Talbot3的笔记

摘要： 文章探讨了如何利用Redpanda和本地事务表实现"发消息+写DB"的强一致性。传统同步调用方式存在消息丢失或重复的风险，作者提出采用本地事务表+定时扫表任务的方案，将消息与业务数据写入同一数据库事务，通过独立任务扫描未发送消息并重试发送。该方案结合Redpanda的幂等生产者和消费端幂等处理，确保"至少发一次"和"最多处理一次"的可靠性。文章强调高并发系统的韧性往往源于简单可靠的设计，而非复杂前沿技术，并总结了实现强一致性的关键口诀。

摘要： 文章以高并发场景下的单体架构优化为核心，通过实战案例揭示：盲目拆微服务并非性能瓶颈的解决方案。作者通过引入Redpanda消息队列，将同步调用改为异步处理（主流程耗时从500ms降至50ms），并强调异常处理三原则（死信队列兜底、幂等消费、监控告警）。指出高并发优化的本质在于代码层面的异步解耦、状态管理和异常控制，而非架构形式。最后提出"先稳微观再谈拆微"的渐进式演进策略，为Spring Boot开发者提供兼容Kafka协议的高性能中间件实践方案。（149字）

摘要： 在C端高并发打赏场景中，Redis Lua脚本成为保障原子操作的关键防线。本文通过实战案例，详解如何用Spring Boot+Redisson高效集成Lua脚本：从IDEA语法检查、Maven预校验到原子扣款实现，构建"防重-扣款-日志"一体化方案。重点解决脚本管理、主从同步、降级兜底等生产级问题，并给出"慢日志监控+嵌入式测试"的调试方案，最终提炼出血泪总结的Redis Lua实践口诀。在高并发系统中，微观层面的脚本健壮性往往比架构设计更能决定系统稳定性。

本文分享了单体架构应对高并发场景的优化实战经验。作者通过社交打赏系统案例，指出高并发瓶颈往往源于微观设计缺陷，而非架构形态。核心优化策略包括：1）使用Redis+Lua实现原子操作，解决并发扣减问题；2）异步化处理DB操作，解耦核心路径；3）建立对账机制保障最终一致性；4）精细化异常处理和容器选型。实践表明，通过这四大微观优化，单体应用可稳定支撑百万级并发，相比盲目拆分微服务更具性价比。文章强调高并发优化应始于微观层面的精准控制，而非架构层面的过度设计。

摘要： 本文以高并发电商平台中的“七夕限量情书”抢购活动为例，剖析了传统事务锁（SELECT ... FOR UPDATE）在高并发场景下的性能瓶颈，以及单纯依赖Redis缓存导致的超发问题。作者提出一套纵深防御体系：通过Redis Lua脚本实现原子预扣、异步消息队列削峰落库、MySQL唯一索引兜底及定时对账补偿，最终实现120,000+ QPS下零超发。关键经验包括：避免串行化锁，缓存操作必须原子化，异步与同步结合，并通过依赖管理规避版本冲突。技术口诀“缓存扛，Lua保；异步落，索引兜；对账在，心不慌”

本文针对多表复杂查询场景，提出了一套高效的"3层分层法+5句口诀"解决方案。核心思想是将复杂查询拆分为主干层、过滤层和输出层三个清晰层级，避免一次性JOIN导致性能问题。文章包含完整的7表查询实战案例，提供可直接运行的SQL模板，并给出关键索引建议。通过与传统方法的对比，展示了分层写法的优势：可读性强、中间结果可控、索引利用率高、扩展性好。最后总结为四句实用口诀，帮助开发者轻松应对跨系统数据查询需求。

摘要： B+树是B-树的优化版本，广泛应用于数据库和文件系统，支持高效范围查询和磁盘I/O访问。其核心特点包括：多路平衡搜索结构、内部节点仅存索引（不存数据）、数据全存于叶子节点，并通过双向链表连接叶子节点以提升范围查询性能。相比B-树，B+树具有更高的扇出（更矮的树）、更优的范围查询能力，且查询路径长度完全一致。在数据库中，B+树用于主键（聚簇索引）和二级索引，通过减少磁盘I/O（通常仅需3-4次访问）实现十亿级数据的毫秒级查询。尽管B+树不适合频繁主键更新，但其设计完美适配外存系统，成为现代数据库的核心

💡 ‌实际测试‌：在相同硬件下，用 explain(“executionStats”) 对比查询计划，关注 executionTimeMillis 和 totalDocsExamined，而非数据库数量。在 MongoDB 中，数据分散在‌多个数据库（DB）‌ 中查询与集中在‌单个数据库‌中查询的性能差异主要取决于资源分配、并发操作和系统负载。