Ollama 可以理解成“本地版的 OpenAI API”，可以直接调用，不需要通过互联网。没有部署的:你的电脑│▼Spring AI│▼互联网│▼DeepSeek / OpenAI / 豆包│▼返回结果部署ollama的:你的电脑│▼Spring AI│▼Ollama│▼Qwen3 8B│▼返回结果。

每个 HTTP 请求到达后，会被分配一个工作线程来执行你的 Controller 逻辑。类比：饭店坐满了，门口还有 100 个小板凳，再多人就只能走了。类比：饭店即使没客人，也至少留 20 个厨师值班。的线程数量，也是线程池收缩时保留的最低线程数。满了之后，操作系统层面还能排队等待的连接数。Tomcat 在接受一个 TCP 连接后，类比：饭店里最多坐 8192 桌客人。Tomcat 在任意时刻能。

2. 业务系统: 根据订单号查询订单信息，并根据订单信息构建组装完成prompt提示词信息。这些问题可能很多都是重复的，而且需要浪费大量的人力，回复也可能不及时。1. 用户输入订单号信息，通过规则或者正则表达式解析订单号信息，获取不到改用al获取。背景: 淘宝平台每天可能有大量的用户询问商品订单情况，或者其它的售后信息情况。3. 通过Al根据prompt生产返回给用户的信息(该过程需要调用al)3

Al

5. 通过docker run -d --name -p 主机端口:映射容器端口镜像名称启动。10. 容器数据卷：做可持久化操作，将容器内的数据挂在到虚机上面来，防止容器删除，数据丢失。9. docker exec -it 容器id/bin/bash :进入容器的内部。CMD # 指定这个容器启动的时候要运行的命令，只有最后一个会生效，可被替代。ENTRYPOINT # 指定这个容器启动的时候要运

业务耦合强，每个更新都要写双删弱，业务只管 DB。DB update → MySQL binlog → Canal → 消费端处理 → 更新缓存 / 下游系统。Canal + Binlog 更新缓存适合大型、分布式、高并发场景，因为它解耦、统一、可重试，维护成本更低。原因：事务A更新缓存成功，更新数据库失败，就会导致redis和mysql的。// Redis / 本地缓存。先更新缓存再更新数据库的

业务耦合强，每个更新都要写双删弱，业务只管 DB。DB update → MySQL binlog → Canal → 消费端处理 → 更新缓存 / 下游系统。Canal + Binlog 更新缓存适合大型、分布式、高并发场景，因为它解耦、统一、可重试，维护成本更低。原因：事务A更新缓存成功，更新数据库失败，就会导致redis和mysql的。// Redis / 本地缓存。先更新缓存再更新数据库的

future是一个接口，只用来获取异步的结果。既可以作为任务给线程池进行处理，也可以通过get方法来获取线程执行结果的返回值。3，ReentrantLock和Condition（await,signal, signal all）2.synchronized和wait/notify/notify all实现线程的通信。// 唤醒打印B的线程。// 唤醒打印C的线程。// 唤醒打印A的线程。每轮只唤醒