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RSS订阅原创 远程MCP的调用和阿里云生态的知识库和工作流的使用
摘要：本文介绍了如何通过远程调用MCP服务整合地图功能（以高德/百度地图为例）和阿里云知识库。内容包括：1）配置MCP客户端参数和服务端JSON文件；2）Node.js环境设置；3）通过ChatClient实现地图服务调用；4）阿里云百炼平台知识库的对接方法；5）工作流配置及智能体接口开发示例，展示如何利用Spring框架实现今日菜单推荐功能。主要涉及技术栈包括Spring AI、DashScope API和云平台服务整合。
2025-10-11 21:39:12
445
原创 Tool Calling和本地MCP服务的调用
本文介绍了AI工具调用(ToolCalling)和MCP模型上下文协议。ToolCalling允许大模型通过API与外部工具交互，增强功能但不直接调用工具，而是由应用程序执行并返回结果。文章演示了如何通过SpringAI配置工具类（如获取时间），并使用ChatModel进行工具调用。随后讲解了MCP协议，它能解决多微服务调用问题，类似于统一的Type-C接口协议。文章提供了本地MCP调用的实现步骤，包括依赖配置、工具类编写和服务端设置，支持通过SSE或STDIO方式进行通信。MCP协议简化了多服务间的大模型
2025-10-11 21:33:37
1148
原创 向量化编码和RAG增强搜索
本文介绍了使用Redis 7和Spring AI框架实现文本向量化存储和RAG(检索增强生成)的技术方案。主要内容包括：1)通过Docker部署Redis 7并配置文本向量化服务；2)使用Spring AI的EmbeddingModel将文本转化为向量存入RedisStack；3)实现RAG功能解决大模型知识局限问题，包括文档索引构建、向量存储和检索流程；4)代码示例展示了控制层接口实现和重复数据处理的优化方案。该方案通过结合向量数据库和RAG技术，有效提升了AI系统的知识检索能力和回答准确性。
2025-10-08 22:07:31
940
原创 大模型文生图和语音转换的调用以及向量和向量数据库RedisStack.
本文介绍了阿里云百炼平台的AI服务功能，包括文生图API调用、语音合成和向量数据库应用。通过代码示例展示了如何利用ImageModel生成图片并返回URL，以及使用SpeechSynthesisModel实现文本转语音并保存为MP3文件。还解释了向量化的概念，将文本/音频/视频转化为数值向量进行比较，并介绍了RedisStack作为向量数据库的解决方案，用于存储和检索高维向量数据。文章提供了相关API调用和配置方法，帮助开发者快速实现AI功能集成。
2025-10-07 21:28:36
418
1
原创 ChatMemory连续对话保存和持久化
本文介绍了在SpringAIAlibaba中实现大模型对话记忆持久化的方法。由于大模型本身不存储数据，需要通过外部存储解决方案（如Redis、MySQL等）来保存对话历史。文章详细说明了使用Redis作为存储方案的实现步骤：1) 引入必要的依赖包；2) 配置Redis连接参数；3) 创建RedisChatMemoryRepository配置类；4) 使用MessageWindowChatMemory设置消息窗口上限（如10条）；5) 通过Advisor机制将存储功能集成到ChatClient中。最终实现对话
2025-10-07 21:14:00
524
原创 大模型提示词的四大角色，提示词模板和格式化输出
摘要：提示词是大模型交互的关键工具，DeepSeek API将其分为四大角色：System（设定AI边界）、User（用户提问）、Assistant（AI响应）和Tool（外部服务桥接）。提示词模板通过结构化设计提升复用性，如故事生成示例所示，采用占位符实现动态内容输出。文中还展示了Java流式响应实现和Record类格式化输出，体现提示词在优化AI交互效率和输出规范化方面的重要作用。（149字）
2025-10-06 21:57:53
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原创 ollama的下载以及Spring AI Alibaba的ChatModel和ChatClient的流式输出和在idea的实现
