后端

Redis缓存击穿把我整不会了，原来还有这手操作在分布式系统中，缓存是提升性能的利器，而Redis作为高性能的内存数据库，被广泛用于缓存场景。然而，缓存系统并非银弹，尤其是面对缓存击穿（Cache Breakdown）问题时，稍有不慎就可能引发系统雪崩。最近我在实际项目中就遇到了这样的问题：一个看似简单的热点Key失效，竟然导致了数据库的瞬时高负载，差点引发线上故障。经过一番折腾和学习，我才发现原来应对缓存击穿还有这么多精妙的操作。这篇文章将深入剖析缓存击穿的原理、危害以及解决方案，希望能为你提供一些启发。

面试官让我查各部门工资最高的员工，我用AI三秒写出窗口函数，他愣了上个月面一家大厂，技术面第二轮，面试官出了一个SQL题：“查每个部门工资最高的员工。” 我脑子里闪过一堆解法：子查询、自连接、group by……但都太绕，而且还容易漏掉并列第一。我打开Cursor，输入：“用窗口函数写一个SQL，查出每个部门工资最高的员工，如果最高工资并列全部返回。” 三秒后SQL生成。面试官看了一眼，说：“你是我见过第一个用窗口函数还讲得清原理的候选人。” 后来我拿到了offer。

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干货｜Comate Harness Engineering工程实践指南导读本文将通过概念和简单案例，引导大家更合理地使用AI Coding1、必知的概念体系2、上下文的重要性

Agent Skill 也需要测试：如何搭建 Skill 评估框架参考自 4 篇文献：如何实践？将文章交给Agent，它会告诉你如何基于项目搭建评估框架!Skill 和代码一样是生产资产，但大多数 Skill 的质量保障停留在"跑几遍看看感觉"的阶段。Philipp Schmid 的统计很直白：SkillsBench 在 6,300 多个仓库中发现了超过 47,000 个 Skill，几乎没人在测试它们，大部分还是 AI 生成的。

我是谁的程序员

Mac 上生成 AppStoreInfo.plist 文件，App Store 上架在 macOS 上上传 IPA 到 App Store Connect 时，有一类问题比较容易发现，就是 IPA 已经导出成功，签名也正常，Xcode Archive 没有报错。但上传阶段却提示 Missing AppStoreInfo.plist或者 Could not locate AppStoreInfo.plist. 很多开发者看到 .plist 文件后，会下意识去手动创建 plist、从旧工程复制，然后解压 IPA 后补文件

irving同学46238

Node 后端实战:JWT 认证与生产级错误处理用 TypeScript + Hono 实现一套完整的后端认证与错误处理体系。涵盖 JWT 原理、bcrypt 密码哈希、鉴权中间件、Refresh Token 双令牌机制、自定义错误类、全局错误处理与结构化日志。看完能独立搭建一个生产可用的认证后端。

单元测试——Junit单元测试框架将Junit框架的jar包导入到项目中（注意：IDEA集成了Junit框架，不需要我们自己手工导入了）

用户835629078051

使用 Python 进行 Word 邮件合并邮件合并是一种强大的文档自动化技术，广泛应用于批量生成个性化文档。通过邮件合并功能，可以将模板文档与数据源结合，自动生成大量格式统一但内容各异的文档，如发票、证书、合同、标签等。

用户835629078051

Python 操作 PowerPoint OLE 对象在现代办公自动化场景中，经常需要在 PowerPoint 演示文稿中嵌入外部应用程序的对象，例如 Excel 电子表格、Word 文档或 ZIP 压缩包等。OLE（Object Linking and Embedding）技术允许将这些对象直接嵌入到幻灯片中，并保持其原有的编辑功能。使用 Python 自动化处理 OLE 对象，可以实现批量创建包含复杂数据对象的演示文稿，满足企业报告、数据分析和文档集成的需求。

规则引擎-资源篇版本：1.0 | 最后更新：TTD 智能决策引擎团队TTD智能决策引擎的资源模型是整个系统的核心基础。引擎通过结构化的资源定义，实现了：

如何从0到1设计企业级风控决策平台？在金融科技、智能营销、风控反欺诈等领域，规则引擎已成为业务快速迭代的核心基础设施。它通过将业务规则从代码中剥离，实现策略的动态配置与热更新，让业务人员无需依赖技术团队即可调整规则逻辑。本文将基于个人设计的规则引擎，从架构设计、核心模块到落地实践，完整解析一个企业级规则引擎的实现思路。在文章开始前，我们先回顾一下当前企业级规则引擎技术面临的困境

规则引擎-实时计算特征篇先谈谈自己工作的经历吧，我原来在某企业管理风控系统，日常工作最多的就是业务接入，然后就是成批几百个统计类特征的开发工作，策略人员小手一滑啦，Excel中几个维度两两组合，就出现几百个特征需要开发。在此家之前另一家用的决策引擎是Drools，这个估计很多中小企业都还在用，Drools规则引擎看似强大，实则风控研发的噩梦，一切依赖开发人员，策略长期与规则隔离，很容易出现跟孩子不熟的问题，就好比把大舅家孩子认成姑家的。好了回归正题实时特征计算，网络很多文章都在说如何用flink,如何实时计算，文章读取，视频

Git Submodule 实战指南：从基础概念到 AI-Native 项目落地适合对象：需要在多个仓库之间共享代码、组件、契约、Prompt、MCP 服务或基础设施配置的团队。Git Submodule 的核心价值不是”把仓库放进另一个仓库”，而是让主项目精确记录每个子仓库使用的是哪一次提交。它适合需要强版本锁定、独立发布、跨项目复用的场景；如果只是想把代码拆目录，Monorepo 往往更简单。

用户2199167970391

基于.Net的NetCoreKevin框架中AgentFramework实现AI智能体Skill和工具动态管理和加载## 开源地址github.com/junkai-li/N…gitee.com/netkevin-li…

6 高级配置：Spring Boot整合、泛化调用与配置指南完成本章后，你能够：泛化服务（Generic Service）是Dubbo提供的一种特殊调用方式：Consumer端没有Provider的API接口Jar包，通过字符串指定接口名、方法名、参数类型和参数值来发起RPC调用。

go-zero 两个限流器都踩了坑，最后自行实现了一个分布式令牌桶项目使用 go-zero 框架，Redis 部署为 Sentinel（一主两从），通过 go-redis 的 UniversalClient 接入。

苏三说技术

Durid和HikariCP，哪个连接池更好？最近有球友问了我一个问题：Druid和HikariCP，到底哪个更好？你在做技术选型的时候，是不是经常在两个优秀的开源组件之间纠结？

1.DDL（数据定义语言）数据定义语言（Data Definition Language，简称 DDL）主要用于定义或修改数据库的结构，包括数据库、表、视图、索引等。它是我们构建数据库大厦的“设计图纸”和“骨架”。

Spring Boot 3 后台框架的自动配置设计：少写配置，多做组合Starter 如何做到引入即生效？你有没有遇到这种体验？你接手了一个"脚手架"项目，光是配环境就花了半天。