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摘要： 开源项目中AI的应用不应止步于开发阶段，而应延伸至项目上线后的内容建设。作者通过Sourcelin Blog项目实践发现，AI在文档更新、教程撰写、版本说明等后期工作中同样能发挥重要作用。这些内容建设不仅提升项目活跃度，还能反哺AI编码质量，形成良性循环。文章分享了AI参与内容创作的具体方法、内容节奏把控技巧，以及避免AI产出偏离实际需求的实践经验，为开源项目的全生命周期管理提供了新思路。
引言前段时间申请了一个淘宝客的账号，当时是基于Spring boot开发的，这次就主要介绍一下这个淘宝客demo首先看一下运行效果，访问http://localhost:8080/index就可以看到一系列的商品，点击这些商品，最终都很连接到淘宝去，用户下单之后就会返佣了。那要运行这个程序，需要的环境1.jdk1.82.maven 3
本文介绍了一个完整的电商微服务系统开发实战项目，涵盖架构设计、核心功能实现和面试准备要点。项目采用Spring Cloud微服务架构，包含用户、商品、订单等核心服务模块，集成Nacos、Sentinel、Seata等分布式组件。文章提供了详细的数据库设计、代码示例和性能优化方案，帮助开发者构建可运行、可演示的实战项目，并附有架构文档和面试高频题解答。通过关注公众号可获取完整代码和配置模板，适合准备
本论文主要论述了如何基于Web技术开发一个一带一路跨境电商供应链仓库管理系统，本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作，采用B/S架构，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述一带一路跨境电商供应链仓库管理系统的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。
基于K8s+Docker+Openresty+Lua+SpringCloudAlibaba的高并发高性能商品秒杀系统，本系统实测单台(16核 32G 主频2.2GHz)openresty(nginx) 的QPS可高达6w并发，如果您需要应对100w的并发，则需要100w/6w=17台openresty服务器，17台服务器同时接收并处理这100w的并发流量呢？当然是商业CDN，您需要结合实际业务考虑
一、面试流程 （1）上机题（60分钟100道选择题，单选多选混合的） （2）技术面（java基础知识） （3）技术面（简历项目） （4）架构面（个人发挥） （5）leader或人力 二、面试凭记忆记录 1、上机题笔试 基本就是蒙吧，涉及到设计模式、js、java、编程规范、代码安全、有一些类似于常识（比如乌云网是干嘛的），涉及面感觉太广了。2、技术面，好客气的小哥，把没答明白的还给我讲了。memc
对接淘宝天猫，对接淘宝天猫平台，获取淘宝天猫店铺的订单数据
前言今年，从java转到别的行业的人不少，也有不少人挤进这个市场想要分得一杯羹。年复一年，年年如此。当然，Java程序员市场需求依然是比较大的，而且Java岗位晋升方向多，这就为许多人带去了机会。但是另一方面，高级人才紧缺，很多即使是有工作经验的程序员都达不到大厂招聘的要求，对比一下互联网大厂面试真题（面试笔记关注公众号：麒麟改bug获取），看下你离一线大厂还有多少距离！京东一面：1、遇到过哪些设
目录前言一、微服务 面试题1.什么是Spring Cloud?2.什么是Spring Boot?3.如何覆盖Spring Boot项目的默认属性?4.Actuator在Spring Boot中的作用5.如何在Spring Boot应用程序中实现Spring安全性?6.Spring Boot支持哪些嵌入式容器?7.微服务的端到端测试意味着什么?8.什么是Semantic监控?9.如何设置服务发现?1
本文分享了电商平台618大促期间库存超卖问题的解决过程。在高并发场景下，原库存校验逻辑因缺乏原子性操作导致超卖120件商品。通过全链路排查发现问题根源在于数据库未加行锁。最终构建三级防护体系：数据库行级锁、应用层乐观锁和缓存层分布式锁，并建立长效预防机制包括代码审查、自动化测试等。该方案在后续双11大促中成功支撑5000QPS请求，实现零超卖。案例展示了将技术问题转化为可复用体系的重要性。
本文系统介绍了五种智能体架构模型及其适用场景：1）增强型智能体采用线性输入-处理-输出流程，适合简单业务；2）链式工作流通过多步骤LLM调用处理固定流程任务；3）路由工作流根据输入特征动态选择处理路径，适合复杂独立业务；4）并行工作流通过多模型并发执行提升效率或可靠性；5）协调器工作流动态调度子任务，适合超复杂场景。文章还提出评估优化工作流作为质量敏感场景的迭代优化方案，并给出根据任务复杂度、实时
创建csrf包，csrf包下创建Security安全配置类WebSecurityConfig，该类定义了Security的安全控制。（1）在dao包的UserDao接口中，添加用户登录的方法（2）在resources下的mapper包中的UserMapper.xml文件中配置用户登录访问接口</select></mapper>（3）在controller包中的UserController类中添加登
摘要：本文探讨了后台系统开发中模块化复用的重要性，指出真正拉开差距的不是页面数量而是复用能力。通过 Sourcelin Blog 后台项目实践，展示了如何将审核页和列表页收归共享壳（如 ModuleListShell.vue），并提取可复用的 composable（如 useArticleTable.ts）。这种模式让 AI 能更高效地接手后续开发，避免重复造轮子，从而降低长期维护成本。文章还分享
本研究采用Java编程语言和Spring Boot开源框架作为开发基础，配合MySQL关系型数据库实现数据存储和管理。平台主要实现包括用户注册与登录、社区交流论坛、社区活动发布与管理、社区答疑解惑、意见箱反馈机制、社区服务分类展示以及社区公告发布等功能板块。通过这些功能，用户能够方便地参与社区生活，获取信息和服务，同时，社区管理者也能更有效地管理和组织各类活动，提供全面的社区服务.........
