引言
还在用“传参大法”吗?
把 userId、traceId、pageNo从Controller一路传到Service,再传到Repository?你的方法签名是不是已经长到看不清,代码里到处是重复的取值和校验?
这不是优雅,这是“参数包袱”。它让代码臃肿、难以测试,更在异步编程时直接“瘫痪”。
在分布式系统中,雪花算法(Snowflake)生成的ID无疑是我们的得力助手。但当我们面对这样一长串数字时:1234567890123456789,是否曾感到它在URL、二维码或用户界面中显得过于“臃肿”?
我们如何在保持其分布式优势的同时,让它变得短小精悍?本文将带你深入Base62编码的奇妙世界。
高并发场景下,接口防刷是系统稳定性的重要保障。上一篇我们已经介绍了固定计数器限流和令牌桶限流,今天继续分享漏桶限流和滑动时间窗口限流这两种经典算法。
在数字化时代,我们的日常生活与网络紧密相连。从社交软件、电子邮箱到移动支付,大量敏感信息需要在互联网上传输和处理。然而,传统的密码作为最主要的身份验证方式,存在着诸多安全隐患。