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技术能力

兴趣领域
  • Java
  • Go
  • 微服务
  • 开发工具
  • 消息中间件
  • 业务中间件
擅长领域
  • Java
    高级

    能力说明:

    精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

  • Go
    高级

    能力说明:

    能够开发出高质量的代码。能够熟练使用Golang的高级特性,各种应用框架和测试框架。

  • 前端开发
    初级

    能力说明:

    基本的计算机知识与操作能力,具备Web基础知识,掌握Web的常见标准、常用浏览器的不同特性,掌握HTML与CSS的入门知识,可进行静态网页的制作与发布。

  • 微服务
    中级

    能力说明:

    熟悉微服务常用开放框架,理解Spring、Spring Boot,以及Spring Cloud的概念和不同,对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力,掌握基本组件的知识。

  • 数据库
    高级

    能力说明:

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

腾讯云创作之星、腾讯云TDP成员、华为云云享专家、阿里云博客专家、掘金年度人气作者Top30、掘金优质创作者。 希望通过我的博客分享,能够帮助每一位热爱技术的同学!

暂无更多信息

2025年01月

  • 01.14 15:32:57
    发表了文章 2025-01-14 15:32:57

    SpringBoot整合Flowable【04】- 通过代码控制流程流转

    本文介绍了如何使用Flowable的Java API控制流程流转,基于前文构建的绩效流程模型。首先,通过Flowable-UI导出模型文件并部署到Spring Boot项目中。接着,详细讲解了如何通过代码部署、启动和审批流程,涉及`RepositoryService`、`RuntimeService`和`TaskService`等核心服务类的使用。最后,通过实际操作演示了流程从部署到完成的全过程,并简要说明了相关数据库表的变化。本文帮助读者初步掌握Flowable在实际业务中的应用,后续将深入探讨更多高级功能。
  • 01.14 15:20:29
    发表了文章 2025-01-14 15:20:29

    SpringBoot整合Flowable【03】- 通过Flowable-UI体验一个简单流程

    本文介绍了如何使用Flowable 7.0以下版本的flowable-ui进行流程建模、发布和执行。首先,通过解压并启动flowable-ui war包,访问http://localhost:8080/flowable-ui/idm/#/login登录系统。接着,创建并绘制一个简单的绩效流程模型,包含开始节点、任务节点(自评、上级评、隔级评)和结束节点,并为各节点分配处理人。然后,创建应用并发布绩效流程。最后,通过创建a、b、c三个用户分别完成各节点任务,演示了整个流程的执行过程。本文旨在帮助读者理解Flowable的基本操作和流程元素,后续将介绍通过Java代码控制流程的方法。
  • 01.14 15:06:03
    发表了文章 2025-01-14 15:06:03

    SpringBoot整合Flowable【02】- 整合初体验

    本文介绍了如何基于Flowable 6.8.1版本搭建工作流项目。首先,根据JDK和Spring Boot版本选择合适的Flowable版本(7.0以下)。接着,通过创建Spring Boot项目并配置依赖,包括Flowable核心依赖、数据库连接等。然后,建立数据库并配置数据源,确保Flowable能自动生成所需的表结构。最后,启动项目测试,确认Flowable成功创建了79张表。文中还简要介绍了这些表的分类和常用表的作用,帮助初学者理解Flowable的工作原理。
  • 01.14 10:43:38
    发表了文章 2025-01-14 10:43:38

    SpringBoot整合Flowable【01】- 初识工作流引擎

    本文介绍了工作流的基本概念,重点讲解了BPM(业务流程管理)和BPMN 2.0(业务流程建模符号)的关系,以及工作流引擎的发展。BPM是一种管理思想,BPMN是实现该思想的工具。文中还介绍了Flowable、Activiti等主流工作流引擎,并详细说明了流程设计的五种方式,包括FlowableUI、BPMN.js自定义、第三方设计器和代码实现等。最后通过一个请假流程图解释了流程图的组成元素,如事件、连线、任务和网关,帮助读者更好地理解工作流的设计与实现。
  • 01.14 10:14:25
    发表了文章 2025-01-14 10:14:25

    @Transactional 你真的用对了吗?

    在日常开发中,`@Transactional`注解常用于声明式事务管理,但其原理和使用不当可能引发问题。本文通过一个实际场景探讨了自调用方法时事务不生效的问题,并分析了潜在风险:数据不一致。为解决此问题,提供了三种方案:1) 将方法移动到其他服务类;2) 使用`AopContext.currentProxy()`获取代理对象;3) 通过`ApplicationContext`获取Bean。最终建议尽量避免自调用事务操作,确保数据一致性。
  • 01.14 10:07:12
    发表了文章 2025-01-14 10:07:12

    记录一次后端接口抖动的排查过程

    某天下午,测试新功能时发现页面接口偶尔变慢,平均十次调用中有三到四次出现3秒以上的延迟。排查了接口、数据库和服务器资源后未发现问题,最终锁定为K8s节点的负载均衡策略导致。测试环境仅有一个公网IP,SLB轮询四个Pod(其中三个为空),造成周期性延迟。移除空Pod后问题解决。
  • 01.14 10:01:24
    发表了文章 2025-01-14 10:01:24

    为什么我的“OSS”上传图片会失败?

