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RSS订阅原创 从零开始用Java搭建Spring AI MCP Server：全面指南
本文介绍了使用Java搭建四种Spring AI MCP Server的全面指南。MCP（Model Context Protocol）是一套标准化协议，用于让服务器向AI应用暴露特定能力。文章详细讲解了基于Spring AI 1.1.0版本的四种主流MCP Server实现方式：STDIO（命令行工具）、SSE（实时数据流）、Streamable-HTTP（HTTP流式传输）和Stateless（无状态服务）。
2025-09-26 09:00:00
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原创 LLM的MCP协议通讯方式详解：Stdio、SSE与流式HTTP的选择与实践
MCP协议为大语言模型提供三种主要通讯方式。Stdio基于标准输入输出，实现简单、延迟低（<1ms），但仅限本地使用且扩展性差。SSE（Server-Sent Events）通过HTTP实现服务器推送，支持实时通信（5-50ms延迟）和自动重连，但只支持单向传输且存在连接数限制。流式HTTP结合了SSE和REST API的优势，适合复杂场景但实现难度较高。选择时需考虑部署环境（本地/网络）、延迟要求、数据量等因素，Stdio适合本地调试，SSE适合实时推送场景，流式HTTP则适合需要双向交互的高级应用。
2025-09-21 08:30:00
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原创 Java线程状态详解：从创建到终止的完整生命周期
本文深入解析Java线程的6种状态及其转换机制。线程状态包括NEW（新建）、RUNNABLE（可运行）、BLOCKED（阻塞）、WAITING（无限等待）、TIMED_WAITING（限期等待）和TERMINATED（终止）。文章详细阐述了每种状态的特点、触发条件和转换规则，并提供了示例代码说明。特别对比了sleep()与wait()方法的关键区别，以及synchronized锁对状态的影响。
2025-08-08 09:11:44
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原创 Java线程的创建方式详解
Java线程创建方式主要包括四种：继承Thread类、实现Runnable接口、实现Callable接口和使用线程池。继承Thread类简单直接但限制多继承；Runnable接口更灵活，支持资源共享；Callable接口可返回结果和抛出异常；线程池则能高效管理线程资源。根据任务需求选择合适方式，Runnable适用于常规多线程任务，Callable适合需要返回结果的场景，线程池则推荐用于高并发环境以优化性能。
2025-08-08 08:30:00
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原创 进程、线程、并行、并发：一次搞懂这些绕不开的概念
摘要：本文用通俗易懂的方式解释了进程、线程、并行和并发四个核心概念。进程是操作系统分配资源的独立单位，线程是进程内的执行单元，共享进程资源。并行是多个任务真正同时执行（需多CPU核心），并发则是任务快速切换实现"伪同时"。多进程/线程既可用于并行（多核心）也可用于并发（单核心）。理解这些概念有助于选择合适的多任务处理方式，提升程序性能。
2025-08-07 13:46:08
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原创 深入理解HashMap：从底层实现到JDK版本差异
文章摘要： 本文深入剖析Java中HashMap的实现原理，对比JDK1.7与1.8的关键差异。HashMap通过"数组+链表"结构实现快速键值存储，JDK1.8引入红黑树优化长链表查询性能。核心解析包括：哈希函数设计（1.7多扰动vs1.8简化）、put操作流程（1.7头插法vs1.8尾插法）、扩容机制等。重点分析负载因子、哈希冲突、树化阈值等概念，揭示HashMap高效查询O(1)的底层逻辑，帮助开发者深入理解这一常用数据结构的设计思想与版本演进。
2025-08-07 08:30:00
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原创 深入理解Spring生态常见注解：从基础到实战
本文系统梳理了Spring生态中的核心注解，涵盖Spring Framework、Spring MVC和Spring Boot三大模块。从组件注册、依赖注入到配置类和事务管理，再到Spring MVC的请求处理和参数绑定。文章通过代码示例详解每个注解的用法和适用场景，帮助开发者深入理解Spring注解体系，提升开发效率和代码质量。
2025-08-05 16:59:42
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原创 深入理解Spring Boot自动配置原理
Spring Boot自动配置机制解析：通过@EnableAutoConfiguration触发，利用AutoConfigurationImportSelector从META-INF/spring.autoconfigure.imports（或spring.factories）加载候选配置类，再结合@Conditional系列条件注解智能筛选，最终实现"约定优于配置"的自动化配置。该机制从Spring Boot 2.7开始采用专用配置文件，使加载更高效，同时保持向后兼容。
