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2025年08月

• 08.12 23:23:48
  发表了文章 2025-08-12 23:23:48

  【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch

  本文解析 Redisson 如何通过 Redis 实现分布式信号量（RSemaphore）与倒数闩（RCountDownLatch），利用 Lua 脚本与原子操作保障分布式环境下的同步控制，帮助开发者更好地理解其原理与应用。
• 08.12 23:19:37
  发表了文章 2025-08-12 23:19:37

  程序员的大数据修炼之道01：建立你的大数据知识体系

  在AI爆发的2025年，高质量数据成为AI落地的关键。本文带你从零构建企业级大数据平台，详解技术栈、平台构成与数据中台的区别，助力成为AI时代核心人才。

2025年07月

• 07.21 13:48:53
  发表了文章 2025-07-21 13:48:53

  跟着大厂学架构01：如何利用开源方案，复刻B站那套“永不崩溃”的评论系统？

  本文基于B站技术团队分享的《B站评论系统的多级存储架构》，解析其在高并发场景下的设计精髓，并通过开源技术栈（MySQL、Redis、Java）复刻其实现。文章深入讲解了多级存储、数据同步、容灾降级等关键设计，并附有完整代码实现，助你掌握大厂架构设计之道。
• 07.18 13:44:12
  发表了文章 2025-07-18 13:44:12

  【📕分布式锁通关指南 11】源码剖析redisson之读写锁的实现

  Redisson 的 `RedissonReadWriteLock` 提供了高效的分布式读写锁实现，适用于读多写少的场景。通过 Redis 与 Lua 脚本结合，确保读锁并行、写锁互斥，以及读写之间的互斥，保障了分布式环境下的数据一致性。它支持可重入、自动过期和锁释放机制，提升了系统并发性能与资源控制能力。
• 07.18 12:01:18
  发表了文章 2025-07-18 12:01:18

  后端开发必看：零代码实现存量服务改造成MCP服务

  本文介绍如何通过 **Nacos** 和 **Higress** 实现存量 Spring Boot 服务的零代码改造，使其支持 MCP 协议，供 AI Agent 调用。全程无需修改业务代码，仅通过配置完成服务注册、协议转换与工具映射，显著降低改造成本，提升服务的可集成性与智能化能力。
• 07.16 12:02:44
  发表了文章 2025-07-16 12:02:44

  写给尊贵的 Tare Pro 用户的喂饭级 IOS APP 开发指南

  本文介绍了如何利用 AI IDE Trae，从零开始快速开发一个 iOS 应用《回声》。通过 AI 辅助完成需求梳理、原型设计、编码与调试，展示了 AI 在整个开发流程中的强大助力。
• 07.16 11:59:12
  发表了文章 2025-07-16 11:59:12

  还在配置规则文件和智能体？Roo Commander：预置90+领域专家，开箱即用的AI编程新体验

  Roo指挥官是一款创新AI编程助手，通过智能调度90多位虚拟技术专家，实现对复杂项目的自主规划与高效执行。用户无需手动选择专家或反复调整提示，只需提交需求，系统即可自动分析、拆解任务并协调最合适的技术角色完成开发。文中以构建3D互动简历为例，展示了其从需求分析到项目落地的全流程自动化能力，显著提升开发效率，开启AI驱动的智能化编程新体验。
• 07.16 11:55:44
  发表了文章 2025-07-16 11:55:44

  ⚡ 构建真正的高性能即时通讯服务：基于 Netty 集群的架构设计与实现

  本文介绍了如何基于 Netty 构建分布式即时通讯集群。随着用户量增长，单体架构面临性能瓶颈，文章对比了三种集群方案：Nginx 负载均衡、注册中心服务发现与基于 ZooKeeper 的消息路由架构。最终选择第三种方案，通过 ZooKeeper 实现服务注册发现与消息路由，并结合 RabbitMQ 支持跨服务器消息广播。文中还详细讲解了 ZooKeeper 搭建、Netty 集群改造、动态端口分配、服务注册、负载均衡及消息广播的实现，构建了一个高可用、可水平扩展的即时通讯系统。

