本文总结了Java多线程和内存管理相关的核心面试问题。主要内容包括：1）volatile关键字的作用，如保证变量可见性、提供内存屏障，但对数组元素的修改不提供原子性保护；2）线程同步机制，包括wait/notify的正确使用、伪共享问题、BusySpin等待技术；3）JVM内存管理，如WeakReference与SoftReference区别、32/64位JVM差异、GC工作机制；4）基础数据类型

etcd 是一个开源的分布式键值存储系统，最初由 CoreOS 开发，现在广泛应用于云原生生态（如 Kubernetes）。键值存储（KV）Watch 机制Lease 租约和分布式锁。这些功能就像是任务调度系统的“拼图”，每一块都能精准嵌入需求的缝隙。键值存储：etcd 提供了一个可靠的 KV 数据库，可以存储任务元数据、状态和配置。Watch 机制：支持实时监听键值的变化，适合动态感知任务状态或

Java核心技术面试摘要 本文整理了17个Java核心技术面试题及答案，涵盖框架、并发、数据库等核心知识点： Spring特性：IoC、AOP、事务管理和MVC架构 RESTful API基于HTTP协议，使用标准方法操作资源 Java垃圾回收机制及三种主要算法 线程池通过ExecutorService管理线程复用 JDBC使用步骤：加载驱动→连接→执行→处理→关闭 ConcurrentHashM

准备朝着ai应用开发学习下，python完善的生态就注定必须学习的，相关的web框架有很多， Flask 与 Django 一直是最常见的选择，Django 功能完善、内置 ORM 和管理后台，适合快速构建大型、结构化的项目；Flask 则以极简著称，灵活自由，但需要开发者自行选择和组合扩展。随着项目对性能与类型安全要求的提高，一种更“现代化”的框架需求开始凸显。FastAPI 正是在这样的背景下

Spring AI 是 Spring 生态系统中的 AI 应用开发框架，而 Redis 作为高性能内存数据库，其向量搜索能力（Redis Stack）为 RAG（检索增强生成）应用提供了强大支持。本文将深入探讨如何使用 Spring AI 最新版本结合 Redis 向量库，构建生产级的智能问答系统。⚡高性能：基于内存的向量搜索，毫秒级响应🔄实时性：支持实时索引更新，无需重建📦易部署：单一服务，

本文总结了Java中的四种引用类型及其在GC中的表现：强引用不会被回收，软引用在内存不足时回收，弱引用随时可能被回收，虚引用等同于无引用。同时解释了多线程相关概念，包括线程创建方式、阻塞原因及唤醒方法，以及wait()与sleep()的区别。此外还涵盖了进程/线程差异、死锁条件、生产者消费者模型实现，以及线程池的作用。最后介绍了Java的线程调度算法和Thread.sleep(0)的用途。全文提供

AI 大模型浪潮来势汹汹，各大厂商的API 调用费用也随之水涨船高。对于我们这些靠代码吃饭的程序员来说，每一次 API 调用都在悄悄掏空钱包。与其持续给资本"充值"，不如动手在本地搭建一个属于自己的 AI 大模型——省钱的同时，还能获得更多的掌控权。特别注意： 本文同时涵盖了本地大模型对话和RAG 功能的实现，篇幅较长。如果你只想快速实现本地大模型的基础对话功能，可以直接跳过所有标记为"支持 RA

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为什么需要可视化的 MySQL binlog 监听方案？当公司刚起步的时候，研发少、资源有限，但我们需要监听 binlog 日志做业务处理，最快速的方案是引入开源的 MySQL binlog 监听方案，比如(canal)。随着公司的扩展，团队逐渐增多，每个团队都有监听 binlog 的需求。这个时候每个团队都使用 canal 去监听binlog 就显得太繁琐。不仅是难以维护，更重要的是增加团队成员

本文摘要： Java集合框架对比：ArrayList基于动态数组，查询快增删慢；LinkedList基于链表，增删快查询慢。Vector线程安全但性能低，HashSet无序高效，TreeSet有序但性能较低。JVM内存分为虚拟机栈、堆、方法区等5部分。引用类型包括强引用、软引用和弱引用。线程池可提高响应速度、节省资源。锁机制有悲观锁和乐观锁两种实现方式，死锁需通过加锁顺序、时限等策略避免。Spri