重构一个类，JVM竟省下2.9G内存？
通过重构核心类，将 `HashMap<Long, HashSet<String>>` 优化为 `Long2ObjectOpenHashMap<int[]>`，结合数据分布特征与紧凑存储，JVM 堆内存从 3.13GB 降至 211MB，降幅达 94%，验证了高效数据结构在海量场景下的巨大价值。
新手上云参考：阿里云服务器购买配置选择注意事项及购买流程参考
对于还未使用过阿里云服务器的新手用户而言，可能不是很清楚阿里云服务器的配置选择及购买过程，对于这些初次接触阿里云的新手来说，究竟该如何挑选合适的云服务器配置，并顺利完成购买呢？这无疑是他们最为关心的问题。为此，小编整理了一份2025年购买阿里云服务器的完整流程指南，旨在为新手用户提供有力的参考，助力他们在购买阿里云服务器配置时少走弯路！
当Java遇见AI：无需Python，构建企业级RAG智能应用实战
本文深入探讨Java在RAG（检索增强生成）智能应用中的实战应用，打破“AI等于Python”的固有认知。依托Spring生态、高性能向量计算与企业级安全监控，结合文档预处理、混合检索、重排序与多LLM集成，构建高并发、可运维的生产级系统。展示如何用Java实现从文本分割、向量化到智能生成的全流程，助力企业高效落地AI能力，兼具性能、安全与可扩展性。
深入理解 Webpack 与 Vite 的构建差异与性能边界
本文深入对比 Webpack 与 Vite 的构建原理与性能差异。Webpack 采用“打包优先”策略，功能强大但启动慢；Vite 基于原生 ESM 实现“按需编译”，显著提升开发效率，冷启动和 HMR 速度远超 Webpack。生产环境下 Vite 凭借 esbuild 和 Rollup 生成更小体积、更快构建。二者在生态、配置、资源消耗等方面各有优劣，适用于不同场景。新项目推荐优先考虑 Vite，追求极致开发体验；大型复杂项目仍可选用 Webpack。理解其核心差异是优化构建流程的关键。
如何实现百万级数据从 Excel 导入到数据库？
本文介绍百万级Excel数据导入数据库的优化方案，涵盖内存溢出、性能瓶颈与错误处理三大问题。通过EasyExcel流式读取避免内存溢出，结合多线程并发读取多个sheet，并利用生产者-消费者模式提升处理效率。采用批量插入与事务管理提高数据库写入性能，同时设计数据校验、重试机制与日志记录保障容错性，确保大规模数据导入稳定高效。
无锁编程与原子操作：构建极致性能的高并发队列
本文深入探讨无锁编程与原子操作在高并发队列中的应用，通过CAS、环形缓冲、版本化引用等技术，实现高性能、低延迟的线程安全队列，显著提升系统吞吐量，适用于日志、网络通信等高并发场景。
