很多人学 FastAPI，只记住了 `@app.get()`、`async def` 和自动生成 Swagger。但真正面试和做 Agent 后端时，更重要的是理解一次请求从 Uvicorn 进入 ASGI，到 Starlette 路由匹配，再到 FastAPI 解析函数签名、调用 Depends、用 Pydantic 校验数据，最后返回响应的完整链路。本文从 Java 后端视角拆解 FastAP

很多人学 FastAPI，只记住了 `@app.get()`、`async def` 和自动生成 Swagger。但真正面试和做 Agent 后端时，更重要的是理解一次请求从 Uvicorn 进入 ASGI，到 Starlette 路由匹配，再到 FastAPI 解析函数签名、调用 Depends、用 Pydantic 校验数据，最后返回响应的完整链路。本文从 Java 后端视角拆解 FastAP

拆解 Python 并发模型：线程适合 IO 等待，进程适合 CPU 并行，asyncio 适合高并发网络 IO，FastAPI 里还要分清 `def`、`async def` 和阻塞代码的边界。

很多 Java 后端转 Python 时，会觉得 Python “语法简单”，但一到面试就卡在对象模型、可变对象、装饰器、生成器、GIL、协程和内存管理上。本文按面试高频问题梳理 Python 底层知识，并穿插 Java 到 Python 的迁移视角，帮助你为后续 FastAPI 和 AI Agent 后端打基础。

很多 Java 后端转 Python 时，会觉得 Python “语法简单”，但一到面试就卡在对象模型、可变对象、装饰器、生成器、GIL、协程和内存管理上。本文按面试高频问题梳理 Python 底层知识，并穿插 Java 到 Python 的迁移视角，帮助你为后续 FastAPI 和 AI Agent 后端打基础。

很多 Java 后端转 Python 时，会觉得 Python “语法简单”，但一到面试就卡在对象模型、可变对象、装饰器、生成器、GIL、协程和内存管理上。本文按面试高频问题梳理 Python 底层知识，并穿插 Java 到 Python 的迁移视角，帮助你为后续 FastAPI 和 AI Agent 后端打基础。

Redis 热 key 真正麻烦的地方，不是缓存本身，而是热点往往来得很突然，等慢日志、连接池、CPU 报警时已经晚了。本文结合京东云开发者社区的 JdHotkey 设计实践和京东零售开源仓库，拆解 HotKey 探测的 client、worker、dashboard、etcd 四层结构，讲清 Java 后端如何在缓存被打穿前发现热点 Key，并把它转成本地缓存、限流、降级或熔断动作。

Agent 跑偏不是简单的“模型幻觉”。在一个会读上下文、会拆任务、会调用工具、会把工具结果继续写回上下文的系统里，小误差会沿着行动链不断放大。本文用目标漂移、上下文污染和工具诱导三个概念，解释为什么 Agent 明明一开始听懂了，却会在执行过程中慢慢偏离原始意图。

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Agent 跑偏不是简单的“模型幻觉”。在一个会读上下文、会拆任务、会调用工具、会把工具结果继续写回上下文的系统里，小误差会沿着行动链不断放大。本文用目标漂移、上下文污染和工具诱导三个概念，解释为什么 Agent 明明一开始听懂了，却会在执行过程中慢慢偏离原始意图。