可以看到它实现了 SmartInstantiationAwareBeanPostProcessor 接口，BeanPostProcessor 接口，就是用于 Spring 创建实例后做后置处理的，这里就是用来创建 AOP 代理对象。Spring 容器在实例化bean后，就会通过 postProcessAfterInitialization 来做 bean 的后置处理。

Spring 使用”约定大于配置“思想，简化了开发过程，提高了开发效率。不过只是简化了配置项，并不是完全不需要配置文件了，所以在实际开发中也需要根据实际情况，进行一些额外的配置来满足特定的需求。在实际项目中，可能会看到各种各样的配置文件：要想知道写在配置文件里的配置项是否生效，就需要了解 Spring 框架是否会加载该配置文件，以及配置文件的加载顺序。

在网上刷到过“水货程序员”相关的帖子，列举了一些水货程序员的特征，其中一条就是不写单元测试，或者不知道单元测试是啥。看得瑟瑟发抖，完全不敢说话。在小公司里当开发，对单元测试根本没有要求，测试也就是本地启动服务，自己调下接口看看是否调通，以及和前端本地联调。毕业后入行以来都没写过，想写也不知道该怎么做。自己想摆脱“水货程序员”标签去写单元测试，也只是照着网上博客，本地写一写，不知道写得是否规范，所以从没提交过单元测试代码。后面跳槽，项目有要求写单元测试了，这就有能够参考的单元测试代码了。

工作中开发过多数据源的系统，比如资产清查系统，数据的存储分成了两个库，一个当前库和归档库，系统就需要配置两个数据源来满足业务需求。在常规的业务场景下，对两个库的业务操作是分开的，井水不犯河水。但是有一个功能实现是个例外，就是归档。将当前库的数据进行归档，需要修改当前库数据的状态，并将当前库数据插入到归档库中，这就需要在同一个方法实现中同时操作两个数据源，直接使用声明式事务@Transcation注解是无法保证两个事务的一致性的。

一般一个系统至少有一个数据源，用来持久化业务数据以及查询。单个数据源的系统很常见，在 Spring Boot 框架下配置也很简单。在约定大于配置这个思想下，只需要在配置文件中简单配置下数据库连接信息就行了。除了单数据源系统，在实际工作中，还会遇到多数据源系统。

工作中开发过一个上传文件的接口，每个区县都有自己的资源压缩包需要上传到系统，系统接收到压缩包后，需要解压，提取出里面的文件保存到文件服务器中，解析里面的SQLITE文件得到数据保存到数据库中。由于处理的过程会比较耗时，所以使用了异步处理的方式来优化用户体验，接口接收到文件后快速响应，返回上传成功，异步线程在后台继续执行解析压缩包业务逻辑。为了防止在异步线程处理期间，用户再次上传压缩包，从而导致上传资源数据不一致问题，在异步线程处理期间要获取锁来保证上传资源数据一致。

工作中开发过一个服务，这里记作A服务，主要功能是配置，部署以及调用云函数。其中配置云函数的功能里，有一个配置项是并发数，意思是同一时间最多能有多少个请求调用已部署的云函数。客户端通过调用A服务，再由A服务去调用云函数，从而实现客户端请求云函数的功能。在调用云函数时，是要根据配置的并发数控制请求的数量。如果时单机架构的话，直接使用JDK中的 Semaphore 就能够实现并发线程控制了。但是项目的架构是微服务架构，所以需要使用分布式信号量才行。

大多数系统中，都需要数据库来持久化数据，在大多数情况下，一个系统只需要配置一个数据源便能够完成所有业务的查询，保存操作。也存在一个系统需要多个数据源的情况，不同的数据源对应不同的业务操作，这种场景下配置多个数据源，并且在代码中维护多套dao层就可以了。还存在一种业务场景，所有的业务操作都是一样的，只有操作的数据源的不同，如果用多套dao层来实现，由于业务操作都一样，会出现多块一模一样的代码，这样的冗余代码是我们不希望看到，不利于维护。这种业务场景就很适合用动态数据源来实现。

做 AI 大模型技术调研时，参考的开源项目 Maxkb，它基于大模型做了一个的应用，用户可构建自己的知识库，创建自己的应用然后关联知识库，这样可以基于知识库里的内容让大模型的回答更加符合我们地预期。虽然 Maxkb 是使用 Python 写的，不过参考它用到的相关模型和数据库，可以用 Spring Boot 来构建一个自己的知识库服务。Spring Boot 也提供了 AI 相关的库，这使得接入 AI 大模型能力也十分方便。以下是使用Spring Boot 构建一个知识库的样例。

使用 spring boot 开发 web 项目时，基本上每一个接口都要做异常捕捉处理和入参校验，如果每个都硬编码在每个接口中，会导致程序中存在大量重复的代码。

springboot做的CRUD项目中最常见的需求：上传文件和下载文件，代码基本上都差不多，记录一下，方便复用。