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Oinone 性能调优:如何支撑 10 万级 TPS 的订单系统(工程落地版)

DEMO 体验 演示环境 相关视频 ⚡ 直达演示环境 ☕ 账号:admin ☕ 密码:admin 🎬 1. [数式Oinone] #产品化演示# 后端研发与无代码辅助 🎬 2. [数式Oinone] #产品化演示# 前端开发 🎬 3. [数式Oinone] #个性化二开# 后端逻辑 🎬 4. [数式Oinone] #个性化二开# 前端交互 🎬 5. [数式Oinone] #个性化二开# 无代码模式 我想说的话 要把订单系统推到 10 万级 TPS,关键不在某个“神奇参数”,而是整体性工程化: 热路径最短化:下单主链只保留“幂等校验 + 关键写入 + 事件投递”三件事;其他全部异步化(EIP 流控 + MQ + 任务编排/MCP)。 状态切分:把“可强一致的小状态”(订单行、支付单号、扣减快照)与“可最终一致的大状态”(库存聚合、积分、营销)分层与分区。 读写隔离与缓存:订单写入只打主库/主分片;读走只读副本 + Redis;冷数据落到存储(对象/归档)。 弹性与降级:K8s 横向扩、限流与自适应回退(Fallback),接口“先稳住,再追赶”。 全链路观测:把耗时分摊与阻塞...

大规模微服务系统中的雪崩故障防治

导读 在大规模微服务架构中,雪崩故障是极具破坏力却又难以预防的系统性威胁。本文基于百度搜索架构与运维团队的实战经验,深入解析雪崩从“非稳态”到“自强化崩溃”的微观演化机制,揭示重试风暴、容量退化等正反馈回路的形成过程。文章提出系统化的治理思路,并详细介绍百度落地的多项核心实践,包括重试预算、队列限流、全局TTL控制等自愈机制,以及秒级流量调度与降级预案。通过真实案例与生产数据,为行业提供了一套可借鉴的雪崩预防与治理框架。 说明:本文是由2025 SRECon会议的《Preventing Avalanche Failures in Large-Scale Microservice Systems》的演讲者翻译并整理而成。 01 摘要 大规模微服务系统在享受分布式架构带来的灵活性和扩展性的同时,也面临着雪崩故障的严重威胁。雪崩是一种系统性故障模式,破坏力极大,难以预防,会给企业带来巨大损失。 本文深入分析雪崩的形成机理和演进模式,建立理论模型,从微观层面推导灾变过程,并通过真实生产案例验证了雪崩的快速演化路径。接着,通过系统化的思辨,探讨可能的治理方法。然后,介绍了百度的系统性的雪崩治理框...

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