M_Reus_11-优快云博客

原创 RAG - 检索增强生成

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型生成能力的技术框架，通过从外部知识库检索相关信息作为上下文，提升大模型回答的准确性和可靠性。它解决了传统大模型知识滞后、幻觉问题、无法获取私有知识等缺陷，广泛应用于智能客服、企业知识库、教育辅助等场景。RAG的工作流程分为检索、增强、生成三个阶段，利用嵌入模型和向量数据库实现高效信息匹配。虽然RAG优势明显，但仍面临检索质量、提示工程等挑战。总体而言，RAG已成为构建可信AI应用的主流架构，具有广阔的应用前景。

2025-09-10 17:03:23 1205

原创 Server-Sent Events (SSE)

Server-Sent Events(SSE)是一种基于HTTP的服务器推送技术，允许服务器单向向客户端实时推送数据。本文介绍了Java中实现SSE的两种方式：1)使用纯Servlet API，需要手动管理连接和线程；2)使用Spring框架的SseEmitter，通过响应式编程简化开发流程。两种方式都需要遵循SSE的特定数据格式，包括data、event、id等字段。文章还提供了客户端JavaScript连接代码示例，并强调了连接管理、异常处理等注意事项。对于新项目，推荐使用Spring的SseEmitt

2025-09-09 09:29:58 1214

原创 Java 响应式编程与 Spring WebFlux

本文系统介绍了响应式编程和Spring WebFlux框架。首先阐述了响应式编程的核心思想——基于异步数据流和变化传播的编程范式，通过背压机制实现高效资源利用。其次详细解析了Project Reactor的核心类型Mono和Flux及其丰富的操作符。然后对比了WebFlux与传统Spring MVC的区别，介绍了两种编程风格（注解控制器和函数式端点）以及响应式数据库支持。最后指出WebFlux适用于高并发、实时流式场景，但需考虑调试难度和生态系统支持。建议根据实际场景选择，从简单API改造入手逐步体验响应式

2025-09-09 09:17:34 1245

原创 Java ConcurrentHashMap - 详解

本文介绍了Java中的ConcurrentHashMap（CHM），重点分析了其线程安全机制和性能优化。CHM通过分段锁（Java7）和CAS+synchronized（Java8）技术实现高并发访问，相比Hashtable显著提升了性能。Java8版本将锁粒度细化到单个桶，支持函数式API，并优化了数据结构（数组+链表/红黑树）。文章还详细说明了CHM的关键特性（弱一致性迭代器、禁止null值等）、常用原子操作方法（putIfAbsent、compute等）以及适用场景（高并发缓存）。正确使用CHM需要注

2025-09-05 15:28:22 908

原创 Java CAS - 详解

摘要：CAS（Compare-And-Swap）是Java并发编程中的核心原子操作，通过比较内存值实现无锁同步。Java通过Unsafe类和Atomic原子类（如AtomicInteger）封装CAS操作，底层依赖CPU指令保证原子性。CAS具有高性能、避免死锁等优点，但也存在ABA问题、循环开销等缺点，可通过版本号机制解决。CAS广泛应用于原子类、并发容器和锁机制中，是构建高效并发程序的重要基础。（149字）

2025-09-05 15:23:21 891

原创线程池实现及参数详解

Java线程池是一种管理线程的池化技术，通过复用线程提高性能。核心参数包括：核心线程数、最大线程数、空闲线程存活时间、工作队列、线程工厂和拒绝策略。线程池工作流程遵循核心线程优先、队列缓冲、扩展线程和拒绝策略四个阶段。Java提供了Executors工具类创建四种常用线程池。使用注意事项包括合理设置线程池大小、选择适当队列和拒绝策略、正确关闭线程池等。线程池能有效提升系统性能，但需根据任务类型和系统资源合理配置参数。

