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

今天咱们聊聊一个在系统可靠性保障中非常重要但容易被忽视的话题：混沌工程。 传统测试的局限性 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的情况： 系统在测试环境运行良好，但一到生产环境就问题百出 某个依赖服务突然慢了1秒，整个系统就大面积超时 数据库连接池满了，但系统没有降级机制 网络抖动导致服务雪崩，引发连锁反应 传统的测试方法往往只能验证正常流程，对于异常情况的处理能力很难充分验证。混沌工程正是为了解决这个问题而诞生的。 什么是混沌工程 混沌工程是一种通过主动引入故障来验证系统韧性的方法论。就像疫苗一样，通过小剂量的"病毒"刺激，让系统产生抗体，提高抗风险能力。 核心理念 主动验证：主动注入故障，而非等待故障发生 实验驱动：通过科学的实验方法验证系统行为 韧性提升：发现并修复系统弱点，提升整体韧性 混沌工程实施策略 1. 故障类型分类 我们主要关注以下几类故障： 基础设施故障： 网络延迟、丢包、分区 CPU、内存、磁盘资源耗尽 服务器宕机、重启 服务层面故障： 服务响应缓慢 服务直接宕机 服务返回错误 数据层面故障： 数据库慢查询 数据库连接池耗尽 缓存雪崩 2. 故....

传统集成测试的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的测试难题： 环境依赖复杂：测试需要MySQL、Redis、MongoDB等多个外部服务 数据污染问题：测试用例之间相互影响，导致测试结果不稳定 环境配置繁琐：每个开发人员都要手动配置测试环境 CI/CD集成困难：测试环境和生产环境不一致，导致部署风险 传统的集成测试要么依赖本地安装的服务，要么使用内存数据库模拟，都无法真实反映生产环境的行为。今天我们就来聊聊如何用Testcontainers解决这些问题。 为什么选择Testcontainers 相比传统的测试方案，Testcontainers有以下显著优势： 真正的隔离：每个测试都在独立的Docker容器中运行 环境一致性：测试环境与生产环境完全一致 零配置负担：自动拉取镜像并启动服务 资源自动清理：测试结束后自动清理容器资源 核心实现思路 1. 容器生命周期管理 Testcontainers的核心思想是为测试创建真实的外部服务容器： @SpringBootTest @Testcontainers class UserServiceIntegrationTest { ....

今天咱们聊聊一个在API安全中非常关键的话题：如何保护我们的接口不被恶意攻击。 API安全面临的威胁 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的安全威胁： 接口被刷：恶意用户通过脚本大量调用接口，消耗服务器资源 数据被篡改：请求参数在传输过程中被中间人修改 重复提交：同一笔交易被恶意重复提交，造成经济损失 身份冒充：攻击者伪造合法用户身份进行操作 传统的认证方式往往只能解决身份验证问题，对于请求的完整性和防重放攻击无能为力。今天我们就来聊聊如何构建一套完整的API安全防护体系。 核心防护机制 1. 请求签名机制 请求签名就像是给每个请求贴上一个独一无二的"身份证"，确保请求的完整性和真实性： 客户端将请求参数按照约定规则拼接并加密生成签名 服务端收到请求后，按照同样规则验证签名 如果签名不匹配，说明请求被篡改，直接拒绝 2. 防重放攻击 防重放攻击的核心是确保每个请求只能被处理一次： 为每个请求生成唯一的nonce（随机数） 结合时间戳，确保请求在有效期内 服务端记录已处理的请求，防止重复处理 3. 多层防护 我们构建的是一个多层次的安全防护体系： 接入层：IP限流、请求频....

