@Autowired、@Resource、@Inject 这几个都是用来做依赖注入的，我们挨个的来看一下。
接收到公司业务部门的开发反馈，应用在升级公司内部框架后，UAT（预生产）环境接口性能压测不达标。
Spring官方的RSocket Broker其实开发已经非常久了，我以为会伴随着Spring Cloud 2021.0发布的，但是没有发生。不过Spring RSocket Broker还是发布了最新的0.3版本，虽然还是预览版，但目前已经可用，考虑官方还没有提供对应的文档，大家入门做Demo还有些困难，所以这篇文章就是帮你快速入门Spring RSocket Broker，同时解析一下RSocket Broker的特性。
随着 Apache Dubbo、Nacos 以及 Spring Cloud 等服务框架的流行，越来越多的企业开始采用微服务架构来构建其应用程序。微服务架构使企业能够将其应用程序拆分成多个小型服务，这些服务可以独立部署和扩展。这种架构模式也使企业更容易实现敏捷开发和持续交付，从而提高了其业务效率和响应能力。
在应对接口被刷的问题时，业界已经形成了多种行之有效的策略，每种策略都有其独特的原理和适用场景。下面将详细介绍几种常见的接口防刷策略。
在当前市场下，两款开源框架/平台分别有各自适用的开发场景，且都得到了开发者和企业的广泛采用。在这篇文章中，我们将深度讲解两个框架的结合：如何将在 Dify 平台上开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程，至于为什么这么做？扩展性、性能、稳定性提升？请通过接下来的示例和企业实践测试数据了解详情。
Spring Boot 4.0.0作为2025年发布的重要版本，带来了一系列核心组件的升级与优化。在HTTP处理方面，HttpHeaders类作为Spring MVC和WebFlux中处理请求/响应头的关键组件，也经历了多项改进。
随着人工智能技术的爆发式增长，企业级应用对AI大模型的分析、推理、生成等能力需求日益迫切。然而，传统模型面临“数据孤岛”困境：大量关键业务数据分散在本地系统、专有数据库或第三方服务中，难以通过简单的提示词直接注入模型，导致模型理解受限、决策质量不足。更严峻的是，对于涉及隐私或合规要求的数据（如企业财务信息、医疗记录等），直接暴露给云端模型存在显著安全风险。如何打破数据壁垒，同时确保敏感信息的安全可控，成为AI落地的核心挑战。
在 Spring 框架的体系中，Bean 注入是极为关键的核心功能，它是依赖注入（Dependency Injection，简称 DI）原则的一种具体实现方式。从本质上来说，Bean 注入指的是 Spring 容器在运行期间，能够自动将某个对象所依赖的其他对象，精准地注入到该对象当中 。
Arthas 是 Alibaba 开源的 Java 诊断工具，具有实时查看系统的运行状况；查看函数调用参数、返回值和异常；在线热更新代码；秒解决类冲突问题；定位类加载路径；生成热点；通过网页诊断线上应用。如今在各大厂都有广泛应用，也延伸出很多产品。
Spring Boot 4.0.0 版本引入了基于 JSpecify 注解的 Null 安全改进，这一举措无疑为 Java 开发者带来了福音。它就像是为代码穿上了一层坚固的 “铠甲”，能够在编译阶段就发现潜在的 Null 指针风险，提前预警，避免在运行时出现令人头疼的 NPE，从而大大提升了代码的质量和可靠性 ，让开发者能够更加专注于业务逻辑的实现，而无需在 Null 检查上花费过多的精力。
SSH不是一个框架，而是多个框架（struts+spring+hibernate）的集成，是目前较流行的一种Web应用程序开源集成框架，用于构建灵活、易于扩展的多层Web应用程序。
不论您是一名开发者、架构师、CTO， 如果您曾深度参与在微服务开发中，那么相信您一定有过开源微服务框架或体系选型的疑问：Apache Dubbo、Spring Cloud、gRPC 以及 Service Mesh 体系产品如 Istio，到底应该选型哪一个？这篇文章对这几个框架进行了详细的说明，并在选型方面给了一定的指导意见，相信能给微服务开发者带来一定的帮助。
在本篇文章中，我们将聚焦于 Spring Boot 应用的日志记录（Logback配置），探讨错误日志机制、事件格式及日志事件中捕获的信息类型。同时，我们还会介绍如何配置日志属性，例如日志文件命名、基于大小或时间的文件滚动策略，以及如何在 Spring Boot 应用中集成这些配置。
在当今人工智能飞速发展的时代，大语言模型（LLM）已成为自然语言处理领域的核心力量。然而，这些模型在处理实时信息、专业领域知识以及确保回答准确性和可靠性方面仍面临挑战。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生。RAG 通过 “检索 - 生成” 模式，将传统信息检索系统与大语言模型相结合，有效解决了大模型知识更新滞后、容易产生幻觉等问题。
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