2025-08-05 16:17:31
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原创 SpringMVC在前后端分离架构中的执行流程详解
本文详细解析了SpringMVC在前后端分离架构中的执行流程。关键点包括：1）核心组件如DispatcherServlet、HandlerMapping等的作用；2）12个完整执行步骤，从请求接收到JSON响应；3）与传统MVC的核心差异在于专注数据处理而非视图渲染。SpringMVC通过组件协作实现了请求处理、参数转换和业务逻辑执行的完整链路，其松耦合设计和灵活扩展性使其成为前后端分离开发的理想选择。理解这一流程有助于开发者更好地进行API开发和问题排查。
2025-08-04 23:33:24
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原创 深入理解Spring中的循环依赖及解决方案
这篇文章深入探讨了Spring框架中的循环依赖问题及其解决方案。文章首先解释了循环依赖的概念，即两个或多个Bean之间相互依赖形成的闭环关系。然后分析了循环依赖导致问题的原因，主要在于Spring创建Bean的线性流程被打破。
2025-08-04 23:22:13
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原创 深入理解Spring中的事务实现机制
本文深入解析了Spring事务的实现机制。首先介绍了事务的ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性）和JDBC手动事务的局限性。Spring通过PlatformTransactionManager等核心接口实现了事务管理的抽象与适配，提供编程式和声明式两种事务管理方式。重点剖析了声明式事务基于AOP的实现原理，包括动态代理创建、TransactionInterceptor拦截器的工作流程。最后详细解释了事务传播行为和隔离级别的定义及应用场景。
2025-08-03 08:30:00
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原创 深入理解Spring Bean的生命周期
本文详细讲解了Spring框架中Bean的生命周期，分为四个主要阶段：定义、创建与初始化、使用和销毁。核心阶段是创建与初始化，包含实例化、依赖注入、Aware接口回调、BeanPostProcessor处理、初始化方法调用等关键步骤。文章通过代码示例展示了如何监听和干预Bean生命周期，如@PostConstruct/@PreDestroy注解、InitializingBean/DisposableBean接口的使用。理解这些机制有助于开发者更高效地管理Bean资源，进行自定义初始化操作。
2025-08-03 08:30:00
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原创 Spring Boot中MySQL事务失效的深度剖析：场景、原理与解决方案
本文深入分析了Spring Boot中MySQL事务失效的三大典型场景，从场景到原理再到解决方案。
2025-08-02 08:30:00
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原创 深入理解MySQL中的MVCC：从概念到底层实现
MySQL的MVCC机制通过多版本并发控制实现高效读写隔离，核心依赖隐藏列(DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR)、undo日志版本链和Read View可见性判断。MVCC支持事务隔离级别，解决脏读、不可重复读问题，实现读写不冲突，显著提升并发性能。不同隔离级别下行为不同：RC每次查询生成新Read View，RR首次查询固定Read View。理解MVCC有助于优化SQL和事务设计，是高并发场景性能调优的关键基础。
2025-08-02 08:30:00
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原创 MySQL索引创建原则与失效场景全解析：让查询效率翻倍的实战指南
本文系统解析了MySQL索引的创建原则与失效场景，帮助开发者优化查询性能。索引创建的8大核心原则包括：优先高频查询字段、选择高选择性字段、联合索引遵循最左前缀、控制索引数量、避免过长索引、减少频繁更新字段索引、利用覆盖索引和推荐自增主键。11种常见索引失效场景包括违反最左前缀、范围查询导致右侧失效、函数/表达式处理、隐式类型/编码转换等，并提供了具体解决方案。通过遵循这些原则，可避免90%的索引使用误区，实现查询效率的显著提升，同时平衡写入性能。
2025-08-01 08:30:00
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原创 深入理解MySQL事务：特性、并发问题与隔离级别
本文将从事务的基本特性说起，聊聊并发场景下事务可能遇到的问题，以及如何通过隔离级别解决这些问题，最后揭秘MySQL的默认隔离级别。
