当我写下这个标题的时候，我就有些后悔了，题目有点大，不太好控制。但我还是打算尝试一下，通过这篇内容来说清楚CQRS模式，以及和这个模式关联的其它东西。...然而从库就太闲了，除了接收主库的变更记录做数据同步，再没有别的事情可做，不管主库压力多大，从库的CPU一直跟心电图似的0-1-0-1...当我们读写分离以后，主库负责写入，从库负责读取，代码要怎么改呢？...最终一致性：和强一致性相对，在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能有不同，但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。 说到一致性的问题，我们就不得不说一下CAP定理。...实现最终一致性要考虑以下问题： 重试策略：在分布式系统中，我们无法保证每一次操作都能被成功的执行，例如网络中断、服务器宕机等临时性的错误，都会导致操作执行失败，那么我们就要等待故障恢复后进行重试。...撤销策略：与重试策略相对应的，如果一个操作最终确定执行失败，那么我们需要撤销这个操作，将系统还原到执行该操作之前的状态。
网络客户端收到应答报文之后，通过反序列化，从应答对象中解析出请求序号所挂钩的客户端句柄 客户端函数，以返回值或抛异常的形式将信息返回 自此，整个应答流程完成。...系统错误 Server处理内部逻辑时出现了无法控制的错误，常见的有： 数据库访问失败 文件写入失败 网络通讯失败 一般遇到这种错误，可以通过重试解决。...那请问苍老师这个接口应该如何写呢？ … 苍老师 先别着急，要写出健壮的接口，你还有几个概念要理解。首先我们先来看这个接口的声明。...… 苍老师 在面对先人的智慧时，改变现有被大量调用的接口声明是不可能的，在这种情况下存在即合理，哪怕明知接口声明或实现存在问题，你也不能去变更这个接口。...所以当你定出了远程接口设计规范之后，如何面对老接口则成了一个头疼的问题。
以上四点是我目前所能想到的内容，也是我所开发的SDK支持的功能，如果大家有补充欢迎在评论区留言。 下面我将从整体架构讲起，一直聊到以上所说的细节实现。...，读线程发现缓存失效，去数据库查询数据，查询完后更新redis，但是更新redis前，写线程率先完成了写入操作，导致读线程最终放入redis的还是旧数据 不过，实际上出现的概率可能非常低，因为这个条件需要发生在读缓存时缓存失效...不管是延时双删还是Cache-Aside的先操作数据库再删除缓存，如果第二步的删除缓存失败呢，删除失败会导致脏数据产生，因此为了保险起见，我们需要增加删除失败的重试逻辑: 写请求更新数据库 缓存因为某些原因...，删除失败 把删除失败的key放到消息队列 消费消息队列的消息，获取要删除的key 重试删除缓存操作 上述逻辑可能会造成业务代码入侵，我们可以考虑使用canal监听binlog的修改变更，将所有修改消息发送到...假设此时我们的多级缓存层级为: Caffeine+Redis ， 当我们对实例1的本地缓存进行修改或者删除操作时，我们需要将操作涉及到的keys广播给其他所有实例；对应的实例接收到广播消息后，需要删除本地缓存中对应的
这个道理适用于软件设计的各个场景，前端API层的设计也不例外，如果您觉得在调用接口时还存在诸多槽点，那就说明您的接口层架构还待优化。...今天我以vue + axios为例，为大家梳理下我的一些经历和设想。 石器时代，痛苦 直接调用axios，真的痛苦，每个调用的地方都要进行响应状态的判断，冗余代码超级多。...} else { // 结果失败后的业务代码 } }) 看起来确实很难受，每调用一次接口，就有这么多重复的工作！...，请稍后重试！')...，正式调试接口时，只需将注释的代码调整即可，过渡非常平滑！
在进一步讲解服务健康检测之前，我想先和你分享一个我曾经遇到过的线上问题 接口调用某台机器的时候已经出现不能及时响应了， 那为什么 RPC 框架还会继续把请求发到这台有问题的机器上呢？...当我们通过远程的用户服务来获取用户基本信息的时候，恰好网络出现了问题，比如网络突然抖了一下，导致我们的请求失败了，而这个请求我们希望它能够尽可能地执行成功，那这时我们要怎么做呢？...通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。 Failsafe - 失败安全，出现异常时，直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。 Failback - 失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。...那这个时候对于调用端来说，它接收到了更新失败异常，虽然是服务端抛回来的业务异常，但也是可以进行重试的。...在使用 RPC 框架的重试机制时，我们要确保被调用的服务的业务逻辑是幂等的，这样才能考虑是否使用重试，这一点至关重要。