本文介绍了ollama本地大模型部署与Spring AI集成方案。通过ollama可在本地运行大模型（如7B约8G），默认端口11434。文章详细讲解了Spring AI中ChatModel和ChatClient的配置与区别，展示了两者的API调用方式，并重点介绍了流式输出技术，通过Flux实现SSE推流，提升长文本响应体验。最后提供了多模型调用方案，演示了如何配置和使用不同大模型（如DeepSeek和QWEN）的ChatClient实现。
2025-10-04 13:04:43
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原创 Spring AI Alibaba
摘要：SpringAIAlibaba是基于SpringAI框架深度集成阿里云百炼平台的Java AI开发框架，支持多种大模型调用。相比SpringAI和LangChain4j，它提供了更丰富的智能体开发功能、向量数据库支持和提示词管理。使用前需获取阿里百炼API Key和模型信息，通过Maven引入相关依赖后即可快速集成。框架提供ChatModel接口实现对话交互，支持流式输出，并可通过简单配置切换不同大模型。该框架简化了Java AI应用开发流程，是阿里云生态下的AI开发最佳实践方案。
2025-10-02 21:09:45
1073
原创 阻塞 IO为什么叫BIO，非阻塞IO为什么叫NIO，异步IO为什么叫AIO
文章摘要： IO操作分为文件IO和网络IO，按操作方式可分为同步IO（需等待完成）和异步IO（立即返回回调）；按内核处理方式分为阻塞IO（线程挂起等待）和非阻塞IO（轮询检查）。Java中的三种IO模型：BIO（阻塞式）、NIO（非阻塞/多路复用）和AIO（异步回调）。BIO采用"一连接一线程"模式，NIO通过Selector实现单线程管理多通道，AIO则由系统完成IO后回调通知。三种模型分别适用于不同并发场景，从同步阻塞到完全异步递进演进。
2025-09-13 21:27:30
1004
原创 Nacos
Nacos配置中心与开发环境配置的关系解析：Nacos通过命名空间(Namespace)实现环境隔离，分组(Group)区分微服务，数据集(Data-id)管理具体配置。配置加载遵循"后载入优先"原则，可通过spring.profiles.active切换环境。开发中需注意：1.创建命名空间对应各环境(dev/test/prod)；2.按微服务分组管理配置；3.通过spring.config.import动态加载配置；4.使用@RefreshScope实现配置热更新。配置优先级规则：后导
2025-08-06 19:50:50
521
原创 大模型开发
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
2025-07-23 22:43:34
2102
原创 Spring介绍以及IOC和AOP的实现
摘要：Spring框架是一个轻量级的开源Java框架，基于控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）两大核心技术。它通过IoC容器管理对象生命周期，使用DI实现松耦合；通过AOP实现日志、事务等横切关注点的分离。Spring包含核心容器、数据访问、WebMVC等多个模块，支持JDK动态代理和CGLIB两种代理方式。开发时只需定义切面类、切入点表达式和通知类型（@Before/@Around等）即可实现AOP功能，有效解耦业务代码与通用功能。Spring自2004年发布以来，已成为Java企业应用开发的事实标
2025-07-18 22:02:55
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原创 缓存三兄弟和布隆过滤器
摘要：缓存问题三兄弟（穿透、击穿、雪崩）及其解决方案是系统优化的关键。缓存穿透采用布隆过滤器拦截非法请求或缓存空对象；缓存击穿通过分布式锁或逻辑过期时间解决热点Key失效问题；缓存雪崩则采用随机过期时间、集群部署和熔断降级等策略。布隆过滤器作为空间效率高的数据结构，通过多哈希映射实现高效存在性判断，虽存在误判率，但在缓存防护、数据去重等场景表现优异。理解其原理、应用场景及与哈希表的区别对系统设计至关重要。
