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我给本地缓存加了 TTL 和 LRU，踩了三个并发坑
从一个风控服务的真实场景出发，手写一个带过期时间和 LRU 淘汰的进程内缓存工具类。讲清链表与 Map 的并发删除竞态、时间源选择、清理线程的两个陷阱，以及缓存击穿的处理方式。
2026-11-02
#Java#本地缓存
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200 万条联想词，Trie 吃掉 2.2 GB 之后
200 万条搜索词的前缀匹配，用 HashMap 做 Trie 吃掉 2.2 GB 内存。本文拆解这 2.2 GB 的具体构成，对比 26 叉数组、Radix Tree、双数组 Trie 和排序数组二分的真实开销，并记录空串、surrogate pair、热更新等边界上的踩坑。
2026-11-01
#Trie#Radix Tree
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200 个接口从 40 秒到 1 秒：asyncio 改造与三个坑
把聚合 200 笔下游状态的页面从串行 40 秒改到 0.9 秒：讲清协程与事件循环的调度机制，以及三个不报错、只变慢的坑——协程里混入阻塞调用、并发不设上限、任务引用丢失与取消被吞。
2026-10-31
#Python#asyncio
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