本文深入剖析了Nacos 2.x配置中心动态刷新全链路。客户端通过Spring Boot自动装配完成配置拉取与gRPC监听注册；服务端以事件总线为中枢，驱动本地转储、集群同步及双向流推送三条支线并行；客户端接收轻量通知后批量MD5校验并主动拉取变更，桥接Spring Cloud事件触发@RefreshScope热刷新。容灾采用Failover文件、Snapshot快照与远程拉取三级策略，辅以指数退
本文针对微服务架构下的认证授权核心痛点，深度拆解 Spring Security OAuth2+JWT 的底层原理，提供保姆级全流程实战教程，包含认证中心、资源服务器、网关统一鉴权的可直接复用源码，同时分享生产级优化方案、安全加固策略，以及一线生产环境踩过的 10 + 核心坑的完整解决方案，适合 Java 后端、微服务架构开发人员学习与项目落地参考。
起步阶段：选择4C8G的云服务器作为基准，部署核心服务和注册中心集群。成长阶段：将基础设施（注册中心、配置中心、中间件）与应用服务物理隔离。关键原则“小步快跑，持续监控”。先按中等配置上线，通过 Prometheus/Grafana 监控实际 CPU、内存和 GC 情况，再根据数据瓶颈进行针对性扩容。如果您能提供具体的业务类型（如：订单系统、内容管理系统）或预期的 QPS（每秒查询率），我可以为您
震惊！国内顶级开发框架一夜之间全部开源，支持商用，百万开发者欢呼
本文基于家政项目，使用 Java + Python 混合架构构建了 AI 查询订单功能。Python 端（ai-engine 模块）引入LangChain + LangGraph编排 Agent 推理流程，通过 WebSocket 与 Java 端双向通信，实现远程工具调用
摘要：本文基于 Sourcelin Blog 项目实践，探讨长期维护项目中接口契约管理的重要性。作者发现，若接口协议未明确收口，AI 在前后端联调时会反复猜测接口结构（如成功码、分页字段等），导致高返工率。通过制定严格的 API 契约规则（如固定成功码为 0、统一分页字段）并提前告知 AI，显著提升了联调效率。文章展示了后端（Java）和前端（TypeScript）如何实现这套契约，并强调协议收口
SpringCloudConfig分布式配置中心：概念、核心价值、架构与原理、使用
分布式事务是指在分布式系统中涉及到多个数据库或多个应用程序之间的事务处理，这些数据库或应用程序可能分布在不同的物理节点上，甚至可能位于不同的地理位置。在分布式事务中，需要确保所有参与者的事务操作都能够保持一致性，即所有参与者的事务要么全部提交成功，要么全部回滚。
本文以电商平台为研究对象，结合K-means聚类算法、深度学习模型和网络爬虫技术，构建了用户画像系统，并实现了个性化商品推荐与用户行为预测。通过采集用户的基本信息、浏览记录、收藏、点赞及评论等多维度数据，进行特征提取与标签化处理，形成结构化的用户画像。
默认指标按name标签区分。但你可能希望按serviceendpoint等维度聚合。可通过@Bean// 自动绑定 Micrometer.build();// 手动添加标签（需自定义 MeterFilter）更详细的指标实践可参考Micrometer 官方文档。Resilience4j 提供了强大的工具，但真正的稳定性来自于对业务场景的深刻理解。熔断阈值设多少？重试几次？隔离策略如何选？这些问题没
系统采用了SpringBoot框架，这是一个广泛使用的Java开发框架，具备快速开发、易于配置和高度可扩展的优势。数据库方面选用MySQL，这是一种高性能、开源的关系型数据库管理系统，能够支持大规模数据的高效存储和查询。前端部分则采用了JavaScript技术，确保用户界面简洁直观，并能够在不同设备上良好显示.................
