极客智谷

在现代数据处理场景中，用户通常希望通过自然语言与数据库交互，而无需编写复杂的SQL语句。这种需求推动了大模型在自然语言处理（NLP）和数据库查询生成领域的应用。

引言：重放攻击的威胁场景 1.1 典型攻击案例 金融系统盗刷：某银行API遭重放攻击，单日损失超50万元 身份认证绕过：攻击者截获JWT令牌重复使用，获取非法访问权限 物联网设备劫持：重放设备控制指令

引言：当线程安全成为刚需 1.1 并发时代的Map困境 经典案例：电商秒杀系统超卖事故分析（附线程堆栈截图） 传统方案缺陷：synchronizedMap的吞吐量陷阱（JMH测试数据对比）

引言：哈希集合的基石 1.1 集合框架的核心地位 数据存储的三大特性：唯一性、无序性、快速访问 HashSet的市场占有率：Java集合框架中使用率TOP3（占日常开发场景的45%）

引言：为什么需要同步队列？ 1.1 并发编程的核心矛盾 存储与传输的博弈：传统队列通过内存缓存解耦生产消费，但引入延迟和内存开销 极端场景的需求：当生产消费速率必须严格同步时（如线程池任务调度）

本文的每个案例都经过真实项目验证，所有代码片段均可直接复制到你的IDE中运行。每日三练：用自然语言描述3个日常编码任务，尝试用DeepSeek实现Prompt实验

本文详细介绍了如何在 Spring AI Alibaba 生态中引入可观测性能力，结合 OpenTelemetry 实现了完整的 Trace 数据采集与导出机制。

是一个基于 Spring AI 和 Alibaba ARK 平台的多模态模型应用示例。它集成了聊天、图片生成、文本向量等多种模型能力，并通过 REST 接口提供服务。

随着人工智能技术的发展，聊天机器人逐渐成为企业与用户交互的重要工具。本文将介绍如何使用Spring AI框架结合Alibaba DashScope插件，快速构建一个支持功能调用（如翻译、天气查询等）