FightingITPanda-优快云博客

原创订阅飞书审批事件

本文介绍了飞书审批事件回调的配置流程：1）在开放平台创建企业自建应用；2）配置事件回调地址并订阅审批事件；3）发布应用版本（需管理员审批）；4）与业务沟通获取审批定义code；5）开发回调接口处理事件。关键点包括订阅事件需要API权限审批、版本发布后才能生效，以及接口需返回challenge参数完成验证。文章配有详细的配置截图和示例代码，指导开发者完成飞书审批回调功能实现。

2025-10-30 11:40:29 316

原创 Spring AI 搭建 RAG 个人知识库

本文介绍了RAG（检索增强生成）技术如何解决AI大模型的三大痛点：幻觉率高、数据延迟和缺乏内部数据。RAG通过外挂向量库知识库，先检索相关文档再生成回答，提高准确性。实战部分演示了使用SpringAI配置向量模型和创建简易向量库的步骤，包括初始化知识库、整合到ChatClient和实际应用。文章最后指出RAG技术的核心在于向量化存储和检索机制，为后续深入学习向量数据库原理奠定了基础。（149字）

2025-10-30 09:31:57 1232

原创 springAI实现ai大模型+传统应用双剑合璧- Function Calling

摘要： Spring AI 提供了一种将大模型与本地项目结合的方案，通过定义工具类（Tool）并利用 Function Calling 机制实现。开发者只需继承 FunctionTool，使用 @Tool 和 @ToolParam 注解标记方法与参数，并通过 ChatClient 将会话请求传递给大模型。示例展示了如何调用本地工具（如查询食物、音乐等），并整合大模型的推理能力优化输出。注意：阿里云百炼大模型暂不支持流式输出，需适配返回字符串格式。

2025-10-27 21:53:19 364 1

原创 springAI +openAI 接入阿里云百炼大模型-通义千问

摘要：本文介绍了如何通过Spring AI快速接入阿里百炼大模型平台。相比本地部署模型响应慢的问题，使用阿里云大模型服务能获得更流畅的体验。主要内容包括：1）申请API Key；2）添加OpenAI规范的Spring Boot Starter依赖；3）配置YAML文件（需替换API Key并指定模型为qwen-max-latest）；4）创建ChatClient调用模型。通过简单的配置修改即可实现从本地模型到云服务的切换，且无需改动Controller代码即可获得更优质的对话体验。文中还预告了后续将介绍如何

2025-10-27 21:00:55 480 3

原创 SpringAI + DeepSeek本地大模型应用开发-聊天机器人

摘要本文介绍了使用Spring AI与本地部署的DeepSeek R1模型构建AI对话系统的实践方法。通过三步实现：1) 引入Spring AI相关依赖；2) 配置Ollama连接参数；3) 开发应用接口。文章详细说明了Java 17环境配置、模型参数设置、流式输出接口开发，并提供了模仿DeepSeek界面的HTML聊天窗口源码。最终实现了本地运行的AI对话功能，模型响应效果截图展示了实际运行效果。

2025-10-24 18:55:19 477 1

原创 DeepSeek-R1 本地部署 - 十分钟搞定

摘要：本地部署DeepSeek-R1大模型只需3步：安装Ollama：从官网下载工具，支持自定义安装路径（需通过命令行参数指定）。下载DeepSeek-R1模型：在Ollama的Models页面选择1.5b版本，通过命令行ollama run deepseek-r1:1.5b下载。配置ChatBox：安装图形界面工具，关联Ollama后即可调用模型对话。贴士：通过环境变量OLLAMA_MODELS可修改模型存储路径，避免占用C盘空间。整个过程简单高效，适合本地体验大模型。（字数：149）

2025-09-13 20:22:35 813

原创 Postman - 设置变量

场景：比如你接口都有权限，访问需要每调一个接口都手动放token的值，这个时候就可以搞个全局的变量，只设置一次就可以了。

2024-04-25 16:06:37 643

原创 Postman - Error: Invalid character in header content [“gwm-ctx-user-ext“] 解决

Error: Invalid character in header content ["gwm-ctx-user-ext"]

