FD leak
问题背景 在生产环境中运行的 Rust Web 服务出现了文件描述符（FD）持续增长的现象。服务使用 actix-web 框架，配合 SQLite 数据库（通过 sqlx）、Redis 缓存、以及 Tantivy 全文检索引擎。 初始监控数据显示： * 同一个数据库文件 data.db 被打开了多次（FD: 9, 10, 49, 52, 61） * 文件描述符总数在运行一段时间后持续增长 * 服务内存占用从 71.81 MB 增长到 305.30 MB 排查过程 1. 文件描述符分析 通过 Linux 系统工具进行详细排查： # 查看进程打开的文件描述符 ls -l /proc/
日志管理
最近几天遇到了一个令人头疼的问题：后端 API 接口响应越来越慢，有时甚至会出现假死状态，完全无法响应请求。唯一的临时解决方案是重启后端服务，但过不了多久问题又会重现。 初期症状： * API 响应时间从几十毫秒逐渐增长到几秒 * 随着服务运行时间增长，性能持续下降 * 最终会进入假死状态，必须重启才能恢复 * 重启后短时间内运行正常，然后重蹈覆辙 排查过程 这种"越跑越慢"的症状让我首先怀疑是内存泄漏或资源未释放。我尝试了多种方向： 1. 优化缓存策略 面对性能问题，第一反应是减少不必要的计算和请求： 后端 Redis 缓存 * 将频繁查询的数据加入 Redis 缓存 * 对热点接口实施缓存层 * 设置合理的缓存过期时间 前端静态资源优化 // 为静态文件添加版本号/随机码，实现持久化缓存 <script src="/app.js?v=a8f3c2d1">
反向代理
为什么要关注反向代理？ 在大规模互联网服务架构中，反向代理往往是“隐形英雄”──它隐藏在用户点击和后端处理之间，为我们承担稳定性、安全性和性能优化的重任。无论是业界大厂的服务网格（Service Mesh），还是中小团队自建的流量分发层，反向代理都是必不可少的基础设施。 场景小故事 某电商双十一当天，突发数十万 RPS 峰值。正是靠前置的反向代理平滑了突增流量，自动剔除健康检查不通过的后端实例，让业务系统毫无感知地安全度过流量洪峰。 一、反向代理的「五大核心价值」 1. 流量分发与弹性扩缩容 * 动态发现后端实例，自动做负载均衡 * 配合健康检查，实现故障实例“自动下线” 2. 降维解耦与灰度发布 * 屏蔽后端地址、端口变化 * 通过路由规则实现灰度流量切分 3. 安全防护 * Web 应用防火墙（WAF）、DDoS 缓解 * TLS 终端解密，减少后端压力 4. 协议网关与转码 * HTTP/2、gRPC、