抢购不再卡顿！揭秘异步处理如何优化秒杀流程！
本文由程序员小米分享，详细介绍了如何通过异步处理简化秒杀请求中的业务流程，提高系统效率与稳定性。主要内容包括秒杀场景的挑战、核心思路、核心业务（生成订单、扣减库存）及次要业务（发放优惠券、增加积分）的异步处理方法，并探讨了使用消息队列的优势及优化用户体验的策略。通过异步处理，系统能更好地应对高并发请求，提升响应速度和稳定性。
RocketMQ消息回溯实践与解析
在分布式系统和高并发应用的开发中，消息队列扮演着至关重要的角色，而RocketMQ作为阿里巴巴开源的一款高性能消息中间件，以其高吞吐量、高可用性和灵活的配置能力，在业界得到了广泛应用。本文将围绕RocketMQ的消息回溯功能进行实践与解析，分享工作学习中的技术干货。
一次线上服务CPU100%的排查过程
文章记录了一次线上服务CPU使用率达到100%的排查过程，通过使用top命令和jstack工具确定了导致高CPU使用的线程，并分析了Disruptor组件的不当配置是问题原因，通过修改组件的策略成功解决了问题。
Spring Boot与模板引擎：整合Thymeleaf和FreeMarker，打造现代化Web应用
【8月更文挑战第29天】这段内容介绍了在分布式系统中起到异步通信与解耦作用的消息队列，并详细探讨了三种流行的消息队列产品：RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka。RabbitMQ 是一个基于 AMQP 协议的开源消息队列系统，支持多种消息模型，具有高可靠性及稳定性；RocketMQ 则是由阿里巴巴开源的高性能分布式消息队列，支持事务消息等多种特性；而 Kafka 是 LinkedIn 开源的分布式流处理平台，以其高吞吐量和良好的可扩展性著称。文中还提供了使用这三种消息队列产品的示例代码。
函数计算产品使用问题之“低频介质型”适用哪些场景
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务，让用户能够专注于业务逻辑的编写，而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景，从简单的数据处理到复杂的业务逻辑，实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点，帮助你更好地理解和应用这一服务。