由于之前蓝桥杯省三被打击发了个动态：没想到得到了很多小伙伴的鼓励，也很荣幸得到了很多小伙伴的关注。但是由于忙着写作业，完成实验室项目任务，但是我也在很尽量的抽时间刷题，这不干的了两点，想着大家都在鼓励我，我也不能辜负大家，所以决定把我自己的备战思路和刷题中遇到的知识点以及经验分享给大家，也算是给自己的刷题之路来一个记录吧，希望可以和大家一起学习成长！。先说我备战的想法：来自自身由于我目前绩点在专业

本文将从基于Redis实现分布式锁的几种坑的解决一步一步的进入到使用lua脚本+Redis首先：实现分布式锁 可以⽤ Redis、Zookeeper、Mysql数据库这⼏种 , 性能最好的是Redis且是最容易理解，同时设计分布式锁应该考虑的东⻄：排他性在分布式应⽤集群中，同⼀个⽅法在同⼀时间只能被⼀台机器上的⼀个线程执⾏容错性分布式锁⼀定能得到释放，⽐如客户端奔溃或者⽹络中断满⾜可重⼊、⾼性能、

分库分表场景下传统自增ID会导致主键冲突，本文对比分析了五种分布式ID方案：改进型数据库自增ID（步长设置）、UUID（全局唯一但无序）、Redis发号器（高性能但依赖外部服务）、Snowflake算法（趋势递增）和数据库号段模式（批量化）。重点剖析了Snowflake算法的64位结构设计（时间戳41位+数据中心5位+机器ID5位+序列号12位），并提供了Java实现示例。方案选型建议根据业务场景

本文详细介绍了 Sharding-JDBC 中的绑定表机制，旨在优化分布式数据库中多表关联查询的性能。绑定表是指分片规则完全一致的主表与子表，通过强制同分片关联，避免了笛卡尔积查询和数据关联错误的问题。文章通过实战案例，展示了如何在 Sharding-JDBC 中配置绑定表，并解释了绑定表的查询原理和注意事项。最后总结指出，绑定表是优化分片子表关联查询的核心机制，能够显著提升分布式查询的效率和稳定

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仓颉并发集合框架为鸿蒙高并发场景提供了容器化解决方案，通过分层同步策略（无锁、分段锁、全局锁）平衡安全性与性能，适配鸿蒙协程调度模型并优化接口设计。核心并发集合包括ConcurrentList（分段锁动态数组）、ConcurrentHashMap（分段锁+无锁哈希表）和AtomicQueue（无锁队列），分别针对随机访问、键值存储和生产消费场景优化，性能显著优于传统加锁方案。开发者可无缝替换普通集

工藤学编程博主专注于AI大模型与编程技术分享，最新文章涵盖C++图书管理系统、SpringBoot整合MinIO等技术实战。特别推出"零基础学AI大模型"系列教程，包含35篇从入门到实战的完整指南，内容涵盖大模型原理、LangChain框架、Prompt工程、RAG技术、向量数据库(Milvus)等核心知识，并提供Docker部署、Python整合等实战案例。适合开发者系统学习

【摘要】工藤学编程博主分享AI大模型系列教程，涵盖从基础概念到实战应用的全方位内容。包含LangChain框架详解（Prompt工程、聊天模型、输出解析等）、RAG技术实践（文档加载、文本分割、向量数据库）、Milvus向量数据库实战（部署架构、索引优化、Python整合）等核心主题。特别推出《LLM绑定Tool工具实战》新篇，并附33篇前序教程索引，系统化帮助开发者掌握大模型开发全流程技术栈。

【编程博主"工藤学编程"技术文章集锦】该博主专注于AI大模型、SpringBoot、C++等实战开发，近期推出系列技术文章：1）AI大模型专题涵盖LangChain框架、RAG技术、向量数据库(Milvus)等36篇深度解析；2）实战代码系列包含C++图书管理系统、SpringBoot整合MinIO等开发案例；3）分布式技术涉及分库分表原理、RabbitMQ消息确认机制等核心知

本文是"零基础学AI大模型"系列的第36篇，聚焦LangChain与Milvus的整合应用。作者工藤学编程详细讲解了如何利用LangChain框架结合Milvus向量数据库实现相似性搜索和MMR（最大边界相关）搜索功能。文章延续了该系列由浅入深的教学风格，从基本概念到实战案例，帮助读者掌握AI大模型开发的关键技术。该系列已涵盖Prompt工程、RAG技术、文档处理、向量数据库等