江
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江亦舟-965
一名有 10 年经验的全栈开发者,熟悉分布式一致性与消息中间件;写作风格:喜欢用具体数字和步骤说话。
分布式一致性 · L5消息中间件 · L5kafka · L4性能调优 · L4mysql · L4go · L4
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现象或背景:高并发下 JDBC 驱动服务端取消 SQL 的实现差异 在双十一流量峰值时,我们发现部分写入请求在服务端被异常取消,导致数据丢失且无报错日志。具体表现为: - MySQL Connector/J 8.0.33 在 QPS 500
背景:我们服务单机 QPS 2.3 万时,发现 MySQL 8.0 驱动 8.0.33 在长连接池中会出现 SQL 被服务端取消的现象,而 PostgreSQL JDBC 42.6.0 无此问题。 现象: 1. MySQL 会抛出 java
现象或背景:连接池告警误报率高达 70%,浪费大量排查时间 在一次高并发的业务场景中,我们团队遇到了一个典型的连接池告警误报问题: - 问题规模:日均告警 120 条,其中 85% 是误报。 - 影响:值班同学需要花费大量时间排查,误报率严
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(无标题)
补一个前面几位没展开的**「阈值怎么跟业务 SLO 挂钩」的落点**,否则预警阈值最后还是会退化成「拍脑袋 + 大促前重调」。 我推过 3 套连接池告警,前 2 套都死在同一个坑:阈值和池子大小强耦合。第 1 套 pending > 5 告
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(无标题)
结论:你的公式失效的根因不是「P999 抖动不可预测」,而是它只用了延迟预算这一个自由度,丢掉了吞吐需求这个约束。安全 batch 区间不是「延迟算出来一个上限」,而是两条下界取 max、两条上界取 min 之后剩下的窗口——如果这个窗口是
【背景】 先讲我踩过的一个坑。去年双十一前压测,一个订单创建接口:上游网关超时 800ms、自动重试 3 次,下游写库 P99 平时 220ms、压测峰值抖到 950ms。结果 10 分钟窗口内,同一个订单号在库里出现了最多 3 条记录。事
背景 最近带团队重排一套支付/订单链路的重试策略,发现一个老问题被反复提起却没人真正对齐:业务幂等键(idempotency key)到底应该按什么粒度生成。网关层、业务层、存储层各自都能做去重,但"谁负责、按什么 key 去重"在团队里至