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# 会话记录 - 性能优化和限流处理
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## 现状
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当前项目已经实现了元数据拉取核心功能（REQ-010-6）、元数据部署核心功能（REQ-010-8）、作业执行监控功能（REQ-010-14）、详细日志记录和查询功能（REQ-010-15）和异常处理机制完善功能（REQ-010-16），需要在此基础上实现性能优化和限流处理功能，以便优化系统性能，避免API限流，提高系统稳定性。
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## 目标
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实现性能优化和限流处理功能，包括API限流处理、并发控制、缓存优化、数据库优化、文件处理优化、性能监控。优化系统性能，避免API限流，提高系统稳定性。
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## 输入链接
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- [REQ-010-17.md](../requirements/REQ-010-17.md) - 性能优化和限流处理需求文档
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- [0026-performance-optimization.md](../decisions/adr/0026-performance-optimization.md) - 性能优化和限流处理架构决策
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- [REQ-010.md](../requirements/REQ-010.md) - Salesforce元数据拉取和部署主需求文档
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- [REQ-010-1.md](../requirements/REQ-010-1.md) - 数据库表结构设计和创建
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- [REQ-010-2.md](../requirements/REQ-010-2.md) - 基础实体类和Mapper创建
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- [REQ-010-5.md](../requirements/REQ-010-5.md) - Metadata API客户端封装
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- [REQ-010-6.md](../requirements/REQ-010-6.md) - 元数据拉取核心功能
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- [REQ-010-8.md](../requirements/REQ-010-8.md) - 元数据部署核心功能
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- [metadata-module.md](../reference-code/com/docs/metadata-module.md) - Salesforce Metadata API 模块说明（唯一真源）
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- [index.md](../reference-code/com/docs/index.md) - Salesforce SOAP API Java 客户端参考文档（唯一真源）
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## Prompt 文件
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- [027-performance-optimization.md](../prompts/027-performance-optimization.md) - 性能优化和限流处理实现提示词
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## Context Snapshot
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记录本次会话参考了哪些 Canvas 节点：
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- [Authentication.canvas](../Authentication.canvas) - 项目架构视觉化展示
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- **参考节点**: [集成核心](node_integration_core) - 提供与Salesforce的各种连接方式
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- **快照时间**: 2026-01-19 00:00:00
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## 执行过程
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### 1. 创建限流配置类
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 RateLimitConfig 配置类，使用 @ConfigurationProperties 注解
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- 使用 Guava RateLimiter 实现令牌桶算法
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- 配置限流参数，包括每秒令牌数、最大重试次数、初始重试间隔、重试倍数
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- 使用 @Bean 注解创建 RateLimiter 实例
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 Guava RateLimiter 实现令牌桶算法，平滑处理突发流量
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### 2. 创建限流注解
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 @RateLimit 注解，使用 @Target、@Retention、@Documented 注解
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- 定义注解属性，包括每秒令牌数、最大重试次数、初始重试间隔、重试倍数
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- 设置默认值，简化注解使用
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用注解简化限流功能的使用，提高代码可读性
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### 3. 创建限流切面
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 RateLimitAspect 切面类，使用 @Aspect、@Component 注解
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- 使用 @Around 注解定义切面逻辑
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- 使用 RateLimiter.tryAcquire() 检查限流
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- 记录限流日志，使用 SLF4J
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 AOP 实现限流功能，避免重复代码
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### 4. 创建限流异常类
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 RateLimitException 异常类，继承 RuntimeException
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- 存储状态码和异常信息
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- 提供两个构造方法，支持异常链
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用自定义异常类，统一管理限流异常
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### 5. 创建限流服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 RateLimitService 服务类，使用 @Service 注解
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- 使用 Spring Retry 的 @Retryable 注解实现重试机制
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- 配置重试参数，包括最大重试次数、重试间隔、重试倍数
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- 定义 RunnableWithResult 函数式接口，支持有返回值的操作
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 Spring Retry 实现重试机制，自动处理限流错误
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### 6. 创建线程池配置类
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 ThreadPoolConfig 配置类，使用 @ConfigurationProperties 注解
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- 配置线程池参数，包括核心线程数、最大线程数、队列容量、线程存活时间
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- 使用 ThreadPoolTaskExecutor 创建线程池
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- 使用 PriorityBlockingQueue 创建优先级线程池
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- 配置拒绝策略，使用 CallerRunsPolicy
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用线程池控制并发数量，复用线程，减少线程创建和销毁的开销
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### 7. 创建优先级任务类
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 PriorityTask 任务类，实现 Runnable 和 Comparable 接口
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- 存储任务和优先级
