本文深入解析了阿里巴巴开源的SpringAIAlibaba RAG框架，从架构设计、核心原理到最佳实践全面剖析。重点介绍了RAG五大核心阶段（解析、分块、知识库管理、向量化存储、检索层）和三大检索策略（并行多知识库检索、混合搜索、重排序）。特别强调了Advisor模式的创新性，它能自动完成检索和上下文构建，实现业务与检索逻辑解耦。文章还分享了512token分块策略的优化考量，以及生产环境推荐配置

本文总结了Java后端开发的关键知识点，涵盖多个技术领域：1. Java基础：JDK21模式匹配优化与隐式类机制；2. MongoDB：分片集群优化与变更流容错；3. 中间件：RabbitMQ死信队列与Elasticsearch向量压缩；4. JVM：ZGC调优与元空间泄漏诊断；5. 并发编程：虚拟线程诊断与结构化任务策略；6. Spring框架：网关熔断、安全审计与配置热更新；7. 大模型整合：

摘要：博主推出全新后端学习系列，聚焦场景化知识关联JVM核心机制。首期包含4个典型场景：1）类加载冲突问题（双亲委派模型与解决方案）；2）内存泄漏排查（堆分析工具使用）；3）高并发优化（对象创建与锁竞争处理）；4）系统级GC选型策略（金融/离线系统差异配置）。通过实际问题解析JVM底层原理，提供生产环境实用方案，替代原有AI面经系列。下期预告K8S专题更新。（149字）

这篇文章分享了Java后端面试中常见的场景化问题及解决方案，涵盖7大技术模块：1. Java新特性：通过密封类和模式匹配实现电商订单状态机，确保编译时状态完备性检查。2. 持久化层：设计联合索引优化千万级用户积分流水查询，对比不同索引方案的性能差异。3. 中间件：- Redis秒杀场景：使用Lua脚本实现库存扣减原子操作- Kafka日志处理：基于用户ID的分区策略保证消息有序4. JVM调优：针

这篇文章分享了Java后端面试中常见的场景化问题及解决方案，涵盖7大技术模块：1. Java新特性：通过密封类和模式匹配实现电商订单状态机，确保编译时状态完备性检查。2. 持久化层：设计联合索引优化千万级用户积分流水查询，对比不同索引方案的性能差异。3. 中间件：- Redis秒杀场景：使用Lua脚本实现库存扣减原子操作- Kafka日志处理：基于用户ID的分区策略保证消息有序4. JVM调优：针

针对 SELECT * FROM orders WHERE status = 'COMPLETED' AND create_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-08-26' ORDER BY amount DESC。针对16GB堆的电商系统，如何设置G1参数将GC暂停时间控制在100ms以内？设计分布式限流器：如何用Redis实现基于滑动时间窗口的接口限流？在随

本文摘要： 本文系统性地总结了Java技术栈的核心知识点，涵盖七大模块：1）Java基础部分对比ArrayList与LinkedList性能差异，解析里氏替换原则应用；2）MySQL索引优化与死锁解决方案；3）Redis实现分布式会话管理及Kafka消息监控方案；4）JVM调优参数配置与内存泄漏排查方法；5）并发编程中的线程池策略与锁优化技巧；6）Spring事务传播机制；7）大模型流式传输与安全

Path to GC Roots → 未移除的ThreadLocal引用。：悲观锁QPS=1200，乐观锁QPS=3500（重试率15%）锁降级的使用场景及代码实现，为何写锁降级读锁是安全的？统计Controller方法的P99响应时间？：写锁释放前获取读锁，防止其他写操作干扰。针对16GB堆的电商服务，如何设置。：GC暂停≤200ms，吞吐量>95%失效的根本原因，给出两种优化方案。时任务被拒绝

本文摘要： 文章系统梳理了Java全栈开发的核心技术要点，涵盖Java17密封类（减少30%类型检查开销）、MySQL8索引下推（降低70%回表）、Redis/Kafka分布式架构（跨中心ID生成与位移归档）、JVM调优（CMS垃圾回收策略）、高并发场景优化（ForkJoinPool与StampedLock）、SpringCloud微服务（网关限流与安全审计）以及大模型整合（结构化输出与向量检索）

文章摘要 本文系统梳理了Java后端开发的核心技术要点，涵盖七大模块：1）Java基础聚焦Record序列化性能优化；2）MySQL提出虚拟列+函数索引20倍性能提升方案；3）中间件详解Redis会话迁移与Kafka延迟监控实现；4）JVM给出32GB堆G1调优参数与元空间泄漏排查方案；5）并发编程分析线程池OOM场景及CompletableFuture结构化编排；6）SpringCloud实现动