前言CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。如下图所示CAP的定义Consistency 一致性一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节...

前言之前在项目中做一个发放第三方兑换券的功能。第三方券保存在数据库中，一张券是一条记录，用户在购买我们商品的时候，我们在数据库中抽取一张未发放的兑换券发放给用户。这个功能很简单，需要考虑分布式服务的并发场景，当时使用redis加分布式锁避免在并发场景下兑换券被重复发放问题，当时有两个业务服务都集成了这个功能并且由不同的开发人员完成，用的都是同一张表中兑换券，也都是用的redis锁做并发控制。测..

前言现在随着分布式，微服务架构的日益成熟，越来越多的企业将传统的单体服务改造成微服务或者分布式架构。当然不是说单体服务现在是百无一用，只能说没有最好的，只要适合就好。在分布式服务改造中，大家都遇到过一个问题，那就是分布式session管理。之前的单体服务session是保存在容器的内存中的。微服务架构中一个服务为了实现高可用都是至少3个点部署，这样就遇到一个问题，就是这个部署在不同服务器上的三..

前言在日常开发或者生产环境，我们经常需要查看linux服务的内存使用情况，所以能熟练敲出命令能便于我们快速定位问题，这里来和大家一起学习linux的常用查看内存命令。free命令free命令显示系统使用和空闲的内存情况，包括物理内存、交互区内存(swap)和内核缓冲区内存。很清晰明白的显示出了总内存多少，已使用多少，还剩下多少。这里可以看到Swap的used已使用了811Mb，服务器上跑了一个下载

RAG技术演进与应用趋势（2025年） 摘要：RAG技术已成为大模型应用的核心支撑，从NaiveRAG到AgenticRAG经历了三代架构升级。NaiveRAG通过文档分块解决知识不足问题；GraphRAG引入知识图谱解决上下文断层；AgenticRAG实现动态知识获取，支持多智能体协作。2025年RAG呈现三大趋势：元学习能力增强、模块化架构普及、混合检索技术成熟。企业应用建议根据业务复杂度选择

LangGraph是LangChain公司开发的库，用于构建基于大语言模型的有状态多智能体应用。它通过状态图(StateGraph)实现循环计算图，支持节点、边和共享状态管理，能处理顺序、条件分支、循环和并行工作流。相比LangChain的线性流程，LangGraph更灵活，适合多步骤有状态任务和智能体开发。其核心特性包括条件路由、循环控制和可视化调试，通过Pydantic模型定义状态，节点可访问

git cherry-pick是git中比较有用的命令，cherry是樱桃，cherry-pick就是挑樱桃，从一堆樱桃中挑选自己喜欢的樱桃，在git中就是多次commit中挑选一个或者几个commit出来，也可以理解为把特定的commit复制到一个新分支上。

一般在安装好git之后，我们可以在IDEA中集成git工具，后续就可以直接在IDEA中执行git操作，当然如果你非要直接打开git的命令窗口也是ok的。

store” 模式可以接受一个 --file 参数，可以自定义存放密码的文件路径（默认是~/.git-credentials）。如果我们git clone的下载代码的时候是连接的http形式，而不是git@git (ssh)的形式，当我们操作git pull/push到远程的时候，总是提示我们输入账号和密码才能操作成功，频繁的输入账号和密码会很麻烦。2、再次执行git pull拉取代码后，输入用户

本篇通过拦截器、MDC 功能，全链路加入了 traceId，然后将 traceId 输出到日志中，就可以通过日志来追踪调用链路。不论是进程内的方法级调用，还是跨进程间的服务调用，都可以进行追踪。另外日志还需要通过 ELK Stack 技术将日志导入到 Elasticsearch 中，然后就可以通过检索 traceId，将整个调用链路检索出来了。