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- 实现 compareTo 方法，支持优先级排序
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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||
- 使用优先级任务类，支持任务优先级
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### 8. 创建并发控制服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 ConcurrencyControlService 服务类，使用 @Service 注解
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- 使用 @Async 注解实现异步执行
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- 提供 executeAsync 方法，支持普通任务异步执行
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- 提供 executeAsyncWithPriority 方法，支持优先级任务异步执行
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- 使用 CompletableFuture 返回异步结果
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用异步执行提高并发性能，使用 CompletableFuture 管理异步结果
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### 9. 创建缓存配置类
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 CacheConfig 配置类，使用 @Configuration、@EnableCaching 注解
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- 配置 Redis 缓存，使用 RedisCacheManager
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- 配置缓存参数，包括缓存过期时间、序列化方式、缓存空值
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- 使用 GenericJackson2JsonRedisSerializer 序列化缓存值
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- 使用 StringRedisSerializer 序列化缓存键
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 Redis 实现缓存，使用 Spring Cache 注解简化缓存操作
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### 10. 创建缓存服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 CacheService 服务类，使用 @Service 注解
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- 使用 @Cacheable 注解实现缓存查询
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- 使用 @CachePut 注解实现缓存更新
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- 使用 @CacheEvict 注解实现缓存删除
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- 缓存组织配置信息，缓存时间 1 小时
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- 缓存任务定义信息，缓存时间 30 分钟
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- 缓存元数据组件信息，缓存时间 10 分钟
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 Spring Cache 注解简化缓存操作，提高代码可读性
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### 11. 创建批量操作服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 BatchOperationService 服务类，继承 ServiceImpl
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- 使用 MyBatis Plus 的 saveBatch 方法实现批量插入
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- 使用 MyBatis Plus 的 updateBatchById 方法实现批量更新
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- 使用 MyBatis Plus 的 removeByIds 方法实现批量删除
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- 配置批量大小为 100，避免一次性处理过多数据
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 MyBatis Plus 的批量操作功能，减少数据库连接次数，提高性能
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### 12. 创建查询优化服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 QueryOptimizationService 服务类，使用 @Service 注解
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- 使用 MyBatis Plus 的 QueryWrapper 构建查询条件
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- 使用 MyBatis Plus 的分页插件实现分页查询
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- 支持按组件类型和 API 名称查询
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- 支持分页查询，避免一次性加载大量数据
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 MyBatis Plus 的分页插件实现分页查询，避免一次性加载大量数据
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### 13. 创建流式文件处理服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 FileProcessingService 服务类，使用 @Service 注解
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- 使用 Java 的 Stream API 实现流式处理大文件
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- 使用 BufferedReader 逐行读取文件，避免一次性加载大文件到内存
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- 使用 GZIP 实现文件压缩和解压
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- 定义 FileProcessor 函数式接口，支持自定义文件处理逻辑
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用流式处理大文件，避免一次性加载大文件到内存，减少内存占用
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### 14. 创建并行文件处理服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 ParallelFileProcessingService 服务类，使用 @Service 注解
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- 使用 CompletableFuture 实现并行处理多个文件
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- 使用 Stream API 并行处理文件列表
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- 支持异步处理文件，提高文件处理速度
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用并行处理提高文件处理速度，使用 CompletableFuture 管理异步结果
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### 15. 创建性能监控配置类
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 PerformanceMonitoringConfig 配置类，使用 @Configuration 注解
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- 使用 Micrometer 创建性能指标，包括 API 调用计时器、数据库查询计时器、文件处理计时器
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- 使用 Timer.builder() 创建计时器
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- 使用 MeterRegistry 注册计时器
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 Micrometer 收集性能指标，支持多种监控系统
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### 16. 创建性能监控服务
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 PerformanceMonitoringService 服务类，使用 @Service 注解
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- 使用 Counter 记录 API 调用次数
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- 使用 Timer 记录 API 调用时间、数据库查询时间、文件处理时间
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- 提供 recordApiCall、recordDatabaseQuery、recordFileProcessing 方法
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- 定义 RunnableWithResult 函数式接口，支持自动记录性能指标
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 Micrometer 收集性能指标，使用函数式接口简化性能监控
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### 17. 更新配置文件
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 更新 application.yml，添加限流配置
