本文分析了Java中三种IO模型(BIO/NIO/AIO)的核心差异。BIO采用同步阻塞方式，每个连接需要单独线程处理，编程简单但并发能力差；NIO通过Selector多路复用实现同步非阻塞，单线程可处理多连接，适合高并发场景；AIO基于异步非阻塞模型，由操作系统完成IO操作后回调通知，性能最高但编程复杂。文章从原理、代码示例、优缺点等方面进行对比，指出BIO适合简单场景，NIO广泛应用于高并发网

Spring AI与LangChain4j深度对比：架构上，Spring AI深度集成Spring生态，采用配置驱动和注解简化开发，适合企业级应用；LangChain4j则强调灵活组装，支持更丰富的LLM应用编排。功能方面，LangChain4j在RAG流程、记忆管理、工具调用等场景表现更全面，而Spring AI在配置管理和异常处理上更便捷。开发体验上，Spring AI代码更简洁，LangCh

摘要： fork函数的核心缺陷在于全量复制父进程资源的设计，导致高开销、行为不一致等问题。主要缺点包括： 极高复制开销：即使采用写时复制（COW），仍需复制页表和资源，高频fork会严重消耗CPU； COW隐性陷阱：内存碎片、性能抖动及失效场景； 资源继承问题：锁死锁、文件描述符泄漏和信号处理混乱； fork+exec冗余：复制的资源在exec时被丢弃，效率低下； 多线程不兼容：仅复制当前线程，继

摘要：线上接口超时排查全链路方案 本文提出结构化排查方案，分为三个核心步骤： 快速定位故障范围（5分钟内）： 通过接口维度（单接口/全局）、实例维度（单实例/全实例）、时间维度（突发/渐进）缩小排查边界 利用监控工具（Prometheus/SkyWalking）分析响应时间、成功率等指标 逐层拆解排查： 应用层：检查日志链路耗时、线程池状态、JVM GC情况、连接池状态 网络层：排查网关限流、负载

Nginx 反向代理通过中间层转发请求，隐藏后端服务器并实现负载均衡。核心配置包括定义 upstream 集群、设置 proxy_pass 转发规则及优化参数。Nginx 提供多种负载均衡算法：轮询（默认）、权重轮询、IP 哈希和最少连接数等，适用于不同场景。健康检查机制分为被动检查（基于请求失败次数）和主动检查（需第三方模块），通过 max_fails 和 fail_timeout 参数控制故障

本文介绍了基于Redis实现漏桶限流算法的方法。漏桶算法通过固定速率处理请求来平滑流量，防止系统过载。实现方案使用Redis的Hash结构存储漏桶状态（容量、速率、当前水量和最后漏水时间），并通过Lua脚本保证操作的原子性。脚本逻辑包括计算漏水量、更新状态和判断请求是否允许通过。Java示例展示了如何调用该脚本。该方案具有原子性、高性能等优点，但也需注意内存占用和时间精度问题，同时与令牌桶算法相比

Redis查询慢的排查流程：「慢查询日志定位命令→INFO/系统工具找资源瓶颈→大key/热key排查→集群/网络确认核心原因：「大key（O(n)命令阻塞）、热key（单线程排队）、资源瓶颈（CPU/内存/IO）、分布式问题（同步延迟/网络）优化核心：「避免单线程阻塞（拆分大key、替换慢命令）、分散负载（集群分片、读写分离）、充足资源（内存/带宽）