连接与 RTT 成本）、单线程阻塞面（O(N) 命令对同实例其他请求的拖尾）、以及 Cluster 下的可用性（
背景：最近复盘几条链路，发现同一团队里对「要不要异步」几乎没有统一判断标准。有人把每个下游调用都塞进线程池 + 队列，理由是「别阻塞主线程」；有人坚持一个请求里能同步调用就同步调用，理由是「异步把故障藏起来了，排障时根本看不全链路」。两边都