2025年06月

• 06.13 18:12:34
  发表了文章 2025-06-13 18:12:34

  SpringBoot整合Flowable【08】- 前后端如何交互

  本文详细介绍了如何通过 Flowable 的 BpmnModel API 以编程方式动态构建 BPMN 流程模型，而无需依赖 XML 文件。文章从实际业务场景出发，探讨了前端传递参数实现流程创建的可行性，并通过代码示例展示了整个实现过程。 主要内容包括：定义流程实体与节点结构、创建控制器处理请求、服务层实现流程模型转换及部署、递归构建任务节点和子节点、创建任务监听器和表单属性等关键方法。最后通过 curl 命令测试接口，验证流程部署成功。 虽然此方法灵活强大，但复杂流程的构建需编写大量代码。建议封装常用元素（如开始/结束事件、网关等），提升开发效率和代码可维护性。

  
• 06.13 13:44:49
  发表了文章 2025-06-13 13:44:49

  📨 Spring Boot 3 整合 MQ 构建聊天消息存储系统

  本文详细介绍了如何使用Spring Boot 3结合RabbitMQ构建高效可靠的聊天消息存储系统。通过引入消息队列，实现了聊天功能与消息存储的解耦，解决了高并发场景下直接写入数据库带来的性能瓶颈问题。文章首先分析了不同MQ产品的特点及适用场景，最终选择RabbitMQ作为解决方案，因其成熟稳定、灵活路由和易于集成等优势。接着，通过Docker快速部署RabbitMQ，并完成Spring Boot项目的配置与代码实现，包括生产者发送消息、消费者接收并处理消息等功能。最后，通过异步存储机制，既保证了消息的即时性，又实现了可靠持久化。

  
• 06.13 13:41:25
  发表了文章 2025-06-13 13:41:25

  🔓AI赋能开源：如何借助MCP快速解锁开源项目并提交你的首个PR

  本篇文章介绍了如何利用AI工具降低开源项目贡献门槛，加速从项目理解到代码提交的过程。通过GitDiagram工具，可将GitHub仓库转化为交互式架构图，清晰展示项目结构，如Dify项目的部署、前端、核心服务及外部集成等层次。接着，借助GitMCP工具，将项目转化为AI助手的知识库，实现精准代码导航与开发辅助。例如，在Cursor中配置MCP服务后，AI能快速定位文件并分析接口结构，大幅提升开发效率。尽管MCP存在token消耗等问题，但其生态发展已展现出AI在实际开发中的巨大潜力。
• 06.03 17:26:50
  发表了文章 2025-06-03 17:26:50

  【📕分布式锁通关指南 10】源码剖析redisson之MultiLock的实现

  Redisson 的 MultiLock 是一种分布式锁实现，支持对多个独立的 RLock 同时加锁或解锁。它通过“整锁整放”机制确保所有锁要么全部加锁成功，要么完全回滚，避免状态不一致。适用于跨多个 Redis 实例或节点的场景，如分布式任务调度。其核心逻辑基于遍历加锁列表，失败时自动释放已获取的锁，保证原子性。解锁时亦逐一操作，降低死锁风险。MultiLock 不依赖 Lua 脚本，而是封装多锁协调，满足高一致性需求的业务场景。

  

2025年05月

• 05.27 11:15:10
  发表了文章 2025-05-27 11:15:10

  redis分布式锁在高并发场景下的方案设计与性能提升

  本文探讨了Redis分布式锁在主从架构下失效的问题及其解决方案。首先通过CAP理论分析，Redis遵循AP原则，导致锁可能失效。针对此问题，提出两种解决方案：Zookeeper分布式锁（追求CP一致性）和Redlock算法（基于多个Redis实例提升可靠性）。文章还讨论了可能遇到的“坑”，如加从节点引发超卖问题、建议Redis节点数为奇数以及持久化策略对锁的影响。最后，从性能优化角度出发，介绍了减少锁粒度和分段锁的策略，并结合实际场景（如下单重复提交、支付与取消订单冲突）展示了分布式锁的应用方法。
• 05.27 10:57:00
  发表了文章 2025-05-27 10:57:00

  从扣减库存场景来讲讲redis分布式锁中的那些“坑”

  本文从一个简单的库存扣减场景出发，深入分析了高并发下的超卖问题，并逐步优化解决方案。首先通过本地锁解决单机并发问题，但集群环境下失效；接着引入Redis分布式锁，利用SETNX命令实现加锁，但仍存在死锁、锁过期等隐患。文章详细探讨了通过设置唯一标识、续命机制等方法完善锁的可靠性，并最终引出Redisson工具，其内置的锁续命和原子性操作极大简化了分布式锁的实现。最后，作者剖析了Redisson源码，揭示其实现原理，并预告后续关于主从架构下分布式锁的应用与性能优化内容。
• 05.23 14:42:28
  发表了文章 2025-05-23 14:42:28

