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代码： String token = UUID.randomUUID().toString(); 用于生成一个全局唯一的字符串标识符（UUID），并将其赋值给变量 token。 详细解析 UUID.randomUUID() 这是 hutool工具类 提供的静态方法，用于生成一个类型为 4 的 UUI
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posted @ 2025-04-12 13:22
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条件构造器的方法 eq eq 方法是 MyBatis-Plus 中用于构建查询条件的基本方法之一，它用于设置单个字段的相等条件。 使用范围 QueryWrapper LambdaQueryWrapper UpdateWrapper LambdaUpdateWrapper 方法签名 // 设置指定字段
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posted @ 2025-04-12 11:17
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MyBatis-Plus文档地址 https://baomidou.com/guides/data-interface/#使用步骤 持久层接口 query 提供链式查询操作，可以连续调用方法来构建查询条件。 // 链式查询 普通 QueryChainWrapper<T> query(); // 链式
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posted @ 2025-04-12 11:12
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在 MyBatis-Plus 中， User user = query().eq("phone", phone).one(); 创建一个查询条件，指定字段 phone 等于变量 phone 的值，然后执行查询，返回符合条件的单个 User 对象。 逐部分解释 query()：这是在 IService
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posted @ 2025-04-12 11:05
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在 Java 中，Boolean 是一个包装类，它可以为 null，而基本类型 boolean 则不能。因此，在进行布尔值判断时，必须首先检查对象是否为 null，以避免在解包时抛出 NullPointerException。 在代码中： if (oneLevelLimit != null && o
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posted @ 2025-04-12 00:00
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sendCode逻辑 1. 一级限制（5分钟内禁止发送验证码）检查 借助isMember判断value "1"是否在key "limit:onelevel:"+phone对应的Set中 返回true，则存在一级限制 2. 二级限制（20分钟内禁止发送验证码）检查 借助isMember判断value
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posted @ 2025-04-11 23:59
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/ZSetOperations.html#add(K,V,double) ZSetOperations.
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posted @ 2025-04-11 20:53
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/ValueOperations.html#set(K,V) set void set(K key, V
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posted @ 2025-04-11 20:45
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/RedisTemplate.html#expire(K,long,java.util.concurre
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posted @ 2025-04-11 20:37
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/SetOperations.html#add(K,V...) add @Nullable Long a
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posted @ 2025-04-11 20:02
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/ZSetOperations.html#count(K,double,double) count方法
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posted @ 2025-04-11 15:01
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/RedisTemplate.html#opsForZSet() 文档 opsForZSet() pub
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posted @ 2025-04-11 14:57
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/RedisTemplate.html Class RedisTemplate<K,V> Type Pa
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posted @ 2025-04-11 14:46
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文档地址 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/StringRedisTemplate.html StringRedisTemplate 文档介绍 p
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posted @ 2025-04-11 14:42
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Spring文档 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/SetOperations.html#isMember(K,java.lang.Object)
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posted @ 2025-04-11 14:20
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Spring文档 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/RedisTemplate.html#opsForSet() opsForSet() 返回一个
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posted @ 2025-04-11 14:11
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思路 发送手机号 校验手机号合法与否 符合，则生成验证码 验证码保存到session 发送验证码 代码实现 // 发短信 @Override public Result sendCode(String phone, HttpSession session) throws MessagingExcep
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posted @ 2025-04-11 14:02
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总体逻辑图 发送短信验证码 输入手机号 校验手机号 若符合，则生成验证码，保存验证码到session 发送验证码 短信验证码登录、注册 提交手机号和验证码 校验验证码 一致则，根据手机号查询用户 用户不存在，则创建新用户，保存到数据库，保存用户到session 用户存在，保存用户到session 校
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posted @ 2025-04-11 13:23
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分布式锁的定义 分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁 前面sychronized锁失效的原因是 原本，由于每一个JVM都有一个独立的锁监视器，用于监视当前JVM中的sychronized锁，所以无法保障多个集群下只有一个线程访问一个代码块。 所以直接将使用一个分布锁，在整个系统
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posted @ 2025-04-10 17:26
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单体解决一人一单的问题 如上图，两个JVM，多个锁监视器。有问题 出现的问题 两者都进入了锁的内部，这个synchronized锁形同虚设， 这是由于synchronized是本地锁，只能提供线程级别的同步，每个JVM中都有一把synchronized锁，不能跨 JVM 进行上锁， 当一个线程进入被
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posted @ 2025-04-10 16:26
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1 基础版逻辑图 2 上图存在的问题 问题原因：出现这个问题的原因和前面库存为负数数的情况是一样的。 线程1查询当前用户是否有订单，当前用户没有订单准备下单， 此时线程2也查询当前用户是否有订单，由于线程1还没有完成下单操作，线程2同样发现当前用户未下单，也准备下单， 这样明明一个用户只能下一单，结
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posted @ 2025-04-10 16:21
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版本号法 为 tb_seckill_voucher 表新增一个版本号字段 version 线程1查询完库存，在进行库存扣减操作的同时将版本号+1， 线程2在查询库存时，同时查询出当前的版本号， 发现库存充足，也准备执行库存扣减操作，但是需要判断当前的版本号是否是之前查询时的版本号， 结果发现版本号发
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posted @ 2025-04-10 15:33