2024-04-25 15:57:29 2512

原创 kafka 入门到起飞 - 举个栗子一步一步说HW、LEO如何写入

举个简单栗子，如上图。

2023-08-17 20:46:13 387

原创 Kafka 入门到起飞 - 什么是 HW 和 LEO？何时更新HW和LEO呢？

高水位可以理解为一个`横切面`，存储的也是`Offset`(位移)值，木水桶原理

2023-08-16 22:46:05 2455 1

原创 Kafka 入门到起飞 - Kafka是怎么保证消息可靠性的呢

在这里插入图片描述我们已经了解到，复习一下创建topic时，可以指定副本因子轮询Leader 副本只有一个，负责读写，其他节点都是Follower副本，Producer 只把消息发送到Leader分区，Follower副本负责从Leader同步数据ISR 同步副本列表（包含Leader）当前时间为了保证可靠性，可以设置确认机制ack= all。

2023-08-15 22:15:54 530

原创 Kafka 入门到起飞系列 - 怎么从ISR中选出的Leader呢？ Leader选举机制

上文我们讲了分区分成Leader 和 Follower两种角色，当Leader宕机后，会从ISR同步副本中选出一个分区作为leader分区继续工作，那么leader是怎么选出来的呢？

2023-07-27 18:59:04 496 2

原创 Kafka入门到起飞系列 - 副本机制，什么是副本因子呢？

我们一直在讲一个主题会有多个分区，这多个分区可以分布在一台服务器上，也可以分布在多台服务器上，还可以增加分区（Kafka目前只支持分区），这是Kafka提供的一种横向扩展的手段比如我们创建了一个主题，给主题分配50个分区（这个数不大，_consumer_offset主题默认就50个分区），每个分区放在不同的broker上，那么我们要保证这50台服务器都不能宕机，一旦服务器宕机，分区数据就丢失了，保障服务不宕机这是很难的，所以Kafka给我们提供了副本机制。

2023-07-27 18:23:29 1463

原创 Kafka 入门到起飞系列 - 到底什么是再平衡？谁来执行再平衡呢？什么是组协调器呢？

每个消费组分配一个组协调器，用于组管理和位移管理消费组的第一个消费者启动后，会和Kafka broker确认，谁是组协调器（是一个broker）之后启动的所有消费者需要和该组协调器保持通信，发送心跳由组协调器来检测消费者的增加和减少，确认何时出发再平衡。

2023-07-27 15:42:11 337

原创 Kafka 入门到起飞系列 - 消费者组管理、位移管理

消费者组是Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。

2023-07-27 14:49:49 918

原创 Kafka 入门到起飞系列

Kafka 入门到起飞系列[Kakfa 为什么牛？为什么这么火？有什么优势呢？](https://blog.youkuaiyun.com/FightingITPanda/article/details/131941293)[工欲善其事，必先利其器 - 核心概念（术语解释）](https://blog.youkuaiyun.com/FightingITPanda/article/details/131710912)Kakfa 为什么牛？为什么这么火？有什么优势呢？工欲善其事，必先利其器 - 核心概念（术语解释）

2023-07-26 20:07:17 1205

原创 Kakfa 入门到起飞 - 什么是再平衡？什么时候会触发再平衡呢？Kafka为什么遭大家诟病了呢？

那么为什么大家会诟病再平衡这个事呢，因为在再平衡过程中，消费者组下的所有消费者需要暂停，无法从Kafka消费消息，这样Kafka的消费能力突然就下来了，如果Kafka集群比较大，几百个节点，那么再平衡会消耗非常多的时间，几分钟到几小时都有可能，这个时间内Kafka基本处于不可用状态。消费主题数变更的情况就是，当消费者组订阅主题通过正则或者通配符的方式，比如topic.*这样，当新增一个主题topic.A,那么相当于这个新增主题下的消息自动被当前消费者组订阅了，需要将分区进行分配，那么就会触发一次再平衡。

2023-07-26 19:50:43 526

原创 Kafka 入门到起飞 - Kafka怎么做到保障消息不会重复消费的？消费者组是什么？

如果上面结构还不够，两个消费者消费速度依然跟不上，那么我们还可以继续添加消费者，添加到4个消费者，此时主题分区与消费者的关系再次发生变化，需要再平衡，此时一个消费者消费一个分区消息，达到并行消费的效果。如上图，当前只有一个消费者组订阅这个Topic，消费者组里只有一个消费者，那么当前Topic中所有分区的消息都由这个消费者消费。消费者也不是越多越好，消费者数受限于分区数，过多消费者会导致有的消费者没有分配分区导致空闲，如下图。如上图，消费者组扩展一个消费者后，消费者1、2分别消费两个分区的消息。

2023-07-26 17:52:14 2602

原创 Kafka 入门到起飞 - 生产者参数详解，什么是生产者确认机制？什么是ISR？什么是 OSR?

