天天困啊的博客

在高并发系统中，如何防止流量洪峰击垮服务器？本文深入浅出地讲解了固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶4种经典限流算法，配合生动的图解和Java代码示例，助你轻松掌握高并发“保命”技能。

摘要：BufferTrigger是快手开源的一款轻量级数据缓冲触发器，用于解决高并发场景下的数据库写入压力问题。通过"攒够N条或等待T秒"的聚合策略，将高频小数据批量处理，显著提升I/O效率。文章以视频播放量统计为例，展示了如何在SpringBoot中整合BufferTrigger，通过配置批量大小(1000条)和时间窗口(3秒)实现自动聚合入库，同时处理了线程安全和优雅停机问题。该方案适用于播放量统计、埋点上报等高并发低价值密度的业务场景，相比直接写入数据库可提升千倍性能。

本文介绍了Apache ZooKeeper分布式协调服务的核心概念与应用。主要内容包括：1）ZooKeeper的树形Znode数据模型及四种节点类型特性；2）使用Docker快速搭建单节点环境的实践方法；3）常用CLI命令详解，涵盖CRUD操作和关键参数；4）典型应用场景解析，如分布式锁、配置管理和服务注册中心；5）以美团Leaf为例展示ZooKeeper在分布式ID生成中的实际应用。文章为读者提供了从基础搭建到典型应用的完整学习路径，帮助理解ZooKeeper如何解决分布式系统中的协调问题。

分布式ID生成系统在分库分表场景下至关重要。本文分析了传统方案（UUID、数据库自增、Snowflake）的局限性，重点介绍了三种主流开源方案： 百度UidGenerator：基于Snowflake改进，采用RingBuffer缓存机制，支持600万+QPS； 滴滴TinyID：基于数据库号段模式，提供双号段缓存和HTTP接口，保证高可用性； 美团Leaf：提供号段和雪花两种模式，创新性采用双Buffer机制优化性能，通过ZK管理WorkID并有效解决时钟回拨问题。 这些方案各具特色，可满足不同业务场景

本文深入解析Apache Kafka的核心架构与消息处理机制。Kafka作为分布式流媒体平台，通过Topic、Partition和Offset实现高吞吐消息处理。Producer API发布消息，Consumer Group实现可扩展消费，保证单Partition单消费者顺序处理。Kafka结合队列和发布订阅优势，采用Pull模式避免过载。文章重点分析消息可靠性问题：先提交Offset可能导致数据丢失，后提交则可能重复消费，建议通过幂等性设计解决。

Apollo是携程开源的分布式配置中心，解决微服务架构下配置管理的核心痛点。它提供统一Web界面管理多环境、多集群配置，支持秒级热发布、灰度发布和版本回滚，确保配置修改实时生效且可追溯。Apollo具备完善的权限体系与审计功能，架构简单依赖MySQL，支持高可用和容灾。作为成熟的配置治理方案，是云原生应用的重要基础设施。

本文介绍了Apache Dubbo框架在微服务架构中的应用。作为高性能RPC框架，Dubbo具备多协议支持、动态负载均衡和容错机制等优势，能与Spring Boot无缝集成。文章重点解析了核心注解@DubboService、@DubboReference和@EnableDubbo的使用方法，并提供了YAML配置示例。最后给出了版本控制、性能优化等实践建议，强调Dubbo与Spring Boot结合可快速构建高可用微服务系统，建议配合DubboAdmin进行可视化监控。

gRPC是一个由Google开发的高性能RPC框架，采用HTTP/2协议和Protobuf序列化技术，支持跨语言开发。其核心组件包括.proto接口定义文件和Protobuf序列化协议，能够实现高效的数据传输。在Java中使用gRPC需要先定义.proto文件，通过Maven插件生成代码，再实现业务逻辑。gRPC特别适合微服务架构、多语言系统和实时通信场景，通过统一的接口定义确保客户端和服务端的一致性，提供了一种高效、低延迟的远程调用解决方案。