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RSS订阅原创 不可不知的分布式数据库-TiDB
TiDB：采用分布式架构，能够水平扩展，支持海量数据存储和高并发读写。通过将数据分散存储在多个节点上，实现了高可用性和容错机制，确保系统在部分节点出现故障时仍能正常运行。支持事务：支持分布式事务，保证数据的一致性和完整性。这使得TiDB能够适用于各种对数据一致性要求较高的应用场景，如金融、电商等领域的核心业务系统。
2025-03-19 00:14:07
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原创 简述ForkJoinPool.commonPool()
在有些并发工具类中，如果我们没有传递线程池，那么将使用默认的公共池。是 Java 中的一个公共静态实例，它与传统的线程池（如）在一些概念上既有相似之处，也有不同之处。最大核心数依赖于CPU数，有公共队列和线程工作队列，任务满则阻塞。。
2025-03-10 00:15:48
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原创 详解常用集合和映射中的线程安全问题
在 Java 中，集合和映射是常用的数据结构，它们分为线程安全和线程不安全两类。我们常用的集合包括：ArrayList、HashSet、CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet。常用的映射包括：HashMap、ConcurrentHashMap、Hashtable（Properties）。
2025-03-08 23:43:36
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原创 webflux集成langchain4j基础版
伴随着大模型应用的兴起，webflux逐渐引起关注。为了以java的方式运行AI应用，让我们一起学习webflux集成langchain4j吧。
2025-03-07 00:06:59
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原创 java8中young gc的垃圾回收器选型，您了解嘛
在 Java 8 的 TOC 场景的 Young GC 中，如果对停顿时间要求极高，G1 收集器通常是最佳选择；如果更注重与老年代的 CMS 配合，ParNew 搭配 CMS 也是不错的方案；而如果对吞吐量要求较高，对停顿时间要求不是特别严格，Parallel Scavenge 收集器可以考虑。
2025-03-06 00:16:14
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原创 实战篇-java8中的垃圾回收器
后台计算密集型任务（如批处理），不追求低延迟。场景下使用默认配置，即parallel scavenge + parallel old。对延迟敏感的中大型应用（如Web服务）使用parnew + cms。需要平衡吞吐量和延迟的大型应用（如企业级服务）使用g1。C端高并发应用优先考虑parnew + cms 或 g1，但具体的选型还需根据实际场景评估，如果很难评估的情况下，可以同分组内A B两台机器，上线后观察分析gc日志以及在流量高峰期的cpu表现。
2025-02-25 22:38:57
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原创 如何开发一个大模型应用？
在做大模型应用时，主要关注的点在于数据的丰富性以及实时性，大模型推理的合理性、输出的规范性和及时性。在架构设计上，要避免大模型的无限制推理，保证模型分析的可控。同时限制大模型的随意发挥，可通过预定制的能力卡控模型的随意性。为了保障时效性，需要在合适的阶段再调用大模型，同时给用户输出某些内容，避免长时间等待。
2025-02-19 23:28:35
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原创 从二叉树遍历深入理解BFS和DFS
BFS（Breadth-First Search，广度优先搜索）和 DFS（Depth-First Search，深度优先搜索）是两种常见的图和树的遍历算法。
2025-02-10 21:45:41
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原创 日志级别修改不慎引发的一场CPU灾难
线上操作需谨慎，涉及配置调整要多人check再执行，操作后发现问题及时回滚。对于复杂结构的日志不要全文打印，关注核心信息即可。日志级别修改可采用一定的灰度策略，以减少故障影响。
2025-02-07 22:05:54
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原创 一文读懂fgc之cms
线上应用运行过程中可能会出现内存使用率较高，甚至达到95+仍然不触发fgc的情况，存在内存打满风险，持续触发fgc回收；或者内存占用率较低时触发了fgc，导致某些接口tp99，tp999上升，触发下游系统以及自身系统频繁告警。
2025-01-30 01:35:01
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原创 LangGraph自适应RAG
本文应用了问题重写、web搜索、向量检索、文档评估、生成评估等流程。在实际的应用开发中完全可以基于此流程二次开发构建适应业务的大模型应用。
2024-06-18 10:44:22
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空空如也
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