从今天起开一个固定栏目：每天读一本书，把里面的东西压缩到 20 分钟内读完，再写点自己的看法。方向是金融、AI、历史这三块——前两块是饭碗，最后一块是让人不至于把今年发生的事都看成世界末日。 这个栏目不打算做成读书笔记的搬运。我做了八年 Java 和 AI，又自己跑过出海盘子、也清零过两次，读这些书
一次误删 ConfigMap，让我重新想发布这件事 年初我们还是"人肉发布"：本地打镜像、kubectl set image、改几个 ConfigMap。有次同事手滑把生产环境的 ConfigMap 改错了一个 value，Pod 起来就读不到正确配置，故障持续了 12 分钟。事后复盘，我意识到问题
读源码时的一句注释，让我重新审视响应式 前阵子读 Spring Data R2DBC 的源码，看到 R2dbcEntityTemplate 里一句话："JDBC blocks the calling thread; R2DBC does not." 我当时手头正有个网关服务，Tomcat 的线程池经
起因：架构评审会上的一个提议 七月底的架构评审，有人提议"我们新服务要不要上 JPMS 模块化"。理由是能强封装、能裁剪 JRE 让镜像变小。当时我们正在做 JDK 11 迁移（见上一篇），正好顺手调研了一下。 我花了三天做了个 POC，结论是：服务端业务系统别上，工具类库可以考虑。过程和理由记一下
压测时 CPU 打满，top 却看不出热点 上个月我们对订单导出服务做容量评估，用 JMeter 打 800 并发。奇怪的是：应用进程 CPU 占用 760%（8 核几乎跑满），但业务代码里我自认为的"重计算"那段——一个金额汇总循环——在抽样栈里占比不到 8%。同事在群里问："你那个汇总到底慢在哪
RSS 涨到 5.8 GB，但堆才用了 1.2 GB，也没 OOM 4 月底值班，监控告警：订单服务一个实例的容器内存（RSS）从 2 GB 缓慢涨到 5.8 GB，持续了四天还在涨，但没有抛 OutOfMemoryError。K8s 的内存 limit 是 6 GB，再涨就要被 OOMKilled
滚动发布时，监控里出现了 0.3% 的 5xx 毛刺 4 月一次常规滚动更新，发布过程中 Grafana 的 5xx 曲线冒出一排小毛刺，单个实例发布期间大约丢了 0.3% 的请求。量不大，但每次发布都有，说明是上下线姿势不对，不是偶发。 我们的 Java 服务跑在 K8s 上，Spring Boo
一次发布把下单接口打挂了，CI 里却全是绿的 4 月一次常规发布后，下单接口 5xx 飙到 12%。回看 CI 流水线，单元测试全绿。问题出在：单元测试只覆盖了方法内部逻辑，没人验证"接口契约"本身——前端传的字段名改了，后端字段名也跟着改，但两边没对齐，网关层反序列化直接失败。 这事之后我把接口自
升级 Redis 7.0 时，我把一段 Lua 脚本换成了 Functions 4 月 Redis 7.0 正式发布，我们把集群从 6.2 升到 7.0。升级本身平滑（RDB/AOF 兼容），但翻 release notes 时发现一个我一直想要的东西：Redis Functions。我们原本用 L
一次资损：限领 1 张的券，用户领了 2 张 1 月初的一个上午，运营在群里 @ 我：一张"新客专享 50 元券"，配置的是每人限领 1 张，有用户领到了 2 张，已经核销了一张。 我查了数据库： mysql> SELECT user_id, coupon_id, count(*) c FROM c
大促压测：Redis 被打到 12 万 QPS，还是扛不住 3 月大促前做全链路压测，商品详情页的接口目标 5 万 QPS。单 Redis 集群（3 主 3 从，Redis 6.2）在 12 万 QPS 时 CPU 跑满，P99 从 3 ms 飙到 47 ms，再往上就开始超时。加节点成本太高，而且
重构支付模块时，我把 600 行 if-else 拆成了四个模式 上个月接手支付模块重构。打开 PaymentService.pay() 那一刻我有点懵：一个方法 600 多行，开头十几个 if (channel == WECHAT) ... else if (channel == ALIPAY)
半年内第四次，又是新 SQL 没索引 2021 年 5 月 10 号，一个上线不到两小时的功能把数据库打挂了。原因是一段新写的查询没走索引，全表扫 4000 万行。 难受的是，这不是第一次。我翻了下过去半年的故障记录： 日期 原因 影响时长 2020-12-08 新接口 SQL 未加索引 47 分钟
对账群里跳出一条消息：同一笔订单扣了两次款 2 月 19 号下午，财务在对账时发现一笔订单出现了两次支付成功记录，金额都是 199 元。看起来是消费者把消息重复处理了。 我们用的 Kafka 是 3.1.0，消费者是 enable.auto.commit=true 默认配置。同事问我：不是说 Kaf
架构评审会上，两个人对着吵了四十分钟 2 月中旬的一次架构评审，议题是"下单链路要不要上 Seata"。后端 A 主张用 AT 模式，理由是几乎不用改业务代码；后端 B 坚持用消息队列做最终一致，理由是"我们承受不了 Seata 挂掉导致下单全挂"。 我最后拍板：全都不用，主链路走本地消息表，退款单
「Arthas 凭什么不用改代码就能看到方法耗时」 2 月初排查一个慢接口，我用 Arthas 的 trace 打出了每一层调用的耗时。旁边一个刚工作两年的同事看完很惊讶：我们没加任何埋点，也没改代码，它怎么知道每个方法花了多久？ 这个问题一两句话讲不清楚，正好我那几天在给公司内部的压测平台做一个无
