服务端开发博客 | 后端架构 · 高并发 · 性能优化 · 微服务实战 👋🏼

问题背景 在前后端分离的开发模式下，跨域请求是不可避免的。浏览器出于安全考虑，会对跨域请求进行限制，这就带来了以下问题： 预检请求频繁：每次复杂请求都会先发一个OPTIONS预检请求 预检请求慢：OPTIONS请求需要经过完整的请求处理流程 重复预检：相同的预检请求重复发送，浪费资源 前端联调困难：OPTIONS请求被拦截，影响开发效率 用户体验差：请求等待时间长，用户感知明显 这些问题会导致： 前端开发效率低，联调困难 请求响应慢，用户体验差 服务器压力大，资源浪费 前端同事抱怨多，团队协作不畅 传统方案 vs 优化方案 传统方案：每次都处理预检请求 @Configuration public class CorsConfig { @Bean public CorsWebFilter corsFilter() { CorsConfiguration config = new CorsConfiguration(); config.addAllowedOrigin("*"); config.addAllowedMethod("*"); config.addAllowedHead....

电商搜索推荐的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 用户搜索"苹果手机"，结果却是各种苹果农产品 商品搜索响应时间超过3秒，用户直接离开 推荐的商品完全不符合用户兴趣 热门商品搜索排名混乱，影响转化率 传统的数据库搜索方式不仅性能差，也无法满足现代电商的个性化需求。今天我们就用SpringCloud + Elasticsearch + Redis + Kafka来解决这些问题。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何构建一个高性能的电商搜索推荐系统。 核心思路是： 全文搜索：利用ES实现高效的文本搜索 实时数据同步：通过Kafka实现数据实时更新 个性化推荐：基于用户行为分析提供个性化推荐 缓存优化：使用Redis加速热点数据访问 技术选型 SpringCloud：微服务架构 Elasticsearch：全文搜索和分析 Redis：高速缓存和会话存储 Kafka：消息队列和数据同步 MySQL：主数据存储 核心实现思路 1. 商品搜索服务 首先构建商品搜索服务： @RestController @RequestMapping("/api/search") ....