这里是全站文章的归档入口，下面是按时间倒序排列的全部文章。若想按主题浏览，请从首页的专题分类进入。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》8.3 Schema Registry 的取舍
集中式 schema 管理能给你版本查找、兼容性门禁和跨语言契约，代价是多一个服务、多一次依赖和一套客户端耦合。本篇不引入任何第三方 registry 客户端，只用消息头、schema 文件和 CI 脚本，搭一个能跑的最小自管方案，并给出该不该上 registry 的判定表。
posts
文章归档
PlumePHP 全站文章的归档入口，按时间倒序汇总各专题的技术文章，并提供按主题浏览的专题分类入口。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》8.2 schema 演进与兼容性
加字段、删字段、改类型、改字段名，四种变更分别能不能兼容？本篇用同一份 JSON payload，让老消费者读新消息、新消费者读旧消息，八个方向逐个跑，贴出 ClassCastException 与 NullPointerException 的原文，并给出双写双读的发布顺序、回滚判据与七条上线前检查清单。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》8.1 领域事件建模
事件是已经发生的事实，不是请求也不是状态快照。本篇先划清事件体该放什么、不该放什么，再给出 libraryd 六个事件的 record 定义，逐字段说明它为什么存在、缺了会怎样；最后用一次本机实测说明事件 ID 与增量字段如何决定重放是否可重复。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》7.3 事件溯源入门
只存当前状态，你能回答「现在是什么」，回答不了「为什么变成这样」。事件溯源把状态变更本身作为唯一事实来源，状态由重放推导。本篇用纯 JDK 实现最小事件存储，追加 8 个库存事件后从 0 重放得到 stock=9、reserved=12，再用 version=4 的快照加 4 条增量重放，两条路径结果逐字段相等；并实测乐观并发与重复 eventId 两种拒绝。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》7.2 CDC：增量快照与变更捕获
日志挖掘读数据库的变更日志，查询轮询读一张带水位列的表，两者在 op 语义、删除可见性和业务侵入上完全不同。本篇手写轮询版 CDC 实测 c/u/d 三种变更，用同一毫秒的两行证明单列时间水位会漏数据，再用快照前取水位与快照后取水位两种顺序，说明衔接为什么只有前者能得到一致状态；Debezium 仅做架构对照并标注未在本机执行。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》7.1 Outbox 模式
先写库再发消息，会在进程崩溃时留下「有业务行、无事件」的孤儿数据。本篇用同库同事务的 outbox 表消除这个窗口，给出轮询发布器的完整实现，并在本机用嵌入式数据库真实 kill -9：写入 5 笔后崩溃、发送 3 条未标记就崩溃，重启补发后业务行 5、outbox 行 5、Kafka 8 条记录 5 个事件 ID，逐条对上。
《互联网产品的服务端架构·交易、增长与平台化》附录 C 合规与风控检查清单
把卷三涉及交易、营销、增长与开放平台的合规与风控要求整理成可勾选的清单：主体资质、价格与促销、支付与发票、隐私与数据、未成年人保护、消费者权益、交易监测、风控维度、处置动作、申诉与审计，并给出上线前、活动中、事后复盘三阶段的检查项与常见失败案例。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》6.3 毒消息隔离与人工干预
毒消息不是「处理失败」，而是每次都以同样方式失败、无法自愈的消息。本篇在本机让一条坏消息把整个分区卡住 30 秒：消费位移停在 2，LAG 从 4 涨到 9；再演示转入隔离主题、提交位移、分区恢复消费，并用 libraryd 的退货事件给出人工修复后回灌必须满足的幂等前提。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》6.2 重试主题与退避
原地重试会占住分区，进程一崩还会丢掉等待中的重试。本篇用三级重试主题把等待外置，实测一条消息从主主题到 DLT 的完整时间轨迹（5 秒、15 秒、45 秒三档退避），量化重试带来的记录放大：100 条业务消息产生 140 条记录，并给出可落地的参数与观测判据。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》6.1 死信队列的设计
