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Java分布式架构实战
Java Senior Engineer
|
某垂直行业B2B电商平台
拥有10年以上软件开发和系统架构经验，擅长Java分布式架构。
获得徽章 0
来看看这个配置有什么问题
management.endpoints.web.base-path=/
management.endpoints.web.path-mapping.health=/health
management.endpoint.health.probes.enabled=true
management.health.defaults.enabled=false
management.endpoints.web.base-path=/
management.endpoints.web.path-mapping.health=/health
management.endpoint.health.probes.enabled=true
management.health.defaults.enabled=false
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nacos配置不当，导致应用依然能够启动
Caused by: io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to localhost/<unresolved>:6379
增加配置：
spring.cloud.nacos.config.fail-fast=true
spring.cloud.nacos.config.long-poll-timeout=50000
spring.cloud.nacos.config.max-retry=3
spring.cloud.nacos.config.retry-time=3000
增加配置后，依然不能快速失败，看到如下异常：
[2025-12-22 09:30:30.086 WARN] requestId= traceId= [main] (com.alibaba.cloud.nacos.configdata.NacosConfigDataLoader:) - [Nacos Config] config[dataId=application-redis-8.properties, group=site-tpl-provider] is empty
如何控制Nacos加载不到重要配置时快速失败？
Caused by: io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to localhost/<unresolved>:6379
增加配置：
spring.cloud.nacos.config.fail-fast=true
spring.cloud.nacos.config.long-poll-timeout=50000
spring.cloud.nacos.config.max-retry=3
spring.cloud.nacos.config.retry-time=3000
增加配置后，依然不能快速失败，看到如下异常：
[2025-12-22 09:30:30.086 WARN] requestId= traceId= [main] (com.alibaba.cloud.nacos.configdata.NacosConfigDataLoader:) - [Nacos Config] config[dataId=application-redis-8.properties, group=site-tpl-provider] is empty
如何控制Nacos加载不到重要配置时快速失败？
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This is an MCP server endpoint and cannot be accessed directly via a browser or unsupported transports like SSE. Please use a streamable HTTP transport. For more details, visit: 
github.com
github.com
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加薪申请
加入公司以来，我始终以极大的热忱和主人翁精神，深度投入到CMS业务的产品工作中, 先后完成新产品开发，数据中心迁移，AP区ANZ 2个国家流量上线，同时支持了***项目的开发和上线。在这一年多的时间里，我不断为团队赋能，先后完成代码规范制定和推广应用、系统设计指导、架构设计、性能调优等重点亮点工作，个人能力不断提升到架构师和Tech Leader的标准。基于以上的工作成果和今后工作内容的复杂性，我恳请公司考虑对我的薪资进行一次重大调整。
加入公司以来，我始终以极大的热忱和主人翁精神，深度投入到CMS业务的产品工作中, 先后完成新产品开发，数据中心迁移，AP区ANZ 2个国家流量上线，同时支持了***项目的开发和上线。在这一年多的时间里，我不断为团队赋能，先后完成代码规范制定和推广应用、系统设计指导、架构设计、性能调优等重点亮点工作，个人能力不断提升到架构师和Tech Leader的标准。基于以上的工作成果和今后工作内容的复杂性，我恳请公司考虑对我的薪资进行一次重大调整。
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我感觉我们可以考虑上jdk25+springboot 3.5.8了。对于发布流程（PageNodePublish, componentPublish）这种IO密集任务很适合用虚拟线程和结构化并发控制。
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我的第二个ai agent
我用langchain, mcp-server 做了个ai agent，可以基于这个思路把我们的研发环境维护起来，做个ai-develop-info-agent
我用langchain, mcp-server 做了个ai agent，可以基于这个思路把我们的研发环境维护起来，做个ai-develop-info-agent
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openai.RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: platform.openai.com', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}}
During task with name 'model' and id '3dceaefa-a4a6-702f-72c2-c6f10d18a75e'
platform.openai.com', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}}During task with name 'model' and id '3dceaefa-a4a6-702f-72c2-c6f10d18a75e'
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@MockBean
private AccountAdapterService accountAdapterService;
@MockBean
private ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter;
@Test
public void test() {
// 配置 mock 行为
List<GroupDetailResponseDto> mockData = createMockGroupDetailResponseDtoList();
Mockito.when(accountAdapterService.getGroupListByStoreId(ArgumentMatchers.anyString(), ArgumentMatchers.anyCollection()))
.thenReturn(mockData);
ShardingContext shardingContext = new ShardingContext("test", "0", 1, "", 0, "");
List<CDNCleanTask> taskList = fragmentSubTaskInitJob.fetchData(shardingContext);
fragmentSubTaskInitJob.processData(shardingContext, taskList);
}
private List<GroupDetailResponseDto> createMockGroupDetailResponseDtoList() {
GroupDetailResponseDto dto = new GroupDetailResponseDto();
// 设置 dto 的属性值
dto.setGroupId("a-id");
return List.of(dto);
}
private AccountAdapterService accountAdapterService;
@MockBean
private ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter;
@Test
public void test() {
// 配置 mock 行为
List<GroupDetailResponseDto> mockData = createMockGroupDetailResponseDtoList();
Mockito.when(accountAdapterService.getGroupListByStoreId(ArgumentMatchers.anyString(), ArgumentMatchers.anyCollection()))
.thenReturn(mockData);
ShardingContext shardingContext = new ShardingContext("test", "0", 1, "", 0, "");
List<CDNCleanTask> taskList = fragmentSubTaskInitJob.fetchData(shardingContext);
fragmentSubTaskInitJob.processData(shardingContext, taskList);
}
private List<GroupDetailResponseDto> createMockGroupDetailResponseDtoList() {
GroupDetailResponseDto dto = new GroupDetailResponseDto();
// 设置 dto 的属性值
dto.setGroupId("a-id");
return List.of(dto);
}
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容器生态的演进
虽然 Docker 在过去十年推动了容器化革命和 DevOps 发展，但随着系统架构复杂化，它逐渐暴露出局限性。
1. Docker 的瓶颈：资源占用高、启动慢、默认 root 权限的安全风险，以及 Kubernetes 已转向 containerd/runc 作为官方运行时。
2.
