胖不了小陆

一、概述

日志，作为一个开发者应该不会陌生吧，如果没有日志，当系统报错：“系统异常” 时，就算你是有几百年功力的技术大佬你也难以瞬间定位问题所在。

良好的日志系统就像飞机的”黑匣子”，它能记录运行轨迹、监控系统状态并快速定位问题。本文将带你了解Log4j、Logback和Log4j2这三个主流日志框架，以及如何通过门面模式统一日志接口。

高并发场景下，接口防刷是系统稳定性的重要保障。上一篇我们已经介绍了固定计数器限流和令牌桶限流，今天继续分享漏桶限流和滑动时间窗口限流这两种经典算法。

引言

为什么需要工作流引擎？

在当今快速变化的商业环境中，企业需要处理越来越复杂的业务流程。想象一下：一个员工请假申请需要经过部门经理审批、HR备案、财务记录等多个环节；一个电商订单需要经历库存检查、支付确认、发货通知、物流跟踪等步骤。这些业务流程如果硬编码在系统中，不仅难以维护，更无法快速适应业务变化。

一、前言

在单机时代，我们使用Spring的@Scheduled注解稳如老狗。但到了分布式环境，这个“老实人”就变得不可靠了。

一、前言

作为一名在Java世界里摸爬滚打了十年的“老码农”，我见证过无数项目的兴起与重构。其中一个最常见的、也是最让人头疼的问题，就是随着业务爆炸式增长，代码中充斥着庞大而脆弱的 if-else 或 switch-case 语句。

它们像代码的 “肿瘤”，初始时良性，但随着时间推移，变得难以维护、难以测试、难以扩展。

在数字化时代，我们的日常生活与网络紧密相连。从社交软件、电子邮箱到移动支付，大量敏感信息需要在互联网上传输和处理。然而，传统的密码作为最主要的身份验证方式，存在着诸多安全隐患。

一、前言

最近几年人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各行各业。自2020年OpenAI发布GPT-3以来，大语言模型（LLM）引领了新一轮AI浪潮。国内外科技巨头纷纷投身自研大模型的竞争，随着模型能力的不断成熟，AI功能已从单一的文本交互演进为多模态智能体系，最终催生出形态多样的AI智能体应用。

一、前言

AI 领域的技术迭代确实非常迅速。几个月前我写过一篇关于 Spring AI 与 MCP（Model Context Protocol）的整合文章，如今 Spring AI 1.1.0-M3 版本又带来了全新的实现方式。

Ollama 是一个专为本地运行大型语言模型（LLM）而设计的开源框架。你可以把它想象成一个“模型管理器”，它让在你自己电脑上部署和使用各种 AI 模型变得非常简单，就像安装和运行一个普通软件一样。

它的核心特点是轻量级、模块化，支持同时运行多个不同的模型，并且不需要联网，所有数据处理都在本地完成，非常适合注重隐私、需要离线使用或希望深度定制AI能力的用户。

• 作为一名程序员，面对层出不穷的开发工具和平台，如何在AI自动化的浪潮中选择最适合自己的技术栈？今天我们就来深度剖析两款备受关注的开源平台：Dify和n8n。它们看似都涉及“工作流”和“自动化”，但设计理念和适用场景有着明显差异。