第127章 她单独留下了我（1/2）

小会议室比大会议室小一半，桌子是椭圆形的，表面是浅木色，比大会议室的胡桃木更温和。

桌子中间放着一个白色的骨瓷水杯，印着星海的logo，杯沿没有水渍，应该是刚倒的，但水已经凉了——冷月凝大概没喝几口。

她坐在主位上，笔记本电脑放在面前，屏幕还亮着，停留在刚才那页分布式锁的文档。

她没抬头，只是指了指对面的椅子：“坐。”

声音还是那么淡，但没有了之前的压迫感，更像是在和一个技术同行对话。

我拉开椅子坐下，椅子垫是软的，比大会议室的硬木椅舒服多了。

我把笔记本放在桌上，翻开——里面还是那只歪歪扭扭的霸王龙，被刚才的汗水浸得有点模糊，我赶紧用手抹了抹，想把它擦掉，却越抹越花。

“不用紧张。”

冷月凝突然开口，目光落在我的笔记本上，嘴角似乎动了一下，像是在笑，但很快又恢复了平静，

“我们就事论事，聊技术。”

我心里一松，后背的汗终于不流了。

我清了清嗓子，把注意力集中在她的电脑屏幕上：

“冷总，您刚才看的文档里，提到分布式锁的超时重试阈值是50毫秒，这个值在网络稳定的时候没问题，但要是遇到网络波动，比如跨地域的节点通信延迟突然升到100毫秒，就会触发误释放。”

冷月凝点了点头，手指在触控板上滑动，调出另一页文档：“我们做过测试，网络延迟超过80毫秒的概率不到0.1%。”

“但极端场景下，概率再低也可能发生。”我赶紧说，

“我之前帮朋友做的电商网站，就是因为忽略了这0.1%的概率，去年‘双11’的时候，支付模块崩溃了三分钟，损失了二十多万订单。后来我把超时阈值调到了200毫秒，还加了个‘二次确认’的步骤——节点释放锁前，先和其他三个节点通信，确认没有正在进行的写操作，再释放，这样就避免了误释放。”

我一边说，一边打开自己的笔记本，找到之前画的架构草图——那是我帮朋友改模块时画的，上面有很多密密麻麻的注释，比如“二次确认超时时间≤50毫秒”“备用节点数量≥3个”。

我把笔记本推到冷月凝面前：“您看，这是我当时画的草图，后来验证过，这个方案在百万级并发下，零误释放。”

冷月凝低头看着我的笔记本，眼神很专注，手指偶尔会点一下草图上的注释：“这个二次确认的步骤，会不会影响吞吐？”

“会，但影响很小。”我赶紧解释，“二次确认是异步的，不阻塞主流程，吞吐大概会降5%左右，但换来的是数据绝对安全。对于支付这种核心链路，5%的吞吐损失，比数据不一致的风险划算多了。”

她没立刻说话，而是打开了一个excel表格——里面是星海之前的测试数据，红色的行标着“失败案例”，其中一行的备注是“分布式锁误释放，数据不一致”，时间是上个月的促销活动期间。

我心里一惊，app里提到过星海上个月因为并发崩溃过，没想到真的有数据支撑。

“上个月我们的支付模块崩溃了三分钟，损失了两百多万订单。”冷月凝的声音有点低，不像在抱怨，更像是在陈述事实，“技术团队查了很久，没找到根本原因，只以为是并发太高，现在看来，可能就是你说的‘脑裂’。”

她的话像一颗定心丸，我知道，我已经真正切中了她的痛点。

我偷偷看了一下系统，“信任度”已经涨到了5%，“兴趣度”从“一般”变成了“显着”，连“决策倾向”都从“拒绝”变成了“考虑”。

“那你们的方案，能不能解决这个问题？”冷月凝抬起头，眼神里多了一丝期待——这是我第一次在她眼里看到除了冰冷和审视之外的情绪。

“我们之前的方案，只能部分解决。”我没敢夸大其词，实事求是地说，

“之前的方案用的是传统的多副本同步，虽然能保证一致性，但吞吐太低，撑不住千万级并发。如果要彻底解决，需要重新设计核心模块——用动态备用节点加二次确认，再结合可调一致性模型，这样既能保证安全，又能兼顾吞吐。”

“可调一致性模型？”冷月凝皱了皱眉，“具体怎么实现？”

“就是根据不同的业务场景，调整一致性级别。”我解释道，“比如商品列表，对一致性要求低，就用最终一致性，保证吞吐；支付环节，对一致性要求高，就用强一致性，加二次确认；用户信息更新，介于两者之间，就用因果一致性。这样分场景优化，比一刀切的方案更灵活。”

我一边说，一边想起自己之前写的代码——当时为了实现这个模型，熬了好几个通宵，用python写了个动态配置中心，能实时调整每个链路的一致性级别。

我掏出手机，打开阿里云盘，找到当时的代码截图：

“冷总，您看，这是我之前写的配置中心代码，能支持毫秒级的一致性级别切换。”