本文介绍了通义灵码在企业级场景中的三个真实应用案例：一是优化金融交易系统性能，通过改进代码锁机制将延迟降至8ms；二是为电商平台设计弹性扩容方案，在双11期间成功应对流量高峰并降低40%资源成本；三是帮助跨国团队统一代码规范，显著减少冲突率并提升协作效率。文章还总结了技术进阶的关键要点，包括上下文工程、明确约束、文化适配和迭代优化，并提出了将通义灵码融入DevSecOps流程的建议，展示了其作为核心生产力工具的价值。

表锁： 不会出现死锁，发生锁的冲突几率高，并发性低。 存储引擎在进行SQL数据读写请求前，会对涉及到的表进行加锁。 其中锁分为共享读锁和独占写锁：读锁会阻塞写，写锁会阻塞读和写。 行级锁： 会出现死锁，发生锁的冲突几率低，并发性高。 InnoDB引擎支持行锁，与Oracle不同，MySQL的行锁是通过索引加载的，也就是说，行锁是加在索引响应的行上的，要是对应的SQL语句没有走索引，则会全表扫描，行锁则无法实现，取而代之的是表锁，此时其它事务无法对当前表进行更新或插入操作。 行级锁注意事项： 行级锁必须有索引才能实现，否则会自动锁全表，那就不是行锁了。 两个事务不能锁同一个索引。 in

因为Spring事务是基于代理来实现的，所以某个加了@Transactional的⽅法只有是被代理对象调⽤时， 那么这个注解才会⽣效 , 如果使用的是被代理对象调用, 那么@Transactional会失效 同时如果某个⽅法是private的，那么@Transactional也会失效，因为底层cglib是基于⽗⼦类来实现 的，⼦类是不能重载⽗类的private⽅法的，所以⽆法很好的利⽤代理，也会导致@Transactianal失效 如果在业务中对异常进行了捕获处理 , 出现异常后Spring框架无法感知到异常, @Transactional也会失效

1. 判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容； 2. 根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向 ⑥，如果table[i]不为空，转向③； 3. 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的 是hashCode以及equals； 4. 判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值 对，否则转向5； 5. 遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的

通义灵码2.0通过AI赋能编程，显著提升开发效率与代码质量。安装便捷，支持自然语言描述需求自动生成高质量代码框架及注释，大幅简化新功能开发流程。其单元测试Agent能快速生成全面测试用例，覆盖更多边界情况。相比1.0版本，2.0在智能问答和代码生成速度上均有显著提升，为开发者带来高效研发新体验。

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随着人工智能技术的发展，云端服务提供商越来越重视在 AI 领域的布局。阿里云推出的**通义灵码**作为其 AI 大模型的重要组成部分，为企业和开发者提供了强大的自然语言处理（NLP）和数据分析能力。在这篇文章中，我们将深入探讨如何高效使用阿里云通义灵码，并为开发者提供一些实用的使用技巧。

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本文通过一个简单的环境配置的例子，展示lingma， cursor在辅助编程方面的解题思路、生成能力的差异。

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全球AI编码工具形成“双极格局”，GitHub Copilot凭借先发优势主导市场，而通义灵码通过差异化路径突围。技术层面，通义灵码在中文语境理解、云原生绑定上展现优势；生态方面，Copilot依托GitHub开源生态，通义灵码则深耕阿里云企业协同场景；开发者心智战中，通义灵码以数据合规、本土化服务及定制化能力取胜。这场较量不仅是技术的比拼，更是生态逻辑与开发者需求的全面博弈，彰显中国AI编码工具“换道超车”的潜力。

选择使用RabbitMQ是因为RabbitMQ的功能比较丰富 , 支持各种消息收发模式(简单队列模式, 工作队列模式 , 路由模式 , 直接模式 , 主题模式等) , 支持延迟队列 , 惰性队列而且天然支持集群, 保证服务的高可用, 同时性能非常不错 , 社区也比较活跃, 文档资料非常丰富 使用MQ有很多好处： ● 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速 ● 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题 ● 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用 ● 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换 ● 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去

聚簇索引并不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 B+树索引分为聚簇索引和非聚簇索引，主键索引就是聚簇索引的一种，非聚簇索引有复合索引、前缀索引、唯一索引。 在innodb存储引擎中，表数据本身就是按B+树组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚簇索引的叶子节点成为数据页。 Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。 非聚簇索引又称为辅助索引，InnoDB访问数据需要两次查找，辅助索引叶子节点存储的不再是行

需要创建索引情况 1. 主键自动建立主键索引 2. 频繁作为查询条件的字段应该创建索引 3. 多表关联查询中，关联字段应该创建索引 (on 两边都要创建索引) 4. 查询中排序的字段，应该创建索引 5. 频繁查找字段 , 应该创建索引 6. 查询中统计或者分组字段，应该创建索引 不要创建索引情况 1. 表记录太少 2. 经常进⾏行行增删改操作的表 3. 频繁更新的字段 4. where条件里使用频率不高的字段

MYSQL索引主要有 : 单列索引 , 组合索引和空间索引 , 用的比较多的就是单列索引和组合索引 , 空间索引我这边没有用到过 单列索引 : 在MYSQL数据库表的某一列上面创建的索引叫单列索引 , 单列索引又分为 ● 普通索引：MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。 ● 唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值 ● 主键索引：是一种特殊的唯一索引，不允许有空值 ● 全文索引： 只有在MyISAM引擎、InnoDB（5.6以后）上才能使⽤用，而且只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使⽤用全⽂文索引。

本文介绍了如何利用通义灵码插件在PyCharm中快速开发一款简单的飞机大战游戏。

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