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后端技术 服务治理入门图谱:Dubbo、ZooKeeper、Netty、Sentinel 和 MQ
后端技术里有一组内容经常连在一起:RPC、注册中心、网络框架、限流网关、消息队列和分布式高可用。它们看起来分散…
数据与中间件 订单系统分库读模型:分片库、全量库和 Elasticsearch
订单系统一旦进入分库阶段,最容易出问题的地方不是写入,而是查询。写入可以按用户、会员或订单号分片,但后台查询、…
数据与中间件 MQ Topic 实践:申请、配置、消费、重试和死信队列
很多团队使用 MQ 时,代码只是一部分,真正容易踩坑的是 topic 申请、配置生效、消费者绑定、重试策略和死…
数据与中间件 消息队列从零设计:Producer、Broker、Consumer 和可靠投递
学习消息队列时,不要一开始就陷进某个产品的参数里。先在脑子里搭一个最小模型:Producer 发送消息,Bro…
后端技术 Dubbo 排障清单:节点注册、环境隔离、ZooKeeper 初始化和本地暴露
Dubbo 排障经常不是单纯的代码问题,而是注册中心、网络地址、环境隔离和启动参数一起影响。下面整理几个常见问…
数据与中间件 ClickHouse 上线验证:测试、开关、回滚和数据核对
ClickHouse 统计链路上线,不能只看应用启动成功。更重要的是确认旧链路、新链路、开关、MQ、对象存储和…
数据与中间件 ClickHouse 统计链路设计:MQ 拆分、批量写入和大字段外置
ClickHouse 很适合做日志、埋点和统计分析,但它不是把 MySQL 写法搬过去就能跑好的数据库。统计链…
数据与中间件 ClickHouse 多业务写入梳理:Handler、表、批量和大字段对照
当一个统计系统接入多个业务事件后,最容易混乱的是:哪个 Handler 负责哪个事件,写哪张表,是否支持批量,…
工具与环境 Python 环境与 Flask 缓存:pyenv、虚拟环境、镜像源和 Flask-Caching
Python 项目最容易乱在环境:不同项目需要不同版本,不同依赖互相冲突,临时全局安装又很难回收。Flask …