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在互联网大厂Java求职面试中，面试官严肃而专业，而求职者谢飞机则时而机灵，时而搞笑，本文通过模拟面试场景，展现三轮循序渐进的技术提问，涵盖Spring Boot、微服务、AI及相关技术，帮助读者理解实际业务中的技术应用。面试官：谢飞机：面试官：不错，回答清晰，继续。面试官：谢飞机：面试官：回答有条理，稍微补充服务熔断的细节会更好。面试官：谢飞机：面试官：回答不错，建议深入研究Agentic RA
大家好，我是不才陈某~我们知道，应用系统在分布式的情况下，在通信时会有着一个显著的问题，即一个业务流程往往需要组合一组服务，且单单一次通信可能会经过 DNS 服务，网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备，而这些服务于设备都不一定是一直稳定的，在数据传输的整个过程中，只要任意一个环节出错，都会导致问题的产生。Java学习指南：https://java-family.cn这样的事情在微服务下就更为明显了
类型安全即协议契约Protocol Buffers + 强类型接口让跨语言通信变得安全、可验证。编译期约束即运行时保障所有权与 Send/Sync Trait 确保异步任务的线程安全与可预测性。轻量运行时 + 显式并发控制没有隐藏的线程池或 GC 负担，系统性能完全透明。Rust 的分布式生态（Tokio、Tonic、NATS、Kafka、SQLx）已进入可用于生产的成熟阶段。它不仅能在微服务架构
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.NET Core微服务架构实践指南 本文系统阐述了.NET Core微服务架构的设计与实现方案。核心内容包括：基于DDD的服务拆分原则，对比gRPC与RESTful的通信机制选择，Ocelot网关的流量管控配置。技术实现层面详细介绍了Docker+Kubernetes容器化部署流程，EF Core的多租户隔离与读写分离策略，以及Consul服务发现集成方案。通过电商系统等实际案例，展示如何通过微
系统作为一个单体部署，每次发布的部署单元就是一个新版本的整个系统，系统内的任何业务逻辑调整都会导致整个系统的重新打包，部署、停机、再重启，进而导致了系统的停机发布时间较长。开源的esb，由于开发成本和通用性开放性的考虑，往往在esb server上做的比较强大、扩展性比较好，但是配套设置做的很差（这也是绝大多数开源项目共有的问题，不仅是开源esb的问题）。答案就是RPC技术。但是正如一个新出生的小
定义：微服务网关是整个系统请求的统一入口，负责请求转发、过滤处理、安全校验等。作用请求路由日志记录权限控制参数校验解决跨域问题黑白名单控制限流、熔断、降级统一前后端接口调用@Component@Override幂等性控制：使用 token 防重复提交HTTPS 加密传输MD5 签名防篡改API 权限控制（白名单、黑名单、OAuth2）熔断、降级、隔离防止雪崩Swagger 文档统一管理Spring
在传统监控系统中，我们通过进程监控和日志分析来发现系统问题，但通常只能知道哪些服务出故障，而无法迅速定位具体原因。开发和运维人员需要手动查看日志或直接访问服务器，排查过程耗时且低效。而且，即使发现问题，也难以追溯到根本原因，导致解决过程反复。为此，基于分布式追踪的 APM 系统应运而生，帮助快速精准地定位问题，提升系统的可靠性和维护效率。MicroAdmin后台，账号密码：admin/admin。
用大白话聊聊分布式系统什么是分布式系统，如何学习分布式系统分布式学习最佳实践：从分布式系统的特征开始（附思维导图）分布式系统分布式[到底什么是分布式系统？你需要了解这些](https://segmentfault.com/a/1190000023951396)一文详解分布式系统分布式与微服务，定义，区别，理解...
简介1.Redisredis是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合) 和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓..