2025-08-01 08:30:00
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原创 MySQL索引详解：从概念到底层结构的深度剖析
MySQL索引是提升数据库查询性能的关键数据结构，其核心作用在于加速查询和优化排序/分组操作。本文深入剖析了索引的底层实现原理，重点讲解了B+树的结构优势：多路分支降低树高、叶子节点有序连接提高范围查询效率。同时对比了B树、哈希索引等其他结构的特点，并详细介绍了InnoDB引擎特有的聚簇索引（数据与索引存储合一）和非聚簇索引（需回表查询）的区别。最后总结了合理使用索引的四项核心原则，强调索引设计需要权衡查询性能与维护成本。理解这些底层机制有助于开发者在实际业务中设计更高效的数据库索引策略。
2025-07-31 08:30:00
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原创 MySQL 存储引擎详解：类型与核心区别
MySQL提供了多种存储引擎以满足不同业务需求。InnoDB作为默认引擎，支持事务、行级锁和外键约束，适合高并发核心业务表；MyISAM读写快但不支持事务，适合只读场景；Memory引擎将数据完全存储在内存中，适合临时数据处理；Archive引擎专为归档设计，支持高压缩比；NDB Cluster则适用于分布式集群环境。开发者应根据业务需求选择合适引擎，如事务场景用InnoDB、静态数据用MyISAM、临时计算用Memory等，并可在同一数据库中混合使用不同引擎。
2025-07-31 08:00:00
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原创 Redis数据淘汰策略详解：从原理到实践
Redis数据淘汰策略是内存管理的核心机制，当内存达到maxmemory限制时决定如何处置新写入数据。Redis提供8种策略，分为全局淘汰和过期键淘汰两类，包括noeviction、allkeys-lru、volatile-lfu等。LRU基于最近访问时间，LFU基于访问频率，实际采用近似算法平衡性能与精度。配置可通过redis.conf或config set命令动态调整。实践建议：缓存场景用allkeys-lru/allkeys-lfu，临时数据用volatile-ttl，关键数据用noeviction。
2025-07-30 09:00:00
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原创 Redis 主从同步：构建数据可靠性与扩展性的基石
Redis 主从同步机制通过主节点(Master)和从节点(Slave)的数据复制，实现了数据冗余备份、读取扩展和高可用性。核心流程包括全量同步(初始化RDB快照传输)和增量同步(命令传播)，通过复制偏移量和积压缓冲区实现断线重连后的部分同步。配置简单，支持运行时动态修改，但需注意异步复制带来的延迟问题。该机制为Redis提供了数据可靠性和读取性能扩展的基础，是构建高可用Redis架构的重要组件，适合读多写少、对最终一致性可接受的场景。
2025-07-30 09:00:00
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原创 Redisson在Spring Boot项目中的集成与实战
本文介绍了Redisson在Spring Boot项目中的集成与实战应用。首先通过添加Redisson Starter依赖简化配置，然后提供了单节点和集群模式的配置示例。文章详细展示了两种使用Redisson分布式锁的方式：基础手动获取释放锁和基于AOP的注解方式。后者通过自定义@RedissonLock注解和切面实现，大大简化了分布式锁的使用。配置类中特别考虑了系统属性的灵活覆盖，并提供了完整的安全锁释放机制和异常处理。这两种方式都能有效解决分布式环境下的资源竞争问题，开发者可根据项目复杂度选择合适方案。
2025-07-29 09:55:50
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原创 Redis分布式锁深度解析：从原生实现到Redisson进阶
本文深入解析Redisson分布式锁的实现机制与优势，揭示其如何解决原生Redis锁的痛点问题。Redisson通过自动续命看门狗机制、可重入锁设计、集群环境适配等创新，提供了生产级分布式锁解决方案。文章详细拆解了Redisson的Lua脚本实现、数据结构选择、锁续期原理等核心细节，并介绍了公平锁、读写锁等高级特性。相比手动实现，Redisson显著提升了分布式锁的可靠性和易用性，是Java技术栈中的首选方案。
2025-07-29 09:49:37
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原创 Redis分布式锁：从原理到实现，一篇搞懂
Redis分布式锁通过SET NX PX命令实现跨服务的互斥机制，核心原理是利用Redis键的唯一性保证互斥。文章详细解析了分布式锁的三个关键问题：1) 锁过期与续命机制解决任务执行时间长的问题；2) 使用Lua脚本保证释放锁的原子性；3) Redis集群下的锁丢失问题及Redlock解决方案。最后给出了Java实现的完整流程，包括获取锁、锁续命和释放锁的标准操作，为分布式系统提供可靠的并发控制方案。
2025-07-29 09:47:47
