vtj/ui 是基于 Vue 3 的组件库，为 VTJ 低代码平台提供丰富的 UI 基础组件，涵盖表单、数据网格、对话框等，支持模块化开发与 TypeScript，助力高效构建可视化应用界面。

VTJ 提供多平台部署支持，涵盖 Web、移动及跨平台环境。通过专用适配器和低代码优化，实现统一开发体验，并支持 Element Plus、Vant UI 等框架，提升开发效率与应用性能。

希望 AI 编程能应用于更加高阶的场景。我对 AI 自动化编程最大的希望是它能够把整个研发过程，变成一个流水线制造的过程，把我们的整个研发流程规范化起来，并且在每一步都能够对人进行一个指引，类似自动驾驶一样。

carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库，提供了对时间穿越、时间差值、时间极值、时间判断、星座、星座、农历、儒略日 / 简化儒略日、波斯历 / 伊朗历的支持

服务调用过程中的负载均衡一般使用SpringCloud的Ribbon 组件实现 , Feign的底层已经自动集成了Ribbon , 使用起来非常简单 客户端调用的话一般会通过网关, 通过网关实现请求的路由和负载均衡

缓存雪崩/缓存失效 指的是大量的缓存在同一时间失效，大量请求落到数据库 导致数据库瞬间压力飙升。 造成这种现象的 原因是，key的过期时间都设置成一样了。 解决方案是，key的过期时间引入随机因素

Redis 有 5 种基础数据结构，它们分别是：string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集 合) 和 zset(有序集合)

当我们为一张表的name字段建立了索引 , 执行如下查询语句 : select name,age from user where name='Alice' 那么获取到数据的过程为 : 1. 根据name='Alice'查找索引树 , 定位到匹配数据的主键值为id=18 2. 根据id=18到主索引获取数据记录 (回表查询) 先定位主键值，再定位行记录就是所谓的回表查询，它的性能较扫一遍索引树低

Map接口和Collection接口是所有集合框架的父接口： 1. Collection接口的子接口包括：Set接口和List接口 2. Map接口的实现类主要有：HashMap、TreeMap、Hashtable、ConcurrentHashMap以及 Properties等 3. Set接口的实现类主要有：HashSet、TreeSet、LinkedHashSet等 4. List接口的实现类主要有：ArrayList、LinkedList、Stack以及Vector等

1. 数据结构实现：ArrayList 是动态数组的数据结构实现，而 LinkedList 是双向链表的数据结构实 现。 2. 随机访问效率：ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高，因为 LinkedList 是线性的数 据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。 3. 增加和删除效率：在非首尾的增加和删除操作，LinkedList 要比 ArrayList 效率要高，因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。 4. 内存空间占用：LinkedList 比 ArrayList 更占内存，因为 LinkedList 的节点除了存储数

使用synchronized关键字 使用Lock锁 synchronized和Lock有什么区别 ? 首先synchronized是Java内置关键字，在JVM层面，Lock是个Java类； synchronized 可以给类、方法、代码块加锁；而 lock 只能给代码块加锁。 synchronized 不需要手动获取锁和释放锁，使用简单，发生异常会自动释放锁，不会造成死锁； 而 lock 需要自己加锁和释放锁，如果使用不当没有 unLock()去释放锁就会造成死锁。 通过 Lock 可以知道有没有成功获取锁，而 synchronized 却无法办到。

1. 判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容； 2. 根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向 ⑥，如果table[i]不为空，转向③； 3. 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的 是hashCode以及equals； 4. 判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值 对，否则转向5； 5. 遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的

StringUtil

jvm类常见加载顺序

近日，通义灵码上新模型选择功能，除新增 DeepSeek 满血版 V3 和 R1 外，Qwen2.5-Max 也正式上线，它使用了超过 20 万亿 token 的预训练数据及精心设计的后训练方案进行训练。

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