Backend

本文详细介绍如何在GitHub项目中配置Renovate，实现依赖的自动更新和PR的自动合并。从最小配置到复杂场景，全面覆盖不同使用情况。

最近在探索 Spring AI 的 RAG 功能，发现它确实是一个很强大的工具。今天就来分享一下如何用 Spring AI 构建一个智能餐厅推荐系统，通过检索增强生成技术让 AI 能够基于真实的餐厅数据给出更准确的推荐。

本文档描述了基于 Spring Boot 的异常处理设计思路，旨在构建一个统一、可扩展、支持国际化的异常处理体系。通过合理的异常分类、统一的响应格式和完善的国际化支持，为前端提供友好的错误信息，同时便于后端进行问题定位和监控。

本文档整理了ThingsBoard平台的各种协议接口设计，作为IoT平台开发的参考。

Thingsboard 启用 OAuth2 功能

使用 [email protected] / sysadmin 账号登录 Thingsboard 系统之后，在安全 -> OAuth2.0 页面，点击OAuth2.0客户端，先创建一个客户端，这里我创建的是 Github 客户端。

Uuids

UUID uuid = Uuids.timeBased();
Uuids.unixTimestamp(uuid)

UUID NULL_UUID = Uuids.startOf(0);

UUIDConverter

Canal 是阿里巴巴开源的一款分布式增量数据同步工具，主要用于基于 MySQL 数据库的增量日志 Binlog 解析，提供增量数据的订阅和消费。

分布式 ID 的生成是分布式系统中的一个核心问题，需要确保生成的 ID 全局唯一、性能高效，并且能够适应高并发和大规模的场景。以下是一些常见的分布式 ID 生成方案：

以下是一个基于本地缓存 + Redis ZSet + 定时任务的榜单方案，适用于高并发场景：

在实际项目中，区分偶发性超时和频繁超时的重试策略非常重要。偶发性超时可能是由于网络抖动或临时负载过高引起的，适合立即重试；而频繁超时则可能是系统过载或下游服务不可用，此时应避免重试，以免加剧问题。

在实际面试的过程中，经常会遇到类似的面试题目，这时候可以这样回答：

在处理大量请求时，我们经常会遇到超时的情况。为了合理控制重试行为，避免所谓的“重试风暴”，我设计了一个基于时间窗口的算法。在这个算法中，我们维护了一个滑动窗口，窗口内记录了每个请求的时间戳以及该请求是否超时。每当一个请求超时后，我们会统计窗口内超时的请求数量。如果超时请求的数量超过了设定的阈值，我们就认为当前系统压力较大，不适合进行重试；否则，我们认为可以安全地进行重试。