2025-09-04 14:21:31 752

原创 TransmittableThreadLocal (TTL) - 详解

TransmittableThreadLocal（TTL）是阿里开源的Java线程上下文传递解决方案，针对ThreadLocal在异步场景下的局限性而设计。它通过装饰器模式实现任务提交时的值抓取（Capture）、执行前的回放（Replay）和执行后的恢复（Restore）三步机制，完美解决了线程池场景下的上下文传递问题。支持手动包装任务或通过JavaAgent无侵入使用，广泛应用于链路追踪、日志上下文、权限传递等场景。相比InheritableThreadLocal仅在线程创建时传递值，TTL实现了线程复

2025-09-04 10:36:11 894

原创 InheritableThreadLocal-详解

InheritableThreadLocal是ThreadLocal的子类，允许子线程继承父线程的变量值。它在newThread()时复制父线程数据到子线程，之后各自独立。主要应用于需要跨线程传递上下文（如TraceID、用户会话）的场景，但不适用于线程池（会导致数据污染）。注意：继承是单向的、仅在创建时发生，使用后需remove()避免内存泄漏。线程池场景应改用TransmittableThreadLocal(TTL)。

2025-09-04 09:47:35 966

原创 ThreadLocal-详解

ThreadLocal是Java提供的线程局部变量机制，通过为每个线程创建变量副本来实现线程隔离，避免同步开销。核心原理是利用Thread内部的ThreadLocalMap存储数据，以ThreadLocal实例为key。主要应用场景包括线程上下文传递、数据库连接管理、参数传递简化和线程安全工具类实现。但需警惕内存泄漏风险：ThreadLocalMap的key是弱引用而value是强引用，若不及时调用remove()方法可能导致内存泄漏。最佳实践包括：使用后立即remove()、声明为private stat

2025-09-04 08:59:59 1156

原创 Groovy安全导航操作符

该Groovy代码演示了使用安全导航操作符?.和Elvis操作符?:进行条件赋值的技巧。表达式def flag=map?.flag?map.flag:"0"检查map是否存在且flag有值，否则赋默认值"0"。更简洁的写法是def flag=map?.flag?:"0"。示例显示，无论map为null或缺少flag属性，都能安全返回"0"。这种模式适用于处理可能缺失的配置项或API字段，有效避免空指针异常，是Groovy处理不确

2025-09-03 10:35:35 351

原创 MySQL-MVCC多版本并发控制详解

MVCC（多版本并发控制）是数据库提高并发性能的关键技术，通过维护数据行的多个版本实现读写无锁并发。InnoDB通过隐藏字段（事务ID、回滚指针）、Undo日志版本链和ReadView实现MVCC：事务读取时会根据ReadView中的活跃事务信息，沿版本链查找可见的数据版本。不同隔离级别下ReadView生成策略不同（RC每次生成新视图，RR复用首次视图），导致可见性差异。MVCC虽提升并发性能，但需维护版本数据，可能带来存储开销，长事务还会阻止旧版本清理。

2025-09-03 09:12:07 903

原创 MySQL-Undo Log（回滚日志）

InnoDB的UndoLog是实现事务原子性和MVCC机制的核心组件。它记录数据修改前的状态，用于事务回滚时恢复数据，并构建多版本数据链支持一致性读。UndoLog存储在独立表空间中，通过回滚段管理，由Purge线程回收过期日志。与RedoLog不同，UndoLog是逻辑日志，记录行数据旧值而非物理页变化。最佳实践包括启用独立Undo空间、自动截断和监控清理效率。UndoLog不仅保障事务回滚，更是实现高并发非锁定读的基础。

2025-09-02 18:37:09 942

原创 MySQL-Redo Log（重做日志）

MySQL的RedoLog是InnoDB存储引擎的核心机制，用于保证事务持久性和崩溃恢复。它采用WAL(Write-Ahead Logging)技术，将随机写转换为顺序写，提升写入性能。RedoLog由固定大小的循环文件组成，通过write pos和checkpoint指针管理。关键参数innodb_flush_log_at_trx_commit控制日志刷盘策略，在性能和数据安全间权衡。不同于逻辑日志Binlog，RedoLog记录物理页修改，专用于崩溃恢复。理解RedoLog对掌握InnoDB的高性能与数

