Tag: performance
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Flink 深挖 · 反压定位与性能调优
Flink 反压：credit-based 网络流控、Web UI 与 busyTime 定位反压起点、数据倾斜的两阶段聚合与加盐打散、AsyncFunction 异步维表 join，及并行度/RocksDB/unaligned checkpoint 调优。
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Kafka 性能内核：磁盘系统凭什么跑出内存级吞吐
Kafka 用最普通的磁盘却能跑出百万级吞吐，甚至快过内存系统。本篇逐一拆开性能内核四板斧：顺序写、页缓存（内存交给 OS 而非 JVM 堆）、零拷贝 sendfile、日志分段与稀疏索引，再叠加批量与压缩，最后讲清冷读、SSL、段过多等变慢场景与调优取舍。
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Kafka Consumer 深挖：poll 循环、offset 提交与 rebalance，怎么做到不丢不重不卡顿
生产者篇讲了消息怎么写进去，这篇补齐另一半：怎么可靠高效地读出来。拆 poll 单线程循环与心跳、offset 提交四姿势与不丢不重时机、三个 poll 生死参数、分区分配 assignor、rebalance 生命周期与 Consumer Lag 诊断。
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Kafka Producer 深挖：分区策略与 Sticky Partitioner 是怎么把延迟砍半的
一条消息进哪个分区，直接决定 Kafka 的吞吐、延迟与顺序性。本篇从发送攒批讲起，拆四种分区策略，讲透 Sticky Partitioner 为何把无 key 的 p99 延迟砍半，再谈 key 路由、扩分区陷阱、顺序性与热点隔离。
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Redis 深挖（三）· 线程模型与性能
深挖 Redis 线程模型与性能：单线程执行为何天然原子、IO 多线程与 bio 后台线程各干什么、pipeline 收敛 RTT、8 种内存淘汰与惰性+定期过期、慢命令与 UNLINK、热 key 定位打散，落到竞价场景的生产红线。