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定义 CAS（Compare and Swap）是一种并发编程中常用的原子操作，用于解决多线程环境下的数据竞争问题。 它是乐观锁算法的一种实现方式。 CAS操作包含三个参数： 内存地址V、 旧的预期值A和 新的值B。 CAS的执行 CAS的执行过程如下： 比较（Compare）：将内存地址V中的值与
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posted @ 2025-04-10 14:33
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常见方案 悲观锁， 认为线程安全问题一定会发生， 因此操作数据库之前都需要先获取锁，确保线程串行执行。 常见的悲观锁有：synchronized、lock 乐观锁， 认为线程安全问题不一定发生， 因此不加锁， 只会在更新数据库的时候去判断有没有其它线程对数据进行修改， 如果没有修改则认为是安全的，直
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posted @ 2025-04-10 12:56
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不考虑超卖问题的实现 查询优惠券 判断时间是否符合 判断库存够么 都对，则库存-1 创建订单保存到数据库 1. 高并发的场景下，单体下库存超卖问题 1.1 问题描述 线程1查询库存，发现库存充足，创建订单，然后准备对库存进行扣减， 但此时线程2和线程3也进行查询，同样发现库存充足， 然后线程1执行完
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posted @ 2025-04-10 00:54
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分布式ID特性 全局唯一性：保证在整个分布式系统中唯一性，不会出现重复的ID。 高可用性：可以通过水平扩展、冗余备份或集群部署来确保。即使某个节点或组件发生故障，仍然能够正常。 安全性：分布式ID生成器独立于 业务逻辑的。设计为一个单独的组件或服务，可以被各种服务共享使用。 高性能：要求在很短的时间
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posted @ 2025-04-09 19:28
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在MySQL中，表最多可以存储的记录数取决于多个因素，包括数据库版本、操作系统和硬件配置等。下面是一些常见的限制：（感觉没啥用） 行数限制： 在MySQL 5.7及之前的版本中，InnoDB和XtraDB存储引擎的行数限制为最大约为64亿（\(2^{32}-1\)) ，即4,294,967,295行
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posted @ 2025-04-09 18:43
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自增ID存在的问题 当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题： id的规律性太明显，容易出现信息的泄露，被不怀好意的人伪造请求 受单表数据量的限制，MySQL中表能够存储的数据有限，会出现分库分表的情况，id不能够一直自
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posted @ 2025-04-09 17:06
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什么是逻辑过期 所谓的逻辑过期，类似于逻辑删除，并不是真正意义上的过期， 而是新增一个字段，用来标记key的过期时间，这样能能够避免key过期而被自动删除，这样数据就永不过期了， 从根本上解决因为热点key过期导致的缓存击穿。一般搞活动时，比如抢优惠券，秒杀等场景，请求量比较大就可以使用逻辑过期，等
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posted @ 2025-04-09 16:07
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摘要：
代码举例 private boolean tryLock(String key) { Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS); // 避免返回值为null
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posted @ 2025-04-09 15:15
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setIfAbsent Spring 文档 https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/api/org/springframework/data/redis/core/ValueOperations.html#setIfAbsent(K
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posted @ 2025-04-09 14:58
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实现了一个基于 Redis 的分布式锁机制，包含获取锁和释放锁的逻辑。 1. 获取锁的逻辑： private boolean tryLock(String key) { Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,
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posted @ 2025-04-09 14:46
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摘要：
文档链接 https://baomidou.com/guides/data-interface/#get // 根据 ID 查询 T getById(Serializable id); 代码举例 shop = getById(id); 这行代码的作用是根据给定的 id，从数据库中查询对应的 Shop
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posted @ 2025-04-09 14:30
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摘要：
Spring文档 opsForValue public ValueOperations<K,V> opsForValue() Description copied from interface: RedisOperations 返回对简单值（或 Redis 术语中的字符串）执行的操作。 Return
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posted @ 2025-04-09 13:33
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什么是缓存击穿 缓存击穿问题也叫热点Key问题， 就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了， 无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。 解决方案 互斥锁（时间换空间） 优点：内存占用小，一致性高，实现简单 缺点：性能较低，容易出现死锁 逻辑过期（空间换时间） 优点：性能高
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posted @ 2025-04-09 11:31
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什么是缓存雪崩？ 缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机， 导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。 解决方案 给不同的Key的TTL（过期时间）添加随机值 给缓存业务添加降级限流策略，（接口限流）比如快速失败机制，让请求尽可能打不到数据库上 给业务添加多级缓存 利用Re
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posted @ 2025-04-09 11:11
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摘要：
什么是缓存穿透？ 缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在， 这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。 解决方案 缓存空字符串（即一个默认值） 优点：实现简单，维护方便 缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的不一致 布隆过滤 优点：内存占用较少，没有多余key 缺点：实现复杂，存在
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posted @ 2025-04-08 23:55
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摘要：
文档链接：https://plus.hutool.cn/apidocs/cn/hutool/core/text/CharSequenceUtil.html#isNotBlank-java.lang.CharSequence- CharSequenceUtil public static boolea
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posted @ 2025-04-08 23:41
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摘要：
采用缓存主动更新来解决数据一致性问题，同时也选择使用双写方案的删除缓存模式（增加TTL超时剔除兜底），同时将缓存和数据库的操作放到同一个事务来保障操作的原子性。 需求 根据id查询店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间。 根据id修改店铺时，先修改数据库，再删除缓
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posted @ 2025-04-08 21:15
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加缓存的问题 缓存的使用降低了后端负载，提高了读写的效率，降低了响应的时间。 但缓存带来问题，比如：数据一致性问题 数据一致性的产生原因 缓存和数据库中的数据不同步 所以需要缓存更新策略。 缓存更新策略 主动更新（手动）。手动编码实现缓存更新，在修改数据库的同时更新缓存 双写方案（Cache Asi
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posted @ 2025-04-08 20:44
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浙公网安备 33010602011771号