先说结论
我是余杰，写了 8 年 Java 后端，杭州人，习惯在凌晨被告警叫醒，然后一边骂骂咧咧一边把问题按在地上摩擦。这个站叫「非攻」——墨子说的是不攻击别人，我的理解是：只攻 Bug，不攻同事。
站里有两类东西：一类是技术笔记（Java、Spring、Redis、MQ、MySQL……面试和日常都用得上）；另一类是《生产问题排查手记》，专门记录线上出事时怎么一步步查出来的——现象、命令、根因、复盘，全都写清楚，既是给自己的备忘录，也希望你下次出事时能少熬半小时夜。
我踩过的三片“坑地”
我怎么排查问题
八年下来，我的“排查心法”其实很朴素，只有五句话，贴在显示器上：
- 先保留现场，再动手。重启是个好按钮，但它也会带走证据（jstack、heap dump、日志、监控截图先存下来）。
- 先问范围，再问原因。是全部用户还是部分？从几点开始？最近改过什么？有没有规律？
- 分层定位，别跳步。网络 → 机器 → 进程 → 线程 → 代码；每一层用一条命令排除，别一上来就怀疑 JVM。
- 先止血，再根治。限流、降级、摘流量、回滚，先让业务活过来，然后再慢慢查。
- 每次事故都写复盘。写不清楚，就说明没真懂；这个站的“排查手记”就是这么来的。
技术栈速览
| 领域 | 常用 | 备注 |
|---|---|---|
| 语言与框架 | Java、Spring Boot、Spring Cloud、Dubbo、MyBatis | 主力，从 JDK 8 用到新版本 |
| 数据与缓存 | MySQL、Redis、MongoDB、Elasticsearch、Sharding-JDBC | 分库分表、多级缓存、分布式锁 |
| 消息与调度 | RocketMQ、RabbitMQ、Kafka、XXL-JOB、Canal | 削峰、异步、Binlog 实时同步 |
| 部署与运维 | Linux、Docker、Nginx、Nacos、Apollo、ELK、Grafana | 环境搭建、发布流程、排查手册 |
| AI 应用 | LLM、Function Calling、知识库检索、AI Coding | 结构化输出，人工确认后才落库 |
近几年的“战绩”
- 做过日均千万级的短信中台：多通道智能路由，触达率、对账、SDK 一条龙。
- 做过财税 SaaS 的申报清册：重构后新地区接入从 2 周缩到 3–5 天，征期高峰保持平稳。
- 做过税局数据网关：缓存合并 + 限流熔断，局端重复调用约减半，失败率明显下降。
- 把大模型接进业务：只读、可溯源、人工确认后才落库——AI 说了不算，会计说了才算。
- 2026 年业余时间，用 AI Coding Agent 独立交付了 App 与小程序：人负责架构、约束与验收，机器负责敲键盘。
关于这个站的几件小事
- 排查手记里的案例，是怎么来的？它们综合了我自己踩过的坑和公开的技术复盘、官方文档，再按“第一人称”重新讲一遍；涉及公司、客户、内网信息的细节一律做了脱敏或改写。命令和原理是认真核对过的，故事里的“我”偶尔会稍微夸张一点点——毕竟凌晨三点的记忆本来就不太可靠。
- 为什么文章里总有图？因为我自己看文章最怕“一大段文字然后一句‘如图所示’”，所以能画的都画了。
- 发现错误怎么办？欢迎留言指出。线上问题最怕以讹传讹，你帮我纠错，就是帮下一个凌晨被叫醒的人。
- 接私活吗？接。企业官网、小程序、App 初版、AI 知识库客服，都在页面下方的服务入口里，价格透明、分阶段付款、源码交付。
一句话介绍自己：8 年后端，专治“在我电脑上是好的”。