本篇文章深入讲解了在 Spring Boot 项目中，如何通过 Maven 多环境配置，实现开发（dev）、验证（uat）等不同环境下的资源文件管理与构建流程。

文章首先介绍了 pom.xml 中 profiles、build 资源过滤与属性占位的核心设置，详述 profilesActive 参数如何与 application.yml、application-dev.yml、application-uat.yml 等文件关联；

然后借助 IDEA 或 mvn -Pdev、-Puat 等命令行参数，演示了在本地和打包阶段灵活切换环境的操作。

通过一个简单的 DemoController 示例，说明了环境变量对 @Value 注入的影响。该方案让团队能够统一管理多套配置，避免手动拷贝与冲突，大幅提升构建与部署效率，保证环境隔离和一致性，帮助后端开发人员在不同阶段快速切换与验证配置。

在现代微服务架构中，统一的请求日志记录是保障系统可观测性和问题排查的重要基础。虽然 Spring Boot 提供了丰富的日志支持，但在多项目中重复配置和开发请求日志功能，难免造成代码冗余和维护成本升高。通过打造自主的自定义 Starter，我们可以将统一请求日志模块封装成独立组件，实现跨项目复用和快速集成。

本文将以「统一请求日志」功能为实战示例，全面讲解如何设计并实现一个生产级的自定义 Spring Boot Starter，覆盖模块设计、自动配置、属性绑定以及与主应用的对接，助你迈入企业级 Starter 开发殿堂。

在实际项目中，MongoDB 表数据量达到十万级别，使用 Spring Boot 结合 Spring Data MongoDB 进行查询时，发现查询结果量一万多条竟然耗时超过一分钟，严重影响系统性能。即使已合理添加索引，查询依然缓慢。经排查，瓶颈主要集中在 Spring Data 提供的原生查询接口（如 mongoTemplate.find() 或 mongoRepository）将查询结果自动映射为 Java 实体类的过程，尤其数据量较大时转换效率极低。

本文将系统总结该问题出现的原因，并对比推荐的查询写法，帮助大家提升大数据量场景下 MongoDB 的查询性能。

在面向对象设计中，策略模式是一种常用且强大的设计模式，帮助我们将算法的实现与使用它的客户端解耦。当业务场景中存在多个可替换的行为实现，并且这些行为经常变动或者扩展时，策略模式能带来极大的灵活性。同时，结合简单工厂模式可以简化策略对象的创建过程，模板方法模式则为算法骨架提供统一定义，鼓励子类实现具体细节。

本文围绕一个真实的“数据导出”需求展开，介绍如何将策略模式、简单工厂模式和模板方法模式结合应用于 Spring Boot 项目中，形成优雅且易维护的解决方案。