数据库已提交的事务为何会丢失？从fsync到异步提交的持久性权衡
数据库教科书告诉开发者一个简单的承诺：事务一旦提交，数据就是持久的。ACID中的"D"代表Durability——持久性。但生产环境中的实际情况远比教科书复杂：同样配置了主从复制、同样使用了SSD存储、同样收到了COMMIT成功的返回码，断电重启后，有些数据确实完好无损，有些却凭空消失了。 ...
后端开发
事件溯源 vs CRUD：为什么90%的系统都不需要这个复杂的架构
2016年，一个初创团队决定采用事件溯源架构来构建他们的电商系统。两年后，当被问及这个决策时，技术负责人的回答让人深思：“如果你问我是否后悔选择事件溯源，我的回答是：不后悔。但如果让我重新选择，我会先用CRUD。” ...
API 版本控制没有万能方案：为何每家公司都在用自己的方式处理破坏性变更
2017年8月，Stripe 发布了一篇博客文章，详细阐述了他们如何通过「日期滚动版本」策略，在六年时间里完成了近百次向后不兼容的升级，同时保持与每个版本的完全兼容。这篇名为《APIs as infrastructure: future-proofing Stripe with versioning》的文章，至今仍被视为 API 版本控制的标杆实践。 ...
数据流太快会撑爆内存？背压机制为何是异步系统的安全阀
2015年，一家电商平台在促销活动中遭遇了一场诡异的生产事故。订单服务正常运行，CPU占用率不到30%，内存却以每秒数百兆的速度增长，最终触发了OOM Killer。运维团队排查了三天，才在日志里发现一条不起眼的错误信息：MissingBackpressureException。 ...
时序数据库如何用1.37字节存储一个数据点：从压缩算法到存储引擎的十五年演进
2015年，Facebook的监控团队面临一个看似无解的问题：每秒产生700万个数据点，如果按照传统方式存储，仅内存就需要16TB。这个数字意味着任何规模的集群都无法在经济上承受。但他们最终找到了答案——通过一种称为Gorilla的压缩算法，将每个数据点从16字节压缩到平均1.37字节，压缩比达到12倍。 ...
事务隔离级别为何成为数据库最被误解的概念
医院值班系统中，两位医生同时尝试放弃自己的值班班次。每个医生在操作前都会检查：是否至少还有另一位医生在值班？检查结果都显示"是"，于是两人都放心地提交了更新。最终结果：当晚没有任何医生值班。 ...
连接池耗尽：为什么你的数据库连接池总是成为生产事故的元凶
2025年11月，某电商平台在“双十一”与“黑色星期五”促销期间遭遇了一场灾难：API响应时间从200ms飙升到45秒，每小时的营收损失达到89万美元。事后复盘发现，罪魁祸首是一个配置错误的数据库连接池——最大连接数被设置为10，而数据库服务器完全可以处理500个并发连接。 ...