1、时代背景与ORM选择 1.1 互联网时代的数据挑战 业务量暴涨，数据也跟着狂飙。百万级数据在几年前还算大，如今动不动就上亿。与此同时，微服务拆分得越来越细，数据访问层变得又厚又复杂。大家一边要追新

前面我写了一个文章2024年细讲前端工程化（万字年终总结）冲冲冲,所以今天我们的话题依旧是前端工程化，都2025年了，相信前端的方向（不管ai不ai）肯定还是工程化三个字，工程化，工程化！！！

大家好，我是大华。 设计模式对于很多老开发来说也已经是很熟悉了，但有时候写代码还是：new 对象() ，if-else 套八层。

那个让运维集体加班的夜晚 "凡哥！线上服务响应时间飙到10秒了！"凌晨1点，实习生小李的语音带着哭腔。 监控大屏上，JVM堆内存曲线像坐了火箭——刚扩容的16G内存，30分钟就被吃干抹净

优雅不是装，是为了让自己少加班、少背锅、少掉发。 今天晓凡就把压箱底的东西掏出来，手把手带你撸一套能扛生产的模板。

今天咱们就用一段“用户下单买奶茶”的故事，把 VO、BO、PO、DTO、DO 全部聊明白。 看完保准你下次面试不卡壳，写代码不纠结。

大家好，我是苏三，又跟大家见面了。 前言 今天我们来聊聊一个让很多DBA和开发者头疼的话题——千万级大表的数据删除。 有些小伙伴在工作中，一遇到大表数据删除就手足无措，要么直接DELETE导致数据库卡

大家好，我是极特，大厂技术团队负责人 之前公司电商平台计划上线秒杀功能。周五下午五点，产品经理找到核心开发强哥，"强哥，老板说了，下周要上线秒杀活动，预计峰值会有百万QPS，靠你了。" "百万QPS？

前言 对于从事java开发工作的同学来说，Spring的事务肯定再熟悉不过了。 在某些业务场景下，如果一个请求中，需要同时写入多张表的数据。为了保证操作的原子性（要么同时成功，要么同时失败），避免数据