Design patterns, conception de systèmes, microservices et briques des grands systèmes.
Étude de cas sur la conception d'un système de paiement : éviter les prélèvements en double avec idempotency key, réconciliation avec la passerelle de paiement, remboursements sécurisés en cas de conflit et pics de charge
Étude de cas sur la conception d'un système de vente de billets supportant des pics de charge. Article utilisant une file d'attente virtuelle sur Redis, la réservation atomique de sièges avec SQL et le traitement des paiements idempotent.
Étude de cas sur la conception d'un système de flash sale : réservation atomique avec Redis Lua, persistance asynchrone des commandes via Kafka, base de données comme filet de sécurité et restitution de stock en cas d'expiration.
Étude de cas sur la conception de portefeuille électronique : modèle de grand livre double, API idempotente, verrouillage anti-deadlock, outbox avec Kafka et gestion des pics de charge.
Étude de cas : conception du panier et du flux de commande : exigences, modèle de données, API, prévention du surstock, idempotence, outbox et gestion des flash sales
Étude de cas de conception d'un leaderboard temps réel pour des millions de joueurs avec Redis sorted set, couvrant le modèle de données, l'API, la gestion des ex-aequo, l'idempotence et les pics de charge.
Étude de cas sur la conception d'un rate limiter distribué pour API gateway : exigences, choix d'algorithme, modèle de données, scripts Lua sur Redis et gestion des conditions de course, pics de charge.
Étude de cas pour concevoir un système d'envoi de push, email, SMS : modèle de données, API idempotente, outbox, files d'attente par priorité, retry avec backoff et protection contre les pics de charge.
Case-study d'une architecture système de taxi: localiser le chauffeur le plus proche avec Redis GEO, gérer les conflits lors de l'acceptation, assurer la cohérence et supporter les pics de charge.
Utiliser Kafka comme event log pour Order : enregistrer les événements immuables, reconstruire l'état par replay, créer un read model par projection. Avec les limites à connaître avant d'appliquer.
Identifier les hot key et big key dans Redis avec redis-cli, MEMORY USAGE et OBJECT FREQ, puis les gérer par fragmentation de clé, UNLINK, cache local et duplication de clés.
Configurez acks, enable.idempotence, batch.size et linger.ms pour un producteur Kafka afin d'éviter les pertes de message, les doublons, tout en atteignant un débit élevé.
Comment appliquer cache-aside avec Redis dans Spring Boot, invalider le cache après commit, gérer les race conditions et tester avec Testcontainers.
Écrire en base de données et envoyer à Kafka simultanément risque fortement de perdre des événements. Cet article explique comment implémenter le Outbox pattern avec Spring Boot 3 et Kafka pour toujours maintenir la cohérence.
Comparer trois stratégies de cache populaires avec Redis et Spring Boot 3 : comment les mettre en place, avantages et inconvénients, erreurs courantes et quand utiliser chacune.
Comprendre comment Redis écrit les données sur disque avec RDB et AOF, configurer chaque mode, et identifier les situations où vous perdez quand même des données malgré la persistence activée.
Utilisez les Redis Streams et les consumer groups dans Spring Boot 3 pour traiter les événements at-least-once avec ACK manuel, retry des messages en attente et dead-letter.
Découvrez l'algorithme Redlock, implémentez-le avec Jedis, écrivez des tests avec Testcontainers et comprenez pourquoi Martin Kleppmann le juge peu sûr.
Implémentez le Saga pattern en orchestration avec Spring Boot et Kafka. Réservez vols, hôtels, paiement avec compensation automatique en cas d'échec.
Utilisez Confluent Schema Registry avec Avro et Protobuf dans Spring Boot 3 pour contrôler le format des messages Kafka et faire évoluer le schéma de manière sûre.