今天咱们聊聊一个在电商系统中非常核心的功能：优惠券系统。 优惠券系统的复杂性 在我们的日常开发工作中，优惠券看似简单，实则是一个复杂的业务系统。它不仅要处理高并发的领取场景，还要保证数据一致性，防止超发等问题。一个设计不当的优惠券系统，轻则影响用户体验，重则造成巨大的经济损失。 优惠券系统的核心挑战 1. 高并发场景下的性能挑战 大量用户同时抢券，系统面临巨大压力 需要防止超发，保证库存准确性 实时性要求高，用户操作需要快速响应 2. 复杂的业务规则 不同类型的优惠券（满减券、折扣券、无门槛券等） 多种使用条件（品类限制、时间限制、用户等级限制等） 与其他营销活动的叠加规则 3. 数据一致性问题 库存扣减的原子性 用户券余额更新 订单结算时的券使用验证 系统架构设计 1. 整体架构 我们采用分层架构设计： 接入层：API网关处理请求分发 业务层：优惠券核心业务逻辑 缓存层：Redis缓存热点数据 存储层：MySQL存储券模板和用户券信息 2. 核心实体设计 @Entity @Table(name = "coupon_template") @Data public cla....

权限管理的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 不同角色看到的菜单不一样，需要手动在前端写各种判断逻辑 新增一个按钮权限，前后端都要修改，开发效率低 权限变更需要重新发布，影响业务连续性 按钮级别的权限控制实现复杂，容易遗漏 传统的静态权限配置方式不仅开发效率低，维护成本也很高。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + 动态权限实现灵活的菜单和按钮级控制。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何构建一个动态权限控制系统，实现后端返回权限树，前端自动渲染的效果。 核心思路是： 权限模型设计：建立用户-角色-权限的关联关系 动态权限树：后端根据用户权限生成权限树 前端自动渲染：前端根据权限树自动显示对应菜单和按钮 细粒度控制：支持菜单级和按钮级的权限控制 核心实现方案 1. 权限模型设计 我们设计了四个核心实体：用户、角色、权限（菜单/按钮）、用户角色关系、角色权限关系： @Entity @Table(name = "sys_user") @Data public class SysUser { @Id private Long id; private St....

今天咱们聊聊一个在数据处理场景中非常关键的话题：大规模数据批量导入。 批量导入的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 需要导入百万级用户数据，单次处理导致内存溢出 导入过程中发生异常，全部数据丢失需要重新开始 部分数据格式错误，整个导入任务失败 导入进度不可控，无法实时监控处理状态 传统的批量导入方式要么一次性加载所有数据导致内存问题，要么容错能力差，一旦出错就需要从头再来。今天我们就来聊聊如何用Spring Boot批处理构建一个健壮的批量数据导入系统。 为什么选择Spring Batch 相比传统的批量处理方案，Spring Batch有以下优势： 分块处理：支持数据分块处理，避免内存溢出 事务管理：精细的事务控制，确保数据一致性 容错机制：内置重试和跳过机制 监控支持：丰富的执行监控和统计信息 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用Spring Boot + Spring Batch构建一个支持断点续传的批量数据导入系统。 核心思路是： 分块处理：将大数据集分成小块逐步处理 失败重试：建立失败数据重试队列 断点续传：记录处理进度，支持从中断点继续 数....

数据同步的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 需要将MySQL中的业务数据同步到Doris进行OLAP分析 旧系统数据迁移到新系统，数据格式和结构不一致 多套系统间需要定期同步数据，保证数据一致性 手动导出导入数据效率低下，容易出错 传统的数据同步方式要么需要大量的手工操作，要么定制化程度高，扩展性差。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + DataX构建一个灵活的跨数据库异构数据同步平台。 为什么选择DataX 相比传统的ETL工具，DataX有以下优势： 多数据源支持：支持MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、Hive、HDFS、HBase、OTS、SDB、DB2等主流数据源 高性能：基于JDBC优化，支持并行处理 易扩展：插件化架构，可自定义数据源 配置化：通过JSON配置文件定义同步任务 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot整合DataX实现跨数据库异构数据同步。 核心思路是： 任务配置管理：通过配置文件管理数据同步任务 定时调度：使用定时任务触发数据同步 监控告警：实时监控同步状态并及....

