后端-自由看

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以下是后端相关的文章

2024-12-05
🔐 无状态认证：JWT (JSON Web Token) 的结构、签名与安全性考量 <h2>JWT：在客户端传递的身份凭证</h2> <p>**JSON Web Token (JWT)** 是一种开放标准（RFC 7519），用于在各方之间安全地传输信息。它常用于 **无状态认证**，取代传统的 Session/Cookie 模式。</p> <h3>JWT 的三部分结构：</h3>
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2024-11-01
📝 可观测性基石：结构化日志（Structured Logging）的实践与重要性 <h2>结构化日志：从文本到数据</h2> <p>传统的纯文本日志（如 `[ERROR] 2024-11-01 User creation failed`）难以被机器解析和聚合查询。**结构化日志（Structured Logging）** 采用 JSON 或类似格式记录日志，使得日志成为 **可查询的数据**。</p> <
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2024-10-26
📈 扩展读能力：数据库读写分离架构的设计与中间件选择 <h2>读写分离：应对高读请求</h2> <p>在大多数 Web 应用中，**读操作（GET）** 的频率远高于 **写操作（POST/PUT/DELETE）**。当单台数据库服务器达到性能瓶颈时，最有效的扩展方式之一就是实现 **读写分离**。</p> <h3>读写分离的核心原理：</h3> <ol
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2024-09-15
🚪 微服务入口：API 网关在认证、限流与路由中的统一作用 <h2>API Gateway：微服务集群的门卫</h2> <p>**API 网关（API Gateway）** 是微服务架构中的一个关键组件。它充当客户端请求的 <stong>统一入口点</stong>，处理所有非核心业务的横切关注点，将复杂的后端服务集群对客户端透明化。</p> <h3>网关的核心功能：</h3>
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2024-08-25
📈 性能容量评估：使用 JMeter/Locust 进行后端压力测试与瓶颈分析 <h2>性能测试：提前发现瓶颈</h2> <p>在后端服务上线前，进行 **性能测试** 和 **压力测试** 是评估系统容量、发现潜在瓶颈和保障高可用的关键步骤。常见的工具包括 **JMeter**（功能强大、支持协议多）和 **Locust**（基于 Python，易于编写测试脚本）。</p> <h3>测试关注的核心指标
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2024-08-08
理论基石：CAP 定理如何在分布式系统中指导一致性（C）与可用性（A）的权衡？ <h2>CAP：分布式系统的核心约束</h2> <p>**CAP 定理** 是分布式系统的理论基石。它指出，任何分布式系统都无法同时满足以下三个特性，最多只能满足其中两个：</p> <ol> <li>**一致性 (Consistency)：** 所有节点在同一时刻看到的数据是相同的。</li>
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2024-07-19
🚀 内部通信优化：gRPC 如何基于 HTTP/2 和 Protobuf 提升效率？ <h2>gRPC：下一代高性能 RPC 框架</h2> <p>在微服务之间的通信中，传统的 RESTful API 采用 JSON 格式，存在体积大和解析慢的问题。**gRPC** 作为 Google 开源的高性能 **远程过程调用（RPC）** 框架，成为服务间通信的新选择。</p> <h3>gRPC 的两大核心优势：</
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2024-07-07
🛡️ 缓存系统防御战：如何解决缓存穿透和缓存击穿的漏洞？ <h2>缓存失效的风险管理</h2> <p>缓存是提升后端性能的关键，但其失效机制如果设计不当，反而会导致 **缓存穿透** 或 **缓存击穿**，将压力直接导向数据库。</p> <h3>两大缓存攻击与防御：</h3> <table border="1"> <thead
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2024-06-20
🐳 云原生基石：Docker 容器与 Kubernetes 在后端微服务部署的实践 <h2>容器化：简化部署的复杂性</h2> <p>现代后端服务通常部署在 **Docker 容器** 中，并由 **Kubernetes (K8s)** 进行编排和管理。这种云原生架构解决了传统部署中的 **环境不一致** 和 **弹性扩展** 问题。</p> <h3>K8s 的核心价值：</h3>
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2024-06-01
💡 高可用缓存：Redis 的 RDB、AOF 持久化与防缓存雪崩策略 <h2>Redis：高速缓存与数据安全</h2> <p>Redis 作为高性能的内存数据结构存储，是后端架构中不可或缺的一环。保障其数据的 **持久化（Durability）** 和避免缓存失效带来的 **缓存雪崩** 是后端维护的关键任务。</p> <h3>Redis 持久化机制：</h3> <ta
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