Redis 大 Key 与多 Key 拆分方案

在 Redis 使用过程中，大 Key 或 Key 数量过多的问题。 常见场景包括： 单个 String 类型 Key 的 Value 很大； Hash、Set、ZSet、List 中存储了过多元素； Redis 集群中存储了上亿个 Key； Bitmap 或 BloomFilter 占用空间过大。
作者：old wang

Spring Boot 菜单无限层级设计

parent_id、路径枚举与闭包表怎么选 后台系统里，菜单、部门、分类、权限资源都绕不开树形结构。很多系统一开始都会用 parent_id，因为它简单、直观、好维护。但一旦线上出现递归栈溢出、循环引用、查询变慢，就容易得出一个过度结论parent_id 不行，必须换闭包表。 这个结论并不准确。 树
作者：old wang

知识库文档入库任务系统设计

文档入库不是上传完文件就结束，后面还有解析、分块、Embedding、向量写入、状态更新这些步骤。这里面解析可能失败，Embedding 可能超时，向量库可能写入失败，用户也可能在任务执行中删除文档或取消任务。所以我不会把它做成一个同步接口，而是设计成 上传接口 + 任务状态机 + MQ 异步消费
作者：old wang

Spring Boot 中使用策略模式优化多分支业务逻辑

在业务系统中，经常会遇到这样一种场景： 同一个接口入口，根据请求中的某个字段，走不同的业务处理逻辑。 比如： 第三方 OA 系统回调； 支付渠道回调； 消息通知分发； 文件类型处理； 不同业务类型的审批流程； 不同来源的数据同步逻辑。 最直接的写法，可能是在一个方法里写大量 if...else if
作者：old wang

Excel 数据导入时做数据校验

在后台管理系统中，Excel 导入是一个很常见的功能。 典型需求一般包括： 下载 Excel 导入模板； 用户填写数据后上传； 后端解析 Excel； 对每一行数据进行校验； 校验通过的数据进入成功列表； 校验失败的数据进入失败列表； 前端展示失败原因，支持用户修正后重新导入。 这类需求看起来不复杂
作者：old wang

基于 Spring Cache 切换 Caffeine 与 Redis 并支持多租户

在 Spring Boot 项目中，缓存是很常见的能力。 最直接的写法是业务代码中注入 RedisTemplate，然后手动操作缓存。 例如： redisTemplate.opsForValue().get(key); redisTemplate.opsForValue().set(key, val
作者：old wang

接口幂等性与分布式限流

在分布式系统中，有两个问题经常会遇到： 接口重复提交； 高并发流量冲击。 前者对应的是接口幂等性问题，后者对应的是接口限流问题。 这两个问题看起来不一样，但本质上都和“如何控制请求行为”有关： 幂等性关注的是：同一个业务操作重复执行时，结果不能出错； 限流关注的是：单位时间内请求量过大时，系统不能被
作者：old wang

Spring Boot 中统一日志输出

无论是开发调试，还是生产环境排查问题，日志通常都是最直接的线索。 常见用途包括： 记录接口请求； 记录业务关键流程； 记录异常堆栈； 排查线上问题； 分析系统运行状态； 辅助定位性能问题。 在项目早期，很多人可能会直接使用： System.out.println("debug message");
作者：old wang

Spring Boot + MyBatis 实现数据库字段级加密

在业务系统中，数据库里经常会存储一些敏感信息，例如： 手机号； 邮箱； 身份证号； 银行卡号； 用户地址； 其他个人隐私数据。 如果这些数据直接以明文形式存储在数据库中，一旦数据库泄露，影响会非常严重。 比较理想的做法是： 数据入库前自动加密，查询出来后自动解密。 业务代码仍然像操作普通字段一样使用
作者：old wang

Spring Boot 使用注解、反射和 AOP 实现数据加密脱敏

在业务系统中，用户敏感信息不能直接明文存储，也不应该直接明文展示。 常见的敏感字段包括： 姓名； 手机号； 身份证号； 地址； 邮箱； 银行卡号。 从数据安全角度看，通常需要做到两件事： 存储时加密：敏感数据进入数据库前进行加密； 展示时脱敏：敏感数据返回给前端前进行解密和脱敏展示。 如果每个接口都
作者：old wang
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