浏览器缓存
HTTP缓存通过Cache-Control和ETag实现。Cache-Control控制缓存行为，如public/private、no-cache/no-store，以及max-age等时效与验证机制；ETag则用于对比资源是否变更，配合If-None-Match实现304协商缓存。结合内容哈希文件名可优化静态资源更新策略，确保用户获取最新版本。
学习数据结构和算法的框架思维
本文系统梳理数据结构与算法本质，强调其核心为“穷举”，关键在于无遗漏、无冗余。所有数据结构皆源于数组与链表，操作本质为遍历与访问。通过框架思维，归纳常见算法模式，助你高效掌握算法精髓，少走弯路，实现刷一题通百题。
| 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨如何高效判断对象是否存在，对比有序数组、二叉树、哈希表的查询性能，引出位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数降低冲突，实现O(1)查询，虽有误判但适用于容忍错误率的场景，如缓存、爬虫去重。二者在时间与空间效率上优于传统结构，广泛用于大型系统中。
🎯 注意力机制详解
注意力机制是Transformer核心，通过自注意力、交叉注意力、多头、分组、多查询及潜在注意力等形式，实现对序列信息的高效建模。各类机制在参数量、速度与质量间权衡，广泛应用于NLP与多模态任务，是大模型设计与面试考察的重点。
注意力机制详解
注意力机制是Transformer核心，实现动态关注关键信息。包括自注意力、交叉注意力、多头、分组、多查询及潜在注意力等类型，各有优势与权衡，广泛应用于序列建模、多模态融合等场景，是大模型设计与面试考察重点。
零拷贝
实现文件传输时，传统方式因频繁系统调用导致大量上下文切换与内存拷贝，性能低下。零拷贝技术通过减少用户态与内核态切换、避免重复数据拷贝，显著提升效率。结合PageCache，适合小文件高速传输；而大文件则推荐异步IO加直接IO，绕过缓存，避免资源争用，优化高并发场景下的整体性能。
线程池
本文深入剖析Java线程池实现原理，涵盖ThreadPoolExecutor与ScheduledThreadPoolExecutor的内部机制，解析线程复用、任务调度、阻塞队列及延迟执行等核心概念，并探讨Executors工具类与ThreadLocal相关技术，助力掌握高效并发编程。
One Trick Per Day
Map初始化应避免容量设置不当，建议用Guava指定预期大小；禁用Executors创建线程池，防止OOM，推荐手动配置或使用Guava；Arrays.asList返回不可变列表，禁止修改操作；遍历Map优先使用entrySet或forEach；SimpleDateFormat非线程安全，应避免static使用，推荐ThreadLocal或Java8新时间类；并发更新记录需加锁，推荐乐观锁配合version机制。
前端工程化
Webpack是模块打包工具，支持ES6、代码分割与模块化，区别于Grunt/Gulp等构建工具。webpack4新增mode参数，优化打包策略，支持Tree-shaking、splitChunks提取公共代码，提升构建效率与性能。通过loader处理非JS资源，plugin扩展功能，实现高效前端工程化。
一场FullGC故障排查
本文记录了一次Java应用CPU使用率异常升高的排查过程。通过分析发现，问题根源是用户上传的Excel数据被加载为大对象List<Map>结构后长期驻留JVM内存，导致Full GC频繁触发，进而引发CPU占用飙升。借助JProfiler工具定位到内存膨胀的具体对象，并结合代码逻辑提出优化方案：删除无用字段或改用缓存存储，避免大对象堆积。最终总结出一套从现象到本质的完整排查思路，强调需区分机器监控与JVM监控，精准定位性能瓶颈。
