5-MongoDB实战演练
本文介绍某头条文章评论系统的设计与实现,基于SpringDataMongoDB构建微服务,完成评论的增删改查、按文章ID查询、分页查询及点赞功能。通过MongoTemplate优化点赞操作,提升性能,并使用索引提高查询效率,整体方案高效且可扩展。
Activity代码实现
本文介绍了基于Activiti的工作流引擎入门实践,涵盖BPMN流程设计、流程部署、实例启动、任务查询与完成等核心操作。通过Java代码演示了从创建流程到任务执行的完整流程,并结合数据库表变化说明执行效果,帮助开发者快速掌握Activiti基本用法,适用于审批流等业务场景的开发学习。
StringUtil
Java中字符串最大长度受限于虚拟机规范,字符串字面量在class文件中存储时最大为65534,超长需分段处理。本文介绍通过StringBuilder分组拼接解决超长字符串接收问题的方法。
HUTOOL-Word生成-Word07Writer
Hutool封装POI实现Word文档生成,支持通过XML配置依赖,简化docx文件创建。提供Word07Writer工具类,可便捷添加标题、正文并导出至文件。
持久化FileTxnLog
本文深入分析Zookeeper持久化机制,重点解读TxnLog与FileTxnLog源码。涵盖事务日志结构、append追加、truncate截断、commit提交等核心操作,解析日志格式、文件预分配及zxid管理,揭示数据存储与恢复原理。
MongoDB的特点
MongoDB具备高性能、高可用与高扩展性,支持嵌入式数据模型、多种索引及存储引擎,提供自动故障转移、分片集群与丰富查询功能,适用于海量数据存储与多样化应用场景。
@Configuration
被 @Configuration 标注的类视为Spring配置类,等同于XML配置文件。结合 @Bean 可注册Bean实例,通过AnnotationConfigApplicationContext加载配置类并启动IOC容器,实现组件自动注入与管理,配置类本身也会被纳入容器管理。
全面认识MCP:大模型连接真实世界的“USB-C接口”
MCP(模型上下文协议)是AI时代的“万能接口”,由Anthropic提出,旨在统一大模型与工具、数据源的连接标准。它简化集成、提升任务处理能力,支持多步骤流程与安全合规,推动AI智能体从对话走向行动,重塑AI应用生态。
一场FullGC故障排查
本文记录了一次线上CPU使用率飙升至104%的问题排查过程。通过分析发现,问题根源并非流量激增或接口调用异常,而是频繁Full GC导致。进一步借助JVM监控与JProfiler分析堆内存,定位到因将大Excel样本加载为List<Map>结构,造成内存膨胀,长期驻留老年代,最终引发持续Full GC。结合代码逻辑优化,提出“治本”与“治标”两类解决方案,并总结了排查思路:应优先关注JVM层面GC行为,避免被机器监控误导,强调合理内存使用与监控的重要性。
ElasticSearch集群
Elasticsearch集群通过分片与副本机制解决海量数据存储和单点故障问题。分片实现数据水平拆分,副本提供高可用,结合集群监控与故障转移,确保服务稳定可靠。
AgentScope x RocketMQ:构建多智能体应用组合
AgentScope是阿里巴巴推出的开发者友好型多智能体框架,支持模块化、可定制的智能体应用开发。通过集成RocketMQ,实现高效、可靠的A2A通信,助力构建如“智能旅行助手”等复杂协作场景,提升开发效率与系统可扩展性。(238字)
虚拟机安装(CentOS7)
准备CentOS7镜像及VMware Workstation(可从百度云下载),使用虚拟机创建工具新建虚拟机,参考知乎教程完成安装。默认登录用户为root,密码自设。详情见链接。
大模型推理与应用术语解释
简介:大语言模型核心技术涵盖推理、生成式AI、检索增强生成(RAG)、提示工程、上下文学习、代理、多模态学习与语义搜索。这些技术共同推动AI在内容生成、知识检索、智能决策和跨模态理解等方面的能力跃升,广泛应用于对话系统、创作辅助、企业服务与自动化场景,正重塑人机交互与信息处理范式。(239字)