2025-09-02 17:46:41 1230 1

原创 SQL优化--OR

SQL优化OR条件性能的常见方法包括：1.使用UNION/UNION ALL拆分查询（针对不同字段OR条件）；2.使用IN操作符（同一字段OR条件）；3.创建多列索引；4.重构查询逻辑。其中UNION ALL是最有效的通用方案，而IN适用于单字段优化。优化前应检查执行计划，确保相关字段已建立索引。

2025-08-29 15:07:48 1380

原创 Groovy闭包语法详解

摘要：Groovy闭包是一个匿名代码块，支持参数传递和返回值，可赋值给变量。其核心特性包括：基础语法（定义、参数传递）、作为方法参数、返回值处理、集合操作（each/collect/find等）、作用域控制、委托机制（this/owner/delegate）及柯里化功能。闭包能捕获外部变量，需注意内存管理。通过闭包可实现简洁高效的代码，尤其擅长集合处理和函数式编程，是Groovy的核心特性之一。

2025-08-28 17:45:52 376

原创 Groovy集合常用简洁语法

Groovy集合提供了简洁强大的数据处理语法，支持List、Map、Set等多种集合类型。摘要涵盖：1）集合创建方式；2）常用操作如遍历、查找、排序、分组；3）Map专用操作；4）惰性求值等高级特性。Groovy通过闭包实现灵活的集合转换（collect/findAll等），并支持链式调用。注意事项包括默认可变集合、空安全访问（?.）和性能优化建议。示例展示了如何用简洁语法完成查找偶数平方值、按字符串长度分组等操作，显著提升数据处理效率。

2025-08-28 17:27:49 586

原创 Groovy语法入门

摘要：Apache Groovy是一种基于JVM的动态编程语言，与Java高度兼容并融合脚本语言特性。它支持Java互操作、动态/静态类型、DSL开发，语法比Java更简洁。主要应用于构建工具（如Gradle）、测试框架（如Spock）、脚本编写等场景。环境搭建简单，支持交互式控制台和脚本运行。核心语法包括：变量定义（def关键字）、字符串插值、集合操作（List/Map增强）、闭包（支持函数式编程）、简化控制结构等。Groovy类与Java类似但更简洁，适合快速开发。其省略语法规则（分号/括号/retur

2025-08-28 16:56:30 1147

原创为什么redis单线程还那么快？

Redis采用单线程模型处理核心命令请求，但通过I/O多路复用技术实现高并发。4.0版本引入多线程处理后台任务，6.0版本新增多线程网络I/O分担读写负载。其高性能主要源于：1)内存存储实现纳秒级访问；2)优化的高效数据结构；3)单线程避免锁竞争和上下文切换；4)合理的持久化机制。后期多线程优化主要针对网络I/O，核心命令执行仍保持单线程以保证原子性和简单性。这种架构设计使Redis在保证高效的同时兼具稳定性。

2025-08-28 11:53:06 675

原创 MySQL EXPLAIN 查看执行计划详解

MySQL EXPLAIN命令是分析SQL查询性能的关键工具，它能展示查询执行计划、索引使用情况、连接方式和预估行数等信息。主要关注type列（访问类型，从最优system到最差ALL）、key列（实际使用的索引）、rows列（预估扫描行数）和Extra列（额外信息如是否使用临时表或文件排序）。优化目标是让type达到range级别以上，避免全表扫描，并尽可能使用覆盖索引（Extra显示Using index）。通过EXPLAIN分析可以识别性能瓶颈，如缺少索引、低效连接或排序问题，从而针对性优化查询。

