商品详情优化三板斧-拆分-多级缓存-GC调参
本文为电商商品详情页性能优化实战总结，聚焦“拆分→多级缓存→GC调参”三步法：按变更频率与依赖强度拆解数据域，实现并发聚合与弱依赖降级；构建本地缓存+Redis+CDN静态化三级防护，内置防穿透/击穿/雪崩机制；结合观测调优CPython分代回收，消除P99毛刺。所有代码可直接运行，压测数据供参考。
我眼里的 AI Agent Harness
本文以Java后端工程师视角，深入剖析Agent开发中被严重低估的“Harness”（工程外壳）——即模型之外的上下文、工具、约束、验证与纠正五大核心组件。强调：模型是马力，Harness才是决定生产可靠性的底盘与缰绳；90%的Agent问题源于Harness缺陷，而非模型本身。
智慧班牌源代码
智慧班牌系统技术栈：
· 后端：SpringBoot 2.x / 3.x + MyBatis-Plus
· 数据库：MySQL 8.0；缓存Redis
· 消息推送：WebSocket（实时下发课表、通知、锁屏指令）
· 定时任务：Quartz（定时开关机、轮播素材切换）
· 文件存储：本地存储 / MinIO / 阿里云OSS
· Web后台：Vue3 + Element Plus
· 班牌前端：安卓原生
· 小程序：UniApp
高并发爬虫代理IP怎么配置？从接入到调优的完整流程
本文详解高并发代理配置的完整实践：从短效/隧道代理选型决策，到接入、调参、调优、验证四阶段实操，涵盖IP池管理、连接复用、请求头随机化等关键技巧，并提供可直接运行的Python代码示例，助你稳定高效突破反爬限制。
[053][核心模块]Java枚举缓存与ORM集成实践
本文介绍Java枚举缓存与ORM（MyBatis/JPA）的通用集成方案：通过`EnumCache`双向哈希缓存（O(1)查找）、`BaseEnum`统一接口及自动注册的类型转换器，解决枚举查值性能低、重复编码、缓存不一致等痛点，提升可维护性与运行效率。（239字）
个人技术实践历程与AI技术的底层理解
所谓向死而生，我的理解是，每一分每一秒生命的流逝所带来的意义。也许下一秒生命就会停止，但在生命终止前，是否还会对世界，对科技，对数字世界与现实世界的碰撞而感到好奇，再因好奇去主动探索？