2025-07-16 19:24:28
586
原创 乐观锁的介绍
摘要：乐观锁是一种高效的并发控制机制，通过版本号/时间戳实现数据一致性检查，适用于低冲突、高并发场景。核心流程包括读取数据、修改并提交更新时验证版本号，冲突时支持自动重试（3-5次为宜）、用户介入或业务合并三种处理策略。需注意避免ABA问题，在分布式系统中结合全局唯一版本号，控制事务时长以减少冲突。其优势在于无锁设计带来的高吞吐，但需合理设置重试次数并处理版本回绕风险，最终确保数据正确性。
2025-07-16 19:19:59
283
原创 如何设计多个非重复键值对要存储HashMap的初始化以及常见的HashMap方法源码解析
摘要：本文详细解析了HashMap的关键操作和优化策略。删除操作（remove）通过遍历链表或红黑树定位元素后删除，当红黑树节点数小于6时会转为链表。查找操作（get）先检查桶的首节点，再处理冲突节点（树或链表）。遍历推荐使用entrySet()方式，效率最高。初始化容量建议设为(元素个数/0.75)+1，可减少扩容次数，权衡内存换取性能。HashMap会自动将初始容量调整为2的幂次方，扩容阈值为容量×负载因子（默认0.75）。
2025-07-15 19:13:03
738
原创 HashMap中哈希值的计算方法和扩容机制
本文剖析了HashMap的哈希计算和扩容机制。哈希计算方法将key的hashCode高16位与低16位异或，以均匀分布哈希值。HashMap默认负载因子为0.75，当元素超过阈值时会扩容为原数组的2倍。扩容时采用巧妙的重哈希策略：通过判断新增bit位是0或1，决定元素留在原位置或迁移到"原位置+旧容量"位置。这种设计避免了完全重算哈希值，同时保证冲突节点均匀分散。当链表长度达到8且数组未达64时会先扩容，超过64则转为红黑树；节点数低于6时又会转回链表。优化扩容策略对提升HashMap性
2025-07-15 19:07:11
1086
原创 HashMap的长度为什么要是2的n次幂以及HashMap的继承关系（元码解析）
摘要：HashMap在Java集合框架中采用2的幂次方作为默认容量（16），主要因为hash&(length-1)的位运算能高效替代取模运算，减少哈希冲突。当数组长度为2的幂时，哈希值低位充分参与运算，索引分布更均匀；若长度非2的幂，会导致索引范围压缩，增大碰撞概率。此外，HashMap存在继承父类AbstractMap又实现Map接口的设计失误，由于不影响功能而未修正。这些设计体现了Java在哈希表实现中对性能优化和兼容性的权衡。（149字）
2025-07-14 22:14:39
331
原创 HashMap的put过程以及hashMap的简单介绍
本文介绍了HashMap的基本原理和实现机制。HashMap采用数组+链表+红黑树（JDK1.8后）的数据结构，键值允许为null但键唯一。主要特点包括：初始容量16（JDK8后首次put时创建），哈希冲突时通过equals比较处理，当链表长度超过8且数组长度大于64时转换为红黑树以提高查询效率。扩容机制为双倍增长，临界值为容量乘以加载因子（默认0.75）。put操作包含空数组检测、哈希计算、冲突处理（覆盖或新增节点）、树化判断等步骤，完整展现了HashMap的核心运作流程。
2025-07-14 22:07:38
439
原创 JVM的垃圾回收算法和多种GC算法
摘要：JVM垃圾回收(GC)主要作用于新生区、养老区和元空间，其中新生区回收最为频繁。GC分为轻GC和重GC两种类型。常用的GC算法包括：复制算法（适用于新生区，无内存碎片但空间利用率低）、标记清除算法（空间利用率高但会产生碎片）和标记压缩算法（优化后的标记清除）。不同算法各有优劣，需根据场景选择：年轻代使用复制算法，老年代采用标记清除压缩算法。GC参数如MaxTenuringThreshold可调整对象进入养老区的阈值。（147字）
2025-07-12 21:22:45
453
原创 堆内存的详细结构以及java中内存溢出和排查方式
本文介绍了三种主流JVM（HotSpot、JRockit、IBM J9）的基本特性，重点分析了堆内存结构及其优化策略。堆内存分为新生代、老年代和元空间（取代永久代），各自采用不同的GC算法。文章通过代码示例演示了内存溢出(OOM)的模拟和排查方法，包括使用JProfiler工具分析dump文件。还讲解了JVM内存参数调优技巧，如设置初始/最大堆内存(-Xms/-Xmx)和打印GC日志(-XX:+PrintGCDetails)。最后通过实例展示了如何快速定位OOM问题，为JVM性能优化提供了实用指导。
