反向代理是指以代理服务器接收客户端请求，然后将请求转发给内部服务器，并将内部服务器的响应返回给客户端。客户端只与反向代理服务器通信，不直接访问内部服务器。通过SpringBoot和RestTemplate，我们可以快速实现一个功能完备的反向代理。相比于专门的代理服务器如Nginx，这种方式更加灵活，可以与业务逻辑紧密结合，适合实现特定的代理需求。但对于大规模的代理场景，还是推荐使用专门的代理软件。

数据双写：保证 MySQL 和 ElasticSearch 数据一致性高效搜索：利用 ElasticSearch 的全文搜索能力复杂查询：支持多条件组合和相关性排序系统监控：确保搜索服务的稳定性这种架构模式既保留了关系型数据库的事务特性，又获得了搜索引擎的高性能查询能力，是构建现代 Web 应用的理想选择。

本文详细介绍了如何使用Spring AI创建一个简单的问答系统。通过Spring AI提供的抽象层，我们能够轻松地集成大语言模型，无需深入了解底层API细节。这种方式可以让开发者专注于业务逻辑，同时保持了Spring生态系统的一致性。

AI应用商店：直接安装MCP版翻译/绘图工具自动编排系统：根据需求自动组合MCP服务跨平台协作：Java写的服务被Python应用调用。

我们首先对WebFlux的出现背景进行了剖析，接着对WebFlux中常用的Api进行了总结。在此基础上，我们仿照@Fegin构建一个自定义的@FeignWebFlux注解，自定义了一套异步调用注解，以加深对WebFlux以及Fegin原理的理解。

随着互联网技术的发展，直播已成为一种主流的内容传播形式。其中，连麦功能作为直播互动的重要手段，能够有效提升用户参与感和观看体验。本文将介绍如何使用SpringBoot和WebSocket技术构建一个直播连麦系统，实现主播与观众之间的实时音视频交流和文字聊天功能。为了方便DEMO的运行，本系统基于纯内存操作实现核心业务逻辑，不依赖外部数据库或者缓存组件。

MCP 的诞生，不仅弥补了大型语言模型的短板，还为 AI 应用的未来打开了一扇大门。它通过标准化的设计，让开发者可以更专注于创新，而不是纠结于繁琐的工具适配；通过强大的安全机制，让企业能够放心地用 AI 处理敏感数据。随着 OpenAI 等科技巨头的支持，MCP 的影响力正在迅速扩大。它很可能成为 AI 界的“HTTP”，连接模型与外部世界的坚实基石。想象一下未来的生活：你问 AI “帮我订张去北

提供了一种思路，可行性有待验证，有兴趣的兄弟可以试试。学有所用， sidecar 有其本身的优势，但是并没有达到我的预期，使用方式很简单，对 Nacos 的应用很深刻了，想了解 Nacos 发现和调用的原理看这些源码是很有帮助的。后续继续完善 Python 的时候会继续按照我的思路去做，这种思路也不是空穴来风，主要的方式和低代码平台的思路类似，搞不好可以弄一个开源框架出来。

/ RpcService.java - 服务提供者注解@ComponentClass<?// RpcReference.java - 服务消费者注解这个实现虽然相对简单，但完整展现了RPC框架的核心思想。在实际项目中，建议使用成熟的RPC框架如Dubbo或Spring Cloud，但理解底层原理对我们选择和优化技术方案很有价值。

通过自定义RestTemplate的拦截器链，我们可以将请求处理的通用逻辑（认证、日志、重试等）抽离成独立组件，实现代码复用和统一维护。