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我的接口传小数据一切正常,可一旦传稍大的数据,在某些客户端那里就偶发卡死、超时,换个网络又好了,抓包发现大包发出去对方根本没收到、也没人告诉我为什么:一次 MTU 路径黑洞的深度复盘
我有个接口平时好好的,直到某些用户反馈:小数据没问题,可一旦传稍大的数据就偶发卡死、超时,更诡异的是同样的请求换一个网络环境(比如从 VPN 切到普通网络)就好了。抓包越看越懵:大请求的数据包发出去了可对端根本没收到,而且没有任何错误返回,就那么静静卡着到超时。查了很久才搞懂根因冷门:网络每条链路都有 MTU(一个包最大尺寸,以太网 1500),一个连接经过多跳,整条路径能传的最大包取决于路径上最…- 2
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MongoDB 6.0 分片集群 $lookup 跨分片 scatter-gather 拖垮 P99 7.4s 的 3 天复盘:反规范化 + Change Stream + 应用层 $in 四种修法对比 + 13 条工程纪律
IoT 物联网平台 P99 一夜从 80ms 飙到 7.4s,Atlas CPU/网络/IO 全绿但业务全慢——根因是新接口跨分片 $lookup 触发 scatter-gather,1200 条 device × 4 分片 = 4800 次远程查询。3 天定位 + 反规范化 + Change Stream 同步彻底治根,顺手立下 13 条分片设计纪律。- 3
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MongoDB 4.4 升 7.0 + 副本集变分片实录:6 个真实坑
MongoDB 4.4→5.0→6.0→7.0 滚动升级 + 副本集变 6 分片全过程:6 大坑(geoSearch 移除/Causal Consistency 默认开/ESR 索引/oplog 暴涨/shard key 选错/Change Stream 丢事件)+ Time Series + Resharding 在线重分片。容量 +500%,QPS +5x。- 5
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MongoDB 完全指南:从文档模型到分片集群的生产实战
MongoDB 是文档数据库的代表 —— 你拿到的不是行而是 JSON-like 文档,schema 灵活,查询语法表达力强。但很多人用它只是"把 JSON 存数据库",没用上索引、Aggregation Pipeline、副本集、分片这些核心能力,结果性能差、可靠性差,然后归咎于"MongoDB 不行"。这篇文章把 MongoDB 从数据模型讲到生产部署,…- 2
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一致性哈希完全指南:从哈希环到 Jump Hash 与 Redis Cluster
"加一台机器,数据怎么重新分配?" —— 这是分布式存储和分布式缓存绕不开的核心问题。普通取模(node = hash(key) % N)在节点变化时会让所有数据重新映射,代价巨大。一致性哈希给出了优雅的答案:节点增减只影响相邻节点的数据。这篇文章把一致性哈希讲透,从原始算法到虚拟节点、到 Jump Hash、再到现代系统(Redis Cluster、DynamoDB、CDN)…- 0
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分片
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