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能,集成于CloudLens for SLS,提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度,帮助用户全面掌握SQL使用情况,实现精细化管理与性能优化,提升日志分析效率与体验。
SpringCloud常见注解及使用说明
本文介绍了SpringMVC中@RequestMapping注解的作用及原理,它用于将HTTP请求映射到控制器方法,实现前后端接口路径对应。并通过@GetMapping等派生注解简化常用请求类型处理。
大模型基础概念术语解释
大语言模型(LLM)基于Transformer架构,通过海量文本训练,实现强大语言理解与生成。其核心包括注意力机制、位置编码、嵌入层等,支持万亿级参数与涌现能力,能完成翻译、问答等多任务,展现卓越泛化与推理能力。
[ERP]SpringBoot集成Redis技术(☆)
本文介绍如何克隆并运行Java项目,通过Redis缓存优化商品查询接口。涵盖Git、Maven、SpringBoot等技术,强调主动请教与规范测试,提升新人在真实开发环境中的实战能力。
SpringCloud常见注解及使用说明
本文介绍了Spring MVC中用于映射HTTP请求的常用注解,重点讲解@RequestMapping的作用与用法。它可将前端请求路径映射到后端控制器方法,实现增删改查等接口定位,如“/staff/add”对应新增操作。此外,@GetMapping、@PostMapping等是其衍生注解,简化了特定请求类型的映射。
大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解和权重共享,可显著减小大模型体积与计算开销,提升推理效率。这些方法在保持性能的同时,助力大模型在边缘设备部署,推动AI应用轻量化发展。(238字)
线程池:故障梳理总结
本文从故障与技术双重视角,总结线程池类常见问题。通过真实案例剖析数据库慢查询、锁争抢、DDL阻塞、连接池配置不当等引发的线程池满故障,揭示背后共性:系统某处变慢导致资源耗尽。分享Dubbo、HTTP、Druid、Redis等连接池超时设置最佳实践,强调fast-fail理念与流控、背压、重试避坑策略,助力开发者提升系统稳定性。
大模型基础概念术语解释
大语言模型(LLM)基于Transformer架构,通过海量文本训练,具备强大语言理解与生成能力。其核心组件包括注意力机制、位置编码与嵌入层,支持文本分割为Token进行处理。参数量达十亿乃至万亿级,展现涌现与泛化能力,能完成多任务推理。混合专家模型(MoE)提升效率与扩展性,推动大模型持续发展。(237字)
MongoDB实战演练
本项目基于SpringDataMongoDB实现头条文章评论功能,涵盖增删改查、按文章ID查询、评论点赞等需求。通过MongoTemplate优化操作效率,结合索引提升查询性能,构建高效稳定的评论微服务模块。
从Google线上故障,谈灰度发布的重要性
2025年6月12日,Google Cloud因未灰度发布的新配置引发空指针异常,导致全球服务中断7小时。故障暴露了缺乏配置灰度与错误处理的严重风险。本文结合Nacos等配置中心的IP/标签灰度方案,探讨如何通过渐进式发布保障系统稳定性,避免类似重大事故。
微服务服务注册与发现
本课程以黑马商城项目为案例,系统讲解单体架构与微服务架构的优缺点,深入剖析微服务、分布式及云原生架构的核心理念与技术实现。通过搭建项目环境、拆分商品与购物车服务、使用Nacos实现服务注册发现、OpenFeign远程调用等实践,掌握微服务开发全流程。
微服务原理篇(XXLJOB-幂等-MySQL)
本文介绍了XXL-JOB任务调度的优势、组成结构及热点商品缓存更新任务的实现,涵盖幂等性概念与解决方案,并深入解析了MySQL存储引擎特性、索引失效场景、回表与覆盖索引原理以及SQL调优和分库分表策略。
大厂如何解决订单幂等问题
本文介绍分布式系统中接口幂等性的实现方案。通过订单创建与支付场景,阐述如何利用唯一标识、数据库主键约束及Redis防止重复处理;针对ABA问题,提出基于版本号的乐观锁机制,确保数据一致性。方案可通用化应用于各类数据库操作服务。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。