2025-07-12 20:12:28
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原创 深入理解栈和java栈溢出以及实例对象创建时内存的变化（图解）
摘要：本文介绍了栈的特点和运作原理，重点分析了栈溢出(StackOverflowError)的形成原因。通过Java代码示例演示了方法递归调用导致的栈溢出情况。文章详细讲解栈帧结构及其包含的各类信息，包括方法索引、输入输出参数、本地变量等。同时阐述了栈、堆、方法区的交互模型和各自功能：栈负责方法执行时的临时数据，堆存储对象实例，方法区保存类元数据。最后以一个People类实例化的完整过程，展示了对象在内存中的创建和访问机制，说明栈如何通过地址引用访问堆中的对象实例。
2025-07-12 13:53:01
445
原创 java底层的native和沙箱安全机制
沙箱安全机制是一种隔离程序运行环境的技术，通过资源隔离、权限控制和行为监控来限制潜在恶意代码的危害。其核心是将不可信代码限制在受控环境中运行，防止其对系统关键资源（如文件系统、网络）的非法访问。典型应用包括浏览器隔离网页脚本、移动应用数据保护及软件开发测试。此外，文章还简要提及Java中的native关键字原理，说明其通过JNI调用底层C/C++库，以及JVM内存结构中程序计数器和方法区的作用，强调方法区作为线程共享区域存储类信息、常量等数据。
2025-07-11 22:26:55
1076
原创 JAVA程序的类加载器的底层和双亲委派机制的原理
文章摘要：Java类加载器采用层级结构（Bootstrap、Platform/Extension、Application和自定义加载器），通过双亲委派机制确保类加载的安全性和唯一性。该机制要求子加载器优先委派父加载器处理请求，父类无法完成时才自行加载。示例显示，当加载用户类时会从ApplicationLoader向上逐级委托，最终由能处理的加载器执行。这种设计有效防止核心类被篡改，并保证类的全局唯一性。Java 9后用PlatformClassLoader取代了ExtensionClassLoader，但机
2025-07-11 12:45:54
704
原创 JVM的位置和JVM的结构体系
摘要：JVM位于JRE内，介于操作系统和Java应用程序之间，实现跨平台运行。其体系结构包含类加载子系统、运行时数据区（方法区、堆、栈等）、执行引擎和本地方法接口。其中方法区和堆是垃圾回收调优的主要区域，而程序计数器、栈等不会产生垃圾。JVM通过将字节码翻译为机器指令，并借助本地方法库实现底层交互，确保Java程序高效运行。（149字）
2025-07-05 19:41:19
1202
原创 java的注解和反射
文章摘要：本文介绍了Java注解和反射机制的核心概念。注解从JDK5引入，用于程序解释，包含内置注解(@Override等)和元注解(@Target等)。反射使Java具备动态性，允许运行时获取类信息并操作对象。通过Class对象实现反射，包括对象创建、方法调用等功能。类加载过程分为加载、验证、准备、解析和初始化阶段，最终在堆内存生成Class对象。反射提高了灵活性但影响性能，需权衡使用。
2025-07-05 17:37:14
1325
原创 死锁的排查以及公平锁，非公平锁，可重入锁，自旋锁的介绍
死锁是线程相互等待对方资源导致的阻塞现象，可通过jps和jstack工具诊断。本文介绍了Java中的几种锁机制：公平锁与非公平锁的主要区别在于是否允许插队执行，ReentrantLock通过构造参数区分；可重入锁允许同一线程重复获取锁，如synchronized和ReentrantLock；自旋锁通过CAS机制实现（如AtomicReference），会循环尝试获取锁；文章通过代码示例展示了各种锁的实现方式和使用注意事项。
2025-07-04 12:24:39
406
原创 CAS的底层和ABA问题
