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通过轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列（负载均衡策略）。订单号相同的消息会被先后发送到同一个队列中， 在获取到路由信息以后，会根据算法来选择一个队列，同一个 OrderId 获取到的肯定是同一个队列。

大体上的设计是由一条线程 1 执行从等待列表中获取任务插入任务队列再由线程池中的线程从任务队列中取出任务去执行. 添加一条线程 1 主要是防止在执行耗时的任务时阻塞主线程.当执行耗时任务时,添加的任务的操作快于取出任务的操作, 当任务队列长度达到最大值时,线程 1 将被阻塞,等待线程 2,3… 从任务队列取出任务执行。

如果还没开始投入使用 Kafka，那应该在设计分区数的时候，尽量设置的多点（当然也不要太大，太大影响延迟，具体可以参考我前面提到的文章），从而提升生产和消费的并行度，避免消费太慢导致消费堆积。 增大批次瓶颈在消费吞吐量的时候，增加批次也可以改善性能 增加线程数如果一些消费者组中的消费者线程还是有 1 个消费者线程消费多个分区的情况，建议增加消费者线程。尽量 1 个消费者线程对应 1 个分区，从而发挥现有分区数下的最大并行度。

查询操作查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select 是天然的幂等操作 删除操作删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个) 唯一索引，防止新增脏数据比如：支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录 Token 机制防止页面重复提交 悲观锁获取数据的时候加锁获取 select * from table_xxx where id='xxx' for update; 注意：id字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的 悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用 乐观锁乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。 分布式锁还是拿插入数据的例子，如果是分布是系统，构建全局唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的...

可靠消息服务定时查询状态为已发送并超时的消息 可靠消息将消息重新投递到 MQ 组件中 下游应用监听消息，在满足幂等性的条件下，重新执行业务。 下游应用通知可靠消息服务该消息已经成功消费。 通过消息状态确认和消息重发两个功能，可以确保上游应用、可靠消息服务和下游应用数据的最终一致性。

校验用户名等信息，如果没问题会在数据库中添加一个用户记录 如果是用邮箱注册会给你发送一封注册成功的邮件，手机注册则会发送一条短信 分析用户的个人信息，以便将来向他推荐一些志同道合的人，或向那些人推荐他 发送给用户一个包含操作指南的系统通知

热点数据，缓存才有价值 频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存 数据不一致性 缓存更新机制 缓存可用性 缓存服务降级 缓存预热 缓存穿透

页面降级在大促或者某些特殊情况下，某些页面占用了一些稀缺服务资源，在紧急情况下可以对其整个降级，以达到丢卒保帅； 页面片段降级比如商品详情页中的商家部分因为数据错误了，此时需要对其进行降级； 页面异步请求降级比如商品详情页上有推荐信息/配送至等异步加载的请求，如果这些信息响应慢或者后端服务有问题，可以进行降级； 服务功能降级比如渲染商品详情页时需要调用一些不太重要的服务：相关分类、热销榜等，而这些服务在异常情况下直接不获取，即降级即可； 读降级比如多级缓存模式，如果后端服务有问题，可以降级为只读缓存，这种方式适用于对读一致性要求不高的场景； 写降级比如秒杀抢购，我们可以只进行Cache的更新，然后异步同步扣减库存到DB，保证最终一致性即可，此时可以将DB降级为Cache。 爬虫降级在大促活动时，可以将爬虫流量导向静态页或者返回空数据，从而保护后端稀缺资源。 自动开关降级自动降级是根据系统负载、资源使用情况、SLA等指标进行降级。 超时降级当访问的数据库/http服务/远程调用响应慢或者长时间响应慢，且该服务不是核心服务的话可以在超时后自动降级；比如商...

因为 CPU 不是 Redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。（以上主要来自官方 FAQ）既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。