接下来，我跟大家一起聊聊使用kafka两年时间踩过哪些坑？ 顺序问题 1. 为什么要保证消息的顺序？ 刚开始我们系统的商户很少，为了快速实现功能，我们没想太多。...加上，我们当时没有做失败重试机制，使得这个问题被放大了。问题变成：一旦”下单“消息的数据入库失败，用户就永远看不到这个订单和菜品了。 那么这个紧急的问题要如何解决呢？...4.解决过程 最开始我们的想法是：在消费者处理消息时，如果处理失败了，立马重试3-5次。但如果有些请求要第6次才能成功怎么办？不可能一直重试呀，这种同步重试机制，会阻塞其他商户订单消息的读取。...我仔细检查了代码，发现代码逻辑会先根据主键从表中查询订单是否存在，如果存在则更新状态，不存在才插入数据，没得问题。 这种判断在并发量不大时，是有用的。...为了解决这个问题，我们也加了重试机制。调用接口查询数据时，如果返回数据为空，或者只返回了订单没有菜品，则加入重试表。 调整后，商户投诉的问题被解决了。
使用 loguru 时，如何把日志中不同的内容写入不同的文件中？...但他发现，每一条日志都被写到了每个文件里面，如下图所示： ? 每个文件都是这三条内容，与他期望的效果完全不一样。 我们来看看他这个问题出现在哪里。...我们要实现完全的自定义，就可以使用一个函数。...# 改 logger.info('[普通]我是一条普通日志') logger.warning('[需要注意]xx 写法在下个版本将会移除，请做好迁移') logger.error('[致命]系统启动失败...普通日志 当然，这里的 lambda 函数可以改成一个普通的函数。它接收一个字典作为参数。这个字典里面有一个 key 叫做message，就是日志的正文。除此之外还有其他的字段，你可以自己试一试。
然而我认为如果一直错误则应该对外抛出异常让调用者知道为什么会一直错误。 这似乎是一个矛盾的要求。...然而最终我想到了一个办法：让重试一直进行下去，谁需要关心异常谁就去 catch 异常，不需要关心异常的模块则跟着一直重试直到成功。...典型的例子是写入文件，你可能因为其他进程占用的问题而导致无法写入，然而一段时间之后重试是可以解决的。...现在，不同业务对这同一个操作有不同的需求： 有的业务不关心写入结果到底如何 有的业务由于时间有限，只能接受几次的重试 有的业务关心写入过程中的异常 而有的业务非常闲，只要一直写入就行了，最终成功告诉我就好...public class PartialAwaitableRetry { // 省略构造函数和部分字段，请至本文文末查看完整代码。
我们一直都是假设的一个场景就是红包系统的MessageListener监听回调函数接收到消息都能顺利的处理好消息逻辑，发送红包，落库等操作，返回SUCCESS，提交offset到broker中去，然后从...重试队列里面的消息会再次发给消费组，默认最多重试16次，如果重试16次失败则进入死信队列。...如图： 八、MQ集群数据迁移问题：双读+双写 要做MQ的集群迁移，不是简单的粗暴的把Producer更新停机，新的代码重新上线发到新的MQ中去。...一般来说，我们需要做到两件事情： 双写： 要迁移的时候，我们需要在所有的Producer系统中，要引入一个双写的代码，让他同时往新老两个MQ中写入消息，多写几天，起码要持续一个星期，我们会发现这两个MQ...感谢各位的支持和认可，我们下篇文章见！ 我是 九灵 ,有需要交流的童鞋可以关注公众号：Java 补习课！ 如果本篇博客有任何错误，请批评指教，不胜感激 ！
或许你也有这个习惯，但请不要继续拖延了。指路一篇关于谷歌云平台上 API 密钥 的文章，但对于其他平台，这一点同样适用。...内部 API 版本控制 当我还在主攻 web 开发时，我一直都搞不太明白为什么有人会想这么做。在更新前端代码后，为什么还要留着旧版本的 API？怎么想都是无用的浪费。...当我们收到用户反馈的 app 反应卡顿、响应超时时，我还只是移动端应用开发的小白，刚刚接触到一个新的名词：优先离线（Offline First）。...如果用户联网失败，所有未上传、未保存的东西都会丢失，等到连接恢复，他们将不得不重新输入所有的内容。 优先离线的结构会将更改内容写入本地数据库，等有网络连接时再进行同步。...我还尝试过创建一个 helper 函数，但这并不能帮我省多少麻烦，到头来还是要一个个地为 Activity 写代码。
