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- 本文面向企业级 Java 后端开发者，承接本系列前几篇接口幂等主题：幂等解决“同一请求重复提交只生效一次”，分布式锁解决“同一时刻只有一个线程进入临界区”。两者经常配合使用，但解决的问题并不相同。 一、为什么单机锁不够用synchronized、ReentrantLock 只在同一个 JVM 进程内有效。多实例部署时，两个实例可能同时进入临界区。典型示例场景：同一订单被两个实例同时处理，并发... 本文面向企业级 Java 后端开发者，承接本系列前几篇接口幂等主题：幂等解决“同一请求重复提交只生效一次”，分布式锁解决“同一时刻只有一个线程进入临界区”。两者经常配合使用，但解决的问题并不相同。 一、为什么单机锁不够用synchronized、ReentrantLock 只在同一个 JVM 进程内有效。多实例部署时，两个实例可能同时进入临界区。典型示例场景：同一订单被两个实例同时处理，并发...
- 设置 EXPIRE 不等于到点就删：惰性删除让冷 key 长期滞留，定期删除只随机抽样 20 个、删掉不足四分之一就停手。附 expired_keys 与 evicted_keys 的区别、8 种淘汰策略怎么选、volatile-* 在无 TTL key 上会完全失效的坑、内存碎片与复制缓冲区，以及排查顺序与五条实践结论。 设置 EXPIRE 不等于到点就删：惰性删除让冷 key 长期滞留，定期删除只随机抽样 20 个、删掉不足四分之一就停手。附 expired_keys 与 evicted_keys 的区别、8 种淘汰策略怎么选、volatile-* 在无 TTL key 上会完全失效的坑、内存碎片与复制缓冲区，以及排查顺序与五条实践结论。
- 从备份校验到切流收尾的八步恢复 runbook 从备份校验到切流收尾的八步恢复 runbook
- HTTP 304 的判定顺序：ETag 与 Last-Modified 谁先说话一个静态资源改了内容，浏览器却始终显示旧版本；换个场景，资源根本没动，每次刷新服务端都在重新传全量。两种现象看起来相反，根因常常是同一个：条件请求的判定顺序被理解错了。 两个校验器，两套比较规则条件请求靠两个请求头工作：If-None-Match，携带上次响应里的 ETag，做实体标签比较；If-Modifie... HTTP 304 的判定顺序：ETag 与 Last-Modified 谁先说话一个静态资源改了内容，浏览器却始终显示旧版本；换个场景，资源根本没动，每次刷新服务端都在重新传全量。两种现象看起来相反，根因常常是同一个：条件请求的判定顺序被理解错了。 两个校验器，两套比较规则条件请求靠两个请求头工作：If-None-Match，携带上次响应里的 ETag，做实体标签比较；If-Modifie...
- 你有没有遇到过这种情况：前端刚发了新版本，同事却说页面还是老样子，刷新几次才正常？多半是 HTTP 缓存“帮了倒忙”。这篇短文把强缓存和协商缓存一次讲清，再分享一个真实的踩坑经历。 一、为什么需要 HTTP 缓存浏览器每次请求都先问服务器拿资源，慢且费流量。HTTP 缓存让浏览器在一定条件下直接复用本地副本，减少请求次数、加快首屏、减轻服务器压力。代价是“新鲜度”需要管理，否则就会看到旧内容... 你有没有遇到过这种情况：前端刚发了新版本，同事却说页面还是老样子，刷新几次才正常？多半是 HTTP 缓存“帮了倒忙”。这篇短文把强缓存和协商缓存一次讲清，再分享一个真实的踩坑经历。 一、为什么需要 HTTP 缓存浏览器每次请求都先问服务器拿资源，慢且费流量。HTTP 缓存让浏览器在一定条件下直接复用本地副本，减少请求次数、加快首屏、减轻服务器压力。代价是“新鲜度”需要管理，否则就会看到旧内容...
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- 很多接口变慢，并不是数据库不够快，而是每次请求都在重复计算相同的结果。商品详情、排行榜、配置信息这类读多写少的数据，完全可以放进缓存，让请求不再打到数据库。缓存看起来简单，真正上线后才会发现，它自己也会带来新问题：穿透、击穿和雪崩。一、缓存放在哪里最常见的做法是在应用和数据库之间加一层分布式缓存：请求先查缓存，命中直接返回，未命中再查数据库并回填。回填时要设置过期时间，更新频繁的数据给几分钟... 很多接口变慢，并不是数据库不够快，而是每次请求都在重复计算相同的结果。商品详情、排行榜、配置信息这类读多写少的数据，完全可以放进缓存，让请求不再打到数据库。缓存看起来简单，真正上线后才会发现，它自己也会带来新问题：穿透、击穿和雪崩。一、缓存放在哪里最常见的做法是在应用和数据库之间加一层分布式缓存：请求先查缓存，命中直接返回，未命中再查数据库并回填。回填时要设置过期时间，更新频繁的数据给几分钟...
- Docker 镜像为什么越拉越大：分层、缓存与构建顺序一个 Go 服务编译出 12MB 的二进制，打成镜像却是 800MB。docker history 一看，罪魁祸首是基础镜像带了完整构建工具链，以及每次 COPY 源码都让后面所有层失效。分层机制不是黑盒，几条命令就能把账算清楚。 每一层都是完整的差异文件镜像由一组只读层叠加而成，容器启动时在最上面加一个可写层。关键在于：每一层的体积等... Docker 镜像为什么越拉越大：分层、缓存与构建顺序一个 Go 服务编译出 12MB 的二进制，打成镜像却是 800MB。docker history 一看，罪魁祸首是基础镜像带了完整构建工具链，以及每次 COPY 源码都让后面所有层失效。分层机制不是黑盒，几条命令就能把账算清楚。 每一层都是完整的差异文件镜像由一组只读层叠加而成，容器启动时在最上面加一个可写层。关键在于：每一层的体积等...
- 缓存出问题的时候，表现常常一模一样：数据库突然被打满，接口大面积超时。但背后的原因可能完全不同。雪崩、击穿、穿透这三个词经常被混着用，实际上它们是三种不同的故障模式，解法也不一样。本文把三者分开讲清楚。缓存雪崩：大量缓存同一时间失效雪崩是指同一时间段内，大量缓存同时过期失效，请求全部落到数据库上，数据库瞬间被压垮。常见的原因是缓存设置了相同的过期时间，比如批量预热时统一设了 30 分钟，到点... 缓存出问题的时候，表现常常一模一样：数据库突然被打满，接口大面积超时。但背后的原因可能完全不同。雪崩、击穿、穿透这三个词经常被混着用，实际上它们是三种不同的故障模式，解法也不一样。本文把三者分开讲清楚。缓存雪崩：大量缓存同一时间失效雪崩是指同一时间段内，大量缓存同时过期失效，请求全部落到数据库上，数据库瞬间被压垮。常见的原因是缓存设置了相同的过期时间，比如批量预热时统一设了 30 分钟，到点...
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