  年终盘点AIGC:生成式AI一路生花，互联网开始步入大模型时代

  本文探讨了自ChatGPT发布以来，生成式AI对互联网和人们生活带来的深刻影响。文章分析了从“移动互联网”到“智能互联网”的转变，强调AIGC如何通过自然语言交互提升信息获取效率，并在内容创作等领域展现巨大潜力。同时，作者指出当前AIGC应用开发存在的问题，如过度聚焦对话助手，建议开发者探索更深层次的场景结合。最后，文章展望了AIGC未来可能的法律监管及现象级产品的出现，并鼓励普通人善用AIGC工具提升效率，保持创造力以适应时代变化。

  

2025年04月

• 04.23 13:35:08
  发表了文章 2025-04-23 13:35:08

  【📕分布式锁通关指南 09】源码剖析redisson之公平锁的实现

  本文深入解析了 Redisson 中公平锁的实现原理。公平锁通过确保线程按请求顺序获取锁，避免“插队”现象。在 Redisson 中，`RedissonFairLock` 类的核心逻辑包含加锁与解锁两部分：加锁时，线程先尝试直接获取锁，失败则将自身信息加入 ZSet 等待队列，只有队首线程才能获取锁；解锁时，验证持有者身份并减少重入计数，最终删除锁或通知等待线程。其“公平性”源于 Lua 脚本的原子性操作：线程按时间戳排队、仅队首可尝试加锁、实时发布锁释放通知。这些设计确保了分布式环境下的线程安全与有序执行。

  

2025年03月

• 03.20 12:54:08
  发表了文章 2025-03-20 12:54:08

  对话即服务：Spring Boot整合MCP让你的CRUD系统秒变AI助手

  本文介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 协议将传统Spring Boot服务改造为支持AI交互的智能系统。MCP作为“万能适配器”，让AI以统一方式与多种服务和数据源交互，降低开发复杂度。文章以图书管理服务为例，详细说明了引入依赖、配置MCP服务器、改造服务方法（注解方式或函数Bean方式）及接口测试的全流程。最终实现用户通过自然语言查询数据库的功能，展示了MCP在简化AI集成、提升系统易用性方面的价值。未来，“对话即服务”有望成为主流开发范式。
• 03.17 16:14:09
  发表了文章 2025-03-17 16:14:09

  【📕分布式锁通关指南 08】源码剖析redisson可重入锁之释放及阻塞与非阻塞获取

  本文深入剖析了Redisson中可重入锁的释放锁Lua脚本实现及其获取锁的两种方式（阻塞与非阻塞）。释放锁流程包括前置检查、重入计数处理、锁删除及消息发布等步骤。非阻塞获取锁（tryLock）通过有限时间等待返回布尔值，适合需快速反馈的场景；阻塞获取锁（lock）则无限等待直至成功，适用于必须获取锁的场景。两者在等待策略、返回值和中断处理上存在显著差异。本文为理解分布式锁实现提供了详实参考。

  
• 03.13 18:40:45
  发表了文章 2025-03-13 18:40:45

  【📕分布式锁通关指南 07】源码剖析redisson利用看门狗机制异步维持客户端锁

  Redisson 的看门狗机制是解决分布式锁续期问题的核心功能。当通过 `lock()` 方法加锁且未指定租约时间时，默认启用 30 秒的看门狗超时时间。其原理是在获取锁后创建一个定时任务，每隔 1/3 超时时间（默认 10 秒）通过 Lua 脚本检查锁状态并延长过期时间。续期操作异步执行，确保业务线程不被阻塞，同时仅当前持有锁的线程可成功续期。锁释放时自动清理看门狗任务，避免资源浪费。学习源码后需注意：避免使用带超时参数的加锁方法、控制业务执行时间、及时释放锁以优化性能。相比手动循环续期，Redisson 的定时任务方式更高效且安全。

