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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》。
采用责任链+策略模式处理不同产品类型的佣金计算逻辑
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!
优惠券过期:RocketMQ的延时任务
本文介绍了利用RocketMQ的延时消息功能,实现电商平台优惠券的自动过期管理。方案设计包括优惠券实体类、优惠券创建流程、消息的延时投递以及消费端处理逻辑。在优惠券创建时,将优惠券信息保存后,计算到期时间与当前时间的差值,通过RocketMQ同步发送延时消息,确保消息在优惠券过期时被消费。消息消费者监听相关主题,在接收到过期通知时,验证优惠券状态并将其标记为无效,有效避免了手动操作或复杂定时任务的需求。该方案充分发挥了RocketMQ高性能、可靠的消息中间件特点,实现优惠券的自动过期处理,不仅简化了系统架构,还提升了运维效率,适用范围也扩展到其他存续期限的场景,为电商和订阅等业务提供了有效的解决方案。——由米芾AI生成,内容仅供参考!
CompletableFuture的使用
产品详情接口并发编排 在现代软件开发中,我们常常需要在一个接口里调用多个服务来汇总结果,这时采用并发编排能够显著提升接口性能。Java 中的 CompletableFuture 是处理异步编程和并发流的强大工具。借助它,我们可以在后台执行任务,并在任务完成后合并结果。 项目背景 假设我们正在开发电子
基于zset实现延时队列——替换MQ
基于Redisson实现一个延迟队列 Redisson中定义了分布式延迟队列RDelayedQueue,这是一种基于zset结构实现的延时队列,它允许以指定的延迟时长将元素放到目标队列中。 其实就是在zset的基础上增加了一个基于内存的延迟队列。当我们要添加一个数据到延迟队列的时候,redisson
基于本地消息表实现分布式事务
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。
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