在现代分布式系统架构中，消息中间件已成为解耦服务、异步处理、流量削峰和事件驱动等关键能力的核心基础设施。然而，面对 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 和 Redis 等多种可选方案，许多团队在初期技术选型时容易陷入“功能堆砌”或“盲目跟风”的误区——例如，因 Kafka 在社区中的高热度而将其用于所有消息场景，或因项目已引入 Redis 而草率地用其 List 结构承载核心业务队列。这种错配不仅无法发挥各中间件的优势，反而会带来性能瓶颈、数据丢失风险、运维复杂度激增等一系列问题。因此，深入理解四者的设计哲学、能力边界与适用场景，是构建高可用、可扩展系统的关键前提。

在当今微服务架构盛行的时代，分布式系统已经成为构建大型互联网应用的标准范式。然而，随着系统从单体架构向分布式架构演进，一个核心挑战也随之而来——如何保证跨服务、跨数据库的数据一致性？这就是分布式事务要解决的根本问题。本文将深入剖析分布式事务的核心理论、主流方案及其适用场景，帮助开发者在复杂的分布式环境中做出正确的技术选型。

在高并发系统中，服务稳定性是至关重要的。面对突发流量、恶意请求或系统资源瓶颈，如果不加以限制，轻则导致响应延迟升高，重则引发雪崩效应，使整个系统瘫痪。因此，限流（Rate Limiting）成为保障系统可用性的重要手段之一。本文将深入探讨几种主流的限流算法——滑动窗口、漏桶、令牌桶，并进一步分析如何在分布式环境下实现高效、一致的限流机制。

在当今互联网高并发、高可用、快速迭代的业务需求驱动下，单体应用早已无法满足现代软件系统的复杂性要求。于是，分布式系统架构应运而生，并不断演进。本文将带你深入理解四种主流的分布式架构范式：SOA（面向服务架构）、微服务（Microservices）、Service Mesh（服务网格） 和 Serverless（无服务器架构），剖析它们的核心思想、适用场景与技术挑战。