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RSS订阅原创 使用Redis构架你自己的私有大模型
Redis你通常用来做什么？缓存？分布式锁？数据过滤器？不够不够，这远远不够。之前给大家分享过基于Redis Stack提供的一系列插件，完全可以把Redis作为一个类似于Elastic Search的JSON数据库使用。不光可以存储并操作JSON格式的数据，而且可以实现各种复杂的检索。 而现在到了大模型时代，Redis又有了一个更加重要的用途：。基于向量数据库，可以实现一系列更贴近自然语言的检索功能。这也成了AI大模型应用落地的基石。
2025-03-31 09:28:33
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原创 小白闯AI：Llama模型Lora中文微调实战
小白闯AI，Llama模型Lora中文微调实战。AI大模型应该是一个工具，让你能够更放心去闯的工具，而不应该成为偷懒的工具。而最终会抢掉人类饭碗的，永远是那些跑在你前面的人，而不是一个工具。
2025-03-21 14:53:40
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原创 【面试集锦】如何设计SSO方案？和OAuth有什么区别？
如果面试问你，你会做一个权限系统吗？那你肯定会说做过。不就是各种登录、验证吗。我做的第一个CRUD应用就是注册、登录。简单！但是，如果问你在工作中真的做过权限系统吗？其实很多人都只能默默摇摇头。因为在很多真实项目中，权限系统可能不是最复杂的，但一定是牵连最广的。因此往往大型项目中真正去做权限系统的，都只是非常核心的一小部分人。而如果你的应用越来越复杂，作为安全门户的权限系统也会随着变得更加复杂。各种方案层出不穷。
2025-02-12 22:43:34
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原创 【AI】用AI大模型来介绍什么是AI大模型，是一种什么样的感觉？
说明：这是一篇完全用阿里的Qwen2.5-max模型生成的文章，图片也是用的阿里Flux-Merged模型生成的。甚至连生成图片的提示词都是用大模型生成的。只是想要体验一下用AI写完整的技术文章是什么感觉。不过最终感觉还是不错的，尤其最后的总结。虽然这些技术听起来很酷炫，但我们仍然处于探索阶段，前方还有无数未知等着我们去发现呢。
2025-02-12 15:23:05
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原创 实战演练JDK的模块化机制
我们写的Java应用，都是以Jar包的形式发布的，所以对于Jar包，你一定习以为常。但是，如果你有一天打开一下JDK9以后的版本在你本地的安装目录，你会发现，JDK中那些熟悉的jar包，完全不见了。取而代之的是一些jmod文件。 甚至在熟悉的IDEA里，JDK的包下也不再是一个个Jar包，而变成了一个个与这些jmod文件对应的模块。 这些jmod文件是什么呢？ 其实这些jmod文件可以认为是一种特殊的jar包。JMOD设计为在编译时间和链接时间使用，但不在运行时使用。
2024-12-26 22:39:47
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原创 2024年总结：原来你们喜欢这样的java
最后，怎么又莫名其妙的提到了培训？现在互联网上一提培训，一提卖课，似乎就成了人人喊打的老鼠。外面什么技术不能白嫖，你还收钱？还是之前k=k++的分析视频，明明就只是一个跟风的面试视频，只不过比一般的面试八股可能更深了一点。不知道怎么被网友们给扯到卖课上面去了。中间截取了一段扯蛋，聊做回应吧。也算是给我自己这一年的交代。
2024-12-25 22:26:14
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原创 【面试集锦】k=k++到底有没有执行自增操作
人生三大境界，见山是山，见山不是山，见山还是山！ 学了好多年Java，你知道你写的java代码到底是什么样子的吗？k=k++，这样一个简单的代码，就足够考验考验Java程序员的斤两。 类似这样的非人类代码的面试题，其实不在少数。这一类面试题，想要考验的，从来不仅仅是程序员的代码理解能力，而是对语言底层逻辑的熟悉程度。 如果你是一个刚入门的Java新手，那么，对于这一类问题，只要能够推断出执行的结果就行了。
2024-12-19 20:53:32
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原创 【面试集锦】十分钟彻底搞懂MySQL的redolog，undolog和binlog
