<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[roykingw的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/roykingw</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; roykingw]]></copyright><item><title><![CDATA[DDD落地王炸-菱形结构]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/155165777</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/155165777</guid><author>roykingw</author><pubDate>Sun, 23 Nov 2025 19:47:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[技术发展十几年，Struts死了，MyCat凉了，TapeStry框架估计很多人听都没听过。多少红极一时的技术，现在连骂都没人骂了。
为什么DDD这个03年诞生的“老古董”，被骂了20年，却依然活在各大互联网的主流技术论坛里？仅仅只是因为他能吹牛吗？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[什么是世界模型？和大语言模型有什么区别？]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/155076102</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/155076102</guid><author>roykingw</author><pubDate>Thu, 20 Nov 2025 21:15:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[《世界模型与大语言模型的本质区别》摘要： 当前AI领域存在两大技术路线之争：以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)和杨立昆倡导的世界模型(World Model)。大语言模型本质是概率预测机，通过海量数据训练获得文本生成能力，但缺乏真实理解，容易产生&quot;幻觉&quot;。世界模型则模拟人类认知方式，在虚拟环境中构建物理引擎和社会规则，通过因果推理而非模式匹配来决策。尽管世界模型更接近真正的通用人工智能(AGI)，但因技术难度高、研发周期长，目前商业公司更倾向见效快的LLM路线。这场技术路线之争]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[到底什么是领域驱动设计？]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154689857</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154689857</guid><author>roykingw</author><pubDate>Tue, 11 Nov 2025 14:38:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[聊了好多期DDD了，到底什么是领域驱动设计呢？如果你真懂限界上下文，DDD也就通了一大半了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【到底什么是架构?】DDD四层架构，让你的代码自己开口说话！]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154534065</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154534065</guid><author>roykingw</author><pubDate>Fri, 07 Nov 2025 18:59:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了DDD四层架构如何解决传统MVC架构中业务逻辑与技术实现混杂的问题。以一个电商支付场景为例，通过&quot;四刀&quot;方法： 为实体充血赋予业务能力 用Repository封装数据持久化 通过防腐层隔离外部依赖 用领域服务处理复杂业务 最终形成了清晰的四层架构：用户接口层负责交互、应用层编排流程、领域层定义业务规范、基础设施层处理技术实现。这种架构使代码能够&quot;自己开口说话&quot;，业务人员可直接理解应用层代码，同时实现了技术组件的可插拔式替换，提升了系统的灵活性和可维护性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DDD中如何管理领域对象]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154346776</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154346776</guid><author>roykingw</author><pubDate>Mon, 03 Nov 2025 13:42:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文探讨了在领域驱动设计(DDD)中如何管理领域对象与数据存储之间的关系。作者通过电商系统中订单与地址的设计案例，分析了理想领域模型与现实数据库存储之间的鸿沟。DDD通过引入仓库(Repository)和工厂(Factory)两个核心组件来解决这一问题：仓库负责管理对象生命周期，工厂专注于从零散数据创建复杂领域对象。这种架构隔离了业务逻辑与数据存储细节，使得可以灵活更换存储方案而无需修改核心业务代码。文章强调DDD的核心价值不在于一开始就找到完美存储方案，而在于构建可随业务认知变化而灵活演进的系统架构。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[表结构设计，你还在靠经验吗？]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154194336</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/154194336</guid><author>roykingw</author><pubDate>Fri, 31 Oct 2025 19:03:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天这个视频我将来点不一样的。我会用DDD——领域驱动设计，这个在大厂和复杂项目中被广泛验证的方法论，带你看看真正的架构师是怎么思考这个问题的。更重要的是，掌握一套可以应对各种业务场景设计的思维框架。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【思想比实现更重要】高并发场景下如何保证接口幂等性]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/153935020</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/153935020</guid><author>roykingw</author><pubDate>Sun, 26 Oct 2025 21:38:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇文章系统讲解了接口幂等性的8种解决方案，从单体到分布式层层递进。作者首先强调面试中展现系统化思考能力的重要性，随后详细分析了查询+插入、悲观锁、乐观锁、唯一索引、防重表、状态机、分布式锁和Token令牌等方案，分别指出其优势和局限性。文章指出，技术方案需要结合具体业务场景，没有万能的解决方案，而真正的价值在于培养从点、线、面出发的系统化思考能力。这种思维模式是程序员在AI时代的核心竞争力，能帮助构建更可靠的高可用系统。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【终极面经】Kafka为什么这么快？]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/153737865</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/153737865</guid><author>roykingw</author><pubDate>Wed, 22 Oct 2025 16:37:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[聊到Kafka，你应该经常遇到这样的面试题：“小伙子，基础不错。那聊聊Kafka 凭什么这么快？”
你可能觉得我看过，但是要注意，这既是送分题，又是送命题。
说它是送分题，是因为大部分人都能答出“顺序写、零拷贝”这几个关键词。

