我只能说别去国企外包，剩下的楼上的哥们都说的差不多了，你非要选欢迎一年后回来吐槽

lombok 需要升级，否则过不了编译。
其他的都还行，主要注意下类似银行或者一些菜鸡三方的依赖，大概率会依赖 JDK8 某个过期的 class 比如 base64.class ，导致缺依赖压根没法编译，其他的一般来说不搞 hack 魔法不会出啥问题

不玩游戏不用带 k ，建议买带核显的，独显坏了还能顶顶，另外你这个主板我也在用，实测 12700f 内存 xmp3200 频率没问题，看贴吧也有超 3600 的，我当时直接买的 32*2 的套装就算了，反正用不出来差别，直接 12600 就行，要生产力的话上 12700 也行，三缓应该大一点我记得，固态的话可以支持下国产哈哈，电源你这妥妥够了，除非你后期想换 40 系显卡，不过建议电源可以买好点，后续升级也不用换

你这说的我有点慌，在考虑要不要换 code01 或者战 x

微信小程序农夫山泉送水到府，用很久了感觉还行，20 块钱一桶送上门

外置水冷

我倒觉得没啥要储备的，遇山开山就行了，读初中那会爱玩 war3 ，里面自带一个简单的地图编辑器，想着自己搞个地图(有点类似于自己搞个游戏)，就开始各种学，慢慢搞，基本上几个月就能初步入门搞些有意思的东西了

杭州你得看路线，否则 8 公里的路程你可能需要 40 分钟+驾车时间，运气好路线不堵的话八公里也就十五分钟，这种情况才适合住远点，之前最爽的一次住公司隔壁，下楼转弯一百米到

try with resource 的功能是自动关闭流，和异常捕获没有半毛钱关系，在 Java 中受检异常是必须要被处理的，嫌麻烦直接用 hutool 的文件工具类

别等，新品出来起码要半年以上才降价，否则虚高买了划不来

说个简单的，发短信功能

这玩意看起来很简单，接入 sdk ，一行代码搞定

复杂起来也挺复杂的

你可以这么去描述，最初实现是直接接入 sdk ，直接调用 sdk 能力发送
该方案的缺点是耦合性严重

后续将短信发送封装成一个单独的服务，并接入了多家短信服务提供商，各家使用不同的 sdk ，你在代码层面通过哪些手段或者设计模式来优化代码，通过哪些方式优化了短信发送的性能，比如最初版本是单条短信直接调用 sdk 发送，后续版本优化了发送方式，改为单位时间内调用 n 次后使用 sdk 批量功能发送，减少了服务的负载，提高了整体的效率。

再然后就是添加一些外围的功能，比如针对用户维度的限制每日发送短信的次数，针对业务某一维度的次数限制

高端一点的玩法就是针对各家 SDK ，搞一套基础的短信模板代码功能，这样可以直接在系统中添加短信模板，不需要业务人员每次添加短信模板时跑到各个服务商使用他们的模板语言编写模板，提升了业务效率。

再深入点就是业务方向了，比如营销短信可以统计送达量，反哺业务部门便于业务决策，提高了产品使用率等等

合不合理另说，你这题出的像是为了提问而提问的问题

姿势错了，试试这个

http://www.noesblog.com/2022/01/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%88%A0%E9%99%A4%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91oss%E5%86%85%E6%96%87%E4%BB%B6/

直接加锁，菜单操作是个低频率的操作，冲突概率极低

我也是，之前一直用的 15 年买的神舟 z7 ，独显还坏了，基本和游戏无缘，打开 idea 也贼慢，导致下班完全没心情学习，本来想等 amd zen4 ，实在是等不下去了

配置单：
i7-12700f
华硕 b660m-plus wifi d4
威刚 D50-3200 32*2
利民 pa120
先马黑钻 1000w
6750xt 红魔
长城硬汉机箱
固态：三星 980pro 1T ，zhitai ti5000plus 2T （说实话这个买贵了，权当支持国产了，同级的只要 1000 左右）
hyperX cloud2 耳机


到手装了 win11 ，实际体验下来除了 UI 好看了一点，在生产力方面感觉不如 win10 ，主要是任务栏没法看到标题信息了，这玩意挺影响体验的。系统速度贼快，压根不担心内存不够的问题，装了个 vmware 用来挂微信啥的国产软件，免得污染宿主机。今天晚上还买了个 4k 的显示器和键鼠，提升一下体验，哈哈

后续打算再入个 16T 的硬盘放小姐姐

还有一种就最简单的，redis 集群，单个调用方调用次数顶天 qps2-3 千，直接 redis 扣减，服务重启重新同步库存到 redis ，redis 并发量随随便便几万抗住这个还是很轻松的

给你个最简单的方案
meta 服务控制用户使用量数据，增减扔到 mysql ，秒级推送到 redis ，其他服务端启动拉取元数据，像你这种场景一般都是 to b ，初期直接全量拉 redis 的数据就行，然后根据你服务的机器数去除以用户可用的总数，拿到每个用户单独的计数量，扔到类似并发 map 里，这样就从 redis 扣减改成堆内扣减，性能提升一大层，扣减用 cas 类去扣，基本上随随便便百万吞吐，然后扣减不足情况下可以写 rpc 从其他服务借次数，设置限制最多调用三次，三次拿不到去 redis 看还有没有剩余，然后各个服务定期同步已用次数到 redis ，或者 meta 服务直接数据库统计次数推送到 redis ，服务监听并替换现有计数，做的好的话基本上 0 延迟

你以为的公司领导：智商超群
实际的公司领导：*****