本文介绍了Java中的`yield`关键字，它主要用于增强`switch`表达式的返回值能力。对于简单的单行`case`分支，可以直接使用`->`返回结果。然而，当分支逻辑复杂，需要用`{}`代码块执行多条语句（如业务计算、条件判断）时，`yield`关键字就成为必需。它可以在代码块内部显式地指定该分支的返回值。这一特性使得Java的`switch`表达式在处理复杂场景时更加灵活和清晰，功能上类似于Kotlin中的`when`表达式，有效提升了代码的可读性。 由米芾AI生成，内容仅供参考！

本文探讨了分销场景中复杂的佣金计算问题。针对传统`if-else`硬编码方式导致的逻辑臃肿、维护困难和扩展性差等弊端，文章提出了一种基于责任链与策略模式的规则引擎设计方案。该方案将每条佣金规则（如团队奖励、渠道奖励等）封装为独立的策略对象，再通过责任链模式将它们有序串联，依次执行计算并累加结果。这种设计实现了业务规则与代码逻辑的有效解耦，使系统结构更清晰，易于测试、维护和扩展，能够灵活应对未来多变的业务需求。 由米芾AI生成，内容仅供参考！

本文介绍了一种基于本地消息表实现分布式事务的方案，以电商系统的订单和库存服务为例。其核心思想是将主业务操作（如创建订单）与“待发送消息”的创建，放在同一个本地事务中执行。这确保了只要主业务成功，通知下游服务的消息就一定会被保存下来。 该方案通过一个独立的消息恢复系统，定时扫描本地消息表中未成功发送或未收到确认的消息，并进行重试，从而保证消息最终能够送达下游服务（如库存服务）进行处理。这种方式不依赖外部事务协调组件，通过保证消息的可靠投递，实现了分布式系统数据的最终一致性。 由米芾AI生成，内容仅供参考！

本文介绍了基于分布式架构的爬虫系统的实现与设计思路，旨在应对海量网页数据的高效抓取与存储。该系统由多个节点协同工作，利用Zookeeper、Redis、HBase等技术实现分布式URL调度、爬取、数据存储和管理。核心模块包括URL调度系统、网页解析器、分布式存储（HDFS和HBase）、微服务架构中的Nacos和Feign，用于服务发现与调用。系统采用多机部署，结合代理IP抗反爬虫，通过网页解析提取商品信息并存入HBase，保证数据分布合理、存取高效。项目实现了种子URL管理、并行网页爬取、数据清洗与存储、节点监控等功能，具有高度的扩展性与可维护性。总结中提出在服务器资源充足时可采用HDFS-HA架构提升可靠性，建议引入消息中间件如Kafka应对高并发，优化URL调度和强化节点监控机制，以实现更稳定的分布式爬虫系统。——由米芾AI生成，内容仅供参考！

1. 概述 在想标题的时候，到底应该叫数据校验，还是参数校验时，我纠结了，而且非常。 最后，考虑参数校验更贴近我们的理解，就选择了它。实际更合适的叫法，还是数据校验。 文头艿艿瞎哔哔了一些碎碎念，嫌弃的胖友，可以跳往 「3. 快速入门」 。 当我们想提供可靠的 API 接口，对参数的校验，以保证最终