本地开发新工具：推荐 ServBay 等轻量级工具，实现快速启动、多语言环境切换，降低资源消耗。
3.
容器运行时替代方案：如 containerd、CRI-O、Podman（支持 rootless 模式），以及安全强化方案 gVisor 和 Kata Containers。
4.
容器编排演进：Kubernetes 虽主流但复杂，轻量化方案（如 K3s）、AI 驱动调度（如 CAST AI）和 Serverless 容器（如 AWS Fargate）正在兴起。
5.
未来趋势：容器将走向场景化定制，强调安全（rootless 容器、沙箱机制）、智能化调度及 OCI 标准兼容，覆盖云到边缘计算。
虽然 Docker 在过去十年推动了容器化革命和 DevOps 发展，但随着系统架构复杂化，它逐渐暴露出局限性。
1. Docker 的瓶颈：资源占用高、启动慢、默认 root 权限的安全风险，以及 Kubernetes 已转向 containerd/runc 作为官方运行时。
2.
本地开发新工具：推荐 ServBay 等轻量级工具，实现快速启动、多语言环境切换，降低资源消耗。
3.
容器运行时替代方案：如 containerd、CRI-O、Podman（支持 rootless 模式），以及安全强化方案 gVisor 和 Kata Containers。
4.
容器编排演进：Kubernetes 虽主流但复杂，轻量化方案（如 K3s）、AI 驱动调度（如 CAST AI）和 Serverless 容器（如 AWS Fargate）正在兴起。
5.
未来趋势：容器将走向场景化定制，强调安全（rootless 容器、沙箱机制）、智能化调度及 OCI 标准兼容，覆盖云到边缘计算。
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唯一索引tenant_id, source_key, page_id
索引字段顺序不太好。应调整为tenant_id, page_id , source_key. 这样调整后，除能达到原唯一索引的目的，还能在deleteByPage场景复用此索引
delete from translate_live_usage where tenant_id=#{} and page_id=#{}
索引字段顺序不太好。应调整为tenant_id, page_id , source_key. 这样调整后，除能达到原唯一索引的目的，还能在deleteByPage场景复用此索引
delete from translate_live_usage where tenant_id=#{} and page_id=#{}
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echo -e "\033[0;31m 未输入操作名 \033[0m \033[0;34m {start|stop|restart|status} \033[0m"
分段解释：
\033[0;31m - 设置文本为红色（31表示红色，0表示正常亮度）
未输入操作名 - 红色文本内容
\033[0m - 重置所有格式设置
\033[0;34m - 设置文本为蓝色（34表示蓝色）
{start|stop|restart|status} - 蓝色文本内容
\033[0m - 再次重置所有格式设置
常用颜色代码
黑色: 30
红色: 31
绿色: 32
黄色: 33
蓝色: 34
紫色: 35
青色: 36
白色: 37
这种技术常用于shell脚本中，让输出更加醒目和易于阅读。
分段解释：
\033[0;31m - 设置文本为红色（31表示红色，0表示正常亮度）
未输入操作名 - 红色文本内容
\033[0m - 重置所有格式设置
\033[0;34m - 设置文本为蓝色（34表示蓝色）
{start|stop|restart|status} - 蓝色文本内容
\033[0m - 再次重置所有格式设置
常用颜色代码
黑色: 30
红色: 31
绿色: 32
黄色: 33
蓝色: 34
紫色: 35
青色: 36
白色: 37
这种技术常用于shell脚本中，让输出更加醒目和易于阅读。
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### uploadZipAndUpdate
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prompt: 我现在有2个微服务, 一个是template, 一个是基础的file-upload. 如果我在tpl中接收上传的文件，再把它传递给file-upload. 文件是压缩包，大小可能是100M左右。在这种情况下，微服务上下游会存在什么风险？
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赞了这篇沸点
感觉manus是挺讨厌的，给程序员带来了蛮多灾难。他通过ppt工程吹嘘了一堆无法实现的东西，把AI神话，但是又让不懂技术的老板相信了。搞到现在有时候老板不时会说‘能不能把这个能力泛化一下，就像manus这样子，全自动的，完全不需要人参与就把事情搞定了...“
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