@Vaspike kotlin 版随手写的，其实不安全，没有错误处理。按照生产级代码规范，应该多加 5 行的 data class 定义，做严格 ser/deser 。
同样的逻辑用 Scala 写会安全很多，Option/Either 签名的方法都是默认实现了，flatMap/getOrElse 过去就好。

上大学时候我也曾迷信设计模式，还专门买了几本书学这个。结果每本书都没看过一半
现在工作十年了，对设计模式的需求几乎降到 0 了，反正没什么是现代函数式语言做不到的，硬套设计模式反而让代码变得难以维护。

😏
https://i.imgur.com/60DWcf3.png

建议理论部分可以参考《 SICP 》，实战部分多写点 RxJS 之类的。
以及不要讲 Monad ，就像现在这样

再就是拿实际业务举例，怎么用 map/filter/reduce 等替换掉 loop 部分，我觉得就足够了。
https://www.zhihu.com/question/570165038/answer/2784350974

Promise 模式
任务开始时创建 Promise 和标识句柄，收到来自下游的任务结束，根据句柄找到 Promise 并标记为 Resolve/Completed
这样业务里看到 Promise 状态变更时，自动进入 then 逻辑继续后面的处理

我觉得业务层还是需要按照业务层的思路去解决，这和基础设施取舍不同。
比如按照做基础设施的思路来搞，那应该每一步都不可以出错，如果出错了就应该停在当前位置无限重试下去，以保证数据最终一致性。
但按照业务思路来做，因为一条数据出错而导致整个系统数据同步停机是不可接受的。

所以必然是以业务行（ row ）为单位，多次重试后记录错误并跳过，ES 也仅供搜索，业务事务依然由 RDBMS 保证，如此则需要引入就死信队列（ DLQ ）与纠错机制。

DLQ 能弥补一部分错误，但无法处理某些内部错误被当作正确处理跳过的场景。例如上游有 BUG ，请求账户积分失败时返回了 0 ，虽然锅是上游的，但修数据依然是下游要处理的。

所以还是需要有一种纠错机制来保证数据的最终一致性。我最近在考虑哈希树（ merkle tree ）不错，它是区块链用于校准的数据结构，可以快速对比不一致的数据块。
https://i.imgur.com/b4ccaPd.png

比如我们可以定时在闲暇对数据库做全量或部份 merkel tree 计算并对比两侧结果，最近数据多算，历史数据少算。这样对比出的不一致结果再通知给开发，找一下是哪里出的问题，以及手工对数据做补偿等等。

@FrankHB
大佬的建议给我的感觉就像是......😂
学霸：“真的很建议大家考清华大学”
专家：“真的很建议大家全款买房”

楼主这个阶段和水平的人，我觉得离着大佬说的“改语言”和“造语言”还远得很

@NCE 我发现我工作十年了，Java 0 基础，但并不妨碍我写了 5 年多 Scala ，最近两年还写了万把行 Kotlin 。
Java 锁、多线程、设计模式、GC 和 Spring 八股文一句都没背过，不影响我写 JVM 上的语言......

这东西看源码没用，最后还是要以 JIT 为准，JIT 会把能 inline 的都 inline 掉，减少函数调用开销

windows terminal + wsl2
还装了 oh-my-zsh

---并行版本---
macos 也装了 oh-my-zsh ，记忆 ssh 不需要额外客户端

---上一个版本---
把公司电脑装成了 fedora ，原生 ssh 继续用

---初版---
XShell + SecureCRT + 虚拟机 linux

挺常见的吧，比如有些场景下我会用 java.time.LocalDate 做 key

我举个简单例子，题主能不能理解到就看悟性了😏
（提示：console.log 在浏览器中被魔改增强过，不只是简单的输出字符串
https://i.imgur.com/h8wYP0H.png

7-8 年前我大约处于你这个阶段，（专科+培训班 ≈ 本科+非科班？）然后我去学了《 SICP 》和《组合数学》，现在已经是 CTO 了。
不过时代变了，不敢保证今天学完这两本书的人，还能不能收入翻几倍。

不辣的
```javascript
if (!shouldFill(row.length)) return row

const arr = brickSample()
return prepend(row, arr)
```

楼主的用法真的是辣眼睛。

关于 JS 函数式编程，前两天我写了个知乎回答，贴过来 https://www.zhihu.com/question/570165038/answer/2784350974

https://i.imgur.com/ZctV5GY.png

@18k 啊说错了，是 11 Pro

我都是用第二个语句，但是不加 limit 直接用 jdbc stream ，控制好每个 fetch size 就行。
如果需要从崩溃恢复，再加 updateTime > [最后处理的时间]

我的 13 Pro 信号也不太行，电池也衰减到 76% 了，64G 存储装不下几个应用。

我是从 node.ts 转到 Scala 的，如果想学点别的我比较建议 kotlin + ktor ，或者 rust 。
不推荐 go 是因为如果你学得会 rust 或者 ktor(kotlin) 的话，转 go 不过是 1 周的事。但反过来却不成立