文章首发于有间博客，欢迎大伙光临Redis分布式锁业务没执行完但锁超时了怎么办？--Redisson问题前言这个问题的思考源自JD的面试题，因为项目中有使用分布式锁，切切实实的被问到了这个问题，在面试中也没有答得很好，现在有空了来对问题进行一个解决思考和整理。在项目中如果使用redis原生的分布式锁，setnx设置并使用expire定义超时时间，就有可能出现锁的时间到了但业务没有执行完毕的情况。那

摘要：向量数据库与相似性搜索技术 本文探讨了海量向量数据的检索问题，介绍了三种核心索引算法：暴力法（全量计算）、IVF（倒排文件索引）和HNSW（分层可导航小世界图）。重点分析了HNSW作为主流算法的高效性及其内存占用问题，并推荐了Milvus等专业向量数据库。针对不同数据规模（百万到十亿级），提出了索引算法选择建议，为大规模向量相似性搜索提供了实用解决方案。

文章首发于有间博客，欢迎大伙光临！ RabbitMQ三个阶段保证消息投递的可靠性我们在进行接口编写的时候，往往需要对VO传入的参数进行一个校验。但在业务逻辑中每次都对参数进行校验显得复杂且多余，如果校验参数较多使用AOP会显得逻辑杂乱，所以我们往往使用注解的方式对传入的参数进行一个格式的校验，但已有的注解不是万能的，我们在实现当前业务逻辑判断时会遇到已有注解不能校验的逻辑，我们则需要自己自定义校验

摘要 SOFAServerless架构通过"基座+模块"的拆分方式解决传统微服务的痛点。纵向拆分为基座(基础设施)和模块(业务逻辑)，横向拆分业务为独立模块，实现并行开发。核心技术包括：轻量模块构建(排除基座依赖)、类隔离机制(SOFAArk框架)、热部署技术(秒级更新)。该架构使发布效率提升10倍(30秒vs6分钟)、资源利用率提高10倍(多模块共享基座)、变更风险大幅降低。

模型的训练通常包含三个关键阶段：预训练（无监督学习，奠定通用知识基础）、监督微调（SFT，教会模型遵循指令执行特定任务）以及基于人类反馈的强化学习（RLHF，使模型输出更安全、可靠且符合人类偏好）。文章还阐释了Token、向量嵌入、Transformer架构（特别是自注意力机制）等技术细节，说明了模型如何理解上下文、处理一词多义，并逐词生成文本。最后，文章也客观讨论了当前大模型可能产生“幻觉”（即

文章摘要：本文探讨了AI编程的两种方法——Vibe Coding和Spec Coding。Vibe Coding通过自然语言描述让AI生成代码，适合小功能开发但存在幻觉、无状态等问题。Spec Coding则强调结构化需求定义，通过详细规格说明提升AI生成代码的质量，更适合复杂项目。作者推荐使用OpenSpec工具实现Spec Coding，并分享了大模型使用经验。最后提供了经济实惠的GPT5-c

本文介绍了如何配置一个基于Spring Boot的MCP服务器项目，主要内容包括： 前期准备：申请DeepSeek API Key，创建SpringBoot项目并安装Cline插件 项目配置：提供了完整的pom.xml依赖配置，包含Spring Web MVC和AI相关依赖 服务实现：通过WeatherService示例展示了@Tool注解的使用方法，实现天气预报功能 回调配置：使用MethodT

本文介绍了如何配置一个基于Spring Boot的MCP服务器项目，主要内容包括： 前期准备：申请DeepSeek API Key，创建SpringBoot项目并安装Cline插件 项目配置：提供了完整的pom.xml依赖配置，包含Spring Web MVC和AI相关依赖 服务实现：通过WeatherService示例展示了@Tool注解的使用方法，实现天气预报功能 回调配置：使用MethodT

前言近两天将自己的系统成功部署好了，期间也出现了很多的问题，特此记录一下并给来看的读者给予便利！一步步操作好即可。我是在阿里云的服务器上购买，其他平台的服务器应该也大同小异。按照步骤来即可,这是我购买的服务器地址阿里云学生服务器购买 1核2G5M。购买服务器进去页面后我们选择轻量应用服务器，时长随意，这个活动学生第一次购买是有优惠的，只要认证一下就行。这里我选择12个月的。点击立刻购买后，会弹出配

本文探讨了向量检索优化的关键技术与策略。首先指出单纯依赖语义匹配的不足，提出结合BM25关键词检索与向量检索的混合方案，通过RRF算法融合两种检索结果。进一步介绍了重排序(reRank)的必要性，强调大模型在精细排序中的优势。最后详细分析了内容生成环节的Prompt设计要点，包括角色定义、任务明确、约束条件、输入结构化和输出格式要求，并通过法律咨询案例展示了优质Prompt的构建方法。全文系统性地