批量处理数据代码如何优化？

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黑娃

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可以用这几个方法定位问题：日志排查：在关键节点打印详细日志，比如请求参数、返回结果、异常堆栈，通过日志还原问题场景；环境复现：在测试环境用和线上一样的参数复现问题，再进行本地调试；抓包分析：用 Fiddler 或 Wireshark 抓包，查看接口的请求和响应，定位问题出在前端还是后端；远程调试：如果服务器支持，可以开启远程调试端口，用本地 IDE 连接线上服务调试（不建议在生产环境频繁使用）。

线上环境出 bug，不能断点调试怎么办？

黑娃

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推荐使用 Git Flow 规范： main：主分支，永远保持可发布状态； develop：开发分支，所有新功能都从这里拉取； feature/*：功能分支，开发新功能时使用，开发完合并回 develop； release/*：发布分支，测试修复 bug，准备上线； hotfix/*：紧急修复分支，线上 bug 修复后合并回 main 和 develop。

多人协作开发时，Git 分支怎么管理最清晰？

黑娃

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自动配置原理：理解 @SpringBootApplication 注解、条件注解的作用；常用 Starter：Web、JPA/MyBatis、Redis、Security 等常用场景的快速集成；配置管理：application.yml/application.properties 的配置规则，多环境配置； AOP：切面编程，用于日志、事务、权限校验等通用功能的实现；异常处理：全局异常处理器，统一接口的错误返回格式。

学习 Spring Boot，重点要掌握哪些核心特性？

黑娃

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用外键：适合数据一致性要求高、数据量不大的场景，比如订单和用户的关联，外键能保证数据不会出现脏数据；不用外键：适合高并发、大数据量的场景，比如电商的订单表，用外键会影响写入性能，一般在业务层做关联校验；现在很多互联网项目，都会选择在业务层维护数据一致性，避免外键带来的性能损耗。

数据库表设计时，外键约束到底要不要用？

黑娃

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新手可以按这几步走：先从「文档修正、翻译、小 bug 修复」这类简单 Issue 开始，熟悉项目的贡献流程；本地拉取项目，跑通开发环境，先自己试用一遍，理解项目功能；看项目的 CONTRIBUTING.md 贡献指南，了解代码规范和提交要求；提交 PR 前，先在 Issue 里说明你的修改方案，和维护者对齐思路。

想给开源项目贡献代码，从哪里开始入手？

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