2025-08-27 10:00:40 1284

原创 MySQL索引失效的8种情况

MySQL索引失效是影响查询性能的关键问题，常见情况包括：违反最左前缀原则（跳过复合索引首列）、对索引列进行计算或函数操作、使用不等于查询（!=/NOT IN）、LIKE以通配符开头、OR连接无索引字段、IS NULL/IS NOT NULL、数据分布不均（低选择性字段）以及范围查询后的索引列失效。可通过EXPLAIN命令分析执行计划，重点关注type、key、rows等字段。优化建议：合理设计复合索引顺序，避免索引列运算，慎用不等查询，规范LIKE使用，减少NULL值，定期分析查询执行计划。

2025-08-27 09:44:17 834

原创微服务面试篇

TCC模式的每个阶段是做什么的？Try：资源检查和预留Confirm：业务执行和提交Cancel：预留资源的释放TCC的优点是什么？一阶段完成直接提交事务，释放数据库资源，性能好相比AT模型，无需生成快照，无需使用全局锁，性能最强不依赖数据库事务，而是依赖补偿操作，可以用于非事务型数据库TCC的缺点是什么？有代码侵入，需要人为编写try、Confirm和Cancel接口，太麻烦软状态，事务是最终一致需要考虑Confirm和Cancel的失败情况，做好幂等处理、事务悬挂和空回滚处理。

2024-09-22 22:19:53 1810 1

原创服务保护和分布式事务

Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中。核心库（Jar包）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限流、隔离、熔断等功能。控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。为了方便监控微服务，我们先把Sentinel的控制台搭建出来。1）下载jar包2）运行。

2024-09-22 20:41:33 1194

原创 vertica 时间处理

【代码】vertica 时间处理。

2024-07-05 19:45:03 298

原创如何处理 openGauss 上遇到的慢 SQL

因此，在进行数据检索时，只需要扫描匹配的子节点中的指定“范围”即可。一般来说，综合来看对数据库影响最大的参数就是它了，因为如果该参数设置得过小，会导致缓存不足，从而产生大量的磁盘 I/O. 该参数在 openGauss上的默认值很小，只有 32MB，对于绝大多数的生产场景是不够的。对于 workload 中全量 SQL 语句进行索引创建其实是非常困难的，因为需要权衡全量 SQL 中增删查改语句的占比情况，同时需要估计索引的检索收益和维护代价，这个权衡过程十分复杂，一般的人工操作其实是很难的。

2024-03-29 23:31:43 2276 1

原创 GaussDB(DWS)常见的查询时索引失效场景

与index scan相比，index only scan所包含的字段集合，囊括了我们查询语句中的字段，这样，提取出相应的index ，就不必再根据索引取表记录了。从下面的执行结果可以看到，where a = 101，where a = 102 - 1都能使用a列上的索引，但是where a + 1 = 102没有走索引。Index Scan：对于给定的查询，先扫描一遍索引，从索引中找到符合要求的记录的位置(指针)，再定位到表中具体的Page去取，即先走索引，再读表数据；

2024-03-29 23:14:07 2015 1

原创 EXPLAIN-pgsql的性能分析

对于pgsql中查询性能的分析，好像不想mysql中那么简单。当然pgsql中也是通过EXPLAIN进行分析，那么就来认真中结下pgsql中explain的使用。

2024-03-23 17:05:30 2668 1

原创数据库基础操作（MySQL）

MySQL数据类型数值类型类型大小有符号(SIGNED)范围无符号(UNSIGNED)范围描述 TINYINT 1 byte (-128，127) (0，255) 小整数值 SMALLINT 2 bytes (-32768，32767) (0，65535) 大整数值 MEDIUMINT 3 bytes (-8388608，8388607) (0，16777215) 大整数值 INT

2023-12-12 22:59:37 858

原创 docker: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint mq (

docker: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint mq (8bbb24911c2ed10c654b2eea39d557d95723897224445ed1e61806df6084ab39): (iptables failed: iptables --wait -t nat -A DOCKER -p tcp -d 0/0 --dport 15672 -j DNAT -

2022-09-15 15:59:54 509

空空如也

空空如也