幂等方案专题
本文记录了一次Java应用CPU使用率异常升至104%的问题排查过程。通过分析发现，问题根源为频繁Full GC，而GC主因是将Excel数据以List<Map<String, String>>形式加载至JVM内存，导致内存膨胀、空间利用率低（仅约13.4%），大对象长期驻留老年代，最终触发Full GC连锁反应。排查中区分了机器监控与JVM监控差异，并借助JProfiler定位大内存对象。解决方案包括“治本”（移出JVM存入Redis）与“治标”（减少冗余字段、优化内存使用）。总结了线上高CPU问题的排查思路：关注JVM GC状态、善用堆分析工具、结合代码逻辑定位根因
支付方案专题
本文记录了一次Java应用CPU使用率异常升至104%的排查过程。通过分析发现，问题由Full GC频繁触发导致，根源在于将大体积Excel数据以List<Map>结构加载至JVM内存，造成堆内存膨胀且长期驻留。结合JProfiler工具定位到大对象后，提出“治本”（移出内存存入Redis）与“治标”（减少冗余字段）两类解决方案，并总结了排查思路：优先检查JVM而非机器监控，善用工具分析堆快照，结合代码逻辑与现象验证推断。
Redis集群伸缩，转移插槽失败
Redis集群出现槽位配置不一致，提示节点192.168.206.129:7004的slot 0处于importing状态。需登录该实例，执行`cluster setslot 0 stable`命令，恢复槽位稳定状态，修复集群问题后再进行 rebalance 操作。
大厂如何解决订单幂等问题
在分布式系统中，网络重试可能导致重复请求，需保证接口幂等性。创建订单时，可通过预生成唯一订单号并利用数据库主键唯一约束，防止重复插入；更新订单时，引入版本号机制，更新前校验版本并原子性自增，避免ABA问题。结合MySQL唯一索引与Redis标识，可有效实现各类服务的幂等控制，确保数据一致性。
RocketMQ for AI：重新定义 AI 应用通信范式
RocketMQ LiteTopic 专为 AI 场景设计，支持百万级轻量队列，实现会话级私有通道与细粒度订阅。LiteConsumer 可动态管理节点级订阅，免依赖 Redis 与广播，简化架构，提升稳定性。原生支持断点续传、状态恢复，保障 AI 多轮交互可靠闭环，构建高效、弹性通信新模型。（238 字）
低代码IDEA启动项目
使用IDEA启动Jeecg-Boot前后端项目：先初始化MySQL与Redis，安装Maven依赖，配置数据库及Redis信息，启动后端Java服务；前端通过pnpm或yarn安装依赖，配置代理与接口地址，运行dev命令启动Vue3项目，访问http://localhost:3100，账号admin/123456。
大厂如何解决订单幂等问题
为保障分布式系统数据一致性，需实现接口幂等性。创建订单时，通过预生成唯一订单号并利用数据库主键唯一约束，防止重复插入；支付时结合Redis或数据库唯一索引标记请求处理状态，避免重复扣款。更新订单时引入版本号机制，校验并原子性更新version字段，有效解决ABA问题。两类方法可推广至各类数据库操作场景，确保无论请求是否重复，数据始终正确。
大厂如何解决订单幂等问题
为保障分布式系统数据一致性，需实现接口幂等性。创建订单时，通过预生成唯一订单号并利用数据库主键唯一约束，防止重复插入；支付时结合Redis或DB流水表标记请求处理状态，避免重复扣款。更新订单时引入版本号机制，校验并原子更新version，解决ABA问题。两类方法可通用至各类数据库操作服务，确保数据准确。
[ERP]SpringBoot集成Redis技术(☆)
本文介绍如何克隆并运行ERP项目代码，通过Git或Zip方式获取源码，配置JDK、Maven等环境，解决常见运行问题。强调新人应主动请教同事或组长，并合理使用API测试工具进行接口验证，同时关注Redis缓存优化及缓存三剑客问题，提升开发效率与系统性能。
