使用Jetty作为Web服务器的时候在某个非常罕见的场景下发生的一次堆外内存溢出的场景。

本文系统介绍了Apache Flink作为实时计算标准的核心优势与技术架构。Flink凭借流式优先设计、强大状态管理和Exactly-Once语义，成为实时计算领域首选。文章从设计哲学、架构模型、数据流处理、时间窗口、状态管理、容错机制等方面深入解析Flink核心技术，并通过Java实战示例展示其流处理能力。Flink适用于实时风控、实时数仓等场景，其核心价值在于将批流统一、提供低延迟高一致性的实

在 Java 项目里引入大模型做「结对编程」，很多团队的实际体验是：刚上手很惊艳，用久了却发现不稳定、可控性差、难以团队化复用。**Claude Code + Developer Kit** 提供了一条更工程化的路线：把「AI 搭档」从一次性聊天，升级为可配置、可复用、可编排的一套技能（skills）、代理（agents）与命令（commands），专门面向 Java / Spring Boot

- ARP cache 到底缓存了什么？- Linux 为什么更推荐用 `ip neigh`，而不是 `arp -n`？- 发一个 IP 包出去时，主机路由表、ARP cache、交换机 MAC 表分别在什么时候起作用？- 同网段访问与跨网段访问时，ARP 查到的对象为什么不同？- `REACHABLE`、`STALE`、`DELAY`、`PROBE` 这些状态是什么意思？- 出现 `INCOMP

应用间歇性卡顿1分钟，表面现象指向Redis连接超时，但深入排查发现真正根因是Linux邻居表溢出导致新建连接卡在socketConnect()。关键证据包括： 多协议连接（Redis/HTTP/Nacos）统一卡在连接阶段 Redis服务端日志显示BGSAVE仅耗时100ms 内核日志出现"neighbor table overflow"报错 系统TCP连接数高达6988 线

本文介绍了一个基于Spring Boot和Spring AI的企业级RAG知识库系统设计与实现。系统采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot 3.4.2和Spring AI 1.0.0 GA，前端采用Vue 3技术栈。核心功能包括基础对话、文档向量化、检索增强、对话记忆等完整链路，并整合了Milvus向量数据库、MySQL、Redis等技术组件。文章详细阐述了系统架构、核心模块划分、技术

本文介绍了Spring AI中ChatClient的设计与实现，重点解析了其作为高层抽象相较于直接调用ChatModel的优势。ChatClient通过Fluent API设计、Advisor机制、默认配置和流式支持等特性，为开发者提供了更便捷的大模型交互方式。文章详细展示了ChatClient的两种构建模式，并深入分析了流式输出与SSE的实现原理。通过代码示例演示了如何在实际应用中集成敏感词过滤

本文深入解析了Spring AI中QuestionAnswerAdvisor的工作原理及其在RAG(检索增强生成)中的应用。文章首先指出RAG的关键在于高效检索，随后详细介绍了QuestionAnswerAdvisor的设计优势，包括解耦业务逻辑、支持多Advisor叠加等。核心部分阐述了QuestionAnswerAdvisor的工作流程、默认Prompt模板以及SearchRequest的关键

摘要： Spring AI的ChatMemory机制通过存储历史对话实现多轮交互，解决大模型无状态问题。核心设计包括ChatMemory接口（存储/检索消息）和MemoryAdvisor（自动注入历史消息），支持内存、JDBC或Redis存储。通过conversationId实现用户隔离，确保对话独立。提供PromptChatMemoryAdvisor（文本拼接）和MessageChatMemor

本文介绍了基于Spring AI的AI绘图功能实现方案。通过ImageModel抽象层统一接入不同厂商的图像生成API，后端采用代理下载模式将临时URL转换为图片字节流返回。文章详细解析了从Prompt到图片的端到端流程，包括Spring AI的Image抽象设计、DashScope图像模型自动装配、DrawImageController实现代码，以及前端集成方式。该方案具有接口统一、隐藏实现细节