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Kafka如何抗住亿级流量(图文全面总结)
高并发是大型架构核心，下面我详解Kafka亿级流量@mikechen 磁盘顺序读写 (Sequential I/O) 首先，磁盘顺序读写是 Kafka 性能的基础。 消息以追加（append-only）方式写入日志，读取亦多为顺序扫描。 这使得磁盘的顺序 I/O 得以充分利用，减少寻址与随机读写开销，从而提升吞吐能力。 机械硬盘随机读写：磁头来回寻道，IOPS 只有几百。 顺序读写：磁头不动，吞吐…... -
ElasticSearch如何支撑亿级流量(图文全面总结)
ES是大型架构核心，下面我详解ES如何支撑亿级流量@mikechen ES亿级架构 ES 能支撑“亿级检索量”，核心在于 4 点。 分布式分片架构、倒排索引 + 列式存储、查询剪枝与缓存、冷热分层与滚动索引设计。 ES通过索引分片（shard）将数据水平切分，分散到集群中多个节点以并行处理查询与写入，从而提升吞吐能力。 副本（replica）既提供故障恢复能力，又可分担读请求，实现读写分离与负载均…... -
SpringCloud Gateway如何抗住亿级流量？
微服务是大型架构核心，下面我详解Spring Cloud Gateway千万并发@mikechen 异步非阻塞 要达到上万 QPS，前提是整个链路都是非阻塞。 包括下游服务（WebFlux/Netty 或其他异步网关），否则网关本身会被阻塞拖垮。 Spring Cloud Gateway 基于 Spring WebFlux + Reactor Netty，是事件驱动的非阻塞网关。 Reactor …... -
K8S原理最全详解(5大核心组件)
K8S是云原生的核心，也是云计算的未来，下满我来详解K8S核心原理@mikechen K8S Kubernetes（简称K8S），已成为云原生时代容器编排的事实标准。 其核心：在于通过声明式API、和控制循环来管理容器化应用。 K8S的设计哲学是自动化、弹性、可扩展，它将复杂的基础设施抽象为资源对象（如Pod、Deployment、Service）。 理解其核心实现原理，有助于在设计、部署与运维分…... -
如何处理Kafka堆积问题(图文全面总结)
Kafka是大型架构核心，下面我详解Kafka堆积问题@mikechen 增强消费能力 当堆积源于消费者处理能力不足，应优先增强消费侧资源与并行度。 增加消费者实例或消费组并发数，充分利用分区并行性； 确保分区数与消费者实例匹配，以避免热点分区。 提升消费者处理性能：优化消息处理逻辑、使用批量消费. 异步IO以及连接池等技术，减少每条消息的处理延迟。 合理调整消费者配置，如增加fetch.size…...