MySQL，是现在业界最受欢迎的关系型数据库之一，他的好处毋庸置疑。但是这也让MySQL成了面试中的重灾区。到底要怎么理解MySQL那些复杂又神秘的底层架构呢？这次楼兰就带你从日志系统出发，快速解析MySQL的整体架构设计。 MySQL的日志文件分为redolog，undolog和binlog三种。这些复杂的日志文件分别是干什么的？有什么关系？接下来我们就一层层的来拆解MySQL。
2024-12-16 10:56:27
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原创 如何防止Class文件被反编译？
各位伟大的Java程序员，现在有一条财富自由的路摆在你的面前，你有没有信心为此去挑战一下自己？ 这次我们来聊一个比较有意思的话题，如何防止Class文件被反编译。
2024-12-13 15:04:17
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原创 [面试集锦]海量用户信息下如何进行分库分表？
现在面试动不动就是问三高架构。应用大了，数据量多了，查询性能自然就下降了。怎么办呢？很多人自然就想到分库分表。但是一旦把底层数据库给拆分开了，在业务层面就会暴露出很多问题。那么在一个具体的业务场景下，要如何设计分库分表方案，并对方案进行优化呢？这次就以用户信息这个具体的场景来分享下如何设计分库分表方案。
2024-12-06 17:30:54
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原创 【面试集锦】@Autowired和@Resource有什么区别
@Autowired和@Resource这两个注解的功能都差不多，都是在Spring框架中做自动注入的。但是他们有什么区别呢？楼兰带你来分析分析
2024-12-02 16:19:09
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原创 程序员的AI五步提示词大法
AI大模型如火如荼，你有没有陷入过AI终将代替人类的终极焦虑？ 使用AI大模型，提示词的重要性毋庸置疑。不管是向AI大模型问问题，还是围绕AI大模型构建应用，设计高效的提示词都是其中最重要的一个环节。尤其当你想要在一些具体的业务场景下使用AI大模型时，你不可能真的像聊天一样，慢慢跟大模型软磨硬泡，这时一个高效的提示词就显得尤为重要了。即便像LangChain4j，SpringAI这些纯面向程序员的AI大模型框架，其各种工具的背后，也是通过定制各种各样的提示词，从而让AI大模型帮助实现某种功能。
2024-11-26 10:22:55
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原创 轻松解读RocketMQ5.3.0核心源码
同步刷盘，异步刷盘？同步同步，异步同步？零拷贝，顺序写？你是不是曾经在各种各样的流量短视频和博客中听说过跟RocketMQ相关的这些亮瞎眼的高大上的技术名词？你有没有想过自己去RocketMQ中看看这些概念背后的Java代码是什么样的？如果你有过这样的想法，那么，楼兰到你到RocketMQ的源码当中逛逛，看看RocketMQ的大神们，是如何用简单常见的MVC思想开发出RocketMQ这样的神作的。
2024-10-24 19:27:52
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原创 Redis只用来做缓存吗？
比如在分布式场景下做用户登录功能，我们就可以将用户信息以JSON字符串的形式保存到Redis中，来代替单体应用中的Session，从而实现统一的登录状态管理。哈希函数的选择对过滤器的性能有很大影响，理想的哈希函数应该具有良好的散列性，使得不同的输入尽可能均匀地映射到位数组的不同位置。通常使用的 keys * 这样的指令，在生产环境一般都是直接禁用的，因为这样会产生严重的线程阻塞，影响其他的读写操作。所以，在布隆过滤器的初始化过程中，通常只需要指定过滤器的容量和误判率，就足够了。相对的，算法实现也就更复杂。
2024-10-17 20:02:36
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原创 性能爆炸的多线程编排神器CompletableFuture
使用CompletableFuture，程序员可以很方便的控制线程的执行顺序。包括串行、并行或者多个线程的组合与转化功能。 CompletableFuture主要实现了两个关键接口：Future：Future是一个代表异步计算结果的对象。它允许你从一个异步操作中获取结果（一旦结果可用），取消正在执行的计算，或者检查计算是否已经完成。Future 通常与 ExecutorService 结合使用来提交任务，并且是 java.util.concurrent 包的一部分.
