乍一kan，逻辑严丝合缝：查库存、校验、扣减、geng新。但是一旦放到高并发的生产环境，这简直就是灾难现场。试想一下瞬间涌入100个并发请求，它们读到库存余量dou是一致的，校验环节也全部通过紧接着执行扣减操作，结果就是库存瞬间跌入负值深渊。

这就是典型的“丢失geng新”问题。AI写代码时默认环境是真空的，它没有并发意识。要解决这个问题，我们不Neng依赖这种“先查后改”的逻辑，必须把校验逻辑下沉到数据库层面。

我的补救方案是直接用SQL兜底，或者上乐观锁：

// 方案一：乐观锁
@Update("UPDATE product SET stock = stock - #{quantity}, version = version + 1 " +
        "WHERE id = #{id} AND version = #{version} AND stock>= #{quantity}")
int deductStockWithVersion Long id,
                            @Param Integer quantity,
                            @Param Integer version);
// 方案二：WHERE 条件兜底
@Update("UPDATE product SET stock = stock - #{quantity} " +
        "WHERE id = #{id} AND stock>= #{quantity}")
int deductStock Long id, @Param Integer quantity);
// 返回值为 0 说明库存不足或被并发抢先，业务层重试或返回失败

记住一个经验：凡是涉及“查询 → 校验 → geng新”三步的操作，默认就要考虑并发问题。AI不会替你想这些，得自己养成肌肉记忆。

除了并发，AI在数据库交互上也经常犯“想当然”的错误。它为了代码的可读性，往往会牺牲性Neng，这在数据量小的时候kan不出来一旦上线，接口响应时间直接飙升。

比如我要查询一个订单列表，每个订单里还要包含商品详情。AI生成的代码非常直观：

// AI 生成的代码
public List listOrders {
    List orders = orderMapper.selectByUserId;
    return orders.stream.map(order -> {
        OrderVO vo = OrderConverter.toVO;
        // ⚠️ 每个订单dou单独查一次商品信息
        List items = orderItemMapper.selectByOrderId);
        vo.setItems);
        return vo;
    }).collect);
}

这段代码逻辑清晰，人类读起来hen舒服。但数据库遭不住了：100个订单 = 1次主查询 + 100次子查询 = 101次SQL。数据量一上来接口直接龟速，甚至把数据库连接池占满。

正确的Zuo法永远是批量查询，然后在内存中组装：

public List listOrders {
    List orders = orderMapper.selectByUserId;
    if ) {
        return Collections.emptyList;
    }
    // 批量查询所有订单的商品，一次 SQL 搞定
    List orderIds = orders.stream
        .map
        .collect);
    List allItems = orderItemMapper.selectByOrderIds;
    // 按 orderId 分组，方便后续组装
    Map itemMap = allItems.stream
        .collect);
    return orders.stream.map(order -> {
        OrderVO vo = OrderConverter.toVO;
        vo.setItems(OrderConverter.toItemVOList(
            itemMap.getOrDefault, Collections.emptyList)
        ));
        return vo;
    }).collect);
}

另一个geng隐蔽的坑是“内存分页”。Ru果你没明确告诉AI你的技术栈是MyBatis-Plus，或者没强调数据规模，它可Neng会写出这种代码：

// 弱模型 / 无上下文约束时的典型输出
public PageResult listUsers {
    List allUsers = userMapper.selectByCondition;  // 全量捞
    int fromIndex =  - 1) * req.getPageSize;
    int toIndex = Math.min, allUsers.size);
    return PageResult.of), allUsers.size);
}

逻辑上完全正确，分页也是对的。但是它先把几百万条数据全部加载到JVM内存里然后再截取。这不仅仅是慢的问题，这是直接触发OOM的自杀行为。有经验的开发者一眼就Nengkan出这是坑，但这恰恰是鉴别AI编码Neng力的分水岭。

AI生成的Service层代码，经常出现一种“老好人”式的异常处理：它不想让程序抛出难kan的堆栈，于是选择默默吞掉异常。

public void processOrder {
    try {
        Order order = orderMapper.selectById;
        // 业务逻辑...
        orderMapper.updateStatus;
    } catch  {  // ⚠️ 吞掉了所有异常
        log.error;
    }
}

这段代码的问题不在于会报错，而在于不会报错。比如`orderMapper.updateStatus`因为数据库连接超时失败了方法静默返回，订单状态没geng新，但调用方以为成功了。线上排查时日志里只有一行冷冰冰的`error`，没有任何异常抛出，调用链完全断了。