摘要：CAS（Compare-And-Swap）是一种原子操作，通过比较内存值与预期值来决定是否更新。文中通过AtomicInteger的compareAndSet方法演示了CAS机制，并分析了其底层Unsafe类的实现原理。同时指出CAS存在ABA问题（值被修改后恢复原值导致检测失效），并通过AtomicStampedReference引入版本号机制来解决该问题。最后提醒注意Integer缓存范围（-128~127）可能带来的对象复用问题。
2025-07-04 12:20:00
718
原创 Volatile解决指令重排和单例模式
指令重排是程序执行过程中的重要优化手段，涉及编译器优化、指令并行和内存系统三个层面。处理器在执行时会考虑数据依赖性，但多线程环境下仍可能出现意外结果（如x=2,y=1）。使用volatile关键字可以防止指令重排，通过内存屏障保证可见性但不保证原子性。单例模式实现中，饿汉式可能浪费资源，而懒汉式在多线程环境下需注意指令重排问题。典型的双重检测锁实现需要对实例变量加volatile修饰，避免new操作（包含内存分配、初始化和引用赋值三个步骤）被重排序导致线程安全问题。
2025-07-04 12:14:16
459
原创 Volatile关键字的特点以及JMM意义
Java中的volatile关键字是轻量级同步机制，主要提供可见性和禁止指令重排功能，但不保证原子性。JMM（Java内存模型）定义了主内存与工作内存的交互规则，包括8种同步操作：lock/unlock、read/load、use/assign、store/write。volatile能确保变量修改立即可见，如示例1所示；但在多线程累加场景（示例2）会出现原子性问题。此时可使用原子类（如AtomicInteger）替代volatile来解决，避免使用重量级锁。这些机制共同保障了Java多线程环境下的数据一致
2025-07-03 22:15:58
706
原创 异步回调Future
摘要：CompletableFuture是Java中实现异步回调的重要工具。文章展示了两种使用方式：无返回值的runAsync()和有返回值的supplyAsync()。当任务成功时返回1024，失败时捕获异常返回233。通过whenComplete()处理结果和异常，exceptionally()处理错误情况。这种异步机制适用于需要返回状态码（如成功200/失败500）的场景，实现非阻塞编程。代码示例演示了异步回调的核心用法，包括线程休眠、异常处理和结果获取。
2025-07-03 13:00:00
340
原创 idea怎么实现ForkJoin
摘要：分支合并(ForkJoin)是一种将任务拆分为多个子任务并行执行，最后汇总结果的编程模式。其核心特点是工作窃取机制，空闲线程可以窃取其他线程队列中的任务。使用时需继承RecursiveTask(有返回值)或RecursiveAction(无返回值)，重写compute方法实现任务拆分逻辑。示例展示了计算大数求和的实现，通过设置临界值优化性能。相比线程池，ForkJoinPool提供submit(异步)和execute(同步)两种提交方式。补充说明Java8的Stream并行流(parallel())也
2025-07-02 17:51:52
489
原创 Stream流式计算
本文介绍了Java中Stream流式计算的使用方法，通过一个用户数据处理案例展示了流式编程的优势。示例代码演示了如何利用Stream的filter、map、sorted等操作链式组合实现：筛选ID为偶数、年龄大于23的用户，将用户名转为大写并按字母倒序排序，最终只输出一个结果。这种流式处理方式不仅简化了代码结构，还提高了数据处理效率。文章强调Stream流式计算是Java开发中需要重点掌握的核心技能，配合Lambda表达式和函数式接口能显著提升代码质量和开发效率。
2025-07-02 15:47:01
395
原创 四大函数式接口
Java函数式编程接口示例：1) Function接口实现参数转换；2) Predicate接口进行条件判断；3) Consumer接口处理输入无返回值；4) Supplier接口提供输出无参数。每个示例都展示了传统匿名类和Lambda表达式两种实现方式。这些接口简化了函数式编程，通过Lambda表达式使代码更简洁。
2025-07-02 08:00:00
190
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