归档: 2023/10

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我们的 API 网关遇到了瓶颈。Go 服务的 pprof 分析图表指向了一个明确的元凶：JWT 验证。在高并发场景下，每个请求都伴随着大量的临时对象分配，runtime.mallocgc 的火焰图尖刺般地扎眼，频繁的 GC Stop-The

2023-10-27 后端架构

Go Zig JWT SkyWalking CGO 性能优化

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我们面临一个棘手的现实：一个承载核心业务的巨型Spring Framework单体应用，历经多年迭代，内部逻辑错综复杂，已成为可观测性黑洞。任何性能抖动或偶发性错误都难以定位。传统的解决方案，如使用基于Java Agent的APM工具，在过

2023-10-27 架构设计

可观测性 Haskell Spring Framework OpenTelemetry 分布式追踪

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我们的文本生成模型推理服务开始出现问题。最初的症状是客户端报告的 P99 延迟无规律飙升，并伴有少量超时错误。Django 应用服务器的日志显示请求处理正常，Celery worker 的日志也未记录到任何异常崩溃。Prometheus 监

2023-10-27 后端架构

eBPF Hugging Face Transformers Dead Letter Queue Django Consul

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一个前端发起的请求，在后端系统中流转缓慢，但每个微服务的日志都显示自身耗时在50毫秒以内。这是一个典型的分布式系统“幽灵延迟”问题。排查时，我们发现链路追踪系统（Zipkin）里只看到了后端服务之间的调用链，从用户点击浏览器到第一个Java

2023-10-27 可观测性

OpenTelemetry Zipkin Vue.js Java Spring Boot 微服务

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一个常见的架构困境是，如何将一个为高并发、低延迟随机读写优化的在线事务处理（OLTP）系统的数据，高效、可靠地同步到一个为复杂分析查询优化的在线分析处理（OLAP）系统。我们的核心业务依赖于 HBase，它承载着每秒数十万次的点查和范围扫描

2023-10-27 数据工程

HBase Clojure Delta Lake CDC 分布式系统

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项目中的日志系统，起初只是为了记录异常。随着业务变得越来越复杂，尤其是那些包含多个步骤、长周期的用户流程，比如贷款申请、保险理赔或者多阶段的注册流程，我们发现现有的日志完全无法回答一个核心问题：“某个用户的特定请求，到底卡在了哪一步？” 当

2023-10-27 可观测性

可观测性 Node.js JWT XState ELK Stack 网关与代理