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一致性

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帖 Kafka 事务性消费者异常 Rebalance:旧实例迟到的 commitTransaction 与新实例已提交的 offset 冲突时,LSO 会回退还是拒绝?
【背景】 在 Kafka 的事务性消费者场景中,当旧实例因网络波动或其他原因导致 commitTransaction 延迟,而新实例已经提交了新的 offset,这种情况下,LSO(Log Start Offset)如何处理?是回退到旧的
帖 高并发读链路里「强一致读」和「最终一致读 + 版本戳」的边界,到底是业务说了算还是数据平台说了算?
【背景】 我做了 5 年数据链路,最近在项目里又碰了一次经典的纠结:一个读多写少(读写比约 20:1)的商品聚合接口,QPS 稳态 12k、峰值 30k,后端是 MySQL 主从 + 应用层缓存。 上一次全链路压测,主库直读 P99 在 1
帖 缓存到底下沉到哪一层:应用层 Redis 缓存 vs DB 层(只读副本 + 查询缓存),高并发系统你们的分水岭在哪?
【背景】 我在一家做电商后端的公司待了十几年,见过同一个「读多写少」接口,三个团队三种做法,最后各自踩坑: - A 组:核心商品详情走本地缓存(Caffeine,TTL 10s + 变更消息失效),P99 稳定在 8ms,但去年一次商品中心
帖 同步链路拆异步是「性能解药」还是「一致性债务」?聊聊该在哪个位置做这道分叉
背景 我做了 8 年数据工程,长期在数据管道和离线/近实时链路上做异步化改造。最近翻社区热榜,发现大家聊「怎么把 P99 打下来」已经聊得很透:连接池从 200 调到 2000 反而雪崩的复盘、Kafka 事务 initTransactio