顺序问题 1. 为什么要保证消息的顺序？ 刚开始我们系统的商户很少，为了快速实现功能，我们没想太多。...加上，我们当时没有做失败重试机制，使得这个问题被放大了。问题变成：一旦”下单“消息的数据入库失败，用户就永远看不到这个订单和菜品了。 那么这个紧急的问题要如何解决呢？...4.解决过程 最开始我们的想法是：在消费者处理消息时，如果处理失败了，立马重试3-5次。但如果有些请求要第6次才能成功怎么办？不可能一直重试呀，这种同步重试机制，会阻塞其他商户订单消息的读取。...我仔细检查了代码，发现代码逻辑会先根据主键从表中查询订单是否存在，如果存在则更新状态，不存在才插入数据，没得问题。 这种判断在并发量不大时，是有用的。...为了解决这个问题，我们也加了重试机制。调用接口查询数据时，如果返回数据为空，或者只返回了订单没有菜品，则加入重试表。 调整后，商户投诉的问题被解决了。
写入数据库和发送消息不在同一个事务内。数据库插入失败可能可以通过异常或检查返回代码来处理，但如果发送事件失败，你就会遇到更大的问题，因为数据库更新已经完成了。...从 DynamoDB Streams 中读取数据需要收费，但从 Lambda 或 Pipes 中读取时是没有费用的。 一个更小更快的 Lambda 函数抵消了部分 Pipes 成本。...另一方面，Lambda 函数由于消除了所有 EventBridge 代码而变得更小更快。为了估算这样能节省多少钱，我做了一个不是那么科学的测试，用 Postman 多次调用这个函数。...这确实耗费了大量的成本，但这些成本都被隐藏在了硬件采购中（在将应用程序被迁移到弹性基础设施上时，这个问题就暴露出来了）。...异步化，但仍然要考虑延迟问题 在改变系统的运行时架构时，成本并不是唯一需要考虑的问题。例如，性能也可能受到影响。
这一切的核心是：Kafka。 接下来，我们一起聊聊使用 Kafka 踩过哪些坑？ 1. 顺序问题 1.1 为什么要保证消息的顺序？...因为只有“下单”消息的数据才是完整的数据，其他类型的消息只会更新状态。 加上当时没有做失败重试机制，这个问题被放大了。 那么这个紧急的问题要如何解决呢？...如果用异步重试机制，处理失败的消息就得保存到重试表下来。 但有个新问题：只存一条消息如何保证顺序？ 假如“下单”消息失败了，还没来得及异步重试。此时，“支付”消息被消费了，它肯定是不能被正常消费的。...我检查了代码，发现代码逻辑会先根据主键从表中查询订单是否存在，如果存在则更新状态，不存在才插入数据。 这种判断在并发量不大时，是有用的。...如果我们的业务流程从发消息到消费消息耗时小于 5 秒，调用订单详情查询接口时，可能会查不到数据，或者查到的不是最新的数据。 这个问题会导致直接我们的数据错误。 为了解决这个问题，我们也加了重试机制。
为什么之后要删除缓存而不是更新？这就是本文主要要讨论的问题。...那为什么我们还是应当采用先更新数据库，再删除缓存这个策略呢？首先，为什么要删除而不是更新缓存，这个在前面有分析，这里不再赘述。那为什么我们应当先更新数据库呢？...你当然可以直接在代码中对删除操作进行重试，但是要知道如果是网络原因导致的失败，立刻进行重试操作很可能也是失败的，因此在每次重试之间你可能需要等待一段时间，比如几百毫秒甚至是秒级等待。...回到上述的两个问题中去，上述的两个问题的核心其实都在于将旧值写入了缓存，那么解决这个问题的办法其实就是要将缓存删除，考虑到网络问题导致的执行失败或执行顺序的问题，这里要进行的删除操作应当是异步延时操作。...比如volatile，内存屏障，ReadWriteLock，或者是数据库的共享锁，排他锁...当前场景可能不同，但是要面对的问题都是相似的。 现在回到问题本身，我们要怎么实现这种阻塞呢？
有细心的同学可能会发现，这里会有一个问题，即任何一个 provider 触发这个变更事件都会使得配置模块将所有的 provider 加载过程再执行一遍，为什么 collector 做这个设计？...pipeline 和 extension 两类组件组成了 collector 上报服务的插件化机制，这里我提出一个个人小小的见解，在设计框架时，尽量不要使用中间件形式的插件提供给第三方，因为中间件函数过多会影响接口请求时延和复杂度...削峰与重试 作为一个监控上报的 gateway，可能会瞬时接收到大量业务方上报的数据，可能会上报大量的监控数据，这个上报的监控数据会对监控服务本身以及下游造成巨大的压力，因此上报服务层本身需要做一些策略来保护自身服务的可用性...失败对冲 监控上报服务一般来说都不会是一个单体服务，特别是 Exporter，如果数据落库的逻辑执行失败比如数据端点写入失败，那么对应的日志上报就会失败，用户可能有些关键日志丢失会比较难接受。...，如果这个错误是可重试的(比如超时)，会一直重试到最大重试次数，若还不成功则重新添加到队尾，等待下一次消费者取出重试。
