JVM的生命周期对应一个独立运行的Java程序进程，包括启动、运行和终止三个阶段。启动阶段通过java命令创建JVM实例，加载核心类库并初始化主类；运行阶段执行main方法，管理内存、线程和垃圾回收等资源；终止阶段分为正常退出、显式调用、异常终止和外部强制终止四种方式，可通过关闭钩子实现资源清理。整个生命周期中，JVM负责类加载、内存管理、线程调度等核心功能，确保Java程序的安全执行。

摘要： Prompt工程通过系统角色（定义AI行为准则）、用户角色（明确需求输入）、工具角色（扩展AI能力）和响应处理角色（优化输出结果）四大核心角色协同工作，实现高效人机交互。系统角色设定AI身份与输出规范，用户角色传递需求与上下文，工具角色调用外部系统获取实时数据，响应处理角色优化最终输出。代码示例展示了Spring AI中如何实现角色分工，如法律助手角色定义、多轮对话上下文管理、天气API工

大模型技术正向生产力工具转型，Tool Calling技术解决了模型联动外部能力的问题，而MCP协议则进一步统一了工具调用生态。本文系统梳理了两者的技术逻辑：Tool Calling通过结构化指令实现模型与外部工具的协同工作，MCP则构建了标准化的模型-工具-应用协同体系。重点解析了MCP的C/S架构实践，包括协议网关、元数据中心等核心组件，实现了工具热插拔、全链路管控等优势。两者的结合推动大模型

本文介绍了Spring AI的调用机制与技术实现，包括分层架构设计、模型客户端注册和配置绑定方法。详细解析了Ollama本地模型集成指南，对比了ChatClient与ChatModel的功能差异，并展示了流式输出的实现原理与性能优化策略。最后探讨了多模型共存与动态切换的配置方案，通过@Qualifier注解实现不同模型的灵活调用。全文涵盖了从基础配置到高级应用的完整技术方案。

本文介绍了AI语言技术的两大核心技术支柱——LLM（大语言模型）和RAG（检索增强生成）。LLM通过海量数据训练掌握语言能力，擅长自然语言生成但存在知识时效性不足等问题；RAG则通过检索外部知识库增强回答准确性，弥补LLM的不足。两者不是替代关系，而是互补协作：LLM提供核心生成能力，RAG确保事实准确性和知识更新。这种"LLM+RAG"的组合已成为当前AI应用的主流方案，既保

RedisStack 是 Redis 官方打包的增强版发行版，预装了向量检索、JSON 存储等核心模块，开箱即用。它基于 Redis 核心，通过 Redisearch、RedisVL 等模块支持向量检索、全文搜索等高级功能，适用于中小规模场景。相比普通 Redis，RedisStack 提供一站式解决方案，无需手动安装模块；相比专业向量数据库，它更轻量、易用，学习成本低，适合实时性要求高的应用，如

本文解析了Spring项目中@ComponentScan扫描性能瓶颈及@Indexed注解的优化原理。通过将运行期遍历类路径的耗时操作转为编译期生成索引文件（META-INF/spring.components），@Indexed可显著提升启动速度。核心在于ClassPathBeanDefinitionScanner优先读取索引，避免全量扫描。使用时需注意：索引自动生成不可手动修改、存在索引时严格

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本文深入解析Spring依赖注入（DI）的核心机制，从底层组件到复杂场景实现。首先介绍了Spring DI的三大核心组件：DefaultListableBeanFactory、DependencyDescriptor和ResolvableType，它们是所有注入逻辑的基础。随后详细拆解了字段注入、延迟注入（ObjectFactory与@Lazy的区别）以及Optional注入的实现原理。在复杂场景

Dubbo与Nacos集成的分布式架构中构建了多层次的容错体系。Dubbo提供RPC层容错机制，包括6种内置集群策略（默认failover）、超时控制、重试机制和熔断降级。Nacos则通过注册中心高可用部署、本地缓存机制和动态配置能力增强基础设施容错。两者协同可应对服务节点故障、注册中心宕机等场景，通过本地缓存、集群策略和动态配置调整等实现"故障自动隔离、配置实时调整"的目标。