JdbcTemplate 是 Spring 提供的轻量级数据库操作工具，适合直接写 SQL，又不想写一堆 JDBC 模板代码的场景。

用 Spring AI Alibaba 打造你的智能体“天团” 一、为什么一个 Agent 不够用了 在之前的文章中，我们聊过大模型工具调用——让模型自己判断该调用哪个 API，比如查天气、查订单。

当你在浏览器输入域名时，它是如何一步步转化为 IP 地址的？本文深度剖析域名解析的四大核心阶段：应用层缓存、操作系统解析、DNS递归查询与迭代查询。通过拆解完整的解析链路，带你彻底搞懂DNS的底层原理

别再把策略模式写成教科书了。从真实折扣计算场景出发，讲清楚什么时候该用、什么时候不该用。

下单之后发短信、更新积分、通知仓库，都堆在一个方法里？观察者模式就是来解决这个的。从手写实现到 Spring EventListener，再到 @TransactionalEventListener 的坑。

服务器托管 vs 云主机 vs 裸金属：一个决策故事 从一台云主机开始 去年有个做电商的朋友找我，说刚拿了点投资，要做一个社区电商的小程序，后端Java，数据库MySQL。 我问了下情况，给了个很简单

databasus —— 一款开源免费、可自托管的数据库备份工具，支持将备份文件保存到不同的存储位置，并支持通过 Webhook、Discord、Telegram 等渠道发送预警通知。

提起 LLM 应用开发，绝大部分的开发还是Python。虽然Spring AI已经正式发布，但是使用上总觉得差点东西。 LangChain4j很早就听人说了，但是一直没有来得及使用。

Opus 4.8来袭！从价格、基准、动态工作流和诚实性，看 Opus 4.8 如何提升复杂 Agent 交付率。

前言 最近帮几个刚入行的朋友做技术指导，发现一个普遍现象：很多人从大学学完MySQL之后，就再也没碰过别的数据库了。 到了工作中，遇到一些复杂业务场景，用MySQL去硬撑，搞得焦头烂额。 说实话，Po

引言：秒杀背后的技术挑战 大家好！今天我们来聊聊电商系统中最具挑战的场景之一——秒杀系统。想象一下，1万件商品在1秒内被抢购一空，同时还要处理30分钟未支付的自动关闭订单。这不仅是业务需求，更是对技术

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Dynamic Workflows 深度解析：把多 Agent 编排迁出聊天上下文，用可执行脚本承载复杂工程任务。

很多团队做的“多云跨地域容灾”，本质是把单点故障升级成“双倍成本故障” 1. 切流不丢账 2. 灾备不重放 3. 补偿不互撞 4. 演练可验收

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逐条 INSERT 慢在事务提交次数太多（每次涉及磁盘 fsync）；批量 INSERT 将多条 VALUES 合并为一条 SQL，大幅减少提交次数，推荐每批 500-1000 行，百万级数据用 LO

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