本文是SpringAIAlibaba系列第四篇，深入解析DeepResearch技术及其在GraphWorkflow中的实现。文章首先介绍了DeepResearch的概念演进，从RAG到DeepSearch再到具备复杂推理能力的DeepResearch，分析了其解决企业级AI痛点的优势。重点剖析了DeepResearch四大核心模块（规划、问题演化、网页探索、报告生成）的技术架构，并通过代码示例展

本文深入解析SpringAIAlibaba的GraphWorkflow图工作流机制。GraphWorkflow是基于有向图(DAG)的流程编排框架，通过代码定义节点(Node)、边(Edge)和状态(State)来实现复杂AI任务的多步骤编排。与可视化拖拽平台不同，它提供完全的编程控制能力，同时支持导出可视化图表。核心特性包括：状态管理(KeyStrategy机制)、条件路由、并行执行等。文章通过

Kafka核心机制与架构演进摘要：本文深入解析Kafka的核心设计理念与架构演进。通过引入Partition机制解决热点IO问题，实现局部有序的消息处理；采用Leader-Follower副本架构保证高可用性，其中ISR机制动态维护同步副本集合。Broker内部各组件协同工作，通过SocketServer、ReplicaManager等模块高效处理消息。重点对比了新旧架构差异：传统ZooKeepe

本文深入解析SpringAIAlibaba的AgentFramework智能体编排框架。文章从Agent与传统AI应用的区别入手，介绍了具备自主决策能力的Agent核心特征。重点讲解了ReAct模式（推理+行动）的工作原理，并通过代码示例演示了ReactAgent的创建和使用方法。详细剖析了Hook和Interceptor的生命周期管理机制，比较了二者的作用域和适用场景。系统阐述了五种多智能体编排

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