本文探讨了在软件开发中数据校验的挑战与改进策略，通过对比传统的数据校验实现方式与采用函数式编程思维优化后的方案，突显了后者在减少代码重复、提升可读性、维护性及扩展性方面的优势。

作为一名有八年 Java 开发经验的老程序员，我经历过从单体应用到分布式系统的各种架构演进。其中，电商秒杀场景堪称高并发处理的 "试金石"，最能体现开发者对技术栈的综合运用能力。今天我想结合最新的技术

目前是写了Java基础篇+spring篇+集合篇+mysql篇+redis篇，后面也会结合一些大厂的[面经]进行补充滴

引言 在我们的日常开发工作中，Filter（过滤器）、Interceptor（拦截器）和 AOP（面向切面编程）是非常常用的 3 种请求处理技术。在不同的应用场景中，使用它们都可以在不影响主业务逻辑的

一、AQS 很多人都没有讲明白 🤔 翻看了网上的 AQS（AbstractQueuedSynchronizer）文章，质量参差不齐，大多数都是在关键处跳过、含糊其词，美其名曰 “传播知识” 。

深入解析Spring Boot应用中的异常处理，涵盖全局与局部机制。从统一响应到详细错误日志，提供最佳实践。全局处理确保一致性，局部处理满足个性化需求。通过综合运用，优化应用稳定性和可维护性。

在开发中，我们经常会遇到这样的需求，将Excel的数据导入数据库中。 一般我会这样做： 通过POI读取需要导入的Excel； 以文件名为表名、列头为列名、并将数据拼接成sql；

一、前言 最近在项目中使用BigDecimal存储订单的数量，数据库保留三位小数。需求是数量变化了就会有其他操作，头脑发热顺手写了个equals进行判断是不是相等！ 后来怎么测都是不相等！百思不得其解

本文介绍了线上业务中的一些异步调用实践经验，包含 IO 模型介绍、CompletableFuture 的基本使用、RPC 异步调用、异步 HTTP 客户端 Spring WebClient 的使用等