  
• 03.11 15:45:43
  发表了文章 2025-03-11 15:45:43

  🤔 Manus值得追捧吗？通过开源方案实测引发的思考

  Manus是一款号称能自动完成知识工作的AI助手，近期因其“AI打工人”的形象在中文互联网上引发热议。为验证其实际表现，作者通过开源项目OWL进行测试。结果显示，Manus的核心技术依赖虚拟工作环境、知识库调用、数据源连接等环节，但实际任务执行效果差强人意，耗时较长且未能精准完成简单任务。作者认为，Manus的技术路线主要在于封装工作流（workflow），而这一模式可能随着模型迭代逐渐内化，商业化前景尚不明朗。
• 03.06 10:51:30
  发表了文章 2025-03-06 10:51:30

  🗄️Spring Boot 3 整合 MinIO 实现分布式文件存储

  本文介绍了如何基于Spring Boot 3和MinIO实现分布式文件存储。随着应用规模扩大，传统的单机文件存储方案难以应对大规模数据和高并发访问，分布式文件存储系统成为更好的选择。文章详细讲解了MinIO的安装、配置及与Spring Boot的整合步骤，包括Docker部署、MinIO控制台操作、Spring Boot项目中的依赖引入、配置类编写及工具类封装等内容。最后通过一个上传头像的接口示例展示了具体的开发和测试过程，强调了将API操作封装成通用工具类以提高代码复用性和可维护性的重要性。

  
• 03.04 11:29:34
  发表了文章 2025-03-04 11:29:34

  【📕分布式锁通关指南 06】源码剖析redisson可重入锁之加锁

  本文详细解析了Redisson可重入锁的加锁流程。首先从`RLock.lock()`方法入手，通过获取当前线程ID并调用`tryAcquire`尝试加锁。若加锁失败，则订阅锁释放通知并循环重试。核心逻辑由Lua脚本实现：检查锁是否存在，若不存在则创建并设置重入次数为1；若存在且为当前线程持有，则重入次数+1。否则返回锁的剩余过期时间。此过程展示了Redisson高效、可靠的分布式锁机制。

  

2025年02月

• 02.28 16:27:39
  发表了文章 2025-02-28 16:27:39

  【📕分布式锁通关指南 05】通过redisson实现分布式锁

  本文介绍了如何使用Redisson框架在SpringBoot中实现分布式锁，简化了之前通过Redis手动实现分布式锁的复杂性和不完美之处。Redisson作为Redis的高性能客户端，封装了多种锁的实现，使得开发者只需关注业务逻辑。文中详细展示了引入依赖、配置Redisson客户端、实现扣减库存功能的代码示例，并通过JMeter压测验证了其正确性。后续篇章将深入解析Redisson锁实现的源码。

  
• 02.27 10:44:17
  发表了文章 2025-02-27 10:44:17

  【📕分布式锁通关指南 04】redis分布式锁的细节问题以及RedLock算法原理

  本文深入探讨了基于Redis实现分布式锁时遇到的细节问题及解决方案。首先，针对锁续期问题，提出了通过独立服务、获取锁进程自己续期和异步线程三种方式，并详细介绍了如何利用Lua脚本和守护线程实现自动续期。接着，解决了锁阻塞问题，引入了带超时时间的`tryLock`机制，确保在高并发场景下不会无限等待锁。最后，作为知识扩展，讲解了RedLock算法原理及其在实际业务中的局限性。文章强调，在并发量不高的场景中手写分布式锁可行，但推荐使用更成熟的Redisson框架来实现分布式锁，以保证系统的稳定性和可靠性。

  
• 02.24 15:57:46
  发表了文章 2025-02-24 15:57:46

  🛡️Spring Boot 3 整合 Spring Cloud Gateway 工程实践

  本文介绍了如何使用Spring Cloud Alibaba 2023.0.0.0技术栈构建微服务网关，以应对微服务架构中流量治理与安全管控的复杂性。通过一个包含鉴权服务、文件服务和主服务的项目，详细讲解了网关的整合与功能开发。首先，通过统一路由配置，将所有请求集中到网关进行管理；其次，实现了限流防刷功能，防止恶意刷接口；最后，添加了登录鉴权机制，确保用户身份验证。整个过程结合Nacos注册中心，确保服务注册与配置管理的高效性。通过这些实践，帮助开发者更好地理解和应用微服务网关。

  
• 02.20 11:32:33
  发表了文章 2025-02-20 11:32:33

  【📕分布式锁通关指南 03】通过Lua脚本保证redis操作的原子性

  本文介绍了如何通过Lua脚本在Redis中实现分布式锁的原子性操作，避免并发问题。首先讲解了Lua脚本的基本概念及其在Redis中的使用方法，包括通过`eval`指令执行Lua脚本和通过`script load`指令缓存脚本。接着详细展示了如何用Lua脚本实现加锁、解锁及可重入锁的功能，确保同一线程可以多次获取锁而不发生死锁。最后，通过代码示例演示了如何在实际业务中调用这些Lua脚本，确保锁操作的原子性和安全性。

