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第一章：那个在凌晨 3 点炸掉的 JDBC 连接池——同步交互的死局
1.1 同步 Sink：吞吐量的隐形杀手
1.2 连接池枯竭与“重试风暴”
1.3 为什么只做限流不管用？
第二章：别傻傻地同步等待——异步 I/O 的实战细节
2.1 真正的异步不仅仅是加个回调
2.2 UnorderedWait vs OrderedWait：性能的岔路口
2.3 致命的超时处理
第三章：不仅要重试，还要优雅地重试——手撸 AsyncRetryStrategy
3.1 引入 Guava Retrying？太重了
3.2 为什么一定要用指数退避（Exponential Backoff）？
第四章：熔断器——学会说“不”的艺术
4.1 为什么要熔断？
4.2 手撸一个基于滑动窗口的轻量级熔断器
4.3 将熔断器集成进 AsyncFunction
第五章：即使失败，也要体面——降级与旁路缓存
5.1 策略一：本地缓存（Local Cache）兜底
5.2 策略二：默认值填充
5.3 策略三：旁路输出（Side Output）—— 最终的救生艇
第六章：反压的哲学——当 DB 真的太慢时，Flink 应该减速吗？
6.1 主动限流（Rate Limiting）
第七章：实战大结局——一个工业级的 Sink 架构图
7.1 给老板的一句话总结
第八章：拒绝单兵作战——高并发下的“攒批”艺术
8.1 别在内存里裸奔——ListState 的重要性
8.2 手写一个生产级的 BatchSink
8.3 Checkpoint 时的“强制刷盘”
第九章：所谓的“精准一次” (Exactly-Once)，可能是拖垮系统的最后一根稻草
9.1 Flink 的 2PC 机制是如何工作的？
9.2 为什么 2PC 会导致连接池雪崩？
9.3 拥抱幂等性（Idempotency），抛弃 2PC
第十章：监控——别等到用户投诉才发现 DB 挂了
10.1 必须埋点的关键指标
10.2 告警阈值配置建议
第一章：那个在凌晨 3 点炸掉的 JDBC 连接池——同步交互的死局
你以为你的 Flink 作业挂掉是因为数据量太大了？ 错。 绝大多数时候，搞死实时作业的凶手，都是那个看起来人畜无害的外部系统。
上周五凌晨3点，我的手机狂响。运维打来电话，语气里全是想杀人的冲动：“你的 Flink 任务又重启了，每次重启完跑几分钟就接着挂，死循环了，把下游的 MySQL 还有其他业务库全拖死了，CP
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