Spring Boot 3.5 + Java 25 微服务下，记录我如何用一个共享 starter 统一出站 HTTP 客户端的身份传播、错误语义、可观测性和弹性。

数据库通常是微服务里比较关键的依赖之一，这套仓库在它身上花的心思集中在 HikariCP 连接池调优、open-in-view: false、@EntityGraph 防 N+1、@Transactional 传播行为、Testcontainers @ServiceConnection 和 Flyway 进阶实践。

Redis 在 Shop Platform 里同时承担缓存、限流、分布式锁、Bloom Filter 和 Lua 原子操作，对应要配的是 Lettuce 连接池、序列化策略、Redisson 锁、Bloom Filter 自动配置和 Lua 脚本加载方式。

Spring Boot 3.5 加 Spring Kafka 3.3 把 Kafka 该配的基本都配得起来，这套仓库落地的是消费者并发模型、生产者的 acks 与 retries、序列化选型、offset 提交策略、死信处理和 @RetryableTopic。

微服务里的 Feature Toggle 走 OpenFeature SDK，开关语义与供应商解耦。shop 项目这条链路是 Property Provider 从 Spring Config 读 flag，K8s ConfigMap 挂载加 Configuration Watcher 触发热更新，再从静态 YAML 往生产级动态管理演进。

基于当前项目的一次接入记录，整理 Spring Boot 3.5 + Java 25 下接入 OpenTelemetry 的一些做法：尽量依赖自动配置、启用虚拟线程、结合 JFR 持续性能分析，并把 Traces / Metrics / Logs / Profiles 串起来。

围绕 Spring Boot 3.5、JDK HttpClient 和 h2c，我做了一次完整压测：先观察 h2c 不会天然更快，再设计一个 0 错误的正例，展示它在特定场景下为什么会比 HTTP/1.1 更占优。

架构约束很难只靠 Code Review 口头约定。Shop Platform 这边的护栏是 19 条 ArchUnit 规则、6 个 Maven Archetype、WireMock contract testing 和 API 路径版本化校验。

activity-service 是一个插件化的互动游戏引擎，支撑砸金蛋、抢红包、集卡、虚拟养成这些活动。GamePlugin SPI 留的扩展点、Redis Lua 怎么保证抢红包的原子性、AntiCheatGuard 拦什么、水平扩展的前提是什么，都按当前实现来讲。

Shop Platform 的事件驱动这层：Kafka 加 Transactional Outbox 保证投递，EventEnvelope 统一信封，IdempotencyGuard 管幂等，重试与 DLQ 各有策略，同步 Saga 和异步事件按场景分工。