我们在生产者发送消息时可以指定acks参数值，来决定收到消息发送后什么样的确认即可继续发送后面的消息acks ：生产者发送消息确认机制acks = 0: 生产者不等broker确认，不断发送消息，发送消息快，允许丢消息，只要将消息放到了socket的缓冲区，就认为消息已发送成功acks = 1:默认值，允许少量消息丢失，broker上leader分区写入消息即返回生产者消息确认，不等待follower副本分区的确认，这种情况下，存在消息丢失的风险acks = all。

2023-07-26 17:03:31 966

原创 Kafka 入门到起飞系列 - Kafka 为什么牛？为什么这么火？有什么优势呢？

在zk上记录这个数据就很不合适，zk每个节点能放的数据最大也就1M，zk主要是用来做服务注册与发现的一个协调服务，对高并发的一个偏移量的读写就不是它的强项，所以后面的高版本里不在zk保存消息的偏移量了，直接在客户端保存，我们通常使用的DB都是关系型数据库，都是将数据持久化到磁盘中，数据的访问在对磁盘进行读写，我们都知道对磁盘进行IO比较慢，那么如何让读写速度加快呢，就产生了redis等产品，redis访问数据快是因为将数据都存储到内存去了；，来保证零数据丢失，除非连副本机器也偷走了，那没办法了哈哈，

2023-07-26 16:09:32 247

原创 Kafka 入门到起飞系列 - 磁盘存储 -零拷贝

Redis 是在内存存储数据的，数据读取时不要经过磁盘的IO，只需要内存的操作，这也是redis访问速度快的原因Kafka背道而驰，，发送过来的数据交给Kafka后会落盘，消费者读取数据时，也是通过磁盘读取，发送给消费者减少不必要的拷贝次数。

2023-07-17 00:08:57 756

原创 Kafka 入门到起飞系列 - 生产者发送消息流程解析

批次的概念很好理解，缓冲区就像一辆公交车，有两种发车方式，一是人满了就发车，一是等5分钟就发车，不管是人满了还是到5分钟了，发车，go~Producer 创建时，会创建一个Sender线程设置为守护线程。Producer 生产消息，内部是一个异步流程。Producer 创建时，会创建缓冲区。

2023-07-16 17:29:31 2323 2

原创 Kafka 入门到起飞 - 核心概念（术语解释）

通常一个topic下的分区分散在kafka集群的不同实例（broker）上，producer向一个topic发送消息会发送给不同分区中，这样消息就可以实现并行发送与处理，增加吞吐量。当一台机器能力不足时，可以通过添加机器横向扩展broker，在新的机器上创建分区，这样就可以实现无限水平扩展。压缩带来的磁盘空间和带宽的节省，远大于CPU开销的代价，这样的压缩是值得的。消息顺序写入分区，每个分区时一个有序队列，kafka不保证跨分区消息有序。批次越大，单位时间内处理的消息越多，单个消息传输时间越长。

2023-07-14 15:57:52 1911

原创撤销本地merge(合并过来一堆commit)未push

git merge之后，如何进行撤销

2022-10-17 12:22:18 7379

原创 idea一顿切换分之后编译项目提示找不到其他分支类的解决办法~

idea 一顿切换分支，编译项目失败，，提示找不到其他分支的类，提示找不到本分支不存在得类，，，

2022-09-24 13:12:56 2517 3

原创 spring boot 整合 swagger自动生成接口文档，搬砖都快乐了~

spring boot 整合 swagger 自动生成接口文档，搬砖都快乐了~

2022-08-12 14:01:34 1388 1

原创 ArrayList集合数据按字段排序，升序、降序

ArrayList集合数据按字段排序，升序、降序。

2022-08-11 15:50:59 1168

原创 Eureka 流程 +原理

Register 服务注册Renew 服务续约Cancel 服务注销/下线Fetch Registries 获取注册列表信息Eviction 服务剔除⚠️开启自我保护时，client请求数15分钟内低于85%，Serber不会将剔除任何实例eureka 仪表盘中：renew threshold ：为eureka server计算的60s应该收到心跳请求数量renew（last min）：为eureka server 上一分钟收到的心跳请求数量当 renew（last min）/ renew thre

2022-06-12 23:36:01 725

空空如也

空空如也