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最近在学习AI应用开发的相关知识（LangChain、Spring AI Alibaba等框架），先在个人博客中落地一些功能试试效果。顺便抽空看看《深入理解Java虚拟机》。
责任链模式实现订单校验
本文通过Java代码示例，详细阐述了如何运用责任链设计模式实现订单创建的校验流程。
文章首先定义了统一的校验器接口和抽象基类，然后将商品、库存、用户等校验逻辑分别封装到独立的具体校验器中。通过Spring的配置，这些独立的校验器被灵活地组合成不同的校验链，以适应订单预校验、下单校验等多种业务场景。该模式将请求的发送者与接收者解耦，使每个校验器职责单一，有效避免了冗长的if-else判断，显著提升了代码的可读性、可维护性和扩展性。
由米芾AI生成，内容仅供参考！
基于 TCC 模式实现普通下单场景的分布式一致性方案
本文介绍了一种基于TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的分布式事务解决方案，专为普通下单等非高并发场景设计。该方案通过将通用的TCC事务框架与具体的下单、扣库存业务逻辑解耦，实现了高可复用性。其核心是通过事务日志（TransactionLog）来记录和管理Try、Confirm、Cancel三个阶段的状态，并结合状态判断，有效解决了TCC模式中常见的幂等执行、空回滚及悬挂等问题。此外，方案还引入了Confirm阶段重试和失败场景下的异步补偿机制，进一步保证了跨服务操作的最终一致性和系统可靠性。
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sensitive敏感信息脱敏
本文主要介绍如何对手机号、身份证号等敏感信息进行脱敏处理，以防止数据泄露。文章推荐使用`sensitive`开源框架，并分场景阐述了具体实现方法。在日志脱敏方面，通过引入Maven依赖并配置logback.xml，使用`SensitiveLogbackConverter`即可实现日志内容的自动脱敏。对于前端页面展示，可通过在实体类字段上添加`@SensitiveStrategy`系列注解，并结合`ResponseBodyAdvice`拦截器调用工具类，对返回数据进行处理。此外，框架还支持通过配置文件进行个性化脱敏策略设置，灵活性高。
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自定义TypeHandler实现隐私数据自动加解密
本文介绍了一种利用MyBatis的TypeHandler机制，为项目中的隐私数据（如用户姓名、身份证号）实现自动加解密的方案，以解决数据明文存储的安全隐患。该方案的核心是在数据持久化过程中进行拦截：当数据写入数据库时，TypeHandler会自动调用加密方法；当从数据库读取数据时，则自动进行解密，整个过程对业务代码透明。实现步骤主要包括：创建AES加解密工具类、实现自定义TypeHandler并集成加解密逻辑、通过注解或XML配置将该Handler注册到需要保护的实体字段上。这是一种优雅且非侵入式的数据安全增强方法。
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License认证
本文介绍了一种基于TrueLicense实现的软件License认证方案，主要用于内网环境下部署的应用授权。其核心原理是利用非对称加密技术。授权方首先通过`keytool`生成公私钥对并保管私钥，然后使用私钥为用户生成包含有效期等信息的`license.lic`许可证书。使用者将该证书与公钥文件集成到应用中，在项目启动时安装证书，并通过拦截器在关键操作前校验其有效性，从而实现对软件使用的精准控制。
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