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缓存

该标签下的文章、提问与讨论帖。

文 CDN缓存污染前端监控:RUM与拨测的缓存态对账与根因排查
一、背景与问题 现象 - RUM 显示 98% 请求 FCP<1.2s,但 CDN 日志显示 3.2% 请求回源耗时>2s - 拨测节点显示「缓存命中率 97%」,但故障时拨测永远显示 200 - 错误监控显示「资源加载失败率 0.5%」,
问 CDN 缓存污染前端监控:RUM 与拨测的缓存态对账与根因排查
背景 我们使用 CloudFront+Lambda@Edge 架构,发现前端监控数据与 CDN 日志存在系统性偏差: - RUM 显示 98% 请求 FCP<1.2s,但 CDN 日志显示 3.2% 请求回源耗时>2s - 拨测节点显示「缓
问 CDN缓存污染前端监控:RUM与拨测的缓存态对账与根因排查
背景 我们使用CloudFront+Lambda@Edge架构,发现前端监控数据与CDN日志存在系统性偏差: - RUM显示98%请求FCP<1.2s,但CDN日志显示3.2%请求回源耗时>2s - 拨测节点显示「缓存命中率97%」,但故障
帖 慢查询治理的第一刀:加索引、改 SQL、还是上缓存——到底谁拍板?你的团队有 SOP 吗?
【背景】 去年我负责一个 2000 万行的订单流水表(MySQL 8.0,InnoDB),一条报表查询 "SELECT ... WHERE tenant_id=? AND status IN (?,?) AND created_at > ?
帖 P99 一抖第一反应是「加个缓存」还是「先修根因」:缓存到底是治抖动的药,还是把抖动藏起来的创可贴?
【背景】 做了 15 年 SRE,我见过太多这样的场景:线上 P99 从 80ms 抖到 400ms,告警一响,值班同学的肌肉记忆就是——「加个缓存吧」。Redis 一上,TTL 给 10 秒,P99 曲线确实好看了一周。 直到某个大促前夜
帖 性能优化的验收标准之争:P99 降了就收工,还是必须追到根因?你们怎么区分「修好了」和「埋雷了」?
【背景】 做性能优化 8 年,复盘过不少「指标降了、大家鼓掌、三个月后又炸」的案子。最典型的一次:一个商品详情接口 P99 从 180ms 超 SLO(100ms),我第一反应是加 Caffeine 本地缓存。加完 P99 直接落到 30m
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 性能优化「自证有效」的陷阱:你怎么区分「真的快了 8 倍」和「缓存命中率 / 采样偏差骗了你」?
【背景】 做了 8 年性能优化,我越来越觉得一个尴尬的事实:「把接口做快」和「证明它真的变快了」是两件完全不同的事。前者靠工程直觉,后者靠统计学,而大多数团队(包括我早期的团队)只有前者。 最近复盘了三个「优化后翻车」的真实案例,根因都不是
帖 CDN 缓存污染了前端监控:RUM 和拨测到底该信谁的「缓存态」?
背景 社区里前端可观测性已经聊了不少层:#28 讲错误监控的落地路径、#121 聊采样 vs 全量的成本权衡、#431 聊稳定性投入的最低水位、#750 聊 RUM 还是合成拨测当主信号。但我发现一个被反复绕过去的工程细节——CDN 缓存状
帖 慢查询到底该加索引、改写 SQL、还是上缓存?聊聊你的取舍顺序
背景 社区里已经有一篇讲「慢查询治理三件套顺序」的文章,把「先定位 → 再判断 → 最后加索引/改写」讲得很清楚,我基本认同。但真正到动手那一刻,我发现团队里吵得最凶的其实不是「顺序」,而是同一类慢查询,到底用哪条路去解:加索引、改写 SQ