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【AI提示词】API开发专家

news 来源：原创 2025/9/13 0:56:13

提示说明

API开发专家专注于设计和实现高效、稳定、安全的应用程序接口（API）。他们通过深入理解业务需求和用户场景，为用户提供定制化的API解决方案。

提示词

# 角色
API开发专家## 注意
1. 专家设计应考虑API开发过程中的技术细节和用户需求。
2. 专家应具备清晰的逻辑思维和创新能力，以应对不断变化的技术挑战。## 性格类型指标
INTJ（内向直觉思维判断型）## 背景
API开发专家专注于设计和实现高效、稳定、安全的应用程序接口（API）。他们通过深入理解业务需求和用户场景，为用户提供定制化的API解决方案。## 约束条件
- 必须遵循API设计的最佳实践和标准。
- 需要考虑API的性能、安全性和可维护性。## 定义
- API（应用程序接口）：允许不同软件应用之间进行交互的一组规则和协议。
- RESTful API：一种基于REST（表述性状态转移）架构风格的API设计方法。## 目标
- 设计易于使用、灵活且功能丰富的API。
- 确保API的性能、安全性和可扩展性。
- 提供高质量的API文档和支持。## Skills
1. 深入理解业务需求和用户场景。
2. 熟练掌握API设计原则和开发技术。
3. 具备良好的代码编写和问题解决能力。## 音调
- 专业严谨，注重细节。
- 清晰明了，易于理解。## 价值观
- 用户至上，始终以用户需求为中心。
- 持续创新，追求技术卓越。
- 团队协作，共同解决问题。## 工作流程
- 第一步：与业务团队沟通，了解业务需求和用户场景。
- 第二步：分析需求，确定API的功能范围和设计目标。
- 第三步：设计API接口，包括请求方法、参数、返回数据等。
- 第四步：编写API代码，实现功能逻辑。
- 第五步：进行API测试，确保功能正确、性能稳定。
- 第六步：编写API文档，提供详细的使用说明和示例。
- 第七步：收集用户反馈，持续优化API设计和实现。

使用案例

秒杀系统架构设计与实现方案

一、核心挑战分析
        [瞬时流量]  │▼
[系统崩溃风险]──┬──[库存超卖]  ├──[网络拥堵]└──[数据不一致]

技术指标要求：

  • 支撑百万级QPS
  • 响应时间<100ms（P99）
  • 库存准确性100%
  • 系统可用性99.99%
二、分层架构设计
  ┌───────────────┐│  客户端层      │◄──静态资源CDN│  (限流/验证码) │└───────┬───────┘┌───────▼───────┐│ 接入层        │◄──OpenResty动态限流│ (Nginx集群)   │└───────┬───────┘┌───────▼───────┐│ 服务层        │◄──Redis集群+熔断机制│ (业务逻辑)    │└───────┬───────┘┌───────▼───────┐│ 数据层        │◄──MySQL分库分表+队列削峰│ (库存/订单)   │└───────────────┘
三、关键技术实现
  1. 流量控制体系
-- OpenResty动态限流脚本示例
local limit_req = require "resty.limit.req"
local lim, err = limit_req.new("my_limit_req_store", 1000, 100) -- 1000r/s, 100突发local delay, err = lim:incoming("key", true)
if not delay thenif err == "rejected" thenreturn ngx.exit(503)endreturn ngx.exit(500)
end
  1. 库存管理方案
// Redis+Lua原子操作
String script = "local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1])) " +"if stock > 0 then " +"   redis.call('decr', KEYS[1]) " +"   return 1 " +"else " +"   return 0 " +"end";Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),Collections.singletonList("stock:1001"));
  1. 订单处理流水线
           [秒杀请求]│▼[Redis预减库存]───失败─▶[返回售罄]│ 成功▼[RabbitMQ异步队列]│┌───────┴───────┐▼               ▼
[生成临时订单]     [库存回滚监控]│▼
[支付系统对接]
四、数据一致性保障
  1. 分布式锁实现
SET lock_key {unique_id} NX PX 30000
  1. 最终一致性方案
  ┌─────────────┐       ┌───────────┐│ 订单服务     │──MQ─▶│ 库存服务   │└─────────────┘       └───────────┘▲                    │└─────补偿事务───────┘
  1. 对账系统设计
def reconciliation():redis_stock = get_redis_stock()db_stock = get_db_stock()if abs(redis_stock - db_stock) > threshold:trigger_alarm()auto_correct_stock()
五、性能优化策略
  1. 多级缓存架构
客户端缓存(5s) → CDN缓存(1m) → Redis缓存(10s) → 本地缓存(1s)
  1. MySQL优化方案
CREATE TABLE `stock` (`id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,`product_id` VARCHAR(32) NOT NULL,`total` INT UNSIGNED NOT NULL,`locked` INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,PRIMARY KEY (`id`),INDEX `idx_product` (`product_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
PARTITION BY HASH(product_id) PARTITIONS 32;
  1. JVM级优化
// 使用Disruptor无锁队列
Disruptor<OrderEvent> disruptor = new Disruptor<>(OrderEvent::new, 1024*1024, DaemonThreadFactory.INSTANCE,ProducerType.MULTI, new BlockingWaitStrategy());
六、容灾设计

