好的，处理高并发和高可用的问题是后端架构设计的核心挑战，也是衡量架构师能力的关键指标。两者相辅相成，但又各有侧重。 下面我将它们拆开，再结合起来讲解如何系统性地处理。 --- ### 高并发 (High Concurrency) 高并发的核心在于：**系统如何高效地处理大量同时到来的请求**。目标是
作为一名架构师，设计后端系统时需要进行多维度的、系统性的思考，权衡各种利弊。这远不仅仅是选择技术组件那么简单。 以下是我总结的核心考量点，可以分为几个大的层面： --- ### 一、核心基本原则（The Fundamentals） 这些是贯穿整个设计和演进过程的指导性原则。 1. 正确性 (Corr
亿级数据的核心表新增一个字段，远不止一句简单的“ALTER TABLE”，锁表风险、页分裂、索引性能衰减……每一个问题都可能引发线上事故。如何在不影响业务的前提下，只需简单的配置，即可实现字段的动态扩展？本文将带你揭秘中台团队的实战解决方案。 背景 软件行业中，唯一不变的因素就是“变化”。一个新项目
那 Kafka 的架构是怎样的？又是怎么做到其吞吐量动辄几十上百万的呢？ Kafka I/O 模型拆解； 零拷贝技术的运用； Kakfa 架构设计和负载均衡； Kafka 架构 Topic 实现原理 partition 水平拓展和负载均衡算法 分段（Segment）存储消息实现原理 磁盘顺序写、pa
云笔记实现实时保存数据到云端的过程涉及多个技术环节的协同工作，以下是其核心原理和关键步骤的详细说明： --- 1. 本地数据捕获与变更检测 - 输入监听：通过前端技术（如JavaScript事件监听）实时捕获用户的键盘输入、粘贴、删除等操作。
以下代码执行结果： var mu sync.RWMutex var count int func main() { go A() time.Sleep(2 * time.Second) mu.Lock() defer mu.Unlock() count++