  
• 02.19 10:13:44
  发表了文章 2025-02-19 10:13:44

  【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁

  本文介绍了从单机锁到分布式锁的演变，重点探讨了使用Redis实现分布式锁的方法。分布式锁用于控制分布式系统中多个实例对共享资源的同步访问，需满足互斥性、可重入性、锁超时防死锁和锁释放正确防误删等特性。文章通过具体示例展示了如何利用Redis的`setnx`命令实现加锁，并分析了简化版分布式锁存在的问题，如锁超时和误删。为了解决这些问题，文中提出了设置锁过期时间和在解锁前验证持有锁的线程身份的优化方案。最后指出，尽管当前设计已解决部分问题，但仍存在进一步优化的空间，将在后续章节继续探讨。

  
• 02.07 16:48:57
  发表了文章 2025-02-07 16:48:57

  ✨️ 2024年终总结 - 生命贵在折腾 从开发到产品 | 日本旅行 | 捣鼓项目 | 技术写作与分享 | 五月天

  在过去的一年里，我从一名应届毕业生成长为有两年经验的工程师，找到了工作与生活的平衡点。技术写作方面，成功发布了12篇高质量文章，并参与了多个技术征文活动。个人项目Kafka Dog初见雏形，未来将继续打磨。此外，我还体验了日本旅行的乐趣，并在工作中承担了更多产品设计的角色，收获颇丰。新的一年，我将继续保持博客输出，完善个人项目，并计划前往北海道和新西兰。工作之外，生活中的点滴同样重要，真实地活下去，不要忘记每天看月亮。

2025年01月

• 01.17 09:50:32
  发表了文章 2025-01-17 09:50:32

  2023年终总结-一名23届毕业生的风雨秋招路

  人生如巧克力，充满未知。23届大学生经历网课、封校后迎来秋招寒冬，笔者投递三百多家公司，最终收到三个Offer。签约中厂后，享受短暂的轻松时光。热爱编程，参加字节青训营，获技术提升与人脉积累。毕业旅行至云南时突遇毁约，但家人支持下继续前行。重新求职后选择深圳工作，入职半年收获良多。展望2024，立下多个目标，愿新的一年实现愿望。
• 01.17 09:44:27
  发表了文章 2025-01-17 09:44:27

  一个线上问题让我发现了Calendar类中的秘密-周一真的是每周的第一天吗？

  在开发一个查询未完成业务的需求时，遇到了一个问题：清明节后周日提前查出了应于周一才显示的未完成业务。原因是代码中使用了`Calendar`类，默认将周日视为一周的第一天，导致当天获取的“本周一”实际上是下周一。通过调试发现，`Calendar`类的默认设置与实际需求不符。为解决此问题，提出了三种方案：1. 加入判断机制，对周日特殊处理；2. 修改`Calendar`类的设置，将周一设为一周的第一天；3. 使用其他日期处理库如Hutool，默认以周一为一周的开始。此次排错提醒我们在日常开发中需深入了解所用类库的实现细节，以便更好地应对潜在问题。
• 01.15 09:52:43
  发表了文章 2025-01-15 09:52:43

  【📕分布式锁通关指南 01】从解决库存超卖开始加锁的初体验

  本文通过电商场景中的库存超卖问题，深入探讨了JVM锁、MySQL悲观锁和乐观锁的实现及其局限性。首先介绍了单次访问下库存扣减逻辑的正常运行，但在高并发场景下出现了超卖问题。接着分析了JVM锁在多例模式、事务模式和集群模式下的失效情况，并提出了使用数据库锁机制（如悲观锁和乐观锁）来解决并发问题。 悲观锁通过`update`语句或`select for update`实现，能有效防止超卖，但存在锁范围过大、性能差等问题。乐观锁则通过版本号或时间戳实现，适合读多写少的场景，但也面临高并发写操作性能低和ABA问题。 最终，文章强调没有完美的方案，只有根据具体业务场景选择合适的锁机制。

