服务端开发博客 | 后端架构 · 高并发 · 性能优化 · 微服务实战 👋🏼

QPS突然暴涨10倍？别慌！老司机教你5步系统性抗住流量暴击 各位技术大佬们，大家好！今天咱们聊一个所有后端开发都可能遇到的噩梦场景：系统QPS突然提升10倍。 想象一下：你们公司刚上了一个爆款活动，原本每秒1000次请求的系统，突然涌进来10000次请求。服务器CPU飙升、响应时间暴涨、数据库连接池爆满，最终系统崩溃，用户疯狂投诉。 这时候你怎么办？是手忙脚乱上线扩容，还是胸有成竹按预案处理？别慌，今天老司机就给你一套「流量暴涨应对方法论」，5步帮你系统性抗住10倍流量暴击！ 第一步：流量入口层 - 能挡多少是多少 首先，咱们要在流量进入应用服务器之前尽可能地挡住一部分压力。这就像洪水来了，先在堤坝外修一道防线。 CDN加速 - 静态资源全丢给它 CDN（内容分发网络）就像一个遍布全国的「快递网点」，能把静态资源（图片、CSS、JS等）缓存到离用户最近的节点。用户请求时，直接从就近的CDN节点获取，根本不用打到你的服务器。 怎么做？ 把所有静态资源上传到CDN 配置合理的缓存策略（比如图片缓存1个月） 开启CDN的智能路由和负载均衡 反向代理 - 请求的「智能分诊台」 反向代理（......

商品价格又双叒叕被套路了？这6个Java爬虫技巧帮你追踪所有电商价格历史！ 作为一名后端开发，我见过太多电商价格的"套路现场"： 某购物节前商品价格先涨再降，"优惠"后比平时还贵100块 某知名品牌手机"限时特价"999元，实际上一个月前就是这个价 某电商平台"史上最低价"的笔记本，查了价格历史发现半年前更便宜 电商价格套路深如海，作为程序员的我们总不能坐以待毙吧？今天就教大家用Java写一个商品价格追踪系统，让所有价格猫腻无所遁形！ 一、商品价格追踪系统到底是个啥？为啥这么有用？ 商品价格追踪系统的核心就是：定期爬取电商网站的商品价格，记录价格变化历史，分析价格趋势。 为啥要做价格追踪？ 省钱神器：知道商品的真实价格波动，避免被虚假促销套路 最佳时机：找到商品的价格低点，在最便宜的时候下手 商业价值：做电商数据分析，了解市场价格趋势 技术提升：爬虫、数据存储、前端展示，全栈技能get 二、Java爬虫构建价格追踪系统的6个核心技巧 技巧1：选对爬虫框架，事半功倍 别再用原始的HttpURLConnection了，现在有更好的选择！ 推荐方案：Selenium + Chrome....

登录鉴权被破解了？这6种方案让你的系统固若金汤！ 大家好，我是服务端技术精选的老司机，今天咱们聊聊一个让无数后端程序员头疼的话题——登录鉴权。 你是不是也遇到过这些崩溃场景： 明明用户登录了，但访问接口时总是提示"未登录" JWT token被破解，用户数据被盗取，被老板骂到狗血淋头 Session总是莫名其妙失效，用户投诉电话响个不停 分布式环境下Session不同步，用户登录状态乱七八糟 我曾经在一家金融公司，因为登录鉴权方案设计不当，导致用户账户被恶意盗用，公司损失了上百万。经过两年的踩坑和优化，我们总结出了6种登录鉴权方案，从此系统固若金汤！ 今天就把这些血泪经验全盘托出，让你的登录鉴权再也不被破解！ 一、登录鉴权为啥这么难搞？ 登录鉴权看似简单，实际上涉及到很多技术难点： 1. 安全性要求高 密码安全：如何安全存储和验证密码 Token安全：如何防止Token被伪造或篡改 传输安全：如何防止中间人攻击 2. 性能要求高 高并发：大量用户同时登录和访问 低延迟：登录验证要快，不能影响用户体验 3. 分布式环境复杂 状态同步：多个服务实例之间的状态同步 跨域问题：前....