相信很多小伙伴都遇到过这样的问题：系统运行得好好的，突然某个数据中心出了故障，导致整个业务停摆，用户投诉不断，公司损失惨重。特别是在金融行业，对数据一致性和系统可用性要求极高，任何数据丢失或服务中断都可能带来巨大的风险和损失。 那么，有没有什么办法能让系统具备"金刚不坏之身"，即使遇到灾难性故障也能快速恢复，确保业务连续性呢？今天我就跟大家分享一套基于SpringBoot的异地多活+消息回放的金融级数据一致性容灾架构设计方案。 为什么要构建异地多活架构？ 先来说说我们面临的挑战。传统的单数据中心架构存在明显的单点故障风险，一旦数据中心出现网络、电力或硬件故障，整个系统就会陷入瘫痪。而随着业务规模的扩大和用户分布的全球化，单一数据中心也无法满足全球用户就近访问的需求。 异地多活架构通过在不同地理位置部署多个数据中心，实现业务的连续性和数据的安全性。即使某个数据中心发生故障，其他数据中心仍能继续提供服务，最大程度地降低故障对业务的影响。 异地多活架构设计 我们的解决方案是构建一个基于事件驱动的异地多活架构： 事件生产：每个数据中心在处理业务时产生事件 事件分发：通过Kafka消息队列将事....

相信很多小伙伴都遇到过这样的问题：线上系统运行得好好的，突然Redis挂了，结果整个系统都跟着瘫痪，用户体验直线下降。那么，有没有什么办法能让系统在Redis故障时依然保持稳定运行呢？答案就是多级缓存架构！ 为什么需要多级缓存？ 先来说说我们面临的现实问题。在高并发系统中，缓存是必不可少的组件，它能显著提升系统性能。但单点的缓存服务存在风险，一旦缓存服务宕机，大量请求会直接打到数据库上，造成数据库压力剧增，甚至可能导致整个系统崩溃。 举个例子，如果你的电商系统中，商品详情页的访问量很大，平时都走Redis缓存，一旦Redis不可用，所有请求都会直接访问数据库，很可能瞬间就把数据库拖垮了。 这时候，多级缓存就派上用场了。通过构建多级缓存体系，我们可以实现缓存的高可用性，即使某一级缓存出现问题，其他层级的缓存依然可以提供服务，从而保障核心接口的可用性。 多级缓存架构设计 我们的解决方案是构建一个包含Redis远程缓存和本地缓存的多级缓存架构： L1缓存（本地缓存）：使用Caffeine作为本地缓存，速度快，访问延迟极低 L2缓存（远程缓存）：使用Redis作为分布式缓存，容量大，可共享 ....

大家好，今天咱们聊聊一个在实际项目中非常实用的技术——SpringBoot的异步事件总线。相信很多小伙伴在开发过程中都遇到过这样的问题：核心业务逻辑和日志记录、通知发送、数据统计等非核心功能混在一起，导致代码越来越臃肿，维护起来也越来越困难。那么，有没有一种优雅的方式来解决这个问题呢？答案就是事件驱动架构！ 什么是事件驱动架构？ 简单来说，事件驱动架构就是当某个事情发生时（比如用户注册），我们不直接去处理所有相关的事情（比如记录日志、发邮件、更新统计），而是发布一个"用户注册"事件，让关心这个事件的监听器去处理各自的任务。这样，核心业务逻辑就变得非常清爽，其他功能通过事件监听器来完成，实现了完美的解耦。 为什么需要解耦？ 想象一下，如果我们的用户注册方法里既有数据库操作，又有日志记录、邮件发送、短信通知、积分增加等一系列操作，那么这个方法就会变得非常庞大和复杂。一旦其中一个非核心功能出现问题，比如邮件服务暂时不可用，就可能导致整个用户注册流程失败。这显然不是我们想要的结果。 通过事件驱动架构，我们可以把核心业务和非核心业务分开，即使非核心业务出现异常，也不会影响核心业务的正常运行。 S....