开发故事、技术随笔与作品 Demo

记录真实开发问题、项目实践和两三句就能说明白的技术点

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  SpringBoot 项目用 Docker 部署到发布环境：镜像、启动参数、日志、回滚，一次讲清楚

  • 2026年

  本地 docker run 一把梭，真正发到服务器就出事：时区差 8 小时、日志找不到、内存不受控、升级要停服、回滚靠重传 jar。本文按真实发布流程给出一套务实做法——镜像只在构建机打、运行镜像用 JRE 并配 MaxRAMPerc...

• 2

  Nginx 高并发配置实战：worker 调优、keepalive、动静分离与限流防护

  • 2026年

  Nginx 能扛几十万并发，但默认配置远没发挥出来。本文先讲透 master-worker 多进程 + epoll 事件驱动模型——理解了模型，调优参数就顺理成章，再给出完整的高并发配置：worker 进程与连接数计算、系统内核参数、...

• 3

  Dockerfile 最佳实践与 Java 应用镜像瘦身：多阶段构建、分层缓存与 JVM 容器内存

  • 2026年

  同一个 Spring Boot 应用，有人打出 800MB 的镜像，有人做到 150MB 且构建飞快，差别全在 Dockerfile。本文先从镜像分层原理推出两条铁律——不变的放前面、单条 RUN 用完即清，再给出生产级多阶段构建模板...

• 4

  消息积压排查与治理实战：从发现 consumer lag 到扩容消费与毒消息处理

  • 2026年

  凌晨告警"消费积压 XX 万条"怎么处理？本文把积压当系统性故障而不是随机事件：先讲清积压本质是消费速度跟不上生产速度，列五种最常见成因（消费者太少、单条太慢、下游故障、毒消息卡死、频繁 Rebalance），再给出三层观测手段（la...

• 5

  消息队列如何保证消息不丢失：生产端确认、Broker 持久化与消费端手动 ACK

  • 2026年

  消息丢失是 MQ 生产事故高发区，且可能发生在生产者、Broker、消费者任意一段。本文把消息一生拆成三关逐个击破：生产端用同步确认 + 失败重试 + 本地消息表补偿防"发不出去"；Broker 端用刷盘策略 + 多副本 + ISR ...

• 6

  Kafka 核心原理与 Spring Boot 实战：分区、副本、消费组与 offset 提交

  • 2026年

  从 Topic、分区、副本、offset 到消费组，Kafka 的核心概念不难但全是考点。本文先用一张"数据组织图"讲透每个概念的职责，再走一遍消息从生产到消费的完整链路：分区选择、攒批发送、ISR 同步、acks=0/1/all 语...