数据库查询慢到崩溃？这7个优化技巧让系统快10倍！ 大家好。今天和大家聊一个几乎每个后端开发都会遇到的问题：当数据库成为性能瓶颈时，如何提升动态数据查询的效率？ 先讲个我亲身经历的「事故」：去年我们做的电商系统，上线半年后用户量激增，首页加载时间从原来的1秒变成了5秒，甚至有时候直接超时。排查后发现，核心问题出在数据库查询上——几个复杂的动态查询语句，在高并发下把数据库CPU吃到了100%，整个系统都被拖垮了。 这篇文章我就从实战出发，给你说清楚数据库查询慢的真正原因，以及提升动态数据查询效率的7个「救命」技巧。 一、数据库为什么会成为「性能瓶颈」？ 在高并发系统中，数据库很容易成为性能瓶颈，主要有以下几个原因： 1. 动态查询的「不确定性」 动态查询通常包含大量的条件判断、排序、分组等操作，这些操作会导致数据库优化器无法生成最优的执行计划。尤其是当查询条件不固定时，数据库可能需要进行全表扫描或索引失效。 -- 一个常见的动态查询，条件可能有很多种组合 SELECT * FROM order WHERE status IN (1, 2, 3) AND create_time > ....

企业微信推送又双叒叕失败了？这7个Java集成技巧让你的消息100%到达！ 作为一名后端开发，我见过太多企业微信推送的"翻车现场"： 某互联网公司上线通知推送失败，2000名员工没收到重要会议通知，会议室空无一人 某制造企业的生产异常告警推送不及时，设备故障扩大化，损失200万 某金融公司的风控预警消息发送失败，差点错过关键风险处理时机 企业微信推送，看似就是调个API的事儿，但实际上坑比马里亚纳海沟还深。今天就结合我3年企业微信开发经验，跟大家分享如何用Java打造一套稳如老狗的企业微信推送系统！ 一、企业微信推送到底是个啥？为啥这么香？ 企业微信推送的核心就是：通过企业微信API把消息精准推送给员工，让重要信息第一时间到达。 为啥企业微信推送这么受欢迎？ 触达率高：企业微信几乎人人必装，消息到达率>98% 成本低：相比短信、邮件，几乎零成本 功能丰富：支持文本、图片、文件、卡片等多种消息类型 管理方便：可以按部门、标签精准推送 二、Java集成企业微信的7个核心技巧 技巧1：Token管理要做对，别让过期搞崩你的系统 企业微信的access_token只有2小时有效期....

炸了！Java线上CPU突然飙到99%？老司机教你3步搞定排查！ 各位技术大佬们，晚上好呀！我是你们的老朋友——服务端技术精选的老司机。 今天咱们聊点刺激的：凌晨三点，你正抱着枕头做着美梦，突然手机“嗡”地一声震动。眯着眼睛一看，监控告警炸了：线上服务CPU使用率99%，请求延迟从50ms飙到5s，用户已经开始在群里吐槽。 这时候你怎么办？是手忙脚乱登录服务器一顿瞎操作，还是胸有成竹按套路排查？别慌，今天老司机就给你一套“CPU飙高排查连招”，3步搞定问题，让你下次遇到这种情况，能淡定地说一句：“小场面，常规操作～” 第一步：定位“凶手”进程——找到那个吃CPU的家伙 首先，咱们得知道是哪个进程在疯狂吃CPU。登录服务器后，直接敲一个命令： $ top 这个命令会列出当前系统中CPU使用率最高的进程。你会看到类似这样的输出： ··· PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 1234 root 20 0 3270468 589428 18348 R 99.7 7.3 0:34.21 java ··· 看到没？PID为1.....

