假设这样一个场景，你的某个业务需要调用一个第三方接口，但是第三方接口有 QPS 限制，比如 20/每秒，
但是你的服务是集群部署的，通过 guava 的令牌桶可以实现单机的 QPS 控制，比如 RateLimiter.create(20, 1, TimeUnit.SECONDS);
如果部署 3 个集群，那么 QPS 最大可能为 60/每秒，这样就超过三方接口限制。
那么这种情况可以拆分为如何将 20 合理的分配到 3 个集群上，简单点使用 xxl-job ，根据分片总数和当前分片序号，以及你需要限制的 QPS ，计算得到每个分片的大小，替换到令牌桶上就可以了。

下面这个分配总数 count 就是你程序里面要定义的 qps 了。
RateLimiter.create(count, 1, TimeUnit.SECONDS);

```
public static void main(String[] args) {
// xxl-jpb 返回集群分片信息
ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();


int totalSize = 20; //集群自己配置总的 qps
int shardingTotal = shardingVO.getTotal(); // xxl-job 返回的当前分片总数
int shardingIndex = shardingVO.getIndex(); // xxl-job 返回的当前分片序号

int count = getShardingCount(totalSize, shardingIndex, shardingTotal);
System.out.println("分片 " + shardingIndex + " 分配数量: " + count);
}

public static int getShardingCount(int totalSize, int shardingIndex, int shardingTotal) {
int baseSize = totalSize / shardingTotal; // 每个分片的基本数量
int remainder = totalSize % shardingTotal; // 余数部分

// 前 remainder 个分片分配 baseSize + 1 个元素，之后的分片分配 baseSize 个元素
return shardingIndex < remainder ? baseSize + 1 : baseSize;
}
```

之前用的 hutool 另外 api 解压，windows 和 linux 都正常运行，可以试下
```
// 解压目录
File extractFile = new File(extractPath);
Extractor extractor = CompressUtil.createExtractor(
CharsetUtil.CHARSET_GBK,
FileUtil.file("d:/test/compress/test.zip"));

extractor.extract(FileUtil.file(extractFile));
// 获取目录 extractFile 下文件做其他处理。。。
```

@Vesc 如果打算程序先查 B ，然后再查 A ，这个没关系，比如原来可能是这样
select
a.row1 ,a. row2
from a
join b on b.order_id = a.order_id
<where>
a.age > 18
<if test="name != null and namelength()>0">
and (a.name = 'xx' or b.name = 'xx')
</if>
</where>


那你程序就是先单独查 b 的,比如 name 是需要 ab 表都查的，，再将这个 orderIds 作为条件二次查询 a
如果 name 不为空的情况下，就先查 b ，然后返回 order_id(看你描述，ab 是通过 order_id 关联的)
select order_id
from b
where .name = 'xx'

然后
select
a.row1 ,a. row2
from a
<where>
a.age > 18
<if test="name != null and namelength()>0">
and (a.name = 'xx' or a.order_id in
<if test="orderIds != null and orderIds.size() > 0">
<foreach collection="orderIds" item="orderId" separator="," open="(" close=")">
#{orderId,jdbcType=BIGINT}
</foreach>
</if>
)
</if>

</where>

@Vesc 如果打算程序先查 B ，然后再查 A ，这个没关系，比如原来可能是这样
select
a.row1 ,a. row2
from a
join b on b.order_id = a.order_id
<where>
<if test="name != null and namelength()>0">

</where>
where
那你程序无非就是先一天 sql 查询

这个要看具体情况，比如你查出来的列表不需要 b ，只需要 a 的字段，可以考虑下面这两种，结合执行计划看下索引命中情况。如果 ab 联表查询慢，但是单独查 b 的情况不慢，也可以程序中先单独根据条件查符合 b 的 order_id 再执行 a 的查询

select distinct a.xx, a.xx,a.xx
from a
join b on a.order_id = b.order_id
where
a.xx = ?
and b.xx=?
或者
select a.xx, a.xx,a.xx
from a
where a.order_id in (
select order_id from b where order_id is not null
and xxx=? and xxx=?
)

如果用的云厂商的短信发送，我这个目前用的腾讯云，配套有相应的安全策略配置之类的，比如配置发送频率，ip 限制等，同时也提供验证码服务，就是你描述的拖动类验证码，不过要收费不是免费的，这种拦截的事情交给他们来

WebSocket 缓冲区小，传入数据太大，试试找的例子，构建 websocket 客户端连接的时候，配置下大小

WebSocketContainer container = new WsWebSocketContainer();
// 设置二进制消息缓冲区大小（以字节为单位）
container.setDefaultMaxBinaryMessageBufferSize(5120000);
// 设置文本消息缓冲区大小（以字节为单位）
container.setDefaultMaxTextMessageBufferSize(5120000);
// 设置会话空闲超时时间（以毫秒为单位）
container.setDefaultMaxSessionIdleTimeout(15 * 60000L);
StandardWebSocketClient client = new StandardWebSocketClient(container);

@Rickkkkkkk
@xhawk
@fuyufjh 嗯，感觉大家提供意见和参考，之前也问了 gpt ，给出的方案是类似 path 级别这样的，但是测试几个场景后还是会存在我说的那种错误判断包含的情况，试着在这基础上不断调整，感觉可以满足，这样写可以避免这种情况(1,2,2),传入(1,2,23)
select CONCAT_WS(',',ifnull(a,''), ifnull(b,''), ifnull(c,'')) as uniqueKey
from t
where t.uniqueKey = #{uniqueKey,jdbcType=VARCHAR}
or t.uniqueKey like CONCAT(#{uniqueKey,jdbcType=VARCHAR}, ',%')
or #{uniqueKey,jdbcType=VARCHAR} like CONCAT(t.uniqueKey, ',%')

if (BooleanUtils.isTrue(xx.getEnableVoice()) {
// 校验 voiceContent 是否为空
} else {
xx.setVoiceContent(null);
} 应该也可以实现 ConstraintValidator 来自定义校验规则，拓展注解之类的，只是目前是类似这样处理的

也会有类似问题，通用的用提供的注解声明，这种情况判定来动态处理验证的，我目前放在业务实现里面校验处理，因为可能还需要对数据处理，比如 enableVoice 不等于 true ，如果前端传入了 voiceContent ，后端其实还类似需要清空这个值，那么顺手可以把校验 enableVoice=true 时 voiceContent 的非空校验做了，
类似于
if (BooleanUtils.isTrue(xx.getEnableVoice()) {

}