参考简历模板
本系列项目涵盖教育、金融、物流、家政等领域，基于SpringBoot+Spring Cloud Alibaba构建微服务架构，融合Spring AI与大模型技术，实现智能推荐、学情诊断、风控决策、路径优化及服务调度等核心功能，结合RAG、知识图谱、MCP协议与多源数据集成，提升系统智能化与实时响应能力。
线程池
本文深入剖析Java线程池实现原理，涵盖ThreadPoolExecutor与ScheduledThreadPoolExecutor的底层机制，解析线程复用、任务队列、拒绝策略及周期性调度的实现细节，并对比常用线程池类型，帮助开发者理解高并发编程中的核心组件。
国内知名AI Agent智能体全解析：从技术原理到顶尖产品，一篇读懂
凌晨三点，财务实习生还在手动粘贴数据？市场经理苦于海量反馈无法分析？2025年，AI Agent正悄然改变职场：它能听懂指令、跨系统操作、自动生成报告，成为真正“会干活”的数字员工。从实在Agent的实用落地，到百度“伐谋”的自我演化，再到讯飞星火、通义千问、飞书Aily的行业深耕，智能体已进入金融、制造、医疗一线。成本降本、效率翻倍、决策更准——这不是未来，是正在发生的现实。了解国内主流智能体产品与真实应用场景，掌握这场“人工智能+”变革的关键入口。
数据同步原理
Soul网关通过推拉模式从配置服务同步数据，支持WebSocket、HTTP长轮询、Zookeeper三种策略。1.x版本依赖Zookeeper，2.x版本默认采用HTTP长轮询，实现秒级更新。管理后台变更配置后，通过事件机制通知网关，实时更新本地缓存，确保配置高效同步。
4 高级队列(自学)
RabbitMQ惰性队列（LazyQueue）将消息直接存入磁盘，减少内存占用，支持百万级消息存储，避免因消息积压导致的性能问题。适用于消息量大、消费者处理慢的场景，如日志聚合。3.12版本后已成为默认队列类型。结合优先级队列可实现高效、灵活的消息处理。常用于异步解耦，如下单后异步清空购物车。
线程池2
本文深入解析Java线程池核心机制，涵盖ScheduledThreadPoolExecutor的周期调度、延迟执行原理，剖析siftUp/siftDown堆操作、DelayedWorkQueue队列特性，并详解Executors工厂类各线程池的适用场景。同时探讨ThreadLocal与InheritableThreadLocal的实现原理及父子线程数据传递，帮助读者全面掌握线程池底层逻辑与实际应用。
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。
零拷贝
实现文件传输时，传统方式需频繁系统调用与内存拷贝，导致大量上下文切换和性能损耗。零拷贝技术通过减少用户态与内核态切换及内存拷贝次数，显著提升性能。它利用PageCache在内核态直接将文件数据送至网络，适用于小文件高效传输；而大文件场景则推荐异步IO结合直接IO，避免缓存污染，提升并发处理能力。