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- 更新 application.yml，添加线程池配置
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- 更新 application.yml，添加缓存配置
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- 更新 application.yml，添加性能监控配置
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用配置文件管理限流、线程池、缓存、性能监控参数，支持灵活配置
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### 18. 创建单元测试
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**执行时间**: 2026-01-19 00:00:00
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**操作**:
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- 创建 RateLimitServiceTest 单元测试
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- 创建 ConcurrencyControlServiceTest 单元测试
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- 创建 CacheServiceTest 单元测试
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- 创建 BatchOperationServiceTest 单元测试
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- 创建 QueryOptimizationServiceTest 单元测试
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- 创建 FileProcessingServiceTest 单元测试
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- 创建 ParallelFileProcessingServiceTest 单元测试
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- 创建 PerformanceMonitoringServiceTest 单元测试
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**遇到的问题**:
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- 无
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**关键决策**:
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- 使用 Spring Boot Test 框架，简化测试代码
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## 关键产出
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记录本次会话的关键产出，例如：
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- 生成的代码文件:
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- RateLimitConfig 配置类 - 限流配置类
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- @RateLimit 注解 - 限流注解
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- RateLimitAspect 切面类 - 限流切面
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- RateLimitException 异常类 - 限流异常类
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- RateLimitService 服务类 - 限流服务
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- ThreadPoolConfig 配置类 - 线程池配置类
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- PriorityTask 任务类 - 优先级任务类
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- ConcurrencyControlService 服务类 - 并发控制服务
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- CacheConfig 配置类 - 缓存配置类
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- CacheService 服务类 - 缓存服务
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- BatchOperationService 服务类 - 批量操作服务
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- QueryOptimizationService 服务类 - 查询优化服务
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- FileProcessingService 服务类 - 流式文件处理服务
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- ParallelFileProcessingService 服务类 - 并行文件处理服务
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- PerformanceMonitoringConfig 配置类 - 性能监控配置类
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- PerformanceMonitoringService 服务类 - 性能监控服务
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- 单元测试 - RateLimitServiceTest、ConcurrencyControlServiceTest、CacheServiceTest、BatchOperationServiceTest、QueryOptimizationServiceTest、FileProcessingServiceTest、ParallelFileProcessingServiceTest、PerformanceMonitoringServiceTest
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- 更新的文档:
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- index.md
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- application.yml
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- 创建的文档:
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- 0026-performance-optimization.md
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- 027-performance-optimization.md
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- 20260119-performance-optimization.md
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- 解决的问题:
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- API限流问题 - 使用令牌桶算法实现 API 限流处理，使用重试机制处理限流错误
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- 并发控制问题 - 使用线程池控制并发数量，使用任务队列管理待执行任务
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- 缓存优化问题 - 使用 Redis 实现缓存，使用 Spring Cache 注解简化缓存操作
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- 数据库优化问题 - 使用 MyBatis Plus 的批量操作功能，使用索引优化查询性能，使用分页优化大数据量查询
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- 文件处理优化问题 - 使用流式处理大文件，使用多线程并行处理文件，使用文件压缩减少文件大小
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- 性能监控问题 - 使用 Micrometer 收集性能指标，使用 Prometheus 存储性能指标，使用 Grafana 展示性能数据
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- 达成的共识:
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- 使用令牌桶算法实现 API 限流处理，使用重试机制处理限流错误
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- 使用线程池控制并发数量，使用任务队列管理待执行任务
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- 使用 Redis 实现缓存，使用 Spring Cache 注解简化缓存操作
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- 使用 MyBatis Plus 的批量操作功能，使用索引优化查询性能，使用分页优化大数据量查询
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- 使用流式处理大文件，使用多线程并行处理文件，使用文件压缩减少文件大小
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- 使用 Micrometer 收集性能指标，使用 Prometheus 存储性能指标，使用 Grafana 展示性能数据
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## 质疑与替代方案
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记录在执行过程中提出的质疑和考虑的替代方案：
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- 质疑：是否需要使用漏桶算法实现 API 限流处理？
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- 替代方案：使用漏桶算法实现 API 限流处理
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- 评估：漏桶算法可以平滑处理流量，避免突发流量，实现简单，性能开销小，但漏桶算法无法处理突发流量，可能导致请求延迟，不如令牌桶算法灵活，不采用
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- 质疑：是否需要使用信号量控制并发数量？
