木子小站

2025-07-23🌱上海: ⛅️ 🌡️+28°C 🌬️↖13km/h # 下载地址 # Graphiti getzep/graphiti: Build Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents # Neo4j Neo4j Desktop Download | Free Graph Database Download # 本地安装 # 下载 Neo4j 先从官网下载桌面版 Neo4j 软件 下载好后进行新建 Instance 创建好后，如下所示 需要注意的地方就是这个路径不能有中文，但是下载好默认设置的，保证用户名文件

2025-05-09🌱上海: 🌦 🌡️+20°C 🌬️↑37km/h # Part010 技术实现文档 # 1. 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part010 模块实现了一个基于 WebSocket 和 Disruptor 的高性能实时通信系统，解决了企业应用中实时消息处理的性能瓶颈问题。在实际业务系统中，WebSocket 是实现实时通信的核心技术，广泛应用于在线聊天、实时通知、数据推送等场景。传统的 WebSocket 实现中，消息处理通常在 WebSocket 线程中同步执行，当消息处理逻辑复杂或耗时较长时，会导致 WebSocket 线程阻塞，影响系

2025-05-08🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # Part011 动态定时任务 Job # 1. 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part011 模块实现了一个基于 Spring Boot 的动态定时任务管理框架，解决了企业应用中定时任务管理的常见问题。在实际业务系统中，定时任务广泛应用于数据同步、报表生成、缓存更新、数据清理等场景。传统的定时任务实现方式通常依赖于 @Scheduled 注解或 Quartz 配置，这些方式在任务创建后难以动态调整，每次修改都需要重新编译部署应用，无法适应业务需求的快速变化。本模块设计了一套灵活、可动态

2025-05-08🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # **Part009 动态线程池及线程池管理器 # 1. 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part009 模块实现了一个基于 java 的动态线程池管理框架，解决了企业应用中线程池使用和管理的常见问题。在实际业务系统中，线程池是实现并发处理的核心组件，广泛应用于异步任务处理、并行计算、定时任务执行等场景。传统的线程池创建后参数固定，无法根据业务负载动态调整，导致系统资源利用率低，或在高峰期出现线程资源不足的问题。本模块设计了一套灵活、可动态调整的线程池管理框架，支持运行时调整线程池核心参数，

2025-05-08🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # **Part008 通用 Excel 导出功能实战 # 1. 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part008 模块实现了一个基于 Java 的通用 Excel 导出框架，解决了企业应用中数据导出功能的常见需求。在实际业务系统中，数据导出是一个高频操作，如导出用户列表、订单记录、报表数据等。传统的 Excel 导出实现方式往往缺乏统一标准，不同模块的导出功能实现差异较大，代码复用性低，维护成本高。本模块设计了一套灵活、可扩展的 Excel 导出框架，通过统一的 API 和面向对象的设计，简

2025-05-08🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # **Part007 使用 TransactionTemplate 优化接口性能 # 1. 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part007 模块实现了一个基于 Spring 的事务管理示例，主要针对在数据库操作中事务范围控制的优化。在实际业务系统中，良好的事务管理对系统性能和可靠性具有重要影响。本模块通过对比声明式事务和编程式事务的实现，展示了在不同场景下如何选择合适的事务管理方式，特别是当业务逻辑中包含耗时操作时，如何优化事务范围以提高系统性能和资源利用率。 # 1.2 解决的问题 事

2025-05-08🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # **Part006 CompletableFuture 使用案例 # 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part006 模块实现了一个基于 Java 并发编程优化的商品详情页查询服务，主要解决的是在微服务架构下，系统需要从多个服务获取数据时的性能问题。在传统实现中，获取完整的商品详情需要依次调用多个接口（商品基本信息、商品描述、评论数、收藏数等），这些调用都是串行执行的，导致响应时间过长，用户体验较差。本模块通过 Java 的并发编程特性，特别是 CompletableFuture，

2025-05-08🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # Part005 多种限流算法实现 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part005 模块实现了多种限流算法，用于解决高并发场景下服务过载问题。在微服务架构和分布式系统中，限流是保护系统稳定性的关键措施，通过控制请求速率，防止突发流量对系统造成冲击，确保核心业务的正常运行。本模块提供了多种限流算法的实现，展示了不同限流策略的特点和适用场景。 # 1.2 解决的问题 系统过载保护：通过限制请求速率，防止系统资源耗尽，保障系统稳定性。 突发流量应对：平滑处理流量峰值，避免瞬时高并发导致

2025-05-08🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # Part004 解决超卖的四种方案 # 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part004 模块实现了一个基于 Java 的并发安全解决方案，主要针对高并发场景下的商品库存管理（秒杀、抢购）等问题。在电商系统中，库存超卖是一个典型的并发问题，若不妥善处理，可能导致系统数据不一致，影响业务正常运行和用户体验。本模块提供了多种解决方案，系统地解决并发安全问题。 # 1.2 解决的问题 库存超卖问题：确保在高并发抢购场景下，商品库存不会出现负数，实际售出数量不超过库存数量。 并发数据

2025-05-07🌱上海: ☀️ 🌡️+19°C 🌬️↖19km/h # **Part003 压测工具类 # 1. 为什么（Why） # 1.1 项目背景 part003 模块实现了一个基于 java 的 HTTP 接口压测工具，主要用于评估 Web 接口的性能指标，如响应时间、吞吐量等。在微服务架构和分布式系统中，接口性能是影响整体系统稳定性的关键因素，因此需要一个灵活高效的压测工具来模拟高并发场景，评估接口的性能表现。 # 1.2 解决的问题 接口性能评估：通过模拟高并发请求，测试接口在不同负载下的响应情况。 性能瓶颈识别：测量关键性能指标（吞吐量、响应时间