死信队列不是失败消息的垃圾桶，而是一份可回放的失败证据。本篇给出进入死信的判据、必须随消息搬运的元信息清单，并在 Kafka 4.3.0 上跑通完整链路：九条消息中一条重试耗尽进入 DLT，贴出死信头原文，再把修复后的消息回灌原主题，最后给出可验收的判据与反模式清单。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》5.3 消费速率控制与背压
下游只有每秒 870 条的能力，消费者硬拉会怎样？实测不限速时 3.7 秒把 3 万条全拉进 JVM，队列峰值 29783，客户端内 p99 滞留 29.7 秒；用 pause/resume 把队列压到 1995，p99 降到 1.9 秒。附一份可运行的背压实现与 AIMD 限速器。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》5.2 积压处置：扩容、跳过与降级
积压处置的第一步不是扩容，而是算清楚「追得上还是追不上」。本篇用 9 万条真实积压，分别走加消费者、提高批量和跳过三条路径，记录每秒采样的 LAG 曲线：3 个消费者只快 1.4 倍、批量放大 10 倍只快 13%、跳过 7.2 万条要先等组变空。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》5.1 lag 的三种口径与误读
同一时刻同一分区，kafka-consumer-groups.sh 报 LAG=800，客户端 records-lag-max 显示 900，手算 LEO−position 是 600。三个数都不是 bug，而是三种口径。本篇用一次真实取数把这三种口径拆开，附源码依据与 70 秒空转后指标变 NaN 的实测。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》4.3 扩缩容与优雅停机
扩容一个消费者会触发整组再平衡，停机的姿势决定了消息是重复、丢失还是要等会话超时。本篇给出一份完整可运行的优雅停止代码，用 1200 条消息实测 SIGTERM 后零重复零丢失；再让一个消费者停 poll 25 秒，贴出 max.poll.interval.ms 踢出的原始 WARN 日志，并数清 1212 次投递里的重复。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》4.2 分配策略与消费者倾斜
7 个分区、2 到 3 个消费者，range、round-robin、sticky、cooperative-sticky 四种策略各跑一遍：谁撤销了全部分区，谁只撤销搬走的那几个，谁多花一轮协议，谁把 8 个分区分成 4-2-2。本篇把分配结果、迁移分区数、再平衡耗时与倾斜成因放进同一组实测数据，并给出观测与选型方法。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》4.1 消费组设计：按业务还是按分区
消费组不是一个进程列表，而是一份职责加一套位移。本篇用 600 条消息、两个快慢不同的消费者和三个订阅同一主题的组，量出「同组能力必须一致」与「多组订阅的复制成本」，再给出按业务域、按处理职责、按分区手工分配三种方案的对照，以及组 ID 命名、空组回收与选择清单。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》3.3 事务的性能与运维代价
事务不是免费的：多一次协调器往返、多一个状态主题、多一段 LSO 阻塞，还要为 abort 的数据付磁盘钱。本篇用 broker 请求日志数出每个事务多发了哪些 RPC，用两组单次运行对比事务与非事务的发送耗时，并给出判断「什么时候不该用事务」的工程判据。
《互联网产品的服务端架构·交易、增长与平台化》附录 B 实验与指标口径
把卷三反复出现的指标与实验口径集中成一份可查的表：流量、转化、留存、交易、退款、履约、增长与实验各自的分子分母、时间窗口、去重规则与常见误读，再给出样本量估算公式、显著性判读顺序、多重比较校正、归因口径、指标字典模板、报表一致性、实验复盘记录与口径变更流程。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》3.2 事务超时、fencing 与 abort
事务不会永远开着：transaction.timeout.ms 到期后由协调器主动中止，客户端下一次提交只会收到一个致命错误。本篇实测超时事务的 abort 时点与数据形态，再用两个同 transactional.id 的生产者复现 fencing，说明僵尸写入为什么会被拒绝。
《Java 消息中间件·可靠消息与消费治理》3.1 事务生产者与 read_committed
事务生产者把多条消息与消费位移放进一个原子单元。本篇跑通 transactional.id、initTransactions、begin/commit/abort 全流程，用同一份数据分别喂给 read_committed 与 read_uncommitted 消费者，对照提交与中止的可见性，并解释 LSO 为什么会挡住事务之后的消息。