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【 数据存储 | 使用 BitMap 存储用户签到记录日历 】

本文围绕用户刷题签到记录功能展开,先依次对比 MYSQL、Redis Set、Redis Bitmap 三种实现方案的优缺点;接着基于 Redisson中的 RBitSet 解决问题,并针对Redis 交互次数过多、数据传输量大、CPU 循环消耗等问题,提出三大优化方案,实现高性能的签到记录系统。

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#java#spring boot#mysql +4
【 数据存储 | 使用 BitMap 存储用户签到记录日历 】

本文围绕用户刷题签到记录功能展开,先依次对比 MYSQL、Redis Set、Redis Bitmap 三种实现方案的优缺点;接着基于 Redisson中的 RBitSet 解决问题,并针对Redis 交互次数过多、数据传输量大、CPU 循环消耗等问题,提出三大优化方案,实现高性能的签到记录系统。

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#java#spring boot#mysql +4
【 AI | ⁠AI 大模型四大接入方式 】

本文介绍 Java 项目调用 AI 大模型的 4 种主流方式:SDK 接入、HTTP 接入、Spring AI、LangChain4j,含实现步骤、代码示例,并对比其优缺点,推荐 Spring AI,因其适配性、灵活性和开发效率更优。

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#spring#java#后端 +1
【 JUC并发编程 | 共享模型之管程 】

本文围绕 Java 并发编程管程与悲观锁展开。先阐述共享模型下多线程操作共享变量的竞态条件及临界区概念;再讲 synchronized 使用、锁粒度优化,分析变量线程安全;接着介绍 wait/notify、Park/Unpark 及线程状态转换;最后探讨多锁优化并发与死锁等活跃性问题。

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#java#后端#spring boot +1
【 AI | ⁠AI 大模型四大接入方式 】

本文介绍 Java 项目调用 AI 大模型的 4 种主流方式:SDK 接入、HTTP 接入、Spring AI、LangChain4j,含实现步骤、代码示例,并对比其优缺点,推荐 Spring AI,因其适配性、灵活性和开发效率更优。

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#spring#java#后端 +1
【 AI | 提示词工程与多轮对话记忆 】

本文围绕 AI 应用开发,先讲 Prompt 工程,含其概念、分类及优化技巧;再介绍 SpringAI 核心特性,如多轮对话实现、ChatClient 及 Advisors 机制,重点讲 AroundAdvisor;最后给出多轮对话 AI 应用开发步骤与实例。

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#java#spring#spring boot +1
【 Spring AI | RAG 知识库核心讲解 】

本文围绕 RAG 知识库展开。分析了 AI 知识问答需求及 RAG 技术催生原因,介绍 RAG 核心流程、技术,及 Spring AI + 本地知识库的实战步骤,实现 AI 基于私有知识库精准问答。

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#人工智能#数据挖掘#后端 +4
【 LangChain4j | 基于 SSE 与 Flux 的 AI 流式对话实现方案 】

本文将聚焦 SSE与 Flux 的协同方案,详细解析二者如何分工配合:Flux 作为后端响应式处理工具,承接 AI 模型的流式输出并进行加工;SSE 作为网络传输协议,将处理后的片段实时推送给前端;最终通过前后端的精准对接,实现 AI 对话 “即生成即展示” 的流畅体验。这一方案不仅在实时性与资源效率间取得平衡,更成为当前 AI 流式交互场景的主流技术选择。

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#人工智能#java#spring boot +2
到底了