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大的数据库事务，会造成其他客户端对数据库连接的请求获取不到，那么和这个数据库相关的所有服务都有可能处于等待状态，造成数据库连接池被打满，多个服务直接宕掉。【强制】在实现涉及数字精度处理的业务逻辑前，必须与需求方（如产品经理）确认需求的详细描述和业务背景，确保精度设计符合业务需求。在分布式系统中，生成全局唯一ID是非常重要的需求，因为需要确保不同节点、服务或实例在并发操作时不会生成相同的ID。【建议】合理的舍入策略，比如四舍五入：在进行浮点数计算时，可以使用四舍五入来减少累积误差。

对于查询 API 来说，当查询结果集包含成千上万条记录时，返回所有结果是一个挑战，它给服务器、客户端和网络带来了不必要的压力，于是便有了分页接口。在设计分页接口时，页大小需要设置上限。这是因为如果没有上限，客户端可以请求任意大的页大小，从而可能导致服务器性能问题，例如一次请求返回过多数据，导致服务器响应变慢，网络传输时间变长，甚至可能引起系统崩溃等问题。为了防止这种情况的发生，通常会在设计分页接口时设置一个最大页大小限制。

假设一个用户一次传 1w 个id进来，那么接口可能需要很长的时间才能处理完，这往往会导致超时，用户怎么调用结果都是超时异常，那怎么办？限制长度，比如限制长度为 100，即每次最多只能传 100 个id，这样就能避免长时间执行，如果用户传的 id 列表长度超过 100 就报异常。接口，那么使用方如果要一次性获取 20 个数据，它就需要循环遍历调用我们接口 20 次，不仅使用方性能很差，也无端增加了我们服务的压力，这时提供一个批量拉取的接口。对于批量接口，我们也要注意接口的吞吐能力，避免长时间执行。

在微服务架构中，零拷贝技术能够显著提升性能，尤其是在数据传输和处理方面。通过减少内存中的数据复制操作，零拷贝能够提高系统的吞吐量、减少延迟和降低资源消耗。

任何一个系统，从单机到分布式，从前端到后台，功能和逻辑各不相同，但干的只有两件事：读和写。而每个系统的业务特性可能都不一样，有的侧重读、有的侧重写，有的两者兼备，本节主要探讨在不同业务场景下存储读写的一些方法论。

惰性初始化是真正有需要的时候再去创建，这种方式可能有助于减少资源占用，但是如果面对突发的任务请求，然后瞬间去创建一堆连接，可能会造成系统响应慢或者响应失败，通常我们会采用启动即初始化的方式。每次都在请求中去创建这些资源，会增加处理耗时，但是如果我们用一个 容器（池） 把它们保存起来，下次需要的时候，直接拿出来使用，避免重复创建和销毁浪费的时间。对于分类，可以分为核心和非核心，核心线程池一直存在不会被回收，非核心可能对空闲一段时间后的线程进行回收，从而节省系统资源，等需要时在按需创建放入池子中。

比如腾讯的移动连通服务维纳斯（WNS，Wireless Network Service）的跑马模块其实就是这种机制，跑马模块为了快速建立长连接同时向后台多个 IP/Port 发起请求，谁快就用谁，这在弱网的移动设备上特别有用，如果使用等待超时再重试的机制，无疑将大大增加用户的等待时间。异步（Asynchronous）是一种编程模型或执行方式，在这种方式中，任务的启动和完成不是同步的，也就是说，程序不会在等待任务完成时阻塞，而是可以继续执行其他操作。在微服务架构中，异步处理可以显著提高系统的性能和扩展性。

不是随便一个功能就要有个接口。虽然一个接口应该只专注一件事，但并不是每一个功能都要新建一个接口。要有充分的理由和考虑，即这个接口的存在是十分有意义和价值的。无意义的接口不仅浪费开发人力，更增加了服务的维护难度，服务将会十分臃肿。相关功能我们应该考虑合为一个接口来实现。

上图的模式可以改成串行无锁的形式，当 MainReactor accept 一个新连接之后从众多的 SubReactor 选取一个进行注册，通过创建一个 Queue 与 I/O 线程进行绑定，此后该连接的读写都在同一个队列和线程中执行，无需对队列加锁。可以预见的是，随着分片粒度地变小，性能差距会越来越大。利用硬件支持的原子操作可以实现无锁的数据结构，很多语言都提供CAS原子操作（如 Go 中的 atomic 包和 C++11 中的 atomic 库），可以用于实现无锁数据结构，如无锁链表。

XSS（Cross Site Scripting）名为跨站脚本攻击，因其缩写会与层叠样式表（Cascading Style Sheets，CSS）混淆，故将其缩写为 XSS。XSS 漏洞是 Web 安全中最为常见的漏洞，通常指的是通过利用网页开发时留下的漏洞，通过巧妙的方法注入恶意指令代码到网页中，使用户加载并执行攻击者恶意制造的网页程序。这些恶意网页程序通常是 JavaScript，但实际上也可以包括 Java、 VBScript、ActiveX、 Flash，甚至是普通的 HTML。

，这些都是糟糕的建议。如果第三方接口响应时间都是 50ms 左右，那么线程都能很快处理完自己手中的活，并接着处理下一个请求，但不幸的是如果有一定比例的第三方接口响应时间为 2s，那么最后这 50 个线程都将被拖住，队列将会堆积大量请求，从而拖垮整服务。举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果时网络异常（超时成功），此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条，这就没有保证接口的幂等性。

微服务是一种系统架构风格，是 SOA（面向服务架构）的一种实践。微服务架构通过业务拆分实现服务组件化，通过组件组合快速开发系统，业务单一的服务组件又可以独立部署，使得整个系统变得清晰灵活：一个大型复杂的软件应用，都可以拆分成多个微服务。各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。所以现如今后台服务大部分以微服务的形式存在，每个微服务负责实现应用的一个功能模块。而微服务是由一个个接口组成，每个接口实现某个功能模块下的子功能。以一个 IM 应用为例，它的功能架构可能是下面这样的。所以如果是后台开发的同学

（2）布隆过滤器：采用布隆过滤器将，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 Bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 Bitmap 拦截掉，从而避免了对底层数据库的查询压力。“劲酒虽好，不要贪杯”，使用缓存的目的是为了提高性价比，而不是一上来就为了所谓的提高性能不计成本的使用缓存，而是要看场景。缓存的数据集中在一台机器上，如共享内存。Size-based Eviction 策略通常适用于对缓存空间有严格限制的场景，可以根据缓存空间的大小和数据的大小来灵活选择要淘汰的项目，以实现最佳的缓存效果。