本文详细介绍了大语言模型(LLM)的核心概念和工作原理。主要内容包括：1) LLM基于Transformer架构，通过文字接龙方式生成回答；2) Token是文本处理的基本单元，通过Tokenizer进行编码/解码；3) Context机制让模型记住对话历史；4) Prompt工程优化模型输出；5) Tool工具扩展模型能力；6) MCP协议标准化工具调用流程，解决跨平台适配问题。文章还深入解析了

而在m2里有尝试获取锁，在m1调用m2，所以他们是在一个线程里，一个线程两次的来获取锁，这就是锁的重入。刚才解决了我们自定义redis分布式锁的不可重入问题，但是还存在着锁时不可重试的，而且超时释放的隐患也没能得到解决，最后就是主从一致性的问题。我们源码里面的tryLock时可以提供参数的，在给定的参数时间内如果没有获取到锁时可以不停的重新尝试获取锁，成功与否返回true和false。，这个thr

JVM的超详细知识点，包括JVM的类加载、运行时数据区、堆内存、方法区、本地接口、执行引擎和垃圾回收。