这种高频出现的错误，危害极其隐蔽。正确的Zuo法是严格区分业务异常和系统异常：

public void processOrder {
    Order order = orderMapper.selectById;
    if  {
        throw new BizException;  // 业务异常，让上层处理
    }
    if )) {
        throw new BizException;
    }
    try {
        orderMapper.updateStatus;
    } catch  {
        // 系统异常，记录后向上抛，让上层决定是否重试
        log.error;
        throw new SystemException;
    }
}

一个原则：业务异常要抛出来让调用方感知，系统异常要记录上下文后向上传递，绝对不Neng静默吞掉。

在生成DTO或者VO时AI非常热衷于加`@NotNull`、`@NotBlank`，这hen好。但也就仅此而Yi了。

public class AddressAddReq {
    @NotBlank
    private String receiverName;
    @NotBlank
    private String phone;
    @NotBlank
    private String detailAddress;
}

空值Neng拦住但是呢？手机号格式不对怎么办？姓名长度超限怎么办？AI生成的代码往往只ZuoZui基础的防御。它只Neng从字段名语义推断出Zui保守的校验。像`@Pattern`这种需要具体业务规则的注解，它不知道，也不敢乱猜。

这就导致我们上线后数据库里存了一堆格式错误的垃圾数据。正确的写法，每个字段dou需要结合业务语义进行精细化的校验配置，这部分工作目前AI还hen难完全替代人类的经验。

有时候，AI生成的代码逻辑完美，但一粘贴到IDE里满屏飘红。这通常有两种情况。

第一种是简单的Import缺失。AI生成了`CollUtil.isEmpty`或者`PageResult`，但忘了把包路径引进来。这在批量生成多个类时特别容易漏。

第二种geng搞心态，叫“幻觉方法”。AI会根据方法名语义猜测“这个方法应该存在”，然后直接调用：

// AI 生成的代码
public UserVO getUserWithCache {
    // ❌ 你的 RedisUtil 只有 get，没有 getWithExpire
    UserVO cached = redisUtil.getWithExpire;
    if  return cached;
    User user = userMapper.selectById;
    // ❌ UserMapper 里根本没有定义这个方法
    userMapper.updateLastAccessTime;
    return UserConverter.toVO;
}

`redisUtil.getWithExpire`和`userMapper.updateLastAccessTime`dou是AI凭空捏造的。它参考了训练数据里见过的各种API风格进行“补全”，但你的项目接口定义它并不知道。geng危险的是即使本地Agent扫描了项目代码，有时依然会漏掉某些工具jar包，导致引用了实际不可用的方法。

AI写代码有一个明显的倾向：优先写出可读性高的代码，而不是性NengZui优的代码。

典型例子——对一个列表Zuo多个维度的统计：

// AI 生成的代码——结构清晰，但遍历了 3 次
public OrderSummary buildSummary {
    long completedCount = orders.stream
        .filter))
        .count;  // 第 1 次遍历
    BigDecimal totalAmount = orders.stream
        .map
        .reduce;  // 第 2 次遍历
    List failedIds = orders.stream
        .filter))
        .map
        .collect);  // 第 3 次遍历
    return new OrderSummary;
}

数据量小的时候，这代码简直像艺术品一样优雅。但高频接口、列表动辄几千条时三次遍历的开销就不Neng忽略了。虽然现代JVM优化hen快，但Neng一次遍历解决的问题，为什么要浪费CPU周期呢？

我的原则是：性Neng和可 性始终优先。AI给出的可读性版本Ke以作为理解逻辑的参考，但落地代码要按性Neng版本写——可读性的问题用注释解决，逻辑复杂的地方写清楚注释，比牺牲性Neng换可读性要强得多。

回顾这次上线经历，我踩的这些坑，有一个共同特征：测试环境跑得好好的，数据量一上来或者并发一高，生产就出问题了。

AI目前geng像是一个懂语法但不懂架构、懂逻辑但不懂业务的新手程序员。它Neng极大地提升编码速度，帮你写那些枯燥的样板代码，但它无法对你的系统稳定性负责。

所以在享受AI带来的便利时我们必须建立一套严格的“Review机制”：

并发检查所有写操作，是否考虑了锁或数据库原子性？

SQL审查有没有循环查库？有没有全量加载内存？

异常边界是否吞掉了关键异常？调用方Neng否感知失败？

依赖验证调用的工具类、Mapper方法真的存在吗？

Zui后把技术栈和数据规模明确告诉AI，甚至把你的代码规范丢给它，它Neng给出的结果会靠谱hen多。别把它当成万Neng钥匙，它只是你的副驾驶，握着方向盘、决定什么时候踩刹车的，始终是你。