卷毛的技术笔记

我从三个月前开始在日常工作中重度使用 AI 编码（项目有非常严格的规范）。踩过坑、也摸索出了一些方法。下面 7 条建议，每一条都是我自己验证过的。 建议一：写提示词时，把“规范要求”当作第一优先级 大

导读：  当你还在为缓存穿透烦恼、为分布式锁死锁排查到凌晨、为限流算法选型发愁时，别人已经开箱即用了。 一个 Redis 工具类，炸掉了三周的加班 上周五，我的一位后端朋友在群里发了一个崩溃的表情包

在单体时代，限流很简单：Guava RateLimiter、Semaphore 或者漏桶/令牌桶算法，内存里玩得风生水起。但到了微服务、多实例部署的场景，单个节点的限流变成了一本糊涂账。。。

你对以上痛点感同身受吗？ 用户反馈“页面特别慢”，但监控指标显示一切正常，不知从何查起？ 订单服务和支付服务之间偶发性超时，但日志时间对不上，分不清是谁的锅？ 某个小故障引发了链式反应，你却要。。。

一、为什么我们需要配置革命？ 想象一下这些场景： 凌晨3点，数据库密码需要轮换，你不得不逐个重启所有微服务 发布前夕，开发、测试、生产环境的配置文件让你眼花缭乱 故障排查，你发现某个服务配置错误。。。

🧐 一、为什么我们需要分布式事务？ 先来看一个经典的 “下单扣库存” 场景： 订单服务：创建订单 库存服务：扣减库存 账户服务：扣减余额 在单体应用中，一个 @Transactional 注解。。。

一、为什么需要分布式锁？——从单机到分布式的必然选择 1.1 单机锁的局限性 在传统单体架构中，我们习惯使用 synchronized、ReentrantLock 等同步机制来控制并发访问。

无论是初级工程师还是高级架构师，MyBatis 都是 Java 后端开发中绕不开的核心组件。面试官对它的考察早已不再局限于“怎么写 SQL”，而是深入到了 SQL 注入防护、缓存穿透/脏读。。。

💥 真实故事：那个被“秒杀”干崩的夜晚 那年我负责电商大促，自信满满地把 Redis 升级到 16核64G，心想这配置够牛逼了吧？结果零点秒杀开始，CPU 直接飙到 100%，延迟从几毫秒飙升。。。