带宽瓶颈、端口拦截、服务崩溃、规则限制，这些 ping 覆盖不到的问题，才是日常用网故障的元凶。支撑这通电话的核心，是 ICMP 协议（互联网控制消息协议）— 作为网络世界的“基础运维专线”，它不传聊天、视频等业务数据，只负责传递网络通不通的基础信号。平时遇到网络问题，我们都会下意识先 ping 一下，很多人也默认 ping 通了 = 网络没问题，但真实的网络状况，远比“ping 通不通”更复杂。

作为一个Java开发者，Java架构师应该是大家的一个职业目标了吧。要成为Java架构师，首先你要是一个高级Java工程师，熟练使用各种框架，并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码；什么对象池，连接池，线程池...java反射技术，写框架必备的技术，但是有严重的性能问题，替代方案java字节码技术;nio，没什么好说的，值得注意的是"直接内存"的特点，使用

在 AI 应用开发从“单机对话”迈向“群体智能（Agent）”的当下，MCP（Model Context Protocol） 协议的出现，为大模型连接外部世界统一了“插座”。但，当 Anthropic 的 MCP 协议火遍 AI 圈时，很多 Java 开发者看了一眼官方 SDK 的环境要求（Java 17+）便望而却步。难道 Java 8、Java 11 的老项目注定要与 AI Agent 时代无

兄弟们，写到这，大概的套路你们应该都看明白了。EXPLAIN是我们手里的静态地图，而 MySQL 8 的则是实时导航，能告诉你哪里堵车。最后，老哥再送大家三句SQL 调优心法只有慢查询才需要优化。如果一个报表 SQL 一天只跑一次，跑 2 秒和 0.1 秒对业务没区别，别为了它把索引搞得巨复杂，导致插入数据变慢。索引是把双刃剑。查询快了，增删改（DML）必然变慢，因为要维护索引树。一张表的索引最好

目前 LLM 生成的内容都是基于其训练时已知的信息，其无法访问外部的信息，因此无法回答训练数据以外的内容。例如，我们提出了一个问题，而这个问题是关于某个内部文档的，那么 LLM 就很有可能一本正经的胡说八道，这种情况称为大模型的幻觉。针对幻觉问题，我们可以把文档的内容和问题一起发送给 LLM，这样 LLM 就具有充足的上下文来回答问题。但是，当文档十分庞大时，与问题有关联的上下文可能只是文档中的某

背景AI 流行的当下，你有没有想过：大模型推理服务到底怎么跑起来的？大模型推理服务的运行过程中，CPU和GPU分别负责哪些工作？用GPU一定比CPU跑的快么？哪些场景需要用GPU?

小编分享的这份 2025 年 Java 备战面试题总计有 1000 多道面试题，包含了 MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Java 并发编程、Java 基础、Spring、微服务、Linux、Spring Boot 、Spring Cloud、RabbitMQ、kafka 等 16 个专题技术点，都是小编总结出来

本攻略提供了⾮常详细的知识点内涵：各互联网大厂面经、Java 基础、MyBatis、ZooKeeper、分布式、多线程、Elasticsearch、、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Kafka 等技术栈面试题。建议可以从头看是看⼀遍，如果基础不错的话也可以挑⾃⼰需要的章节查看。看的过程中⾃⼰要多思考，碰到不懂的地⽅，⾃⼰记得要勤搜索，需要记忆

最上层应用，也就是智能体系统最终对外提供的功能，智能体系统最终对外提供的功能，比如 DataAgent（数据相关智能体应用）、Genie（可能是通用智能助手类应用）、AI 面试（AI 辅助面试场景）等，覆盖不同业务场景。（持久化存储必要的信息）：存储智能体的 “经验与知识”，让其能持续学习、个性化交互。JoyAgent-JDGenie 最大的优势是 100% 产品级开源，开箱即用，且无需绑定任何特

10、Elasticsearch 中的节点（比如共 20 个），其中的 10 个选了一个master，另外 10 个选了另一个 master， 怎么办？所有的面试题目都不是一成不变的，特别是大厂，上面的这些面试题目只是给大家一个借鉴作用，最主要的是给自己增加知识的储备，有备无患。35、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证redis 中的数据都是热点数据？