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2026年6月22日
RAG 系统如何实现全链路追踪:AOP 埋点与流式调用追踪实践
摘要: RAG 系统如何实现全链路追踪:AOP 埋点与流式调用追踪实践 前言 在 RAG 问答系统中,一次用户提问通常不会只调用一次大模型。完整链路可能包含:会话记忆加载、问题改写、意图识别、歧义判断、知识库检索、Prompt 组装、模型路由、流式输出等多个阶段。 如果线上出现“回答慢”“检索不到内容”“大
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posted @ 2026-06-22 15:45 代码丰
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2026年6月18日
使用 TtlExecutors 解决线程池中的 ThreadLocal 上下文丢失问题
摘要: 使用 TtlExecutors 解决线程池中的 ThreadLocal 上下文丢失问题 前言 在 Web 系统中,我们经常会把当前登录用户、traceId、租户 ID 等信息放到 ThreadLocal 中。 比如一次 HTTP 请求进入系统后,拦截器会解析 token,然后把登录用户保存到上下文中
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posted @ 2026-06-18 16:34 代码丰
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长耗时请求场景下(RAG问答场景),如何基于 Redis 实现分布式公平限流?
摘要: 长耗时请求场景下(RAG问答场景),如何基于 Redis 实现分布式公平限流? 前言 在普通 Web 接口里,请求通常几十毫秒到几百毫秒就结束。限流时,我们往往只需要控制 QPS 或短时间并发即可。 但在一些长耗时场景里,请求生命周期会明显变长,例如: AI 流式问答 大文件处理 报表导出 视频转码
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posted @ 2026-06-18 16:02 代码丰
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2026年6月4日
【面经】缓存一致性全套解决方案:从旁路删除到延迟双删、MQ 补偿、binlog 监听与多级缓存
摘要: 缓存一致性全套解决方案:从 Cache-Aside 到延迟双删、MQ 补偿、binlog 监听与多级缓存 本文适合 Java 后端、Redis 缓存设计、面试复习和系统设计总结。 核心目标:彻底搞清楚 数据库与缓存一致性 到底有哪些方案、分别解决什么问题、适合什么业务场景。 适合面试补差 和面试官吹
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posted @ 2026-06-04 15:05 代码丰
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2026年6月3日
流式大模型调用中的首包监测:解决流式调用大模型的异步问题
摘要: 流式大模型调用中的首包监测:解决异步错误与模型切换的窗口期 适合场景:RAG 应用、智能客服、知识库问答、Agent 系统、本地大模型推理服务、需要支持流式输出和多模型故障转移的后端系统。 前言 在大模型应用里,同步调用和流式调用的错误处理方式差异很大。 同步调用比较好理解:调用模型 A 失败了,当
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posted @ 2026-06-03 14:29 代码丰
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2026年5月28日
调用多个AI 模型时,如何实现一个简单的熔断机制
摘要: 调用 AI 模型时,如何实现一个简单的熔断机制 适合场景:RAG 应用、智能客服、知识库问答、内容生成、Embedding 检索、Rerank 精排等需要调用 AI 模型服务的系统。 前言 在 AI 应用里,我们经常会调用不同类型的模型服务,例如: Chat 模型:负责对话、问答、总结、生成 Emb
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posted @ 2026-05-28 17:13 代码丰
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2026年5月26日
SynchronousQueue + CallerRunsPolicy 与 LinkedBlockingQueue + CallerRunsPolicy 对比
摘要: SynchronousQueue + CallerRunsPolicy 与 LinkedBlockingQueue + CallerRunsPolicy 对比 本文是总结业务上遇到的线程池设计问题 询问GPT后总结的内容 1. 背景 在 Java 线程池中,很多人会重点关注这几个参数: corePo
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posted @ 2026-05-26 16:05 代码丰
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2026年5月21日
基于数据库字段实现可续期分布式锁:从任务抢占到心跳续约
摘要: 基于数据库字段实现可续期分布式锁:从任务抢占到心跳续约 前言 在多实例部署的后台系统中,经常会遇到这样一类问题:多个服务节点都会定时扫描数据库中的任务表,找出已经到期的任务并执行。 如果没有互斥控制,就可能出现: 实例 A 扫到 task-1 到期 实例 B 也扫到 task-1 到期 实例 C 也
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posted @ 2026-05-21 14:34 代码丰
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2026年5月19日
Spring Boot 做 RAG 文档上传:为什么要用分布式信号量控制并发?
摘要: Spring Boot 做 RAG 文档上传:为什么要用分布式信号量控制并发? 做 RAG 系统时,文档上传不是简单地把文件收下来。 用户上传一个 PDF、Word 或 Markdown 后,系统后面通常还要做: 保存文件 -> 解析文本 -> 文本分片 -> 生成向量 -> 写入向量库 所以文档上
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posted @ 2026-05-19 16:46 代码丰
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Spring Boot 做 RAG 文档上传:1GB 文件会不会打爆内存?
摘要: Spring Boot 做 RAG 文档上传:1GB 文件会不会打爆内存? 做 RAG 系统时,文档上传很容易被低估。 普通系统里,上传文件可能只是保存附件。但在 RAG 里,上传只是第一步,后面通常还有: 上传文档 -> 保存文件 -> 解析文本 -> 文本分片 -> 生成 embedding -
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posted @ 2026-05-19 15:44 代码丰
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