面试篇

短视频与直播正深刻改变内容传播方式，**实时直播系统**成为电商、教育、游戏、社交等场景的核心能力。 但其技术挑战也非常大，尤其在**推流（主播上传视频）**和**拉流（观众获取视频）**环节，如

秒杀活动中如何避免恶意用户刷接口？ 一、前言 每到大型促销节点，比如双十一、618 或年终大促，秒杀活动就成了电商平台提升用户活跃度和销售额的重要手段。然而，这类高并发场景很容易被恶意用户刷接口导致服

在电商平台高速发展的今天，**海量订单处理**已成为技术团队必须面对的挑战。当订单数据突破10亿大关，传统单库架构在查询性能、存储容量和运维复杂度上都会遇到瓶颈。

在电商行业高速发展的今天，**系统扩展性**和**交付速度**成为核心竞争力。许多企业初期采用单体架构快速上线，但随着业务规模扩大，单体应用逐渐成为制约发展的瓶颈。

当你的社交平台面临百万用户实时互动，如何确保关注操作毫秒级响应？如何保证粉丝列表的实时性和一致性？** 这个看似基础的功能背后，隐藏着读写扩散、数据一致性、热点用户等架构难题。本文将带你从业务模型到代

在社交媒体营销、短信推广等场景中，短链接服务已成为互联网基础设施的关键组件。全球每天有数十亿短链接被创建，如Bitly、TinyURL等服务每天处理数十亿请求。

分片上传、断点续传、CDN、对象存储、MinIO、大文件、网络不稳定、Spring Boot。这套文件上传方案，特别适合对**稳定性、高并发、用户体验**要求较高的系统。希望本文能为你在实际项目中实现

- 用户支付时多次点击“支付”按钮； - 网络重试机制导致接口多次请求； - 消息队列消费失败后自动重试。

自定义注解是 Spring 框架中非常强大的扩展机制，它允许我们在不改变原有代码结构的前提下，通过声明式的方式为程序添加额外的功能。本文将结合我多年的开发经验，从实际场景出发，深入讲解如何在 Spri

在参与分布式系统开发的这些年里，我深刻体会到**系统设计的复杂性**。特别是在面对数据一致性、服务可用性以及网络分区问题时，CAP 理论和 BASE 理论就像指路明灯，指引着我们做出合理的架构决策。那

在我早期参与的一个电商项目中，曾遭遇过一次“秒杀”场景的接口雪崩：用户量激增，接口响应缓慢，系统几近崩溃。那次经历让我深刻意识到

介绍 Java 中的线程池实现原理及自定义线程池的场景 一、前言 回顾这 8 年的 Java 开发经历，线程池几乎是我参与的每一个中大型项目中不可或缺的一部分。从最初用 new Thread() 启动

当看到同事用几行Stream优雅实现你几十行的分组统计代码时； 当需求变更需要新增过滤条件，你不得不重构整个循环逻辑时； 当面对百万级数据集合，传统遍历性能捉襟见肘时...

在互联网业务中，**用户活跃度** 是衡量平台粘性的重要指标之一。许多产品通过“签到送积分/奖励”的机制来激励用户每日登录，提升日活。

假如你的系统要在1秒内承受10万次红包抢夺请求，如何确保不超发、不崩溃、数据一致？** 这个看似简单的业务场景背后，隐藏着高并发、分布式事务、缓存穿透等核心技术挑战。本文将带你从业务设计到代码落地，构

“线程安全”是每一个 Java 程序员绕不开的关键词。你是否也曾在代码中使用过 `ReentrantLock`、`CountDownLatch`、`Semaphore`，却对它们内部的实现一知半解？作

在你点进这篇文章之前，我猜你或许遇到过这些痛点： - 频繁访问数据库，性能瓶颈严重； - 并发场景下缓存数据错乱，偶发 bug 难以复现； - 你明知道需要“加锁”，但又怕锁用多了拖垮性

> “为什么用户点击一次提交，系统却生成了两笔订单？” > > “为什么我加了锁，还是出现了重复支付？” > > “为什么并发一上来，接口就乱套了？” > > 如果你在开发高并发系统、秒杀活动、支付接

几年前那场面试的场景，至今仍历历在目。当面试官抛出 “谈谈你对 Java 内存模型的理解，以及它是如何保证线程安全的？” 这个问题时，我盯着面试官微微发紧。那时的我，虽对 Java 语法滚瓜烂熟，却从

上周和一位准备跳槽的朋友复盘面试经历时，他提到一道让他当场 “卡壳” 的真题：“线程池为什么会阻塞？核心线程数为什么会死？请结合实际场景分析。” 作为有着八年 Java 开发经验的 “老鸟”，我深知这