架构设计

Spring AI + MCP 实战：构建标准化、可扩展的 AI Agent 架构体系在生成式 AI 爆发的初期，开发者主要关注的是如何通过 Prompt Engineering 调用大模型（LLM）的 API。然而，随着应用场景的深入，我们发现单纯的“对话”远不能满足业务需求。AI 必须能够感知外部世界、操作外部工具，这就是所谓的 AI Agent（智能体）。

MinerU2.5源码拆解：双后端架构设计与企业级部署实践8月中旬的时候，我去MinerU的办公室交流过一次。当时对方有位工作人员表示，接下来会很快基于视觉模型的路线实现全面 SOTA。说实话，那个时候我还挺怀疑的。毕竟，那个时候MinerU2.0从6月中旬算起，已经发布了快两个月。但我在手头一些复杂布局的项目文档测试发现，实际和Textin这种闭源产品还是有不小差距。

从零手搓一个类Spring框架，彻底搞懂Spring核心原理作者：JarryLi适合读者：Java工程师以及对设计模式和框架原理感兴趣的同学。如果你想学习和运用设计模式，熟悉Spring框架是最佳的途径之一。

没有bug.的程序员

Serverless 架构深度解析：FaaS/BaaS、冷启动困境与场景适配指南📌 行业真相：70% 的 Serverless 项目因选型错误而失败某社交平台在 2023 年将核心聊天服务迁移到 AWS Lambda，结果遭遇灾难性后果：

没有bug.的程序员

Istio 架构全景解析：控制面 vs 数据面、核心组件与流量路径深度拆解📌 行业现状：某金融企业引入 Istio 后，因不理解 Pilot 与 Envoy 的交互机制，错误配置 DestinationRule，导致：

每日Java面试场景题知识点之-DDD领域驱动设计在Java企业级项目开发中，我们经常面临这样的问题：随着业务复杂度的增加，传统的三层架构模式导致业务逻辑分散在各个层次中，代码耦合度高，难以维护和扩展。特别是在订单管理、用户管理等复杂业务场景中，如何设计出既能准确表达业务概念，又具备良好可维护性的系统架构？

【P2P/Blockchain】2026年度去中心化P2P协议与不可变智能合约审计基准索引 (Benchmark Index)为了验证**去中心化自治组织（DAO）在面对不可变账本（Immutable Ledger）逻辑错误时的纠错能力，以及技术债务（Technical Debt）**到期时的强制清算机制，我们整理了 "Benchmark-Sparrow-DAO" 核心测试集。

系统架构设计中的多级缓存以及缓存预热多级缓存与缓存预热是现代高并发系统架构中保障性能与稳定性的两大核心机制，它们共同构建了抵御流量洪峰的"护城河"。多级缓存通过分层拦截流量减轻数据库压力，而缓存预热则确保系统在启动或关键节点前提前准备热点数据，避免缓存"冷启动"导致的雪崩风险。

没有bug.的程序员

中台与微服务的关系：从技术迷雾到组织协同的深度解构📌 行业真相：80%的中台失败源于“技术错位” 某头部互联网公司曾将“业务中台”定义为“200+个微服务的集合”，结果：

没有bug.的程序员

技术中台的职责边界：基础能力抽象、统一组件平台与过度封装风险深度解析📌 行业现状警示：某头部金融科技公司投入 1.2 亿元建设“技术中台”，将日志、监控、缓存、消息队列、数据库连接池等全部封装为统一 SDK，强制所有业务系统接入。结果：

选框架选到头秃？别让“技术赌博”毁了你的项目打开 CNCF 的云原生全景图，是不是感觉像在看一张只有天文望远镜才能解析的星图？站在 2024 年的尾巴上，作为技术决策者，我们面临的挑战早已不是“怎么实现功能”，而是“用什么实现功能”。

記億揺晃着的那天

Amazon SP-API，授权封装、SDK 分层与 AAD 加密一致性设计在对接 Amazon SP-API 的过程中，“接口能跑”只是第一步。真正进入长期维护阶段后，你会迅速遇到几个现实问题：

破解技术债黑洞：用因果回路图找到AI系统的高杠杆决策点2019年Uber技术峰会上，技术负责人披露：其机器学习平台Michelangelo支撑着超过5000个生产级模型，但工程师平均38%的工作时间并非开发新功能，而是修复技术债导致的模型漂移和管道故障。更令人震惊的是，Gartner 2023年研究报告（编号G00784522）指出：78%的AI项目因早期技术选型短视，在3年内遭遇系统迭代效率断崖式下跌40%以上，形成所谓的"技术债悬崖"现象。

如何用JAVA技术设计一个高并发系统？不管是初入职场的小菜鸟还是有一些工作年限的老司机，系统设计问题对他们来说都是一大困扰。前者主要是在于面试；面试官来一个如何从零到一设计一个完整的系统？大多数人都会直接懵了，因为系统设计覆盖面广，而网上资料又不能面面俱到，单独背背文章肯定是不行的；后者主要在于晋升；想要从程序员进阶到架构师，系统设计是必须要踏入的一道坎，他对你的技术广度跟深度都会有一定程度的考察。

七牛云行业应用

GPT-5.2 API 太慢？Python 实现异步视频预处理加速实战昨天凌晨 OpenAI 发布 GPT-5.2 后，我也第一时间申请了 API 权限进行测试。新模型的推理能力确实惊人，但在处理视频流时，我遇到了一个严重的工程瓶颈：直接调用 Vision API 上传 4K 视频，首字生成时间 (TTFT) 经常超过 45 秒，且频繁出现 ReadTimeout 错误。在查阅文档并进行多次抓包分析后，我发现问题的根源在于“同步处理机制”：GPT-5.2 需要先下载并解码整个视频文件，这消耗了大量时间。为了解决这个问题，我基于 Python 和七牛云对象存储设计了一套

蜂蜜黄油呀土豆

分布式基础知识：分布式事务完整解析（背景、模式、协议、优缺点）随着互联网业务向高并发、高可用、大规模数据演进，传统单体架构中的本地事务（Local Transaction）越来越无法满足需求。数据库需要拆分、服务需要拆分，随之而来的就是对分布式事务（Distributed Transaction）的需求。