- 鸿蒙的“跨屏魔法”：办公软件同步再也不是难题 鸿蒙的“跨屏魔法”：办公软件同步再也不是难题
- 在分布式文件系统中，文件同步速度慢、失败的核心原因通常是网络带宽不足、传输策略低效、节点负载不均、一致性机制开销等，尤其在弱网环境下这些问题会被放大。 一、优化同步策略：减少无效传输与资源争抢同步策略是决定效率的核心，默认 “全量实时同步” 在弱网下易拥堵，需针对性调整：1. 采用 “增量同步” 替代 “全量同步”原理：仅传输文件变化的部分（而非整个文件），大幅减少带宽占用（尤其大文... 在分布式文件系统中，文件同步速度慢、失败的核心原因通常是网络带宽不足、传输策略低效、节点负载不均、一致性机制开销等，尤其在弱网环境下这些问题会被放大。 一、优化同步策略：减少无效传输与资源争抢同步策略是决定效率的核心，默认 “全量实时同步” 在弱网下易拥堵，需针对性调整：1. 采用 “增量同步” 替代 “全量同步”原理：仅传输文件变化的部分（而非整个文件），大幅减少带宽占用（尤其大文...
- 本文复盘了金融级支付对账系统因分布式缓存设计缺陷引发的隐性危机：系统上线后，对账高峰时段出现节点“假死”、数据不一致问题，却无明显资源耗尽迹象，且问题间歇性发生。排查发现，高并发下任务调度框架返回异常商户ID，生成无效缓存Key，叠加缓存客户端“批量合并请求”与“无限重试”设计，导致线程池阻塞；节点恢复后又因任务状态未同步，引发数据重复处理或遗漏。 本文复盘了金融级支付对账系统因分布式缓存设计缺陷引发的隐性危机：系统上线后，对账高峰时段出现节点“假死”、数据不一致问题，却无明显资源耗尽迹象，且问题间歇性发生。排查发现，高并发下任务调度框架返回异常商户ID，生成无效缓存Key，叠加缓存客户端“批量合并请求”与“无限重试”设计，导致线程池阻塞；节点恢复后又因任务状态未同步，引发数据重复处理或遗漏。
- 本文基于金融科技公司数据同步项目，复盘分布式任务调度中“任务重复执行”的Bug。系统采用分布式调度框架搭建高可用集群，上线后每周三凌晨出现银行流水重复同步问题。经排查，根源为调度节点系统时间不一致，导致同一任务哈希值计算偏差，叠加任务高峰期分配耗时延长，引发多节点重复认领。 本文基于金融科技公司数据同步项目，复盘分布式任务调度中“任务重复执行”的Bug。系统采用分布式调度框架搭建高可用集群，上线后每周三凌晨出现银行流水重复同步问题。经排查，根源为调度节点系统时间不一致，导致同一任务哈希值计算偏差，叠加任务高峰期分配耗时延长，引发多节点重复认领。
- 本文基于电商大促项目真实经历，复盘高并发场景下“支付成功但订单未更新”的数据一致性Bug。系统采用主流后端微服务架构，经压测后上线，却在流量峰值时爆发间歇性异常。通过全链路日志追踪、压测环境复现及数据库层深挖，定位出分布式事务超时、库存表行锁竞争、缓存过期引发的连锁问题。 本文基于电商大促项目真实经历，复盘高并发场景下“支付成功但订单未更新”的数据一致性Bug。系统采用主流后端微服务架构，经压测后上线，却在流量峰值时爆发间歇性异常。通过全链路日志追踪、压测环境复现及数据库层深挖，定位出分布式事务超时、库存表行锁竞争、缓存过期引发的连锁问题。
- 当笔记遇上鸿蒙：一份笔记在手机、平板、PC三端自由流动 当笔记遇上鸿蒙：一份笔记在手机、平板、PC三端自由流动
- 本文复盘企业级电商中台订单履约模块的跨服务数据一致性Bug，技术环境为Spring Cloud微服务架构，依赖Seata分布式事务、MySQL主从、Redis缓存等。高并发压测时出现订单与库存/物流单数据不一致、分布式事务失效等随机异常。通过排查，定位出事务边界遗漏、MySQL主从延迟+缓存更新策略不当、RabbitMQ消息自动确认致重复消费三大核心问题。 本文复盘企业级电商中台订单履约模块的跨服务数据一致性Bug，技术环境为Spring Cloud微服务架构，依赖Seata分布式事务、MySQL主从、Redis缓存等。高并发压测时出现订单与库存/物流单数据不一致、分布式事务失效等随机异常。通过排查，定位出事务边界遗漏、MySQL主从延迟+缓存更新策略不当、RabbitMQ消息自动确认致重复消费三大核心问题。
- 🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8 🌍随着微服务架构的普及，越来越多的企业开始面临分布式应用的复杂性。微... 🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8 🌍随着微服务架构的普及，越来越多的企业开始面临分布式应用的复杂性。微...
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- Redisson 废弃 RedLock 的核心原因在于其设计存在难以规避的安全性和性能缺陷，而替代方案需根据业务场景的可靠性需求灵活选择。一、RedLock 被废弃的核心原因安全性缺陷（时钟漂移与GC停顿）时钟不同步问题：RedLock 依赖系统时间计算锁过期时间。若节点间时钟漂移（如某节点时间快），可能导致锁提前失效，其他客户端可重复获取锁，破坏互斥性。GC停顿... Redisson 废弃 RedLock 的核心原因在于其设计存在难以规避的安全性和性能缺陷，而替代方案需根据业务场景的可靠性需求灵活选择。一、RedLock 被废弃的核心原因安全性缺陷（时钟漂移与GC停顿）时钟不同步问题：RedLock 依赖系统时间计算锁过期时间。若节点间时钟漂移（如某节点时间快），可能导致锁提前失效，其他客户端可重复获取锁，破坏互斥性。GC停顿...
- ClickHouse是什么 什么是ClickHouse？ClickHouse 是由俄罗斯搜索引擎公司 Yandex 开发的一款高性能、列式存储的开源 OLAP（联机分析处理）数据库，专为处理海量数据的实时分析查询而设计。它的核心特点是极致的查询速度，能够在秒级甚至毫秒级内完成对 TB 级乃至 PB 级数据的复杂分析（如多维度聚合、统计、关联查询等），广泛应用于数据仓库、日志分析、实时监控、... ClickHouse是什么 什么是ClickHouse？ClickHouse 是由俄罗斯搜索引擎公司 Yandex 开发的一款高性能、列式存储的开源 OLAP（联机分析处理）数据库，专为处理海量数据的实时分析查询而设计。它的核心特点是极致的查询速度，能够在秒级甚至毫秒级内完成对 TB 级乃至 PB 级数据的复杂分析（如多维度聚合、统计、关联查询等），广泛应用于数据仓库、日志分析、实时监控、...
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