2024-10-17 12:59:00
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原创 详解ShardingSphere新增的COSID分布式主键生成框架
雪花算法对于分布式主键不冲突的作用是无可挑剔的，但是在分库分表的场景下，雪花算法却埋着一个很多人踩过却一直被人忽视的神坑。另外，ShardingSphere5.x版本集成了一个新的主键生成框架CosId。这么个小问题为什么要搞个框架？分布式主键生成问题到底要怎么玩？花点时间，我来带你一一梳理。
2023-04-21 16:00:17
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原创 关于程序员中年危机的一个真实案例
关于中年危机，网上已经有了各种各样的解读。但是，这两天一个学员跟我简单几句聊天，却触发了对于中年危机的另一种思考。如果你曾经也有点迷茫，或许你可以稍微花几分钟看下这个故事。
2023-02-26 18:18:44
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原创 Kafka3.x核心速查手册三、服务端原理篇-3、Broker故障恢复机制
所有Follower Partition上报后，Leader Partition才能更新HW的值，然后Follower Partition在下次拉取消息时，才能更新HW值。当Leader Partition出现切换，所有的Follower Partition都按照自己的HW进行数据恢复，就会出现数据不一致的情况。所以在很多对性能要求比较高的线上环境，会选择关闭Kafka的这个Leader Partiton自平衡操作，而用其他运维的方式手动进行Leader Partiton自平衡，尽量减少自平衡过程。
2022-09-16 19:33:25
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原创 Kafka3.x核心速查手册三、服务端原理篇-2、Broker选举机制
而在一个Partition的众多备份中，需要选举出一个Leader Partition，负责对接所有的客户端请求，并将消息优先保存，然后再通知其他Follower Partition来同步消息。 当一个集群内的Kafka服务启动时，就会尝试往Zookeeper上创建一个/controller临时节点，并将自己的brokerid写入这个节点。 选举产生的Controller节点，就会负责监听Zookeeper中的其他一些关键节点，触发集群的相关管理工作。
2022-09-16 19:31:06
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原创 Kafka3.x核心速查手册三、服务端原理篇-1、Zookeeper整体数据
这一部分主要是理解Kafka的服务端重要原理。但是Kafak为了保证高吞吐，高性能，很多具体实现都是相当复杂的。如果直接跳进去学习研究，很快就会晕头转向。所以，找一个简单清晰的主线就显得尤为重要。这一部分主要是从存储的角度来理解Kafka的Broker运行机制。这对于上一章节建立的简单模型，是一个很好的细节补充。 Kafka依赖很多的存储数据，但是，总体上是有划分的。Kafka会将每个服务的不同之处，也就是状态信息，保存到Zookeeper中。
2022-09-16 19:28:49
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原创 kafka如何保证消息不丢失？半分钟的答案和半个小时的答案有点不一样。
关于Kafka保证消息不丢失的问题，就简单总结到这里，但这其实并不是结束。相反，随着你对Kafka理解得越深，你会发现这个问题会有更多的发散空间。像MQ如何保证消息不丢失？如何不重复消费？如何处理消息积压？等等，这都是一系列非常开放的面试题。对于你是否真正理解了每个MQ产品，是非常好的检验标准。所以，这么好的题目，如果只是简简单单背个八股文，那太可惜了。...
2022-08-30 19:47:54
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原创 Kafka3.x核心速查手册二、客户端使用篇-2、分组消费机制
Kafka的HighLevel API的重要目的就是想要简化客户端的使用方式，所以对于API的使用，尽量熟练就可以了。对于其他重要的属性，都可以通过源码中的描述去学习，并且可以设计一些场景去进行验证。其重点，是要逐步在脑海之中建立一个Message在Kafka集群中进行流转的基础模型。 其实Kafka的设计精髓，是在网络不稳定，服务也随时会崩溃的这些作死的复杂场景下，如何保证消息的高并发、高吞吐，那才是Kafka最为精妙的地方。但是要理解那些复杂的问题，都是需要建立在这个基础模型基础上的。...