try(Entry entry = SphU.entry("资源名")){log.info("✅ 集群限流接口调用成功");log.error("阻塞");规则是为了用来定义资源的限制配置的，例如，限流的阈值，限流的类型等等Field说明描述resource资源名，资源名是限流规则的作用对象上述代码SphU.entry("资源名")，中的资源名就是这里定义的这个资源名称grade限流阈值类型，QP
所有这些代码仍然紧密耦合在同一个进程里，各个模块（订单、用户）之间是直接的方法调用，而不是网络调用 ）“单体架构”描述的是 应用程序架构 的特征，而“分布式应用程序”描述的是 部署架构 的特征。的本质——代码依然耦合，部署单元依然庞大，扩展依然不够灵活。：如果服务器A宕机了，负载均衡器 会自动将 流量 切换到正常的服务器B和C上，整个应用对外仍可用。： 运行在服务器B上，包含所有的业务逻辑（订单处
软件架构（software architecture）就是软件的基本结构。合适的架构是软件成功的最重要因素之一。大型软件公司通常有专门的架构师职位（architect），只有资深程序员才可以担任。如果一个软件开发人员，不了解软件架构的演进，会制约技术的选型和开发人员的生存、晋升空间。这里列举了目前主要的4种软件架构以及他们的优缺点，希望能够帮助软件开发人员拓展知识面。目前微服务架构在四种架构中处于
获取二维码 -> 用户扫码授权 -> 获取 code -> 换 access_token -> 获取 openid/userinfo。GitHub 授权页 -> 获取 code -> 换 access_token -> 拉用户信息。仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/支持密码、验证码、第三方登录（如微信、支付宝、GitHub）验证通过后生成登
微服务架构面临服务治理、分布式事务、链路追踪等八大核心挑战。文章详细分析了这些难点，并给出技术解决方案：通过服务注册发现实现动态管理，采用同步(REST/Feign)和异步(RabbitMQ)通信模式，结合熔断降级(CircuitBreaker)保障系统稳定性。代码示例展示了服务注册、发现及通信的具体实现，为构建可靠分布式系统提供实践参考。
只部署在一台服务器上的架构，包含应用和数据库等服务随着用户和数据量的增长，单机架构的性能瓶颈也越来越明显优点是简单，部署方便，成本低廉，适合小型应用缺点是扩展性差，无法满足高并发访问，无法应对大流量的访问解决办法通常有两个：开源节流。
在当今的软件开发领域，微服务架构因其灵活性、可扩展性和易于维护等优点，逐渐成为构建大型分布式系统的主流选择。Spring Boot作为一个快速开发框架，简化了Spring应用的搭建过程，而Spring Cloud则为微服务架构提供了一系列完整的解决方案。本文将详细介绍如何使用Spring Boot和Spring Cloud搭建一个分布式系统，帮助技术人员深入理解和掌握微服务架构的设计与实现。
seata整合flowable——AT模式实战章节简介：背景介绍实战部分踩坑和解决方案1.背景介绍背景是微服务项目，采用的是seata分布式事务整合flowable工作流引擎。首先看业务场景，需要做分布式事务改造的分为工作流服务、业务服务两个微服务，其中：a.工作流服务就是flowable引擎封装的发起流程、审批等部分。通过工作流引擎提供的ExecutionListener事件监听器在审批结束之后
Spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。依托 Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置，就可以将 Spring Cloud 应用接入阿里微服务解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。Git
我们用网站打个比方：一个大型网站的web界面就是它整个系统入口点和边界，可能要面对全世界的访问者（所以经常会做国际化之类的工作），而系统内部传统的OO接口和程序则被隐藏在web界面之后，只被内部较小范围使用。集中式系统的最大的特点就是部署结构非常简单，底层一般采用从IBM、HP等厂商购买到的昂贵的大型主机。现在将Echo发布为Java WebServices，并由底层框架自动生成WSDL来作为标准
Apache Seata(incubating) 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