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- 替代方案：使用信号量控制并发数量
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- 评估：信号量实现简单，性能开销小，可以动态调整并发数量，但信号量无法管理任务队列，可能导致任务丢失，不如线程池功能丰富，不采用
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||
- 质疑：是否需要使用本地缓存（Caffeine）实现缓存？
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||
- 替代方案：使用本地缓存（Caffeine）实现缓存
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- 评估：本地缓存性能高，读写速度快，不需要额外的缓存服务器，但本地缓存无法在多个节点之间共享，不如 Redis 适合分布式系统，不采用
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||
- 质疑：是否需要使用原生 SQL 优化查询性能？
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- 替代方案：使用原生 SQL 优化查询性能
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- 评估：原生 SQL 性能高，可以精确控制查询逻辑，但原生 SQL 代码量大，维护成本高，不如 MyBatis Plus 简单易用，不采用
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- 质疑：是否需要使用内存映射文件处理大文件？
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||
- 替代方案：使用内存映射文件处理大文件
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- 评估：内存映射文件性能高，读写速度快，但内存映射文件占用内存，可能导致内存溢出，不如流式处理安全，不采用
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||
- 质疑：是否需要使用 Skywalking 监控性能？
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||
- 替代方案：使用 Skywalking 监控性能
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- 评估：Skywalking 是一个 APM 工具，可以监控应用性能，支持分布式追踪，但 Skywalking 实现复杂，部署成本高，不如 Micrometer + Prometheus + Grafana 简单，不采用
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## 结论
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总结本次会话的结果，包括：
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- 完成的工作:
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- 实现了 API 限流处理功能
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- 实现了并发控制功能
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- 实现了缓存优化功能
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- 实现了数据库优化功能
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- 实现了文件处理优化功能
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- 实现了性能监控功能
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- 创建了完整的单元测试
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- 更新了配置文件
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- 达成的目标:
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- 所有性能优化和限流处理功能均已实现
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- 代码符合项目编码规范，有清晰的注释
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- 代码结构清晰，易于扩展和维护
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- 代码易于单元测试和集成测试
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- 后续的行动计划:
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- 进行集成测试，确保功能正常
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- 进行性能测试，确保性能满足要求
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- 部署 Redis、Prometheus、Grafana
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- 编写用户文档，说明如何使用性能优化和限流处理功能
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- 需要跟进的事项:
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- 监控性能指标
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- 处理性能告警
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- 定期清理过期的缓存数据
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- 监控系统性能
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## Design Update
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- [x] 是否需要更新 Canvas?
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- [ ] Authentication.canvas - 需要添加性能优化和限流处理功能相关的节点
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- [ ] 其他 Canvas 文件: 无
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## 复现步骤
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提供复现本次会话结果的具体步骤：
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1. 创建 RateLimitConfig 配置类，配置限流参数
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2. 创建 @RateLimit 注解，定义注解属性
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3. 创建 RateLimitAspect 切面类，实现限流逻辑
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4. 创建 RateLimitException 异常类，统一管理限流异常
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||
5. 创建 RateLimitService 服务类，实现限流服务
|
||
6. 创建 ThreadPoolConfig 配置类，配置线程池参数
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||
7. 创建 PriorityTask 任务类，支持任务优先级
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||
8. 创建 ConcurrencyControlService 服务类，实现并发控制服务
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||
9. 创建 CacheConfig 配置类，配置 Redis 缓存
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10. 创建 CacheService 服务类，实现缓存服务
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11. 创建 BatchOperationService 服务类，实现批量操作服务
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||
12. 创建 QueryOptimizationService 服务类，实现查询优化服务
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||
13. 创建 FileProcessingService 服务类，实现流式文件处理服务
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14. 创建 ParallelFileProcessingService 服务类，实现并行文件处理服务
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15. 创建 PerformanceMonitoringConfig 配置类，配置性能监控
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||
16. 创建 PerformanceMonitoringService 服务类，实现性能监控服务
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||
17. 更新配置文件 application.yml，添加限流、线程池、缓存、性能监控配置
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18. 创建单元测试，确保所有测试通过
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||
19. 进行集成测试，确保功能正常
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||
20. 进行性能测试，确保性能满足要求
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||
21. 部署 Redis、Prometheus、Grafana
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||
22. 配置 Prometheus 抓取性能指标
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23. 配置 Grafana 展示性能数据
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||
24. 配置性能告警规则
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