代码人生

一：原理理解深度不足 根源分析：这个问题源于“被动学习”和“应试学习”。我们可能为了快速上手工作，只记住了“是什么”和“怎么用”，却懒得去探究“为什么”。当被追问时，自然无法自圆其说。 如何避免（从“

按思路、架构、关键实现点、样例代码和常见坑整理成一份“答案稿”，既能回答高层设计也能展示细节实现能力，方便面试时直接讲或在白板上补图。 核心思路（一句话） 用延迟队列（Delayed Queue）作为

线程池（Thread Pool）是一种基于池化思想管理线程的并发工具，核心目标是复用线程资源、控制并发数量、降低资源开销。其执行流程涉及任务提交、线程调度、任务排队、拒绝策略等多个环节，是Java并发

在互联网产品的后台开发中，“分页查询”是最常见的需求之一。无论是电商的商品列表、社交平台的动态流，还是日志系统的历史数据检索，用户都需要通过分页功能逐步浏览海量数据。然而，当数据量突破百万甚至千万级别

在电商促销、秒杀、抢购场景中，超卖（oversell） 是最常见也最致命的问题之一：库存在同一时刻被多个请求同时扣减，导致实际销售量超过了真实库存，引发退款、差评、资金损失与品牌伤害。本文从原因、本质

好问题。 “10亿条订单数据去重，只能用1GB内存”，这是个典型的大数据内存受限问题。 我们来一步步推导可行方案，不同场景下策略会不同。 🎯 一、明确问题 假设： 订单量：10亿条（10^9） 每条订

这是一个非常现实的问题。很多团队里确实存在这种现象：嘴上谈“高并发、高可用、分布式、微服务”，结果写起代码来 if/else 都能嵌套三层、for 循环里查数据库、异常不处理、日志不打全。 我来分层说