Spring Boot中Spring Data JPA的常用注解
Spring Data JPA通过注解简化数据库操作，实现实体与表的映射。常用注解包括：`@Entity`、`@Table`定义表结构；`@Id`、`@GeneratedValue`配置主键策略；`@Column`、`@Transient`控制字段映射；`@OneToOne`、`@OneToMany`等处理关联关系；`@Enumerated`、`@NamedQuery`支持枚举与命名查询。合理使用可提升开发效率与代码可维护性。（238字）
批量发货处理接口技术解析
批量发货接口通过聚合订单提升效率，降低系统负载。支持千级订单并发处理，采用事务控制、异步校验与分页内存优化，保障高性能与数据一致性。结合207状态码返回明细结果，实现部分成功场景下的可靠交付。
深入理解JVM《JVM内存区域详解 - 世界的基石》
Java代码从编译到执行需经javac编译为.class字节码，再由JVM加载运行。JVM内存分为线程私有（程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈）和线程共享（堆、方法区）区域，其中堆是GC主战场，方法区在JDK 8+演变为使用本地内存的元空间，直接内存则用于提升NIO性能，但可能引发OOM。
深入理解JVM《火焰图：性能分析的终极可视化利器》
火焰图是Brendan Gregg发明的性能分析利器，将复杂调用栈可视化为“火焰”状图形，直观展示函数耗时与调用关系。通过宽度识别热点函数，结合async-profiler或Arthas工具生成，助力快速定位CPU、内存等性能瓶颈，提升优化效率。
深入理解JVM《JVM监控与性能工具实战 - 系统的诊断工具》
掌握JVM监控与诊断工具是Java性能调优的关键。本文系统介绍jps、jstat、jmap、jstack等命令行工具，以及jconsole、VisualVM、JMC、Arthas、async-profiler等可视化与高级诊断工具，涵盖GC分析、内存泄漏定位、线程死锁检测及CPU热点追踪，助力开发者全面提升线上问题排查能力。（238字）
深入理解JVM《ZGC：超低延迟的可扩展垃圾收集器》
ZGC是JDK 11引入、15正式发布的低延迟垃圾收集器，目标是堆大小无关的10ms内停顿。其核心通过“着色指针”和“读屏障”实现标记与重定位的并发执行，极大减少STW时间，适用于大内存、高实时场景，虽有CPU开销但吞吐影响小，调优简单，是未来Java GC的发展方向。