  
• 01.14 18:12:16
  发表了文章 2025-01-14 18:12:16

  HuggingFace Transformers 库深度应用指南

  本文首先介绍HuggingFace Tra环境配置与依赖安装，确保读者具备Python编程、机器学习和深度学习基础知识。接着深入探讨Transformers的核心组件，并通过实战案例展示其应用。随后讲解模型加载优化、批处理优化等实用技巧。在核心API部分，详细解析Tokenizers、Models、Configuration和Dataset的使用方法。文本生成章节则涵盖基础概念、GPT2生成示例及高级生成技术。最后，针对模型训练与优化，介绍预训练模型微调、超参数优化和推理加速等内容。通过这些内容，帮助读者掌握HuggingFace Transformers的深度使用，开发高效智能的NLP应用。
• 01.14 18:04:32
  发表了文章 2025-01-14 18:04:32

  FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践

  本文介绍了如何结合FastAPI和ONNX实现机器学习模型的高效部署。面对模型兼容性、性能瓶颈、服务稳定性和安全性等挑战，FastAPI与ONNX提供了高性能、易于开发维护、跨框架支持和活跃社区的优势。通过将模型转换为ONNX格式、构建FastAPI应用、进行性能优化及考虑安全性，可以简化部署流程，提升推理性能，确保服务的可靠性与安全性。最后，以手写数字识别模型为例，展示了完整的部署过程，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
• 01.14 18:01:10
  发表了文章 2025-01-14 18:01:10

  打造智能音乐推荐系统：基于深度学习的个性化音乐推荐实现

  本文介绍了如何基于深度学习构建个性化的音乐推荐系统。首先，通过收集和预处理用户行为及音乐特征数据，确保数据质量。接着，设计了神经协同过滤模型（NCF），利用多层神经网络捕捉用户与音乐间的非线性关系。在模型训练阶段，采用二元交叉熵损失函数和Adam优化器，并通过批量加载、正负样本生成等技巧提升训练效率。最后，实现了个性化推荐策略，包括基于隐式偏好、混合推荐和探索机制，并通过AUC、Precision@K等指标验证了模型性能的显著提升。系统部署方面，使用缓存、API服务和实时反馈优化在线推荐效果。
• 01.14 17:53:01
  发表了文章 2025-01-14 17:53:01

  SpringBoot整合XXL-JOB【05】- 任务分片

  在实际业务中，批量定时任务可能因上一批任务未完成而影响业务。为解决此问题，本文介绍如何使用Xxl-job对批量任务进行分片处理，通过分片广播形式调度集群机器并行执行任务，大幅提升执行效率。具体步骤包括环境准备、添加依赖和配置、声明实体类与查询类，以及改造业务逻辑实现分片查询。测试结果显示，分片处理将两千条数据的执行时间从30秒缩短至15秒，性能提升显著。

  
• 01.14 17:49:41
  发表了文章 2025-01-14 17:49:41

  SpringBoot整合XXL-JOB【04】- 以GLUE模式运行与执行器负载均衡策略

  在本节中，我们将介绍XXL-JOB的GLUE模式和集群模式下的路由策略。GLUE模式允许直接在线上改造方法为定时任务，无需重新部署。通过一个测试方法，展示了如何在调度中心配置并使用GLUE模式执行定时任务。接着，我们探讨了多实例环境下的负载均衡策略，确保任务不会重复执行，并可通过修改路由策略（如轮训）实现任务在多个实例间的均衡分配。最后，总结了GLUE模式和负载均衡策略的应用，帮助读者更深入理解XXL-JOB的使用。

  
• 01.14 17:42:45
  发表了文章 2025-01-14 17:42:45

  SpringBoot整合XXL-JOB【03】- 执行器的使用

  本文介绍了如何将调度中心与项目结合，通过配置“执行器”实现定时任务控制。首先新建SpringBoot项目并引入依赖，接着配置xxl-job相关参数，如调度中心地址、执行器名称等。然后通过Java代码将执行器注册为Spring Bean，并声明测试方法使用`@XxlJob`注解。最后，在调度中心配置并启动定时任务，验证任务是否按预期执行。通过这些步骤，读者可以掌握Xxl-Job的基本使用，专注于业务逻辑的编写而无需关心定时器本身的实现。