在此过程中，我试图说明为什么编写注释对于生成良好的代码是至关重要，从长远来看，这些代码是可维护的，并且在修改和调试期间可由其他人和作者自己理解。...我不同意这个观点有两个主要原因： 1. 许多注释并不是解释代码的作用，而是解释*为什么*代码执行这个操作，或者为什么它正在做一些清晰的事情，但却不是感觉更自然的事情？注释是解释一些你无法理解的东西。...注释分类 我随机阅读Redis源代码时开始分类工作的，这样检查注释在不同的上下文中是否有用，以及为什么在这个上下文中有用。...对我来说答案很简单：我希望API文档与代码完全匹配。随着代码的更改，应该更改文档。 出于这个原因，在函数代码前加入使用这个函数的注释使API文档更接近代码，三个好处： 1....它们一般都不是很好，我试图避免它们，但避免并不总是可能的，有时希望不要永远忘记一个问题，我更喜欢在源代码中放置一个标识。
这个《我想进大厂》系列的最后一篇，终结篇。可能有点标题党了，但是我想要表达的意思和目的是一致的。...面对超高的并发，首先硬件层面机器要能扛得住，其次架构设计做好微服务的拆分，代码层面各种缓存、削峰、解耦等等问题要处理好，数据库层面做好读写分离、分库分表，稳定性方面要保证有监控，熔断限流降级该有的必须要有...集群容错 Failover Cluster失败自动切换：dubbo的默认容错方案，当调用失败时自动切换到其他可用的节点，具体的重试次数和间隔时间可用通过引用服务的时候配置，默认重试次数为1也就是只调用一次...下单成功，直接返回客户端成功，异步发送MQ消息 MQ回调通知消息发送结果，对应更新数据库MQ发送状态 JOB轮询超过一定时间（时间根据业务配置）还未发送成功的消息去重试 在监控平台配置或者JOB程序处理超过一定次数一直发送不成功的消息...针对这个问题，加一层布隆过滤器。布隆过滤器的原理是在你存入数据的时候，会通过散列函数将它映射为一个位数组中的K个点，同时把他们置为1。
，并且可以为事务幂等提供状态标识，也就是查询到成功之后就可以组装结果直接返回了事件任务表事件任务表关联了这个事务id下即将要执行的任务，注意这里是"即将"，这意味着我们是先写入任务再执行操作的，这么做是为了防止接口调用成功再写表时如果失败了...调用过程如图所示注意这里其实是先在任务管理器注册为ready，然后调用完成之后再去更新为success的回滚过程在调用过程中的任何一个步骤都有可能出现失败，这个失败可能是接口调用失败，也有可能系统宕机直接终止了...因为我们并不知道C任务是否执行成功了，所以A，B，C任务都需要执行回滚，执行完成后更新事务任务管理器为回滚成功状态。但是这里问题又来了，如果我回滚到一半失败了呢？...我们需要依赖上游的重试来继续完成回滚的流程，那么此时又有一个新的问题来了，如何确认回滚点？...；接口A，B回滚成功，C回滚失败4、 A，B执行成功，C执行失败；接口A，B，C回滚成功，但更新事务管理器记录失败也就是说当我们开始做回滚的时候，遇到这些情况都需要能够处理到。
问题在于，传统的函数式写法实在太不友好了。 传统写法下，当我们调用一个 Ajax 时，就要给它一个回调函数，这样当 Ajax 完成时，就会调用它。当逻辑简单的时候，这毫无问题。...但是我要串起 10 个 Ajax 请求时该怎么办呢？十重嵌套吗？恩？似乎有点不对劲儿！ 这就是回调地狱。 不仅如此，有时候我到底需要串起多少个 Ajax 请求是未知的，要串起哪些也同样是未知的。...本文重点讲解一些传统方式下没有的或不常用的： retry - 失败时重试 ? 有些错误是可以通过重试进行恢复的，比如临时性的网络丢包。...retry 操作符就是负责在失败时自动发起重试的，它可以接受一个参数，用来指定最大重试次数。 这里我为什么一直在强调失败时重试呢？因为还有一个操作符负责成功时重试。 repeat - 成功时重试 ?...代码风格 如同所有 FP 程序一样，ReactiveX 的代码也应该由一系列小的、单一职责的、无副作用的函数组成。
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