当数据量较小时，Redis 会优先考虑用 ziplist 来存储 hash、list、zset，这么做可以有效的节省内存空间，因为 ziplist 是一块连续的内存空间，它采用一种紧凑的方式来存储元素。但是它也有缺点，比如查找的时间复杂度高、内存分配的开销、连锁更新的风险等。

在单进程环境下，要保证一个代码块的同步执行，直接用关键字或即可。在分布式环境下，要保证多个节点的线程对代码块的同步访问，就必须要用到分布式锁方案。分布式锁实现方案有很多，有基于关系型数据库行锁实现的；有基于ZooKeeper临时顺序节点实现的；还有基于 Redis setnx 命令实现的。本文介绍一下基于 Redis 实现的分布式锁方案。

在实际的流计算业务场景中，我们会发现，数据和数据的计算往往都和时间具有相关性。归纳总结可以发现，这些和时间相关的数据计算可以统一用一个计算模型来描述：每隔一段时间，计算过去一段时间内的数据，并输出结果。这个计算模型，就是时间窗口。

预训练的大语言模型虽然强大，但是知识库停留在训练的那一刻，无法获取实时的数据，导致大模型在某些场景下表现的很不好。例如，你询问大模型关于实时天气、实时新闻的看法，大模型要么无法回答，要么胡乱编造结果，这显然不是我们想看到的结果。好在，MCP 协议的诞生，打通了 AI 应用和外部系统的集成问题，大模型不仅可以获取互联网上公开的最新数据，甚至可以访问企业内部系统的保密数据，只要你开发好相应的MCP服务

预训练的大语言模型虽然强大，但是知识库停留在训练的那一刻，无法获取实时的数据，导致大模型在某些场景下表现的很不好。例如，你询问大模型关于实时天气、实时新闻的看法，大模型要么无法回答，要么胡乱编造结果，这显然不是我们想看到的结果。好在，MCP 协议的诞生，打通了 AI 应用和外部系统的集成问题，大模型不仅可以获取互联网上公开的最新数据，甚至可以访问企业内部系统的保密数据，只要你开发好相应的MCP服务

MCP 是一个标准化的协议，它的作用是解决大模型和外部系统之间集成的难题。在这个大模型和外部系统均百花齐放的时代，如果没有一个统一的标准，要实现上面这个目标简直是天方夜谭。假设大模型厂商有M个，要集成大模型的外部系统有N个，集成二者的工作量就是 M*N 的关系。所以，MCP 设计的出发点，就是为解决大模型和外部系统集成设计一个通用的标准协议。MCP 是 Model Context Protocol

MCP 是一个标准化的协议，它的作用是解决大模型和外部系统之间集成的难题。在这个大模型和外部系统均百花齐放的时代，如果没有一个统一的标准，要实现上面这个目标简直是天方夜谭。假设大模型厂商有M个，要集成大模型的外部系统有N个，集成二者的工作量就是 M*N 的关系。所以，MCP 设计的出发点，就是为解决大模型和外部系统集成设计一个通用的标准协议。MCP 是 Model Context Protocol

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1. 前言HashMap对于Java程序员来说一定不陌生，除了平时开发会经常使用外，它也是面试官非常喜欢问的一个知识点。HashMap是哈希表的一个经典实现，底层数据结构是数组+链表，在JDK8中还引入了红黑树，以解决链表线性查找的效率问题。HashMap设计的非常优秀，源码两千多行，有很多可以拿出来讨论的点，本篇文章主要分析HashMap二次哈希的目的。2. 哈希码的作用首先，我们得先了解哈希码

1. 前言我们已经知道，对于InnoDB存储引擎而言，页是磁盘和内存交互的基本单位。哪怕你要读取一条记录，InnoDB也会将整个索引页加载到内存。哪怕你只改了1个字节的数据，该索引页就是脏页了，整个索引页都要刷新到磁盘。InnoDB是基于磁盘的存储引擎，如果每次操作都去读写磁盘，那么性能将会受到很大的影响。而且绝大多数时候，程序读写的数据在磁盘上并不是连续的，这意味着需要执行大量的随机IO读写，磁