先定边界，再选技术
核心业务是什么、哪些变化最频繁、哪些失败必须被隔离——答案比技术选型更早决定系统的形状。
ARCHITECTURE × DEVELOPMENT · JAVA / SPRING
想清楚系统， 也把它写出来。
你好，我是 GZSUY。在架构设计与一线研发之间往返：既画系统的边界，也写落地的代码。这里是我围绕 Java 与 Spring 生态——数据库、缓存、消息队列与分布式治理——沉淀的原理笔记和可以动手的实验。
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live-topology.svc 0 req/s
同步调用异步消息注册心跳点击节点注入流量
01 / About me
在设计与实现之间往返
比起堆叠技术名词，我更在意问题的边界、选择的理由，以及方案如何被验证。
GZSUY
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NOW 正在研究：虚拟线程在高并发 IO 场景的落地与观测
gzsuy@journal: ~
先画失败路径
超时、重试、重复消息、服务重启后会发生什么？只画成功流程的设计，迟早要在凌晨被补上。
可观测即可维护
能被观察、被定位、被逐步改进的系统，比一次性追求完整的系统更有生命力。
记录取舍
写下关键决策的背景、备选方案与理由，未来调整时不必重新猜测当初的选择。
02 / Ecosystem map
一张图看懂 Spring 生态
按请求经过的层次组织常用组件。点击任意组件，查看它解决什么问题、关键要点，以及对应的深度文章。
03 / Request journey
一次下单请求的完整旅程
向下滚动，跟随一个请求穿过整套系统。每一站都写清楚它做了什么、可能怎样失败，以及应当如何兜底。
0 ms累计耗时
04 / Knowledge base
写给自己，也写给同路人
05 / Interactive labs
原理，动手才记得住
把线程池、Bean 生命周期、限流熔断、MVCC 与 Kafka 再均衡做成可以操作的模拟器。
06 / Tech radar
我的技术雷达
采纳、试验、评估、暂缓。雷达不是排行榜，而是在当前上下文中对技术成熟度与适用性的判断。