2022-08-28 15:57:43
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原创 Kafka3.x核心速查手册二客户端使用篇-1、从基础的客户端说起
这一部分主要是从客户端使用的角度来理解Kakfa的重要机制。重点依然是要建立自己脑海中的Kafka消费模型。Kafka的HighLevel API使用是非常简单的，所以梳理模型时也要尽量简单化，主线清晰，细节慢慢扩展。...
2022-08-28 15:55:05
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原创 RocketMQ广播消费本地Offset文件丢失问题探秘
消费者端存储广播消费的本地offsets文件的默认缓存目录是 System.getProperty(“user.home”) + File.separator + “.rocketmq_offsets” ，可以通过定制 rocketmq.client.localOffsetStoreDir 系统属性进行修改。本地offsets文件在缓存目录中的具体位置与消费者的clientIp 和 instanceName有关。...
2022-08-15 17:26:43
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原创 MyCat2测试实战 -- 王者归来的故事
关于MyCat，不用做过多介绍，曾经大名鼎鼎的分库分表中间件。诞生于2013年，从MyCat1.6版本之后，陷入了一段时间的沉寂。从2021年11月低开始，重新推出新版本的MyCat2，官网地址：http://www.mycat.org.cn/ 。 重要特性一目了然，独立，是他最大的标签。然后在他的Git仓库中，对产品有一个简单的介绍： 立足于Sharding分库分表。简单、快速是MyCat2对自己最直白的声明。他的定位其实是代表了一整套基于MySQL的分布式数据处理系统，可以让MySQL拥有堪比
2022-06-22 09:25:01
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原创 大数据基石-Hadoop3.x学习教程-Hadoop产品了解与快速上手
大数据基石-Hadoop Hadoop3.x版本全系列教程 === 楼兰 ===文章目录一、关于Hadoop1、关于Hadoop产品2、Hadoop课程内容3、Hadoop的主要组件二、Hadoop环境搭建以及快速上手1、Linux环境搭建2、Hadoop集群搭建3、Hadoop快速上手三、上手总结一、关于Hadoop1、关于Hadoop产品 首先，关于Hadoop的重要性 对于Hadoop的重要性，再怎么强调也不过分。他可以说是开源大数据领域的开辟之...
2022-04-29 15:23:41
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原创 ShardingSphere分库分表6-5.x新版本特性
文章目录一、整体理解新版本二、5.X部分新特性1、DistSQL2、可插拔内核3、数据迁移三、全部内容总结一、整体理解新版本 ShardingSphere在2021年十月份推出了5.0的第一个发布版本，并在2022年一月份推出了5.1版本。从整体来看，ShardingSphere5.x将自己的功能定位从数据库中间件升级到了DataBase Plus，数据库功能增强。核心产品定位的变化，必然会带来非常多的改变。不过从功能方面来看，目前5.X版本还只是做了一些功能增强，但是核心功能并没有太大的变动。很多规
2022-04-11 14:53:57
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原创 ShardingShpere分库分表5-ShardingSphere分布式事务详解
文章目录一、ShardingJDBC分布式事务快速上手LOCAL本地事务XA事务快速上手BASE柔性事务快速上手seata部署方式：客户端使用Base事务二、分布式事务原理详解XA事务Base柔性事务ShardingJDBC扩展分布式事务管理器三、ShardingProxy分布式事务示例一、ShardingJDBC分布式事务快速上手ShardingJDBC支持的分布式事务方式有三种 LOCAL, XA , BASE，这三种事务实现方式都是采用的对代码无侵入的方式实现的。具体见 TransactionTy
2022-03-02 16:09:54
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Java类加载的故事-修正终结版.zip
2020-12-06
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