qq_20411067的博客

除此之外，还有各种系统内的功能，ai经过学习后，就可以对用户的问题进行回答（有些不太聪明）。"（3）如果用户所需的功能系统中不存在，请回答：功能暂未开放，敬请期待！"（4）如果用户需要订票的话，请推荐他去系统中的“机票”或“火车票”功能" +"（5）如果用户需要小红书推文，请推荐他去系统中的“po文生成”" +"（6）如果用户需要旅游推荐的话，请推荐他去用户下面的各种推荐生成""（1）知道这些功能，并能根据用户的需要给他们推荐相应的功能" +"（2）对用户的简单问题进行回答" +

最后返回给我们的是ai的回答，我们将这个回答进行一些处理之后就可以直接输出了。在百度智能云中，千帆大模型平台的文档，找到ERNIE-3.5-8K。应用接入部分，可以找到API Key和Secret Key。而在messages中，必填的有role和content。boby中，必填的参数是messages。获取到唯一的access_token。通过该token对API进行访问；

如果我们需要达成像app那样的：风力及方向、湿度、体感等，我们都可以在prompt中进行设置并保存为模板，进行重复使用。下面我会给出一个城市，请你默认给出它近三天的天气状况（如果没有要求近几天），你的回答需要包括：温度、风力等级...，这相当于对场景进行预设，这样我们在调用的时候就不需要在代码中引入提示词，可以降低代码的耦合度；在这里我已经配置好了一个自定义的插件，在这个插件内部使用了文心一言内置的天气插件；（1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。（2）取值范围 [0, 1.0]

但是它存在一个问题：即主节点还没有给镜像节点备份就宕机了，这时候消息就丢失了。现在消费者消费了某个消息，但这个ack还没有发送到MQ中时，就发生了宕机。它把消息存储在磁盘中，只有需要消费队列时才从磁盘中读取，但是性能会差一些。MQ默认是内存存储消息，开启持久化功能可以确保缓存在MQ中的消息不丢失。这个时候ack未发送，消息仍然存储在MQ消息队列中，它会被重复消费。一般来说，在生产的环境下，提到高可用机制，就不得不提集群了。导致队列中的消息堆积，使消息成为死信，可能产生消息丢弃。

服务注册主要体现在：服务提供者需要把自己的数据注册到注册中心去。P必然存在（分布式系统节点之间肯定需要网络连接的，分区必然存在）如果注册中心一段时间没有收到微服务的心跳，则将其移出注册中心。最终一致性：无法保证强一致性，但是软状态结束后，保证数据一致。第二个模式AT——弥补XA模式资源锁定周期过长的缺陷（AP）路由策略（故障转移）+ 失败重试，查看日志分析——邮件告警。A：服务提供者的每个微服务，定期向注册中心发送心跳。TC——负责维护全局事务的状态，提交或回滚。2、token + redis(性能较好)

如上图，p1分区中我们已经消费了0-4的消息，那么此时的偏移量就是5，所以我们继续从5获取消息。1、生产者发送消息，从linux的用户空间发起，但是用户空间没有权限对硬件进行操作。到内核空间中去处理，内核空间中存在页缓存，消息到达一定的批次后，批量发送给磁盘。topic分区中的消息只能由一个消费者进行消费，所以消息肯定是按顺序处理的。key可以决定消息存储在哪个分区，我们只需要将key设置为相同的值就可以了。即：如果消费者2消费到5，但是只提交到了3，中间的消息就会被重复消费。

两种方式：指定映射文件；指定包名，在这个mapper下面所有的映射文件都会进行加载。这里的session.flush() 在commit之前默认都会执行它。可以发现，第二次查询的时候没有执行sql语句，它是从缓存中直接拿的。而二级缓存的作用域在命名空间和mapper，不依赖session。第一个配置的操作：这里指定要操作的数据库，并且输入用户名和密码；它们属于不同的会话，所以在一级缓存下需要查询两次SQL。在Mybatis的核心配置文件中，将其注释解开。2、id，对应mapper接口中的方法的名称。

了解了bean的生命周期后——我们能更好的了解Spring的框架、更好的理解Spring。假设账户1给账户2转账，此处运行后，账户1扣除转账金额，但是账户2没有获得转账。执行顺序：前端控制器——处理器映射器——处理器适配器——（处理器）——视图解析器。简而言之，就是实例化A需要B的对象，但是实例化B需要A的对象，循环依赖，AOP实现的事务，不能处理自己处理之后的异常，它只能处理被抛出的异常。从对象工厂中获取的对象可以创建代理对象（如果需要的话）或者普通对象。

全量同步和增量同步 —— 判断是否是第一次同步 即主从节点记录的replid是否一致。主从复制、主从同步流程。

fork即是复制主进程，将页表复制给子进程，此时主进程和子进程都可以对物理内存中的数据进行操作。的这段时间中（图中为50ms），如果有大量的对这个key的并发请求，这些请求会瞬间把DB压垮。的功能，我可以选择volatile-lru策略，对置顶的内容不进行ttl的设置，这样就可以达到置顶的效果啦！缺点1：对于每一个不在数据库内的结果，都将其存入缓存中，非常消耗缓存的内存。定期删除两种模式，每次删除的时间都很短，目的是尽可能减小对主进程的影响。Q：假如缓存过多，内存是有限的，内存被占满了怎么办？

设置超时时间原因：防止业务超时或服务宕机——此时可以自动释放锁，避免死锁出现。每次加一个锁就给value值+1，释放一个锁就给value值-1；Q：redisson实现的分布式锁是可重入的吗？继续——redisson实现的分布式锁，它能实现。如果项目只是一个单体项目，这样是没问题的。属于本地锁，并不能锁住别的服务器上的线程。但是——项目一般会做成服务集群部署。redisson实现的分布式锁。setnx实现的分布式锁。的分布式锁才是可重入的。