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

CompletableFuture 异步异常处理记录

在 Java 项目中，CompletableFuture 经常用于异步任务编排。 例如： 异步发送消息； 异步调用第三方接口； 多个任务并行执行； 接口中异步处理非核心逻辑； 聚合多个异步任务结果。 但在使用 CompletableFuture 时，有一个很容易忽略的问题： 异步任务中发生异常，不一
作者：old wang
分类： 踩坑记录

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 Cloud Gateway 网关路由与过滤器使用记录

在微服务系统中，网关通常是外部流量进入系统的统一入口。 客户端请求不会直接访问每个后端服务，而是先进入网关，再由网关根据路由规则转发到对应的服务。 网关通常会承担这些职责： 请求路由； 服务转发； 负载均衡； 权限校验； 请求过滤； 统一日志； 限流熔断； 请求头、响应头处理。 在 Spring C
作者：old wang
分类： 项目记录

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

Spring Boot 批量插入大量数据

Spring Boot 使用 ThreadPoolTaskExecutor 批量插入大量数据 在业务系统中，经常会遇到批量导入数据的场景。 例如： Excel 批量导入； 日志数据入库； 第三方数据同步； 历史数据迁移； 大批量初始化数据。 如果数据量只有几千条，单线程批量插入通常就够了。 但如果数
作者：old wang

Spring Boot 使用 Function 和异步线程池处理列表拆分任务

在业务开发中，经常会遇到批量处理数据的场景。 例如： 批量导入 Excel 数据； 批量调用第三方接口； 批量处理订单； 批量同步用户数据； 大列表分片计算； 批量生成报表数据。 如果直接用单线程遍历整个列表，数据量较大时处理时间会比较长。 一种常见做法是： 将大列表拆分成多个小列表，每个小列表交给
作者：old wang

Jenkins + Maven + Git 实现 Spring Boot 自动化部署

在日常开发中，Spring Boot 项目部署通常会经历这些步骤： 拉取代码 本地打包 上传服务器 停止旧进程 启动新 Jar 包 查看日志 验证接口 如果每次都手动操作，不仅效率低，也容易出错。 本文记录一种基于 Jenkins、Maven、Git 和 SSH Publisher 的简单自动化部署
作者：old wang
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