Design Patterns, Systemdesign, Microservices und die Bausteine großer Systeme.
So verwenden Sie das Builder-Pattern zum Erstellen von Objekten mit vielen Parametern – lesbar, unveränderlich und mit Validierung – von manueller Implementierung bis zu Lombok @Builder und record.
Verstehen und implementieren Sie zwei gängige Cache-Strategien: cache-aside und write-through, mit der richtigen TTL in Spring Boot 3.
Verstehen Sie, wie Kafka Partitionen an Consumer Groups verteilt, wann ein Rebalance auftritt und wie Sie dessen Auswirkungen in einer Spring Boot-Anwendung reduzieren.
So implementierst du selbst Distributed Lock mit SET NX PX und Lua-Skripten, nutzt Redisson mit Watchdog, schreibst Tests mit Testcontainers und vermeidest häufige Fallstricke.
Fallstudie zum Design eines Auktionssystems: Datenmodell, API, Verarbeitung paralleler Gebote mittels Conditional Updates, Redis Lua, Anti-Sniping und sichere Auktionsbeendigung
Wie du das Saga-Pattern nutzt, um Datenkonsistenz zwischen mehreren Microservices ohne 2PC zu gewährleisten – mit Orchestration-Beispiel in Java 21 und Tests.
Fallstudie zum Entwurf eines Dateispeichersystems: Anforderungen, Datenmodell, Chunk-Upload-API, Freigabe, Synchronisierung, Konfliktbehandlung und Lastspitzen
Fallstudie zum Entwurf eines Systems zur Verfolgung von Bestellungen und Echtzeit-Lieferboten-Standorten mit Spring Boot, Kafka, Redis GEO und SSE. Analyse von Konflikten, Konsistenz und Lastspitzen.
Erfahren Sie, wie PostgreSQL Transaktionen handhabt, lernen Sie die vier Isolation Level kennen, verstehen Sie Phänomene wie Lost Update und Write Skew, und konfigurieren Sie diese in Spring Boot mit korrektem Retry-Handling.
Fallstudie – Discount-Codes ohne Überverkauf bei Flash Sales mit atomaren UPDATEs, Redis Lua, Kafka und zeitgebundenen Reservierungen
Nutze Bloom Filter auf Redis (über Redisson), um Anfragen für nicht existierende Keys abzuwehren, bevor sie Cache durchdringen und die Datenbank belasten.
Wie man Cache-Aside mit Redis in Spring Boot einsetzt: Cache nach Commit invalidieren, Race Conditions behandeln, Tests mit Testcontainers.
Nutze Debezium, um das WAL von PostgreSQL zu lesen, alle Datenänderungen zu Kafka zu pushen und sie mit Spring Boot zu konsumieren – ohne den Schreibcode zu ändern.
Case-Study zum Entwurf eines Food-Delivery-Systems: Anforderungen, Datenmodell, APIs, Zustandsmaschine für Bestellungen, Bestellungsverteilung an Lieferer, Outbox mit Kafka und Echtzeit-Updates.
Fallstudie zum E-Wallet-Design: Double-Entry-Ledger-Modell, idempotente API, Deadlock-sichere Locks, Outbox mit Kafka und Handling von Lastspitzen.
Fallstudie zum Entwurf eines Echtzeit-Leaderboards für Millionen von Spielern mit Redis Sorted Set: Datenmodell, API, Handling von Ties, Idempotenz und Burst-Last.
Case-Study zum Entwurf eines Abrechnungssystems für Abos mit Datenmodell, API, Verlängerungslogik, Duplikatvermeidung, Outbox mit Kafka und Handling von Lastspitzen.
Fallstudie zur Gestaltung eines Systems zum Versand von Push-, Email- und SMS-Benachrichtigungen: Datenmodell, idempotente API, Outbox, Prioritätswarteschlange, Retry mit Backoff und Burst-Schutz.
Case-Study zum Entwurf eines Betrugsbewertungs-Systems unter 50ms. Der Artikel behandelt Anforderungen, Datenmodell, API, Redis Velocity-Check, Idempotenz, Outbox mit Kafka und Handhabung von Lastspitzen.
Kafka als Event Log für Order nutzen: Ereignisse unveränderlich protokollieren, Status durch Replay rekonstruieren, Read Model durch Projektion aufbauen. Mit wichtigen Einschränkungen vor der Anwendung.
