Tag: Distributed Systems
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数据复制的三条路：单主、多主与无主
Published: at 12:47 AM从一次写入后读到旧数据的常见故障出发，比较单主、多主与无主复制的写入路径、故障处理、冲突成本和适用场景，并解释同步复制、法定人数、读修复与提示移交的真实工程边界。
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分布式系统时间：Lamport、向量时钟与 HLC
Published: at 12:38 AM从物理时钟偏差和 happened-before 关系出发，比较 Lamport 时间戳、向量时钟与混合逻辑时钟的能力、限制和成本，并说明因果一致性如何保护评论回复、冲突检测、事务排序与分布式日志。
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分布式系统入门：从网络不确定性到 CAP 与 FLP
Published: at 12:33 AM从一次无法判断结果的远程调用出发，理解分布式计算八个误区、CAP 与 PACELC 的真实取舍、FLP 不可能结果和部分同步模型，并把这些理论转换成超时、重试、幂等、一致性与共识组件的工程选择。
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社交信息流系统设计：从读时扇出到混合扇出
Published: at 08:17 AM信息流是每个社交产品的标配，也是最经典的分布式系统设计题之一。本文从读时扇出讲起，逐步推到写时扇出、写放大、混合扇出与排序信息流，用 Twitter 公开的真实数据解释每一步为什么改、代价是什么。
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用 Redis Backplane 解决 SignalR 多实例消息丢失问题
Published: at 02:00 AMSignalR 单实例没问题，一水平扩展消息就开始消失——这是几乎所有人都会踩的坑。本文介绍 Redis Backplane 模式：原理、接入方式、粘性会话要求，以及 Redis 宕机时的行为。配置只需一行代码，但有两件事必须提前搞清楚。
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Messaging in .NET 里最该先搞懂什么
Published: at 12:20 AM这篇 .NET messaging 入门文真正值得带走的，不是某个 broker 的安装命令，而是几个最容易混淆、又最影响架构判断的基本概念：什么时候该用异步消息而不是直接 API 调用，queue 和 topic 的差别是什么，at-most-once / at-least-once 到底意味着什么，以及为什么幂等、死信队列和重试策略几乎是生产环境消息系统的基本盘。
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Async 不等于可扩展性
Published: at 12:00 AM很多团队一看到延迟上升，就急着把同步代码改成 async，或者加一层消息队列。接口看起来更快了，真正的瓶颈却只是换了地方：线程池空出来了，数据库、连接池、锁竞争和消费积压还在那里。
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实现 Outbox 模式
Published: at 12:00 AM在分布式系统中，保存数据和发送消息是两个独立操作，任何一个失败都会导致不一致。Outbox 模式将消息发布纳入数据库事务，通过后台处理器可靠投递，从根本上解决这个问题。
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从第一性原理解决消息顺序问题
Published: at 12:00 AM探讨分布式系统中消息顺序处理的演进路径，从领域事件到 Outbox 模式，再到 Saga 工作流，揭示如何在保证可靠性的同时实现按聚合根有序处理。