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Java烘焙师
公众号:Java烘焙师。 Java架构师、树莓派爱好者,努力写出精品技术文章,各大平台同名。
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2025年11月27日
架构师必备:限流方案选型(原理篇)
摘要: 大家好,我是Java烘焙师。上一篇文章介绍了限流方案的使用和选型,本文接着讲限流算法的原理。 常见的限流算法有:令牌桶、窗口计数、漏桶,前两种在实际使用中最常见,因此重点介绍。限流算法是通用的,既可以在单机上实现,也可以借助redis来实现分布式限流。 首先,定义一下限流算法需实现的基本功能: tr
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posted @ 2025-11-27 08:23 Java烘焙师
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2025年10月27日
架构师必备:限流方案选型(使用篇)
摘要: 大家好,我是Java烘焙师。为了避免突增流量引起服务雪崩,需要对接口、存储资源做限流保护,根据系统负载情况设置合适的限流值。下面结合笔者的经验和思考,对主要限流方案的选型做一下总结,本篇先看如何使用,下一篇再看背后的原理。 下面介绍几种常见限流方案的使用方法、优缺点: 单机限流:Guava Rate
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posted @ 2025-10-27 08:42 Java烘焙师
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2025年9月15日
架构师必备:缓存更新模式总结
摘要: 大家好,我是Java烘焙师。如何更新缓存和DB、做到性能和一致性的取舍,是一个很常见的话题。下面结合笔者的经验和思考,系统性地总结一下缓存更新模式,讲透讲明白。 1、旁路缓存(cache-aside) 实现方案 查询:先查缓存,查不到缓存时再查DB,并把DB内容写入缓存、设置合适的过期时间 更新:先
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posted @ 2025-09-15 08:23 Java烘焙师
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2025年8月4日
架构师必备:实时对账与离线对账
摘要: 背景 在跨系统之间的数据写入场景下,上下游系统极有可能因为网络超时/抖动、或写本地DB与调外部接口不能同时成功等原因,而出现数据不一致的问题,因此需要有及时发现不一致问题、并自动修复的能力。下面结合笔者的经验,把对账做个总结。 需要注意的是,这里提的对账不特指资金对账,而是跨系统的字段对账,如B端与
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posted @ 2025-08-04 08:30 Java烘焙师
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2025年7月7日
架构师必备:业务扩展模式选型
摘要: 业务发展过程中,增加字段是很常见、频繁的,因此怎么存储新增的字段是要重点考虑的因素。下面结合笔者的经验,总结一下各种业务扩展模式选型的优缺点、适用场景,如何让系统保持良好的业务扩展性。
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posted @ 2025-07-07 08:33 Java烘焙师
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2022年8月28日
后端程序员生产力工具合集
摘要: 后端程序员除了写代码,也难免要写设计文档,画各种图。因此掌握各种生产力工具,是很有必要的,可以达到事半功倍的效果。 下面结合楼主亲身体验,推荐一些生产力工具,欢迎探讨和补充。 主要分成几大类: 画图 文档编辑 终端客户端 1、画图 draw.io draw.io是全能型画图工具,忘了ppt、visi
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posted @ 2022-08-28 21:21 Java烘焙师
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2022年8月13日
Java反射原理和实际用法
摘要: 背景 反射在Java中非常重要,是Java区别于其他编程语言的一大特性。Java中的AOP切面、动态代理等看起来像黑魔法一样的技术,就离不开反射、字节码等。这些技术能在不侵入原有代码的情况下,做一些增强的非功能性需求。多提一句,千万不要把业务逻辑放在AOP切面、动态代理里,否则后人绝对会骂。 AOP
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posted @ 2022-08-13 18:08 Java烘焙师
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2022年7月10日
树莓派实战:微信机器人(itchat实现)
摘要: 背景 楼主有一台树莓派4B开发板(8G内存版),是目前的顶配机型。这一年来的业余时间,除了写Java、架构方面的文章,也陆续折腾了不少树莓派上的好玩小项目,在此新开一个树莓派实战的文章系列,分享给粉丝和读者。 什么是树莓派?树莓派是一个信用卡大小的单板计算机,ARM架构CPU,低功耗,可以7×24跑
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posted @ 2022-07-10 23:15 Java烘焙师
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2022年6月13日
架构师必备:系统容量现状checklist
摘要: 正如飞机在起飞前,机长、副机长要过一遍checklist检查,确认没问题了才能起飞。楼主也整理了一个系统容量现状checklist,方便对照检查。本文搭配架构师必备:如何做容量预估和调优,食用更佳。 作为架构师,不要觉得系统容量是运维工程师才关心的问题,而应当对系统容量现状做到了如指掌。这样才能知道
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posted @ 2022-06-13 09:11 Java烘焙师
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2022年6月7日
架构师必备:HBase行键设计与应用
摘要: 首先要回答一个问题,为何要使用HBase? 随着业务不断发展、数据量不断增大,MySQL数据库存在这些问题: MySQL支持的数据量为TB级,不能一直保留历史数据。而HBase支持的数据量为PB级,适合存储久远的历史冷数据 新增列的代价较高,数据量越大耗费时间越长。而HBase可以随意增加列,空列不
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posted @ 2022-06-07 08:39 Java烘焙师
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