一條狗的博客

本文详细解析了基于Guava LoadingCache的优惠券模板缓存设计方案。通过定义线程安全的缓存容器，配置初始容量、最大限制、过期策略等参数，实现了高性能缓存机制。关键设计包括：1）采用Optional包装对象避免空指针；2）支持单key和批量加载；3）通过弱引用防止内存泄漏；4）启用统计功能监控命中率等指标。该方案平衡了性能、可靠性和内存安全，适合高并发电商场景，通过参数调优可进一步提升缓存效率。

本文介绍了一个优惠券事务处理模块，包含自定义异常类、核心实体类和服务实现。模块通过@Transactional注解保证订单支付后优惠券核销的原子性操作，包含订单状态校验、优惠券合法性验证（用户匹配/状态/有效期）、金额计算等功能。自定义CheckUserCouponException处理校验失败场景，提供错误码便于前端展示。该模块结构清晰，注释完整，可直接集成到电商系统订单流程中，解决优惠券核销与订单状态同步的一致性问题，具有较好的扩展性和事务保障。

电商优惠券叠加规则需双向校验以确保业务安全。仅检查"A允许与B叠加"而忽略"B是否允许A"的反向校验，会导致规则矛盾、成本失控等问题。双向校验要求两张券必须达成叠加共识才能放行，避免单向授权引发的逻辑漏洞。实际业务中，缺少双向校验可能造成前端展示与支付校验脱节、优惠券违规叠加导致成本超支、以及单模板配置错误影响全链路等问题。代码实现需包含正反双向检查并记录详细日志，形成规则闭环。这一机制是保障优惠券体系安全运行的基础锁，确保平台在灵活满足用户需求的同时有效控制成本风险

本文介绍了一个优惠券核销系统的模块化设计方案。系统采用工厂模式+策略模式，通过CouponTypeEnum枚举定义优惠券类型，UserCoupon实体存储优惠券信息，ICouponWriteOffService接口规范核销行为，并由ManJianCouponWriteOffServiceImpl等实现类处理具体核销逻辑。CouponWriteOffFactory工厂类统一管理核销服务，CouponWriteOffService提供统一核销入口。这种设计提高了代码扩展性（符合开闭原则）、可读性（职责单一）和可

本文介绍了Redis缓存问题的两种解决方案：1）缓存雪崩通过随机过期时间工具类避免集中失效，采用基础时间+随机偏移（5-30分钟）；2）缓存穿透采用参数校验拦截无效请求，对不存在数据设置短期"无效标记"（如"NOT_EXIST"或-1），避免重复查询DB。代码示例展示了优惠券和用户场景的实现，强调工具类复用和业务区分，有效提升系统性能和稳定性。

缓存击穿是热点key失效时大量请求穿透到数据库的问题。解决方案包括：1)分布式锁控制单线程查询DB；2)热点数据永不过期+异步更新；3)熔断降级返回默认值。分布式锁适合高并发场景但性能有损耗，永不过期方案适合实时性要求低的数据，熔断降级则用于非核心流程。实践中可组合使用这些方案，如分布式锁+随机过期时间，兼顾防击穿和防雪崩。

本文系统阐述了日志规范的核心要点与实践方案。在基础层面，强调统一使用SLF4J、合理分级日志级别、避免字符串拼接等关键规约，确保日志可用性与安全性。高级实践中，详细介绍了Trace级别日志的合理使用、多线程场景下的MDC上下文传递方案，以及自动化线程池封装技巧。最后，通过整合SkyWalking框架，实现日志与全链路追踪的无缝对接，自动关联TraceID，显著提升问题排查效率。整套方案兼顾规范性与实用性，既避免了日志泛滥风险，又能有效支撑系统监控与故障定位需求。

用useEffect实现 “实时检测”，本质是遵循 “依赖项变化 → 方法重复执行定义目标状态：明确需要检测的值（如输入框内容inputValue、表单字段usernamepassword编写检测逻辑：在useEffect内部封装检测方法（同步校验、异步请求均可）；配置依赖项：将目标状态放入依赖项数组，让值变化时自动触发检测。掌握这一范式后，无论是简单的输入校验，还是复杂的多值联合检测、异步接口校验，都能高效落地，同时通过防抖、清理副作用、异常处理等优化，保障检测逻辑的性能与稳定性。