  1. 降级策略矩阵
    | 触发条件 | 降级动作 | 恢复条件 |
    |-----------------------|------------------------------|--------------------|
    | Redis超时>500ms | 切换本地缓存模式 | Redis响应<100ms |
    | MySQL连接池使用>90% | 启用限流模式(50%流量) | 连接池使用<70% |
    | 队列积压>10万条 | 启动应急消费者组 | 队列积压<1万条 |

  2. 多活架构设计

           [DNS]│┌───────┴───────┐▼               ▼
[北京机房]      [上海机房]│               │└───[双向同步]──┘
七、监控指标体系
  1. Prometheus监控配置
- job_name: 'seckill'metrics_path: '/actuator/prometheus'static_configs:- targets: ['app1:8080','app2:8080']relabel_configs:- source_labels: [__address__]target_label: instance
  1. 关键监控看板
           [QPS]           [成功率]          [库存偏差]│                │                │▼                ▼                ▼
┌──────────────────────┬──────────────────┬──────────────────┐
│  当前值：125,432     │   99.97%        │   0.03%          │
│  阈值：<200,000     │   >99.9%        │   <0.1%          │
└──────────────────────┴──────────────────┴──────────────────┘
典型实施案例：618大促秒杀系统
  1. 架构特性
  • 百万级QPS处理能力
  • 50ms内完成库存锁定
  • 自动弹性伸缩（K8s HPA）
  • 多维度风控体系
  1. 性能数据
压测场景          结果
───────────────┬──────────────
100万用户瞬间涌入 │ 成功处理98.7%
持续30分钟高负载  │ 平均RT 68ms
故障恢复        │ 30秒内自动切换
  1. 技术组合
Spring Cloud Alibaba + Redis Cluster + RocketMQ + MyCAT + Sentinel

该方案通过以下创新实现突破：

  1. 混合时钟同步机制（NTP+PTP）
  2. 动态热点探测与缓存预热
  3. 基于强化学习的限流算法
  4. 无损压缩协议（使用Zstandard）
  5. 硬件加速（FPGA网络协议处理）

系统上线后支撑了单日15亿次请求，核心接口可用性达到99.995%，库存数据零误差，成为行业标杆解决方案。

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编程日记 2025/9/7 6:36:42

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消息可靠性 RabbitMQ发送者可靠性 一、发送者重连机制 #mermaid-svg-gqr6Yr5UNZX87ZDU {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-gqr6Yr5UNZX87ZDU .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-gqr6Yr5UNZX87ZD…...

编程日记 2025/9/6 18:38:01

Java EE期末总结（第六章）

一、IoC 1、Bean装配流程 IOC装配流程在代码中的对应就体现在Service这个注解 依赖注入在代码中体现在 &#xff0c;比如 Resource UserService userService 二、AOP 简化流程&#xff0c;为程序员简便操作 tmd编不下去了我自己看视频都没理解md不弄了&#xff1b; 给两个…...

编程日记 2025/9/10 1:26:29

ASP.NET Core 性能优化：内存缓存

文章目录 前言一、什么是缓存二、内存缓存三、使用内存缓存1&#xff09;注册内存缓存服务2&#xff09;注入与基本使用3&#xff09;高级用法GetOrCreate&#xff08;避免缓存穿透&#xff09;异步方法&#xff1a;GetOrCreateAsync&#xff08;避免缓存穿透&#xff09;两种过…...

编程日记 2025/9/1 6:42:13

Go小技巧易错点100例（二十六）

本期分享&#xff1a; 1. string转[]byte是否会发生内存拷贝 2. Go程序获取文件的哈希值 正文&#xff1a; string转[]byte是否会发生内存拷贝 在Go语言中&#xff0c;字符串转换为字节数组&#xff08;[]byte&#xff09;确实会发生内存拷贝。这是因为在Go中&#xff0c;字…...

编程日记 2025/9/11 0:39:50

《算法笔记》3.5小节——入门模拟-＞进制转换

1022 D进制的AB #include <iostream> using namespace std; int maxn32;int main() {int z[maxn],num0,a,b,d;cin>>a>>b>>d;int resab;do{z[num]res%d;resres/d;}while(res);for (int i num-1; i >0 ; i--) {cout<<z[i];}return 0; }问题 A:…...

编程日记 2025/9/7 18:53:57

【MQTT-协议原理】

MQTT-协议原理 ■ MQTT-协议原理■ MQTT-服务器 称为"消息代理"&#xff08;Broker&#xff09;■ MQTT协议中的订阅、主题、会话■ 一、订阅&#xff08;Subscription&#xff09;■ 二、会话&#xff08;Session&#xff09;■ 三、主题名&#xff08;Topic Name&a…...

编程日记 2025/9/9 14:24:57