Docker 部署 Java 应用实战指南与长尾优化方案
本文详细介绍了Docker容器化部署Java应用的最佳实践。首先阐述了采用多阶段构建和精简JRE的镜像优化技术，可将镜像体积减少60%。其次讲解了资源配置、健康检查、启动优化等容器化关键配置，并演示了Spring Boot微服务的多模块构建与Docker Compose编排方案。最后深入探讨了Kubernetes生产部署、监控日志集成、灰度发布策略以及性能调优和安全加固措施，为Java应用的容器化部署提供了完整的解决方案指南。文章还包含大量可落地的代码示例，涵盖从基础到高级的生产环境实践。
Java 入门循环结构基础知识点详解
摘要：本文介绍了Java现代循环技术的进阶应用，包括Stream API、响应式编程和模式匹配，展示了如何用Stream API替代传统循环进行声明式集合处理（如过滤、映射和并行计算），以及响应式编程在异步非阻塞场景下的优势。文章还通过电商订单处理系统的案例演示了这些技术的综合应用，并提供了性能优化建议，如合理使用并行处理和避免循环内对象创建。这些现代特性使Java代码更简洁、高效，更适合高并发和I/O密集型场景。
开箱即用的GO后台管理系统 Kratos Admin - 如何上传文件
Kratos Admin 是一个开箱即用的 Go 语言后台管理系统，支持通过 MinIO 实现高效文件上传。系统提供两种上传方式：一是通过预签名 URL 直接上传至 MinIO，减轻服务压力；二是通过 Kratos 微服务中转上传。前者推荐使用，具备安全、高效、易扩展等优点。文章详细介绍了两种方式的实现代码及前后端交互流程，并附有完整项目源码供参考。
开箱即用的GO后台管理系统 Kratos Admin - 介绍
这是一个前后端分离的中台、后台，后端基于go、go-kratos、ent、gorm等，前端基于vue3、ts、Antdv、Vben开发。支持多租户、数据权限、动态Api、任务调度、OSS文件上传、滑块拼图验证、国内外主流数据库自由切换和动态高级查询。集成统一认证授权、事件总线、国际化、数据验证、分布式缓存、分布式事务、Ip限流、全Api鉴权、集成测试、性能分析、健康检查、接口文档等。
2025 年 Java 校招面试全攻略：从面试心得看 Java 岗位求职技巧
《2025年Java校招最新技术要点与实操指南》 本文梳理了2025年Java校招的核心技术栈，并提供了可直接运行的代码实例。重点技术包括： Java 17+新特性（Record类、Sealed类等） Spring Boot 3+WebFlux响应式编程 微服务架构与Spring Cloud组件 Docker容器化部署 Redis缓存集成 OpenAI API调用 通过实际代码演示了如何应用这些技术，如Java 17的Record类简化POJO、WebFlux构建响应式API、Docker容器化部署。
微服务架构下的电商API接口设计：策略、方法与实战案例
本文探讨了微服务架构下的电商API接口设计，旨在打造高效、灵活与可扩展的电商系统。通过服务拆分（如商品、订单、支付等模块）和标准化设计（RESTful或GraphQL风格），确保接口一致性与易用性。同时，采用缓存策略、负载均衡及限流技术优化性能，并借助Prometheus等工具实现监控与日志管理。微服务架构的优势在于支持敏捷开发、高并发处理和独立部署，满足电商业务快速迭代需求。未来，电商API设计将向智能化与安全化方向发展。
量贩零食上云，原生的最划算
鸣鸣很忙集团作为中国最大的休闲食品饮料连锁零售商，旗下“零食很忙”和“赵一鸣零食”两大品牌已覆盖全国28个省份，门店数量超14000家。通过数字化转型，集团在4年内完成了传统企业10多年的数字化进程，实现了人、货、场的全面数字化管理。借助便宜云服务器的全栈云原生方案，集团构建了弹性计算、大数据分析及智能监控体系，保障日均超430万级交易数据的一致性与稳定性，同时优化IT成本并提升运营效率。
什么是字节码以及采用字节码的好处有哪些
字节码是一种中间代码形式，处于源代码和机器码之间。在许多编程语言中，特别是Java语言，字节码发挥着至关重要的作用。下面我们将深入探讨字节码的概念以及采用字节码所带来的好处，并结合应用实例帮助大家更好地理解。
基于Java 17 + Spring Boot 3.2 + Flink 1.18的智慧实验室管理系统核心代码
这是一套基于Java 17、Spring Boot 3.2和Flink 1.18开发的智慧实验室管理系统核心代码。系统涵盖多协议设备接入（支持OPC UA、MQTT等12种工业协议）、实时异常检测（Flink流处理引擎实现设备状态监控）、强化学习调度（Q-Learning算法优化资源分配）、三维可视化（JavaFX与WebGL渲染实验室空间）、微服务架构（Spring Cloud构建分布式体系）及数据湖建设（Spark构建实验室数据仓库）。实际应用中，该系统显著提升了设备调度效率（响应时间从46分钟降至9秒）、设备利用率（从41%提升至89%），并大幅减少实验准备时间和维护成本。