【摘要】本文系统梳理Java异常处理的核心方法论，重点解析Checked与Unchecked异常的本质区别及处理策略。强调绝不"吞异常"的原则，提出Checked异常必须捕获或抛出，Unchecked异常优先通过逻辑校验规避。文章结合实践场景，给出资源释放、日志记录、异常传递等进阶技巧，并推荐通过自定义异常和错误码体系提升业务可维护性。最后提炼出异常处理的"黄金法则"，指导开发者将异常转化为问题排查的助手，而非系统隐患。

本文深入解析分布式系统中消息队列（MQ）的技术要点与面试重点。从实际应用场景剖析MQ的四大核心价值：异步通信、流量削峰、系统解耦和数据存储，并结合电商、秒杀等典型案例说明其业务价值。全面对比主流MQ产品特性，包括Kafka、RabbitMQ等开源方案和Solace等商业产品，提供选型方法论。重点分析消息积压、丢失、重复等生产问题的解决方案，强调消费端幂等性设计和有序性保障策略。最后以Kafka为原型，拆解MQ的架构设计要点，包括分区副本机制、高可用保障等核心设计思想，为技术选型和系统设计提供参考。

摘要：Google Guava的LoadingCache接口提供自动缓存加载功能，适用于高并发读多写少场景。它通过CacheBuilder构建，当缓存未命中时自动调用加载函数，显著提升热点数据访问性能（响应时间可降低80%以上），减少数据库压力（请求量降低50-80%）。典型应用包括电商商品详情、新闻资讯等静态或低频更新数据，通过内存缓存优化系统性能，适合Java开发者在各类互联网和企业应用中实施。使用需引入Guava依赖并配置缓存加载策略。

NIO是Java提供的新I/O API，相比传统BIO具有非阻塞、基于缓冲区和多路复用的特点。核心组件包括Channel、Buffer和Selector，通过示例展示了NIO服务端和客户端的实现方式。服务端使用Selector监听多个通道事件，实现非阻塞通信；客户端通过Channel发送和接收数据。NIO适合高并发场景，是Netty等框架的基础。其优势在于单线程管理多连接，避免了传统BIO的线程资源浪费问题。

本文分析了Spring Web应用中全局异常拦截器与自定义异常拦截器的执行顺序问题。默认情况下，Spring基于类名ASCII码排序，导致全局拦截器优先执行，与期望的"地方法优先"逻辑不符。文章提出通过改造排序逻辑，优先执行带有包范围限制的拦截器（@ControllerAdvice(basePackages=...)），使精准拦截器优先处理，全局拦截器作为兜底，从而构建更合理的异常处理机制。这种"精准优先+全局兜底"的方案既保证了系统健壮性，又提供了处理灵活性。

摘要：本文系统分析了缓存穿透、击穿和雪崩三种典型问题。穿透指请求不存在的数据导致直击数据库，可通过布隆过滤器、空值缓存解决；击穿是热点key失效引发的并发回源，采用互斥锁、逻辑过期等方式防护；雪崩源于大量key同时失效，需TTL随机抖动和多级缓存应对。文章提供了问题特征、治理方案、代码示例和监控指标，并给出不同场景的选型建议，形成了一套完整的缓存问题防护体系。

线程池核心参数5W1H1S解析摘要（150字） 线程池核心参数包括corePoolSize（核心线程数）、maximumPoolSize（最大线程数）、keepAliveTime（空闲线程存活时间）、workQueue（任务队列）、threadFactory（线程工厂）和handler（拒绝策略）。其作用在于限制资源、提升性能、应对高峰和容错兜底。参数在任务提交、队列满载或线程空闲时动态生效，适用于高并发服务端场景。配置需结合业务类型：CPU密集型任务推荐核心线程数为CPU数+1，IO密集型为2倍CPU数；