一、为什么要并发执行多个任务，而不是一个个顺序执行呢？比如一个接口执行了A、B、C三个任务，分别耗时1、2、3秒，如果顺序执行的话，总耗时需要6秒，代码如下： public class TestExecuteClass { @Tes

一、背景Kafka中各个概念关系如下： 一个Topic有多个Partition 一个Consumer Group有多个Consumer 一个Consumer可以监听多个Partition 二、Kafka中Partition和Consum

一、什么是压测？为什么要做压测？压测，也叫做压力测试，是通过模拟用户请求，来帮助我们评估系统QPS和发现系统瓶颈所在，是一个高可用系统的一个必要手段之一。 二、压测流程是怎样的？一般压测分为以下几步： 确定压测目标：如哪个接口/方法、压测

一、背景有一天，企微收到了一条告警：Redis实例内存达到80%已自动扩容。通过分析内存变化曲线，发现是近几天才开始涨得比较快。通过大key分析拿到了几个key，命名分别是ts_file_0、ts_file_1、…、ts_file_9，很明

一、背景线上服务监控告警某个服务接口大量失败，先访问出问题的机器，拿到异常堆栈，然后临时紧急重启后正常。 异常堆栈信息如下：[DUBBO] Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: DubboServer

一、为什么Redis集群的最大槽数是16384？这里说到的Redis集群指的是Redis Cluster集群，它用了哈希槽（Hash Slot）来实现数据的分片，key查找的时候会通过CRC16算法取模后找到对应的Slot槽。（集群介绍可参

一、背景在分布式系统中，不同节点通过网络进行通信和协调，并且在物理上是相互独立的，所以为了保证数据一致性，我们需要引入分布式事务。（具体可查看《什么是分布式事务？》） 而分布式事务中比较经典的一致性算法有二阶段提交和三阶段提交。 二、两阶段

一、什么是分布式事务？传统的单库/单节点事务处理起来比较方便（如MySQL遵循ACID特性），而分布式事务指的是多个跨库/跨节点之间的事务，比较复杂。 举个例子，在分布式系统中，如果要在电商系统中实现一个下单支付功能，需要涉及多个事务操作：

一、背景Base理论的核心思想是最终一致性，即使无法做到强一致性（Strong Consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual Consistency）。 二、什么是BA

一、什么是CAP模型？CAP模型指的是在分布式系统中，不可能同时满足以下三个点（最多只能满足两个点）： 一致性（Consistency）：访问分布式系统的每一个节点都能获得最新的数据 可用性（Availability）：每次请求都会收到响

一、什么是分布式系统？分布式系统指的是将一个系统拆分为多个子系统，每一个子系统单独对外提供各自负责的功能。 比如在电商系统中，就可以分为几个功能模块： 订单模块 商品模块 支付模块 购物车模块 … 二、分布式系统的优缺点优点： 可扩展

一、背景Kafka中一个topic有多个partition，在同一个partition中的消息是有序的。为什么呢？因为Kafka会将消息**追加写****到指定partition的日志文件中，所以消费消息的话也是按offset顺序消费的。