寒蝉 Hancic
服务注册与发现：服务怎么找到彼此
微服务拆开后，服务之间怎么找到彼此？配置文件写死 IP 追不上动态扩缩容。注册中心维护服务名到实例列表的映射，靠心跳检测存活。客户端发现 vs 服务端发现、CP vs AP 的取舍，以及选错了会怎样。
分类：科技
分享我一直在用的一套 AI 记忆系统方案
我换过好几个 AI 编程助手。Kimi Code 用了一阵，换 Claude Code，后来又试了 Codex。每次换的时候有个很直观的感受——之前的协作上下文全没了。 Claude 里讨论过的方案细节，Kimi 不知道。Kimi 里记着的任务进度，Claude 接不上。Agent 换一个，记忆清零
负载均衡：不只是平均分配
负载均衡不只是轮询分请求。节点能力不同要加权，实时负载不同要动态选，有状态要保亲和，缓存要一致性哈希，节点上下线要平滑过渡，健康检查要主动加被动，还得和熔断配合。多层配合比单层完美更靠谱。
Streamling 的三个架构决策
三个架构决策，每个都在简洁和稳健之间选了简洁。Checkpoint 搭载在数据上、优化器规则注入流处理语义、插件共享宿主 runtime。如果是我会怎么选。
Streamling：不做分布式的流处理引擎
一个用 Rust 写的列式流处理引擎，不做分布式有状态计算，在生产环境跑通了上千条 pipeline。我为什么选它做深度研究。
熔断与降级：故障的防火墙
级联故障的根因不是下游挂了，是上游在等待中耗尽资源。熔断在失败率升高时停止调用，降级在不可用时给兜底响应。两者配套才有意义——光熔断不降级是快死，光降级不熔断挡不住资源耗尽。
Web 服务器怎么选
Nginx、Apache、Tomcat、Caddy、Traefik，还有框架自带的 uvicorn、Gunicorn、net/http——这些 Web 服务器各自擅长什么，什么场景选什么。
消息队列：从同步到异步的鸿沟
消息队列用异步解耦换来了高吞吐和高可用，代价是丢失、重复、顺序三个问题。不存在三全其美的方案，只有想清楚放弃哪个。
脑裂：分布式系统里最危险的故障
脑裂：集群分区后两个子集各自选出主节点，并行写入导致数据分叉。根因不是节点真挂了，而是看起来挂了——网络分区、心跳超时、VM暂停都会触发。防护靠 quorum + fencing token + 租约三层。Raft/Paxos 防选主脑裂，但 fencing 仍需存储层配合。
重试与退避：失败之后怎么办
朴素重试（失败立刻重试）在大规模下会引发重试风暴和级联放大。正确策略四件套：指数退避（给下游恢复时间）+抖动（打破同步）+重试预算（限制总重试流量）+只重试瞬时故障且幂等的操作。再配熔断器兜底——重试失败到阈值就停止，别一直试一个挂掉的服务。重试不是"再试一次"，是需要设计的工程。
