优惠券功能设计与实现
本文从底层逻辑出发，全面拆解优惠券功能的核心设计要点，结合JDK17、MyBatis-Plus、MySQL8.0等最新稳定技术栈，提供全量可编译运行的实现代码，帮助开发者快速掌握从需求分析到落地部署的完整流程。
Redis中的scan命令使用解析:
SCAN命令仍然可能在单次迭代中占用较长的CPU时间，但由于可以控制返回的元素数量并分批处理，所以它的影响是可控的。
总而言之，SCAN命令是一个高效而又安全的工具，用以迭代大规模的Redis数据库键，它解决了使用 KEYS命令在大数据集上可能引起的长时间阻塞问题。利用 SCAN命令可以实现更为平滑且可控的数据库遍历操作。在实际应用中，通常会结合适当的 MATCH和 COUNT参数，针对具体的应用场景调整调用策略以达到最优性能。
解锁淘宝京东拼多多API，让电商数据为你所用
在数字化时代，淘宝、京东、拼多多汇聚海量商品与用户数据。本文详解如何通过官方API合法获取电商数据，结合代码实战，实现价格监控、竞品分析与用户画像构建，助力企业提升市场感知、用户洞察与决策能力，挖掘数据金矿价值。（238字）
模拟面试应用的技术实现与智能评估系统分析
本文系统解析了AI面试训练系统的核心技术架构，涵盖语音交互、情绪识别、简历解析、个性化命题与多维度评估等模块，结合Python实现详解多模态处理与分布式架构设计，展现人工智能在求职辅导中的深度应用与未来潜力。（239字）
聊聊场景题：百万人同时点赞怎么办？这个怎么回答
如今面试更重场景题，如“百万用户同时点赞”类问题，考察高并发下系统设计能力。重点在于流量削峰、数据一致、可用性与资源优化。核心思路：用Kafka削峰、Redis缓存状态与计数、异步批量同步数据库，实现高性能、高可用与最终一致性，兼顾体验与成本，体现技术选型与业务权衡能力。
Redis缓存问题的分析方法与解决策略
每种策略的实施都需要详细的规划和测试。除了上述策略之外，合理设计缓存系统的架构、调优Redis配置和持续监控Redis的性能指标都是保证Redis缓存系统稳定运行的重要手段。在实际运维过程中，还需要根据业务特点和实际情况对策略进行调整和优化。
