本文系统分析了Redis在高并发场景下的性能瓶颈与优化策略。核心观点是Redis性能问题多源于不当使用，而非其本身。文章指出Redis高性能源于内存访问、单线程模型和I/O多路复用。重点剖析了大Key、热点Key、缓存穿透/击穿/雪崩三大经典问题的成因与解决方案，并提供了热点缓存设计、Key命名规范、Pipeline批量操作等生产级优化建议。

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AI安全产业智能化人机协作大模型生成式AI 人工智能

AI赋能千行百业，人机协作成未来关键

人工智能正从专用迈向通用，以ChatGPT等大模型为核心的生成式AI成为关键驱动力。其发展趋势包括：深度赋能千行百业，推动产业智能化；向更高效、节能的轻量化与边缘计算发展；强调人机协作，形成新型伙伴关系；同时，安全、伦理与全球治理已成为焦点议题。面对智能新时代，主动学习与适应，构建负责任的发展环境至关重要。

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Java 性能优化实战第 7 篇：MySQL 性能优化必修课

本文系统阐述了MySQL性能优化的核心方法论。文章指出数据库是后端性能的主要瓶颈，优化的核心在于减少扫描行数、I/O和锁争用。重点讲解了高性能索引的设计原则（如高区分度、联合索引顺序）、通过慢查询日志定位问题、以及利用EXPLAIN分析执行计划（关注索引使用、扫描行数和Using Filesort/Temporary等关键信息）。最后提供了避免索引失效的实战案例和高性能SQL写法模板，强调一切优化的根本目标是让MySQL扫描更少的行。

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Java 性能优化实战第 6 篇：CPU 使用率飙高的根因定位（火焰图 + Linux 实战排查全流程）

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Java 性能优化实战第 6 篇：CPU 使用率飙高的根因定位（火焰图 + Linux 实战排查全流程）

本文系统介绍了Java服务CPU飙高问题的排查与优化方法。CPU飙高通常由线程死循环、锁竞争、GC频繁、IO阻塞或热点方法调用导致，表现包括CPU 100%、系统卡顿等。文章提供了标准排查流程：通过`top -H -p`定位高CPU线程，将线程ID转为十六进制，再结合`jstack`分析线程栈，即可快速定位问题根源。同时，文章分类解读了不同场景的栈特征与解决方案，并推荐使用火焰图进行深度分析。最后，给出了生产环境CPU性能优化的实用清单，如避免死循环、减少锁竞争、合理配置线程池等。

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Java 性能优化实战第 5 篇：JVM GC 调优（下）——GC 事故排查、内存泄漏定位、GC 日志可视化实战

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Java 性能优化实战第 5 篇：JVM GC 调优（下）——GC 事故排查、内存泄漏定位、GC 日志可视化实战

本文系统介绍了线上GC问题的排查流程与实战解决方案。核心是“黄金五步法”：先确定RT抖动或CPU高等表现，再通过jstat等工具区分GC与业务问题，接着分析GC日志定位拖累系统的具体GC类型，进而判断对象产生过快、回收不足或内存泄漏等根本原因，最后使用MAT、Arthas等工具精确定位。文章还总结了周期性RT峰值、CPU 100%、FullGC爆发等五种常见事故模式及其调优方案，并提供了针对不同堆大小的G1调优模板，以及从G1切换到ZGC的考量标准。

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Java 性能优化实战第 4 篇：JVM GC 调优（上）——从 GC 原理到 G1 实战参数解析

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Java 性能优化实战第 4 篇：JVM GC 调优（上）——从 GC 原理到 G1 实战参数解析

本文系统阐述了Java GC调优的核心知识。文章指出线上性能问题（如延迟抖动、CPU满载）约70%与GC相关。核心观点是GC的本质是在不影响业务的前提下平衡延迟与吞吐。文章重点分析了GC发展史，强调G1因其可设定暂停目标、并发标记及成熟稳定，是当前线上服务的首选。同时，文章提供了G1的核心调优参数集，并指出线上90%的GC问题源于年轻代过小、老年代过快填满及回收阶段耗时过长三大常见陷阱。

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Java 性能优化实战第 3 篇：JVM 内存结构与 GC 原理

本文系统阐述了JVM GC调优的核心知识体系。重点解析了Java 8+的内存结构（堆、元空间）、对象分配与晋升流程（优先Eden、大对象直入老年代），以及可达性分析等GC算法原理。文章详细说明了Minor GC与Full GC的触发条件，并对比了主流垃圾收集器：吞吐量优先的Parallel GC、低延迟的CMS、Java 11+默认的G1（采用分区和Mixed GC）以及毫秒级停顿的ZGC。最后指出，理解GC机制是诊断系统卡顿和进行性能优化的基础。

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Java 性能优化实战第 2 篇：如何定位性能瓶颈

本文提出性能优化的核心在于精准定位瓶颈，而非盲目调整。文章系统性地介绍了从Linux系统层、JVM层到业务代码层的三层排查法，并提供了具体工具与关键指标，如使用top、jstat、Arthas等快速诊断CPU、内存、线程及数据库问题。核心结论是：遵循标准排查流程，先定位再优化，可解决90%的线上性能问题。

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Java 性能优化实战第 1 篇：Java 性能优化全景图

本文系统阐述了Java性能优化的完整体系，指出性能优化并非单点改进，而是涵盖代码、线程、JVM、IO、持久化、架构及运维的七层立体结构。核心目标在于平衡响应时间、吞吐量与资源消耗。文章强调应遵循“发现问题—压测定位—分析瓶颈—方案验证”的黄金流程，并指出常见瓶颈多集中于GC、线程池、数据库及缓存设计。同时，推荐了必要的性能工具链，并总结了五大优化心法，强调系统性思维与监控预警的重要性。

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Java Virtual Threads（虚拟线程）教程：Loom 未来路线图与结构化并发深入解析（第 6 篇）

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虚拟线程 Java Springboot 语法多进程

Java Virtual Threads（虚拟线程）教程：Loom 未来路线图与结构化并发深入解析（第 6 篇）

本文前瞻性地解析了Project Loom的最终目标与未来路线图。其核心是通过虚拟线程、结构化并发及Continuations三大组件，使Java并发编程回归同步风格的简洁写法，同时获得异步性能。重点介绍了结构化并发（如`StructuredTaskScope`）如何以同步方式管理并行任务生命周期，实现自动错误传播与取消。未来，Loom将持续完善API、优化调度器，并深度结合云原生场景，旨在让Java成为高并发时代最易用的语言。

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