两款实例搭载第四代AMD EPYC 处理器，标配阿里云 eRDMA 大规模加速能力，网络延时低至 8 微秒。其中，g8a 综合性价比平均提升 15%以上，g8ae 算力最高提升 55%，在 AI 推理与训练、深度学习、高性能数据库等应用场景性能提升显著。作为企业级实例，搭载第四代 AMD EPYC（霄龙）处理器的 g8a 和 g8ae 两款实例，得益于阿里云自研的“飞天+CIPU”架构，在计算、存
最后一个问题，你如何看待未来的Java全栈开发趋势？我认为，随着云原生和AI技术的发展，Java全栈开发会更加注重性能优化和自动化运维。同时，前端技术也在不断进步，比如Vue3和React的生态越来越成熟，开发者可以更高效地构建高质量的应用。在这次面试中，张伟展示了他对Java全栈开发的全面理解，涵盖了从基础语言、框架到微服务和安全机制等多个方面。Java版本前端框架后端框架数据库微服务安全如果你
本文聚焦 Microservice Control Proxy（MCP）在 AI 应用中的实践。通过理论解析、架构设计、实战案例与学习路线，循序渐进剖析其在 AI 或微服务架构中的关键角色与实现方法，助力开发者快速入门并深入掌握。
OpenClaw是一个强大的AI代理框架，能够连接多种通信渠道（WhatsApp、Telegram、Discord等），提供智能对话和自动化功能。多渠道支持：支持WhatsApp、Telegram、Discord等多种消息平台智能对话：基于先进AI模型，能够进行自然流畅的对话扩展性强：可通过插件系统轻松扩展功能自动化能力：能够执行各种任务，如文件操作、网页浏览、系统命令执行等。
摘要：Apache SkyWalking是一款开源的分布式系统性能监控工具，支持微服务架构的链路追踪和性能分析。它采用探针(Agent)采集数据，通过OAP平台分析处理，支持多种存储方式(ES/MySQL等)，提供可视化UI展示调用链和性能指标。SkyWalking具有低侵入性、多语言支持、告警功能等特点，相比Zipkin等工具性能影响更小。本文详细介绍了SkyWalking的架构设计、安装部署、
在单体时代，一个 src/main/java 往往就能跑完整业务；到了微服务，每个服务由 1-3 个小组、5-10 名工程师共同维护，生命周期长达数年。此时「工程结构」不再只是目录，而是一份。每个叶子包都提供一个示例类名，可根据需要直接拷贝到 IDE 体验，为了缩短内容，把单测目录省略了，需要的话可自行添加。下面给出一个典型 order-service 应用的完整目录树。
2026年中国强制推行AI工作疲劳警报系统，为软件测试行业带来新机遇。公众号爆款内容聚焦三大方向：测试工具评测、精准测试案例和行业趋势分析，需满足专业性、实用性和时效性要求。AI技术可助力快速生成结构化内容框架，结合政策热点与实操案例。成功案例显示，融合专业术语、实测数据和情感共鸣的内容更易获得高传播度。未来，AI协作将成为测试从业者内容创作的核心竞争力。
Web3.0测试环节频遭攻击，核心原因在于其去中心化架构的固有风险和测试流程的不足。Web3.0测试被攻击的根源在于社会工程与智能合约漏洞的复合威胁，而新防御矩阵通过技术加固、流程规范和教育协同构建全面防护。CertiK报告指出，2025年钓鱼攻击已转向私钥和授权滥用，凸显测试需兼顾技术与用户行为。针对上述威胁，软件测试从业者可构建“技术-流程-教育”三维防御矩阵，提升Web3.0系统韧性。该矩阵
结果，你虽然有 10 个服务，但每次上线都得 10 个团队坐在一起，喊“1、2、3”一起按发布按钮。微服务不是为了“性能”而生的（实际上它通常会降低性能），它是为了**“规模”**而生的。你的首页有一个不重要的功能：“显示今日星座运势”。当星座服务挂了时，直接快速失败（Fast Fail），不要卡死线程，保住核心业务。这叫**“分布式单体”**。你失去了单体的简单，却承受了微服务的痛苦。最后你发现
商汤CEO徐立指出，AI发展正面临新拐点，互联网数据红利耗尽，模型幻觉率超10%。未来两年是AI竞争关键期，需通过算法与芯片深度优化降低推理成本。商汤提出原生多模态架构，开发具身世界模型推动AI与现实交互。推理成本下降将引爆AI商业化，实现应用闭环。
2026年大模型春节档竞争白热化，字节、阿里、百度等巨头纷纷推出新模型。行业关注点转向编程能力，被视为推理能力的关键指标。DeepSeek V4预计在代码生成和长上下文处理能力上超越现有模型，春节档竞争已从单一模型能力比拼转向多模态能力、推理性能与应用生态的综合较量。
