然后拿着这个报错去问了下 AI，AI 的回答：可能是 jar 包编译时的版本和运行时的版本不一致，且涉及到了方法签名的变更。真相终于大白了，Idea 默认应该是把类加载的验证这个操作给关闭了，因此通过 Idea 启动的时候不会进行校验，自然也不会报错了。错误，但是，这个微服务在发布到环境上的时候在本地 Idea 里面启动过，但是在 Idea 里面启动缺没有任何报错。的路径长度相同，且它在 pom

本文介绍了使用SpringAI + Ollama + LangFuse 构建大模型应用，包括整体的架构，和使用SpringAI构建应用的各个细节，在实际项目中，每个部分都会更复杂适用于企业级定制开发、复杂对话系统、RAG知识问答。

在这种情况下，我们不仅可以看到值，还可以看到来源，并且调试器会显示属性值是如何更新的调用栈。在运行集成测试时，并不总是明显应用连接的是哪个数据库——尤其对于像 Testcontainers 这样的工具，其端口和凭据可能经常变化。通过结合这些功能——Bean 检查、属性追踪、数据库连接检查、事务元数据和实体状态——我们可以全面了解应用在运行时的实际行为。在任何断点处，我们都可以确认实体是否附属于当前

Condition对象是由Lock对象创建出来的（调用Lock对象的方法）。当前线程调用Condition的等待/通知方法时，需要提前获取到Condition对象关联的锁。当调用await()方法后，当前线程会释放锁并在此等待；而其他线程调用Condition对象的signal()方法通知当前线程，并且当前线程重新竞争成功获取到同步锁后，当前线程才会从await()方法返回。以生产者-消费者模型为

在数据驱动的业务场景中，MySQL作为主流开源关系型数据库，其性能直接决定系统响应速度、吞吐量与运维成本。尤其对于高并发、大数据量的平台（如DeepSeek这类AI服务场景），慢查询与不合理索引设计可能引发系统卡顿甚至雪崩。MySQL性能优化并非零散的“调参改SQL”，而是基于底层原理的系统性工程——既要掌握可落地的实战技巧，更要理解优化背后的核心逻辑，才能实现从“治标”到“治本”的突破。

原版的接口是纯同步的，还要调用一个系统进程去获取 uptime，这个操作严重拖慢了整个接口的速度，我这次重构成同步和异步两种接口。在用 aioredis 时，这里有个坑，我一开始安装了 aioredis 这个包，结果发现和原有的 redis 包冲突了。这是预期结果，Django 的内部原生就是 WSGI，同步路由不需要额外的 async 转换。其实我很少用到 python 的异步功能，可能这也和

大家好，我是Tony Bai。近日，在 r/softwarearchitecture 社区，引发了近百条评论的热议。这不仅仅是一个团队的技术困境，更像是一部在软件行业中反复上演的戏剧：一个稳定但“不时髦”的遗留系统，遭遇了一位满怀“宏大愿景”（和一堆时髦 buzzwords）的新领导。发帖人绝望地问道：“这究竟是合法的、富有远见的架构设计，只是我太愤世嫉俗无法看清；还是我所见过的、最明目张胆的‘简

是 Java 8 引入的一个强大且灵活的异步编程工具类，位于包中。它同时实现了和两个接口，不仅支持获取异步计算结果，还提供了丰富的链式调用、组合、异常处理等能力，是构建高性能、非阻塞、响应式应用的核心组件之一。 核心接口包括：创建、链式调用、组合、异常处理、聚合、执行策略控制等。异步执行（有返回值）异步执行（无返回值）可传入自定义线程池链式转换与消费（单阶段）– 转换结果（同步）– 异步转换（新线

由于不同 NUMA 节点之间的内存访问延迟可能相差 3～5 倍，如果数据库线程跨节点访问，会导致性能波动、吞吐下降。BoostKit 面向 MySQL、MariaDB、PostgreSQL 等主流关系型数据库，通过软硬件协同优化，实现极致性能。BoostKit 数据库优化套件针对 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等主流关系型数据库进行深度优化，通过软硬协同实现极致性能。随着多核、

昨天临下班，生产环境出现了一个偶发的报错预警。旁边的同事正~~准备排查，只见他输入命令一个 2GB 大小文本啊，日志哗哗刷啥也看不清，crtl + c 也停不下来了，最后轻轻的关闭连接，又重新打开了一个～后端开发来说，熟练掌握 Linux 的日志分析命令是基本功，整理几一些基于 、、、、 的日志查询场景，希望能帮你快速定位问题。很多新手习惯用 ，但对于大文件， 会导致屏幕刷屏，还容易把终端卡死。