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、

本文详细解析了SpringBoot启动流程，主要包含：1）启动流程全景图，从SpringApplication构造到容器刷新；2）核心步骤详解，包括环境准备、上下文创建和容器刷新；3）关键扩展点分析，如ApplicationContextInitializer和SpringApplicationRunListener；4）配置文件加载机制与多环境支持；5）内嵌Web服务器启动原理；6）启动优化建议

ElasticSearch是一款开源的分布式搜索和数据分析引擎，具有强大的全文检索能力、多语言支持和实时搜索特性。其核心优势包括分布式架构、高性能优化技术和丰富的生态系统（包含Logstash、Beats和Kibana）。广泛应用于电商搜索、日志分析、商业智能等场景，支持PB级数据处理和毫秒级响应。技术架构上采用倒排索引和分片机制，确保高可用性和查询性能。随着云原生和AI技术的发展，Elastic

RocketMQ 5.x版本在集群架构上实现了重大突破，通过三大核心特性提升分布式消息系统的健壮性：Dledger基于Raft协议实现强一致性保障，解决节点故障和网络问题；Controller机制将选举与存储分离，优化性能和资源利用；BrokerContainer支持容器化运行，实现多实例资源复用。这些改进使RocketMQ能够更好地满足云原生环境需求，在保证高性能的同时提供多样化高可用方案，适应

Java网络通信是高级开发必备技能，涉及微服务、高并发和分布式系统。文章系统讲解了计算机网络基础、TCP/IP协议栈、TCP/UDP核心协议对比、三次握手/四次挥手机制，以及Java网络编程实践。重点内容包括：网络分层模型、IP协议、端口机制、TCP可靠传输原理、TIME_WAIT状态调优、连接数限制分析等核心技术点。通过Wireshark抓包演示TCP建立过程，并提供Java Socket和NI

摘要： 生成式模型是机器学习中能学习数据分布并生成新样本的模型（如GAN、VAE），适用于图像、文本等多模态数据。大语言模型（LLM）是生成式模型在NLP领域的特化，基于Transformer架构，通过海量文本预训练实现语言理解与生成（如GPT）。两者联系在于技术传承（LLM继承生成能力）与能力互补（结合多模态生成），区别在于范畴（LLM专攻文本）、目标（创造vs语言智能）及资源需求（LLM需超大

大语言模型的核心训练流程包括三个关键阶段：1)预训练阶段通过海量无标注数据学习语言基础模式；2)监督微调(SFT)阶段利用标注数据使模型适应特定任务；3)基于人类反馈的强化学习(RLHF)阶段，通过人类偏好数据优化模型输出质量。这三个阶段从知识积累到能力塑造再到价值对齐，构成了完整的大模型训练链路，是实现智能、安全、可控AI助手的关键技术路径，也是当前AI产业应用的基础支撑。

文章摘要： Prompt上下文增强是通过优化输入内容提升大语言模型输出的系统性方法。核心包括六大策略：角色设定（明确模型身份）、任务细化（规定输出格式）、背景增强（提供相关信息）、示例引导（few-shot学习）、约束控制（设定边界条件）和结构优化（组织清晰输入）。这些方法可显著提升输出的相关性、准确性和实用性，适用于RAG系统、专业问答等场景。最佳实践强调清晰明确的要求、充分上下文支持和结构化输

分布式系统主键生成在分库分表场景下存在数据分布不均问题，传统雪花算法因序列位震荡导致无法均匀分布到多个分片。ShardingSphere5.x集成的CosID框架通过改进序列位生成方式，实现严格递增，解决了这一痛点。文章详细分析了雪花算法原理及问题根源，对比了CosID的三种主键生成模式（Snowflake、Segment、SegmentChain）及其适用场景，并提供了与ShardingSphe

摘要：ShardingSphere是中国开源力量的典范，从当当网内部项目发展为Apache顶级项目。它采用DatabasePlus理念，在现有数据库上构建增强层而非替代。核心产品包括轻量级客户端方案ShardingJDBC和服务端代理ShardingProxy，分别适用于不同场景。分库分表需谨慎，遵循"能不分就不分"原则，需评估数据量、业务复杂度等因素。实施过程包括评估规划、小