    在项目中添加上传头像功能时,起初通过阿里云OSS SDK快速实现并返回图片URL给前端。然而,mentor指出直接回传密钥存在安全风险,建议使用STS临时授权优化安全性。优化后,本地测试正常,但线上环境出现跨域问题。最终通过调整前端代码,使用`window.location.protocol`确保请求协议一致,解决了跨域问题。这一过程不仅提升了功能的健壮性,也让我深刻理解了安全性和兼容性的重要性。
  • 01.13 16:07:28
    发表了文章 2025-01-13 16:07:28

    SpringBoot整合gRPC踩坑回顾

    本文回顾了作者在引入gRPC过程中遇到的挑战与解决方案。首先,由于SpringBoot 3.0暂不支持相关starter,导致初期预研不足,项目无法启动。接着,在编写代码时因对微服务架构理解不清,出现多个设计错误。最后,解决依赖冲突问题,特别是`protobuf-java-util`与现有依赖的冲突,通过Maven Helper插件有效排查并修复问题。此次经历加深了作者对微服务架构的理解,并为后续项目拆分打下基础。
  • 01.13 15:03:04
    发表了文章 2025-01-13 15:03:04

    自研一套高性能API网关,你都需要做什么?

    本文介绍了自研API网关的基本组成和架构,涵盖网关的作用、请求生命周期、功能点详解(如插件和规则)、技术选型(Java、Netty、Nacos)及设计要点。通过异步化设计、缓存、串行化优化、提高吞吐量和合理配置工作线程,确保高性能与稳定性。最后,提供了网关的架构图,帮助读者全面理解其构建过程。
  • 01.13 12:14:37
    发表了文章 2025-01-13 12:14:37

    多领域智能客服:基于Java的智能分发与定制化问答系统

    本文介绍了如何通过Dify平台构建一个多领域AI客服系统,以解决传统AI客服在复杂业务场景中回答不准确的问题。该系统将客服模块按售前、售后和日常业务划分,利用Dify的API进行集成和调用,并通过知识库提供上下文支持,确保精准回应。架构设计中,首先部署Dify,创建并配置AI应用,编写提示词,管理知识库,封装API接口,实现问题分类与转发逻辑。最终,通过日志记录测试过程,验证系统的有效性。此方案适用于希望提升AI客服效果的企业。
  • 01.10 11:52:10
    发表了文章 2025-01-10 11:52:10

    微服务架构设计与实践:用Spring Cloud实现抖音的推荐系统

    本文基于Spring Cloud实现了一个简化的抖音推荐系统,涵盖用户行为管理、视频资源管理、个性化推荐和实时数据处理四大核心功能。通过Eureka进行服务注册与发现,使用Feign实现服务间调用,并借助Redis缓存用户画像,Kafka传递用户行为数据。文章详细介绍了项目搭建、服务创建及配置过程,包括用户服务、视频服务、推荐服务和数据处理服务的开发步骤。最后,通过业务测试验证了系统的功能,并引入Resilience4j实现服务降级,确保系统在部分服务故障时仍能正常运行。此示例旨在帮助读者理解微服务架构的设计思路与实践方法。
  • 01.10 11:35:04
    发表了文章 2025-01-10 11:35:04

    小团队 CI/CD 实践:无需运维,Java Web应用的自动化部署

    本文介绍如何使用GitHub Actions和阿里云Kubernetes(ACK)实现Java Web应用的自动化部署。通过CI/CD流程,开发人员无需手动处理复杂的运维任务,从而提高效率并减少错误。文中详细讲解了Docker与Kubernetes的概念,并演示了从创建Kubernetes集群、配置容器镜像服务到设置GitHub仓库Secrets及编写GitHub Actions工作流的具体步骤。最终实现了代码提交后自动构建、推送镜像并部署到Kubernetes集群的功能。整个过程不仅简化了部署流程,还确保了应用在不同环境中的稳定运行。

2024年03月

  • 发表了文章 2025-08-12

    【📕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

  • 发表了文章 2025-08-12

    程序员的大数据修炼之道01:建立你的大数据知识体系

  • 发表了文章 2025-07-21

    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?

  • 发表了文章 2025-07-18

    【📕分布式锁通关指南 11】源码剖析redisson之读写锁的实现

  • 发表了文章 2025-07-18

    后端开发必看:零代码实现存量服务改造成MCP服务

  • 发表了文章 2025-07-16

    写给尊贵的 Tare Pro 用户的喂饭级 IOS APP 开发指南

  • 发表了文章 2025-07-16

    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

  • 发表了文章 2025-07-16

    ⚡ 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

  • 发表了文章 2025-06-13

    🔓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

  • 发表了文章 2025-05-27

    redis分布式锁在高并发场景下的方案设计与性能提升

  • 发表了文章 2025-05-27

    从扣减库存场景来讲讲redis分布式锁中的那些“坑”

  • 发表了文章 2025-05-23

    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

  • 发表了文章 2025-04-23

    【📕分布式锁通关指南 09】源码剖析redisson之公平锁的实现

  • 发表了文章 2025-03-20

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

  • 发表了文章 2025-03-17

    【📕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

  • 发表了文章 2025-03-13

    【📕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

  • 发表了文章 2025-03-11

    🤔 Manus值得追捧吗?通过开源方案实测引发的思考

  • 发表了文章 2025-03-06

    🗄️Spring Boot 3 整合 MinIO 实现分布式文件存储

  • 发表了文章 2025-03-04

    【📕分布式锁通关指南 06】源码剖析redisson可重入锁之加锁

  • 发表了文章 2025-02-28

    【📕分布式锁通关指南 05】通过redisson实现分布式锁

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  • 回答了问题 2024-03-30

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命?

    人机交互革命:大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度? 大模型通过大规模的预训练和自我学习,使得机器能够更好地理解人类语言和意图,从而更好地回应和解决人类的需求和问题。 计算范式革命:大模型如何影响现有的计算模式,并推动新一代计算技术的演进? 大模型的到来推进算力的不断升级,同时在各行各业中不断衍生出新的应用。 认知协作革命:大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作? 大模型协助人类处理大量信息和数据。在认知任务中,人类往往需要处理大量的信息和数据,而机器则能够利用大模型的强大计算能力,快速、准确地完成这些任务。
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