摘要： AI测试用例的高效生成虽提升了软件测试效率，但易引发过度测试问题，即冗余用例导致资源浪费和效率下降。AI因缺乏业务理解，易生成重复或无效用例，加剧测试范围失控。根本原因包括需求模糊、输入数据质量差及模型选择不当。解决策略需结合人机协同：明确测试范围、优化AI提示词、分级评估用例可信度，并通过人工校验确保用例价值。案例显示，结构化输入与多轮迭代可将用例精简40%，提升测试效率。未来需持续优化
本文整理了Java面试中常见的基础问题及答案，涵盖以下核心知识点：1) main方法的修饰符要求及运行机制；2) Java传值与传引用的区别；3) equals与hashCode的关联；4) 平台独立性实现原理；5) ==与equals的区别；6) final/finally/finalize的差异；7) 静态变量与实例变量的特性；8) 封装、继承、多态三大特性；9) 类型转换与数值提升规则；10
摘要： AI技术正在革新软件测试中预期结果的生成方式。传统人工定义方法效率低且易错，而AI通过机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和生成式模型（如GPT）可自动分析需求文档和历史数据，高精度推断预期结果，显著提升测试效率（减少50%-70%人工时间）和覆盖率（提高40%）。尽管面临数据质量、模型可解释性等挑战，结合领域知识微调和可解释AI工具（如LIME）可优化效果。实际案例显示，AI方案能将
随着信创产业的持续成熟，国产化生态逐步完善，信创架构的落地将从“适配比拼”进入“效能竞争”的新时代。未来，信创落地将呈现三大发展趋势，进一步推动全链路效能提升：一是生态协同标准化，跨厂商、跨层级的适配标准逐步统一，组件适配成本降低，全栈协同效能提升；二是架构智能化融合，云原生、AI、大数据等技术与信创架构深度融合，实现智能调度、智能运维、智能安全，进一步释放效能价值；三是落地普惠化加速，轻量化信创
AI测试员非取代人类，而是扩展能力边界。在模拟世界中，人类工程师的“战略设计力”与AI的“战术执行力”将形成新型共生关系——唯有掌握智能协作范式者，方能主导下一代软件安全防线。
摘要： Skills作为AI智能体的"技能包"正引发热潮，其核心价值在于将复杂流程固化为可复用的自动化模块。通过两个案例（AI选题系统、整合包生成器）展示了Skills如何将数小时工作压缩为一键指令。与Prompt（临时指令）、MCP（权限管理）不同，Skills如同SOP手册，支持渐进式调用和持续迭代。配置Skills只需规范命名的文件夹和SKILL.md文件（含YAML元数
摘要：无服务器架构的冷启动问题（首次触发延迟200ms-2s）已成为性能瓶颈，尤其在突发流量场景。AI技术通过动态预暖、异常检测等方案优化冷启动测试：1）构建多维度测试场景（闲置期/突发并发）；2）建立AI跟踪指标体系（启动时间/错误率）；3）验证资源调优与架构解耦策略。实战案例显示AI可使冷启动率下降70%，延迟优化40%。未来趋势指向边缘计算和标准化测试框架，测试工程师需掌握云原生工具链，推动
模式核心凭证获取难度稳定性适用场景静态配置低 (手动复制)高私人 Bot，测试环境OAuth 2.0高 (需开发回调)中 (需刷新)面向公众的 SaaS Agent服务账号中极高云资源管理 (AWS/GCP)浏览器模拟高 (逆向)低 (易失效)无 API 的平台。
Kimi K2.5是月之暗面发布的最新多模态大模型，具有原生多模态架构，支持视觉与文本输入。在多项评测中获得全球开源模型最佳成绩，AI编程能力实现质的飞跃，特别是前端开发领域。引入"Agent集群"机制，实现从单兵作战到军团协同，效率提升十倍以上。模型全面开源，推动AI技术民主化，标志着国产大模型崛起，中国AI走在世界前列。
摘要： 本文系统解析了基于Java生态（Java 21/22 LTS、Spring Boot 3.x、Spring Cloud 2023.x）的分布式微服务架构设计与实战。内容涵盖分布式理论（CAP定理）、微服务拆分原则（DDD）、技术栈选型（Nacos/Seata/K8s等），并通过电商案例演示从开发到部署的全流程。重点解决数据一致性、性能优化等挑战，结合2026年技术趋势（虚拟线程、云原生、A
摘要：随着微服务架构普及，传统测试方法难以应对分布式系统复杂性。AI驱动的混沌工程通过智能故障生成、动态编排和闭环验证，显著提升系统韧性测试效率。文章详细阐述了AI混沌测试的技术架构，包括智能故障引擎、四层平台设计和五步工作流，并以电商案例展示其提升系统吞吐量3倍的效果。研究指出，到2027年40%企业将采用AI混沌测试，测试人员需掌握架构洞察、算法调参等新技能，构建分布式系统的"免疫系
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