Redis大Key问题在生产环境中可能导致性能下降、服务超时甚至实例故障。大Key表现为Value过大，如String超过10MB或集合成员过多。其影响包括请求阻塞、主从同步中断、网络拥塞和内存不均。产生原因包括错误技术选型、未清理集合数据和不合理分片。解决方案包括：1)使用bigkeys命令或监控平台发现大Key；2)清理无效数据；3)压缩Value；4)拆分大Key为多个小Key；5)实时监控

观察者模式是一种行为设计模式，当一个对象（被观察者）状态改变时，所有依赖它的对象（观察者）都会自动收到通知并更新。核心包含三大角色：Subject（维护观察者列表）、Observer（接收通知）和Client（建立订阅关系）。典型应用如天气站（Subject）与手机App（Observer）的联动：当温度变化时，所有订阅的App自动更新。Java实现中，被观察者通过维护观察者列表，在状态变化时调用

亲测好用！！！！！！！！！！！！！！！事故现场：The bean 'beanNameViewResolver', defined in class path resource [cn/afterturn/easypoi/configuration/EasyPoiAutoConfiguration.class], could not be registered. A bean with that n

上图是实现的效果图：Echarts插件，对于图表操控是十分方便的，但是一般生产环境，是把数据通过Json的格式传到HTML页面，利用Ajax解析Json，所以我们来模拟一下该过程：1.下载Echarts的js文件和Jquery.jsEcharts地址：http://echarts.baidu.com/download.htmlJquery地址：https://jquery.com/download

WARNING: An illegal reflective access operation has occurredWARNING: Illegal reflective access by org.springframework.cglib.core.ReflectUtils$1 (file:/C:/Users/COCO/.m2/repository/org/springframework/

摘要：本文介绍了如何在SpringBoot中集成WebSocket实现实时消息推送。通过引入spring-boot-starter-websocket依赖，配置WebSocket连接端点(@EnableWebSocketMessageBroker)和消息代理(enableSimpleBroker)，定义消息接口(@MessageMapping)完成服务端搭建。前端使用SockJS和STOMP库建立

微服务（Microservices）是一种软件架构风格，将一个大型应用程序划分为一组小型、自治且松耦合的服务。每个微服务负责执行特定的业务功能，并通过轻量级通信机制（如HTTP）相互协作。每个微服务可以独立开发、部署和扩展，使得应用程序更加灵活、可伸缩和可维护。在微服务的架构演进中，一般可能会存在这样的演进方向：单体式-->服务化-->微服务。

本文对比评测了昇腾AI平台上的两大推理框架SGLang和vllm-ascend在Llama2-70B和Qwen-72B模型上的表现。结果显示，SGLang在吞吐量（提升18%-25%）、延迟（降低17%-23%）和显存占用（减少3%-5%）方面全面领先，特别适合高并发场景；而vllm-ascend兼容性更强，适合中小规模部署。建议根据业务需求选择：SGLang适合大规模高并发场景，vllm-asc

本文系统阐述了软件性能优化的七大关键技术：1）代码复用，区分缓存与缓冲机制；2）计算性能优化，通过多级并行模型释放硬件潜力；3）结果集精简，采用格式压缩与字段裁剪；4）资源冲突管理，运用锁机制与无锁编程；5）算法优化，以时间复杂度为第一性原则；6）高效实现，合理选择技术组件；7）JVM调优，掌握垃圾回收与内存管理。文章强调性能优化应从架构设计阶段开始，通过缓存、异步、批量等策略系统性提升系统效率，

本文分享了基于昇腾平台快速适配0Day模型的技术实践，重点介绍了Llama-3-8B和Qwen-VL-2-7B两款前沿模型的落地经验。通过sglang推理框架和vlm-ascend多模态适配层，开发者可在智能客服和工业检测等场景实现高性能部署。文章详细拆解了环境搭建、模型部署、性能优化等关键环节，提供了针对金融客服多轮对话缓存策略和工业缺陷检测的多模态优化方案，并总结了0Day模型选型三原则和典型