SpringBoot + RabbitMQ + Redis + MySQL：社交平台私信发送、已读状态同步与历史消息缓存实战 你有没有想过社交平台中那些看似简单的私信功能背后，其实隐藏着相当复杂的技术挑战？今天我们就来深入探讨一下如何用SpringBoot + RabbitMQ +Redis + MySQL这套技术栈，构建一个高性能、高可靠的私信系统。 一、私信系统的业务挑战 在开始技术实现之前，我们先来看看私信系统面临的核心业务挑战。 1.1 为什么私信系统这么复杂？ // 私信系统复杂性分析 public class PrivateMessageComplexity { public void analyzeComplexity() { System.out.println("=== 私信系统复杂性分析 ==="); System.out.println("1. 实时性要求高：消息需要秒级送达"); System.out.println("2. 可靠性要求高：消息不能丢失"); System.out.println("3. 一致性要求强：已读状态需要准确同步"); System.o....

付新手常犯的十个错误，每一个都是血泪教训 大家好，我是你们的老朋友，一个在支付系统这条路上摸爬滚打了多年的老司机。今天想跟大家聊聊一个让无数后端程序员闻风丧胆的话题——支付系统开发。 你是否也遇到过这些崩溃场景： 支付接口刚上线就出现数据错乱，用户投诉不断 好不容易搞定微信支付，结果用户付款后订单状态没更新 以为支付就是调个接口，结果上线后各种异常情况让人措手不及 老板问你支付成功率怎么样，你却拿不出准确的数据 别急，今天我就把这些年踩过的坑、流过的泪全盘托出，让你少走3年弯路！ 为什么支付系统这么容易出问题？ 在开始正题之前，先聊聊为什么支付系统这么容易出问题： 资金安全要求极高：一分一厘都不能错 业务逻辑复杂：涉及订单、库存、账户等多个系统 并发处理困难：大促期间高并发，稍有不慎就数据错乱 异常情况多样：网络超时、回调丢失、重复通知等等 监管合规严格：各种金融法规必须遵守 支付新手常犯的十个错误 错误1：并发更新不加锁，数据错乱成常态 这是新手最容易犯的错误，也是最危险的错误。 // ❌ 错误示例：裸奔式更新 @Service public class AccountSer....

IP限流被绕过了？这5种实战方案让恶意请求无处遁形！ 大家好，我是服务端技术精选的老司机，今天咱们聊聊一个让后端工程师又爱又恨的话题——IP限流。 你是不是也遇到过这种崩溃场景：明明设置了接口限流，但还是被恶意请求给冲垮了？爬虫、刷单、DDOS攻击...各种"不速之客"轮番上阵，系统被搞得千疮百孔。 我曾经服务过一家在线教育平台，每天都有成千上万的爬虫在疯狂抓取课程信息，服务器资源被消耗殆尽，正常用户都无法访问。经过一番架构改造，我们实现了基于IP的多层限流体系，不仅挡住了恶意流量，还让系统性能提升了300%！ 今天就把这套IP限流的实战方案全盘托出，让你的系统从此固若金汤！ 一、为啥IP限流这么难搞？ 1. IP获取的坑比你想象的多 很多同学以为IP限流很简单，不就是获取客户端IP然后计数嘛？Too young too simple！ 在真实的生产环境中，获取真实IP就是第一道难关： // 错误示例：直接获取RemoteAddr String ip = request.getRemoteAddr(); // 这样拿到的可能是代理IP！ // 正确示例：考虑各种代理情况 public ....

OpenFeign 首次调用卡 3 秒？老开发扒透 5 个坑，实战优化到 100ms！ 项目上线后，测试同学反馈某个接口第一次调用要等3秒钟，之后就正常了？查了半天发现是OpenFeign的锅！今天就来聊聊这个让人头疼的问题，以及如何通过5个关键优化点，将首次调用时间从3秒优化到100毫秒！ 一、OpenFeign首次调用慢的根源分析 在开始优化之前，我们先来理解为什么OpenFeign首次调用会这么慢。 1.1 OpenFeign的工作原理 // OpenFeign工作原理简述 public class FeignWorkPrinciple { public void principle() { System.out.println("=== OpenFeign工作原理 ==="); System.out.println("1. 动态代理生成：首次调用时生成接口代理类"); System.out.println("2. 负载均衡初始化：Ribbon或Spring Cloud LoadBalancer"); System.out.println("3. HTTP客户端初始化：URLCo....