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原创 Redis缓存数据持久化：从原理到实践的全面解析
本文深入解析了Redis缓存数据的两种持久化方案：RDB和AOF。RDB通过定时快照实现高效持久化，适合性能优先场景；AOF则记录所有写操作命令，提供更好的数据安全性。文章详细比较了两者的工作原理、触发机制、优缺点及适用场景，并建议在高安全性需求时组合使用这两种方案。最后针对不同业务场景给出了配置建议，纯缓存场景推荐仅开启RDB，而关键数据场景建议同时启用AOF和RDB，实现性能与安全的平衡。
2025-07-28 10:57:03
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原创 Redis与MySQL数据同步：从“双写一致性”到实战方案
本文探讨了分布式系统中Redis与MySQL数据同步的核心问题，重点分析了"双写一致性"挑战及6种主流解决方案。文章首先指出缓存的本质是"临时副本"，必须与数据库保持同步以避免数据不一致。随后剖析了并发更新、网络延迟和缓存失效三大核心挑战。文章详细介绍了6种同步方案：1)经典的Cache Aside模式（读写分离）；2)存在并发问题的双写模式；3)通过缓存中间件处理的读写穿透模式；4)加锁机制保证原子性；5)延迟双删处理缓存删除失败；6)版本号机制防止旧值覆盖。每种方案均从原理、优缺点和适用场景进行对比
2025-07-28 09:23:44
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原创 缓存雪崩：系统隐形杀手与全面防御指南
摘要： 缓存雪崩是指大量缓存数据集中失效或Redis宕机，导致请求直接冲击数据库，引发系统崩溃的连锁故障。其核心特征包括集中失效、请求洪峰和资源过载，危害极大。解决方案包括：1）分散过期时间；2）永不过期+异步更新；3）互斥锁重建；4）熔断降级；5）多级缓存架构；6）热点数据永不过期。扩展方案含缓存预热、集群高可用和实时监控。防御需覆盖数据过期、重建控制、系统保护等多层次，通过预判和设计高可用架构，避免雪崩发生。
2025-07-27 16:27:55
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原创 缓存击穿：高并发场景下的隐形炸弹及应对策略
本文深入解析高并发场景下的缓存击穿问题及解决方案。缓存击穿指热点数据失效瞬间，大量请求直接穿透缓存冲击数据库，可能导致服务崩溃。文章提出5种实战方案：1）互斥锁确保单线程重建缓存；2）逻辑过期实现零等待更新；3）热点数据永不过期；4）提前刷新避免集中失效；5）二级缓存策略分担压力。作者建议根据业务特性组合使用互斥锁和逻辑过期方案，并强调防御性架构设计的重要性，包括数据库防护、缓存优化和服务降级。文章指出，解决缓存击穿的关键在于控制重建并发度、避免集中失效和架构冗余设计。
2025-07-27 16:09:00
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原创 什么是缓存穿透？如何解决？一篇文章带你了解清楚！
缓存穿透是指大量查询不存在数据的请求直接绕过缓存层冲击数据库，导致数据库压力过大甚至崩溃。它与缓存击穿和缓存雪崩的区别在于查询的是数据库中根本不存在的数据。解决方案包括：1）缓存空对象，将不存在数据的结果也缓存；2）布隆过滤器，通过概率型数据结构快速判断数据是否存在；3）接口层校验，过滤明显无效请求；4）实时监控，识别并拦截异常流量。最佳实践是组合使用多种方案，如布隆过滤器+空对象缓存+参数校验，形成多层次的防御体系。这些措施能有效保护数据库，确保系统稳定运行。
2025-07-27 08:57:01
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原创 Redis深度解析：数据类型、内存分析与实战场景
Redis作为高性能键值数据库，其核心数据类型包括String、Hash、List、Set和ZSet，每种类型都有特定的底层结构和适用场景。高级数据类型如Bitmap、HyperLogLog和Geospatial针对特定场景优化，能显著节省内存。Redis内存消耗主要由数据内存、元数据内存、进程内存和碎片内存组成，其中数据内存占比最高（70%-90%）。优化内存需关注数据类型选择、编码方式和避免大Key问题。理解这些特性可帮助开发者在缓存、计数器、消息队列等场景中高效使用Redis。
2025-07-26 15:45:22
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原创 从“重复代码”到“优雅切面”：AOP底层原理全解析
本文深入解析了AOP（面向切面编程）的底层原理，通过订单服务场景阐述核心概念，包括连接点、切入点、通知等。重点分析了动态代理和字节码增强两种实现方式：JDK动态代理基于接口生成代理类，CGLIB则通过继承方式创建子类代理。文章通过代码示例展示了如何在不修改原始代码的情况下，动态植入日志记录等增强逻辑，揭示了AOP"无侵入式增强"的底层机制。
2025-07-26 11:07:36
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空空如也
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