微服务安全是一个系统工程，需要分层防御、纵深防护。统一的安全控制平面 ：通过API网关和服务网格集中管理身份与权限解耦 ：认证服务与业务服务分离自动化安全策略 ：策略即代码，便于审计和版本控制持续的安全文化 ：开发团队安全培训，左移安全测试最终目标 不是追求绝对安全，而是在安全、用户体验和开发效率 之间找到适合业务的最佳平衡点。客户端 → 授权服务器 → 资源服务器1. 授权请求 → 2. 用户认
摘要：本文探讨AI参与后端开发时如何保持清晰的分层边界。通过Sourcelin Blog项目实践，提出核心观点：AI写后端的关键在于"分层不乱"而非"写得多快"。文章以Controller代码为例，展示如何通过约束提示词确保各层职责分明：Controller仅处理参数和调用Service，Service专注业务逻辑，Mapper负责SQL，DTO/VO严格区分输入输出。提供了可直接复用的提示词模板
适用于流量大的情况,可以减少数据库的压力,降低后端数据源的压力,提高访问的速度Redis使用快照和日志的形式存储在硬盘上,即使断电也不会丢失由于存储在内存上,所以迟早会有一天会内存爆满,所以Redis还提供了键值过期时间和内存溢出后的淘汰策略(即使你自己本身不设置也可能因为长期未使用而被删除)开源的消息代理和队列服务器,广泛用于实现消息队列和事件通知,MQ多用于分布式系统之间的通信系统间的通信方式
摘要 Spring AI是Spring官方推出的Java生成式AI开发框架，支持OpenAI、Claude等主流模型的无缝切换，提供同步/流式响应、结构化输出等功能。框架内置RAG能力，支持文档处理、向量存储及智能检索，同时具备函数调用、聊天记忆等企业级特性。通过OpenAI规范实现底层封装，简化Java开发者接入AI的成本，兼容Spring Boot 3.x和JDK17+。配置示例展示了如何集成
Seata 是什么Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务分布式事务处理过程的一ID+三个组件模型Transaction ID XID：全局唯一的事务ID3组件概念Transaction Coordinator（TC）–事务协调者：维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。Transaction Manager（TM）–事务管理器：定义全局事务
Docker核心技术与应用指南 本文系统介绍了Docker的核心概念与实用技术，主要内容包括： 基础架构 镜像与容器关系：镜像是静态模板，容器是运行实例 客户端/服务端架构：通过dockerd守护进程管理容器 核心功能 数据卷机制：实现容器数据持久化与宿主机同步 网络模型：默认bridge模式与自定义网络配置 实践操作 常用命令：镜像管理（pull/build）、容器生命周期控制（run/stop
Resilience4j 熔断与降级实战指南 摘要 本文介绍了如何使用Resilience4j实现接口熔断与降级保护。主要内容包括： 熔断器原理：通过CLOSED/OPEN/HALF_OPEN三态模型保护系统，避免雪崩效应 环境搭建：Spring Boot项目集成Resilience4j的配置步骤 实战演示： 模拟30%失败率的下游服务 注解方式实现基础熔断 配置熔断参数（失败率阈值、最小请求数等
DeepSeek V4的发布，是一个信号。它告诉我们，中国AI的发展，不再是简单的“复制粘贴”。我们在“数”的层面，通过架构创新实现了效率的飞跃；在“能”的层面，通过软硬协同打破了硬件的垄断。“数”是智慧，“能”是力量。当智慧与力量结合，当算法与芯片共振，中国AI正在走出一条属于自己的超越之路。这个周末，程序员们可能无法休息了。但对于中国科技界来说，这是一个值得庆祝的时刻。因为我们有理由相信，在A
Cursor 就是那位优秀的“参谋长”，而 Claude（特指其终端形态 Claude Code）则是那位让人害怕又上瘾的“特种兵”。今天就结合我自己的使用体验，聊聊这俩到底怎么选。一个不恰当的比喻：Cursor 像给你配了一把极其锋利的“自动瞄准步枪”，但 Claude 像给你配了一架“无人战斗机”——后者能力上限更高，但使用方式和前者完全不同。
去年底有一张梗图在开发者圈子里传得很疯——左边是“RAG is Dead”的博文标题，右边是某大型金融机构的RAG系统日调用量，那条曲线在2025年翻了三倍，到2026年初还在往上走。更魔幻的是，另一家跨国企业的CTO最近跟我说：“我们现在担心的不是RAG够不够用，而是团队能不能跟上RAG进化的速度。他们说那些喊RAG死了的人，可能一直在用2023年的版本。
本PRD文档全面定义了零碳园区综合管理平台的产品需求，覆盖能耗监测、碳核算、绿电光伏/储能/充电桩聚合、虚拟电厂联动、楼宇智能管控、碳排放交易及运营运维等核心模块。平台旨在构建“源-网-荷-储-碳”全闭环零碳运营体系，实现园区能耗可观、碳排可算、绿电可消、负荷可调、资产可营。通过自动碳核算、微网优化调度及需求响应，降低综合用能成本，盘活碳资产收益。文档明确了用户角色、非功能指标（可用性≥99.9%
本文完成 AI 聊天系统两大核心架构升级：后端将 Java 与 Python 间HTTP 单向通信重构为 WebSocket 双向通道，沿用前端 SSE 交互模式，按会话管理 WebSocket 连接，自定义 JSON 消息协议且支持 HTTP 模式降级.前端摒弃臃肿自研 Markdown 流式渲染方案，停止重复造轮子，更换为适配 Vue3 的 markstream-vue 成熟组件.底层通信与前
Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。Sentinel丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集
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