MCP 提出的本质是为了解决 AI 模型与环境动态适配的瓶颈问题。模型静态知识 vs 动态环境信息有限计算资源 vs 无限上下文需求数据隐私要求 vs 个性化服务需求当前该协议仍在演进中，未来可能与神经符号系统（Neural-Symbolic Systems）结合，实现更高层次的语境理解能力。

随着数据规模的不断扩大，Redis分片集群在处理大规模数据时可能会面临一个棘手的问题——数据倾斜。这种现象是指数据分布不均匀，导致某些Redis实例承受了远超过其应承担的负载，从而严重影响系统的性能和稳定性。如果发生了数据倾斜，那保存了大量数据或访问量大的节点就会存在性能问题，速度变慢，影响用户体验。这是使用分片集群时应该避免的，那如何才能避免数据倾斜呢？

MCP 提出的本质是为了解决 AI 模型与环境动态适配的瓶颈问题。模型静态知识 vs 动态环境信息有限计算资源 vs 无限上下文需求数据隐私要求 vs 个性化服务需求当前该协议仍在演进中，未来可能与神经符号系统（Neural-Symbolic Systems）结合，实现更高层次的语境理解能力。

消息队列中间件（message queue middleWare, MQ）指利用高效可靠消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程通信。一般有两种传递模式：点对点模式和发布订阅模式。点对点的模式是基于队列的，消息生产者发送消息到队列，消费者从队列中接收消息，队列的存在使得消息的异步传输成为可能。

JVM 程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随着线程而生，随着线程而灭。栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊的执行着出栈和入栈操作，因此这几个区域的内存回收都具备确定性。而 Java 堆和方法区则有着显著的不确定性：一个接口的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法锁执行的不同条件分支所需的内存也可能不一样。