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XXL-JOB v3.3.1 | 分布式任务调度平台

XXL-JOB 正在角逐 “2025 年度 Gitee 最受欢迎的开源软件”,期待您投出宝贵一票,你的认可对我们很重要🌹 ~ 投票链接👉:https://gitee.com/activity/2025opensource?ident=ISLBOH Release Notes 1、【新增】新增“执行器启用开关”配置项(xxl.job.executor.enabled),默认开启,关闭时不进行执行器初始化; 2、【修复】调度组件事务代码调整,修复DB超时等小概率情况下调度终止问题; 3、【修复】合并PR-3869,修复底层通讯超时设置无效问题; 4、【优化】执行器删除逻辑优化,删除时一并清理注册表数据,避免小概率情况下注册数据堆积(ISSUE-3669); 5、【升级】调度中心升级至 SpringBoot4;升级多项maven依赖至较新版本,如 mybatis、groovy 等; 任务示例 XXL-JOB 支持多模式任务,下文以简单的 “Bean 模式任务” 为例介绍,三步快速开发接入。 步骤一:执行器,开发 Job 方法 @XxlJob("demoJobHandler") p...

AI Coding与单元测试的协同进化:从验证到驱动

AI生成代码质量难以把控!本文分享来自美团的技术实践,三大策略破解AI编程痛点。单测快速验证逻辑正确性,安全网保护存量代码演进,TDD模式精准传递需求。告别「看起来没问题」的错觉,构建AI时代的代码质量保障体系。 一、引言 目前,国内外很多AI Coding助手能在几秒钟内生成完整代码块,大大提升了开发效率,但这种高速开发模式也带来了潜在风险------与人工编码不同是,AI Coding助手生成代码存在两个特殊风险:其一,AI Coding助手依赖于上下文与模型自身的能力,输出的代码质量相对不可控。其二,AI生成的代码虽然逻辑通顺、结构完整,但可能隐藏着难以察觉的边界问题或逻辑缺陷。 核心问题:我们如何快速的验证AI生成代码的质量和可靠性? 本文旨在分享如何借助单元测试,让AI编程合作更高效可靠,主要解决三个常见痛点: 肉眼审查困境:AI一次性生成大量代码时,难以快速准确判断逻辑完备性; 存量代码信任危机:如何验证AI修改老代码时,不会产生非预期的结果; 需求传达难题:如何精准向AI表达复杂需求并快速验证。 针对上述三个常见痛点,本文提出采用不同的单元测试策略来应对以上问题。每个策略...

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