​​引言​​ 凌晨3点，线上报警突然炸了！订单服务响应时间飙升到5秒，数据库CPU直接打满！ 你颤抖着打开代码，发现Service层已经变成了5千行的"上帝类"，各种if-else嵌套了10层！ 别慌

秒杀系统的文章网上一搜一大把，Redis 缓存、消息队列、限流熔断那一套，相信大家都能背下来了。 但是现在已经是 2025 年，Java 已经进化到 21 了，虚拟线程、结构化并发、记录模式这些

一 背景 我们项目中有大量写库操作，当服务出现高并发时会导致数据库IO压力变大。 为了应对这种情况，降低数据库压力，我们需要基于Disruptor设计一套通用的异步批处理流水线。 二 技术选型 其实选

很多授权机制一上来就是又重又复杂，不是要引入老掉牙的 TrueLicense，就是得用第三方平台，开发成本高、接入还麻烦。这篇文章主要分享我自己用 Spring Boot 封装的一套轻量级 Licen

如果大家在Spring Boot中使用过Swagger，应该用过SpringFox提供的Swagger UI库，其实这个库已经不再维护了，今天给大家分享一款更适Spring Boot的API文档库！

SpringBoot + Redis + Kafka + MongoDB：高稳定车辆GPS数据处理实战 场景核心流程 一、技术选型背后的思考 Kafka：承接车辆高频GPS数据（支持水平扩展+消息持久

八年前，我攥着《Java 编程思想》，对着 IDE 里的红色波浪线发呆。像你现在一样，踩过配置的坑，卡过框架的坎。如今想把那些 “要是早知道就好了” 的经验，慢慢讲给你听。

写代码就像炒菜，锅铲一抖盐放多了还能加水，Git 提交错了也能“回锅”。 但回锅方法不对，可能把整锅菜都糊掉。

三年前做电商商品搜索时，运营反馈 “新上架的 100 款商品，用户搜了半小时还没显示”—— 查了才发现，原来商品数据是每天凌晨全量同步到 ES 的，实时性完全跟不上业务需求。最后紧急改成 binlog