  
• 01.14 17:37:34
  发表了文章 2025-01-14 17:37:34

  SpringBoot整合XXL-JOB【02】- 启动调度中心

  本文介绍了如何初始化和配置XXL-JOB调度中心。首先，从GitHub或Gitee获取源码；接着，执行`tables_xxl_job.sql`脚本初始化数据库。然后，在IDE中打开项目并修改`application.properties`中的数据库连接和`accessToken`配置。完成配置后，启动`XxlJobAdminApplication`，访问http://localhost:8080/xxl-job-admin/进行登录。最后，简要介绍了调度中心的主要功能模块，包括运行报表、任务管理、调度日志、执行器管理和用户管理。下篇将通过实例演示如何使用XXL-JOB执行定时任务。

  
• 01.14 17:33:14
  发表了文章 2025-01-14 17:33:14

  SpringBoot整合XXL-JOB【01】- 初识XXL-JOB

  XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台，设计目标为开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。它解决了分布式环境下定时任务重复执行的问题，无需额外加锁，降低了维护成本。XXL-JOB 由调度中心和执行器两部分组成，前者管理任务，后者执行具体逻辑，使代码结构更清晰。适用于多机部署场景，支持统一管理任务的启停和频率调整。

  
• 01.14 17:31:11
  发表了文章 2025-01-14 17:31:11

  基于Java的Hadoop文件处理系统：高效分布式数据解析与存储

  本文介绍了如何借鉴Hadoop的设计思想，使用Java实现其核心功能MapReduce，解决海量数据处理问题。通过类比图书馆管理系统，详细解释了Hadoop的两大组件：HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）。具体实现了单词统计任务，并扩展支持CSV和JSON格式的数据解析。为了提升性能，引入了Combiner减少中间数据传输，以及自定义Partitioner解决数据倾斜问题。最后总结了Hadoop在大数据处理中的重要性，鼓励Java开发者学习Hadoop以拓展技术边界。
• 01.14 17:24:53
  发表了文章 2025-01-14 17:24:53

  用“吃火锅”来讲清楚大模型是什么

  大语言模型就像一个超级聪明的“火锅AI服务员”，它通过海量数据训练，能根据你的需求推荐菜品、回答问题、甚至陪你聊人生哲学。它有超强的记忆力和灵活的应变能力，能接住各种奇葩问题，还会跟你玩梗互动。虽然偶尔会瞎编答案，但它绝对是个知识型选手。本文用轻松的“火锅局”方式，带你深入了解大语言模型的工作原理和特点。
• 01.14 15:58:23
  发表了文章 2025-01-14 15:58:23

  SpringBoot整合Flowable【07】- 驳回节点任务

  本文通过绩效流程的业务场景，详细介绍了如何在Flowable工作流引擎中实现任务驳回功能。具体步骤包括：获取目标任务节点和当前任务节点信息，进行必要的判空和逻辑校验，调用API完成节点回退，并清理相关脏数据（如历史任务和变量）。最后通过测试验证了驳回功能的正确性，确保流程能够成功回退到指定节点并清除中间产生的冗余数据。此功能在实际业务中非常有用，能够满足上级驳回自评等需求。

  
• 01.14 15:50:35
  发表了文章 2025-01-14 15:50:35

  SpringBoot整合Flowable【06】- 查询历史数据

  本文介绍了Flowable工作流引擎中历史数据的查询与管理。首先回顾了流程变量的应用场景及其局限性，引出表单在灵活定制流程中的重要性。接着详细讲解了如何通过Flowable的历史服务API查询用户的历史绩效数据，包括启动流程、执行任务和查询历史记录的具体步骤，并展示了如何将查询结果封装为更易理解的对象返回。最后总结了Flowable提供的丰富API及其灵活性，为后续学习驳回功能做了铺垫。

  
• 01.14 15:38:43
  发表了文章 2025-01-14 15:38:43

  SpringBoot整合Flowable【05】- 使用流程变量传递业务数据

  本文介绍了如何使用Flowable的流程变量来管理绩效流程中的自定义数据。首先回顾了之前的简单绩效流程，指出现有流程缺乏分数输入和保存步骤。接着详细解释了流程变量的定义、分类（运行时变量和历史变量）及类型。通过具体代码示例展示了如何在绩效流程中插入全局和局部流程变量，实现各节点打分并维护分数的功能。最后总结了流程变量的使用场景及其在实际业务中的灵活性，并承诺将持续更新Flowable系列文章，帮助读者更好地理解和应用Flowable。 简要来说，本文通过实例讲解了如何利用Flowable的流程变量功能优化绩效评估流程，确保每个环节都能记录和更新分数，同时提供了全局和局部变量的对比和使用方法。