心随风动

上篇我们讲到了dubbo官方的例子，根据响应式的基本概念，dubbo 的 StreamObserver 并不提供内置背压支持。 毕竟RPC的设计初衷不是为了响应式而设计的。

使用 Spring AOP + Guava RateLimiter + 自定义注解，实现一个 无侵入、可配置、轻量级 的单机限流组件。

分库分表后查询先查库定位致性能劣化。订单号编码routeKey位运算解析，95%免查库，性能提升数十倍。

📖 什么是JVM参数？ 想象你买了一辆赛车 🏎️，但出厂设置是"舒适模式"： 最高时速限制在 80km/h 油箱只用一半容量 引擎功率只开到 50% JVM参数就像赛车的调校： 堆内存大小 = 油箱容

一个强大且易用的 Go 语言开发框架，"傻瓜式"代码生成，告别重复劳动，积木式架构，灵活又解耦，丰富的内置组件，开箱即用。

背景介绍 最近工作接到一个荒诞的任务，实际情况比较复杂，总结一下有以下特点 返回的字段如幽灵般游移不定 目标表仿佛在迷雾中随每次请求变化 过滤条件无规则无限制任意搭配 Mybatis的XML模板沉默以

在分布式系统中，网络请求的可靠性直接决定了服务质量。想象一下，当你的支付系统因第三方API超时导致订单状态不一致，或因瞬时网络抖动造成用户操作失败，这些问题往往源于HTTP客户端缺乏完善的

纯 Go 实现：百万级数据高效导出 Excel（以及 CSV）实战 为什么大数据导出总“炸内存”？ 一次性加载：先查全量数据再写文件 → O(N) 内存直接拉满。 非流式写入：许多库默认把整表缓存在内

做 Java 开发八年，接过不少 SaaS 平台的活，但多租户数据隔离和 API 权限管控绝对是 “试金石”—— 早期用纯 MySQL 做 SaaS，没做租户隔离，导致 A 客户能查到 B 客户的数据