但如果不注意，这也是个送命题，因为这种题目是没有标准答案的。你所认为的那些标准答案，可能只是面试官眼中让人昏昏欲睡的陈词滥调。所以你提的每一个点，都是要体现出你对技术的思考和总结。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【终极面试集锦】如何设计微服务熔断体系？]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/153639623</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/153639623</guid><author>roykingw</author><pubDate>Mon, 20 Oct 2025 17:50:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[熔断技术，在微服务体系中，是‘生命线’；在技术面试中，是‘黄金分割线’。它不仅是保障线上系统稳定运行的核心机制，更是区分‘面试理论派’和‘技术实战派’的关键技术。而且真正从项目中积累下来的实战经验，可是目前AI也无法替代的实战精华。

今天，我们就完全顺着面试官的思路，一层一层地剥开这个问题，看看简历上精通微服务的含金量有多少。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[终极面试集锦]RocketMQ核心面试题一次全给讲通透]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/151968008</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/151968008</guid><author>roykingw</author><pubDate>Mon, 22 Sep 2025 17:06:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文通过一张架构图深入解析RocketMQ的核心设计。从基础消息队列模型出发，逐步解决性能瓶颈（多队列+消费者组）、高可用问题（主从架构）和集群协调（自主设计的NameServer）。重点剖析了RocketMQ区别于Kafka的设计哲学——为金融电商等严肃业务场景服务，特别解释了事务消息的实现原理和生产者组的设计必要性。文章还提供了高阶面试题集锦，帮助读者掌握RocketMQ的核心技术要点和设计理念，真正理解其&quot;为可靠业务而生&quot;的完整闭环。最终达到从架构层面应对各类面试问题的能力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java高性能必修神器-响应式编程]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/151025069</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/151025069</guid><author>roykingw</author><pubDate>Sat, 30 Aug 2025 19:46:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章摘要： 响应式编程是Java高性能开发的秘密武器，广泛应用于Spring Cloud Gateway等开源框架中。它通过异步非阻塞和事件驱动机制优化线程调度，解决传统同步编程的性能瓶颈。核心思想是将数据作为可观测流处理，并引入背压机制防止内存溢出。虽然响应式编程能显著提升高并发场景下的性能，但学习门槛高且应用场景有限，导致日常开发中较少使用。随着JDK21虚拟线程的推出，其用户态线程调度机制进一步简化了并发编程，降低了响应式编程的必要性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[哪些工作是不容易被AI替代的？]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/150587610</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/150587610</guid><author>roykingw</author><pubDate>Thu, 21 Aug 2025 17:29:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在经常听网上有人讨论AI会替代什么什么工作，搞得人心惶惶。 于是，我也跟我身边的朋友经常讨论这个事情。最近有一次，就被一位创业小成的朋友给折服了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[终极防御性编程神器]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/150353712</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/150353712</guid><author>roykingw</author><pubDate>Wed, 13 Aug 2025 19:35:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在IT大环境下滑，开始催生出了一个程序员极地求生新技能：防御性编程。

​ 原本防御性编程的意思是在写业务代码时应该要更多的考过各种可能出现的边界情况，做更多防御性的考量。但是，防御性编程有了新的含义。那就是让我的代码只有我能看懂，别人都看不懂。这样，别人就无法抢我的饭碗了。老板裁员时自然也要掂量掂量了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[面试集锦]源码解读：Redis为什么这么快]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/150150261</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/150150261</guid><author>roykingw</author><pubDate>Sun, 10 Aug 2025 16:54:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章摘要： Redis之所以快，关键在于其精细化的内存管理和数据结构设计。源码分析揭示，Redis根据value类型采用不同存储策略：1) 数字类型使用int直接存储，并复用缓存对象；2) 短字符串(≤44字节)采用embstr紧凑存储，将字符串与redisObject连续存放；3) 大字符串使用raw类型分散存储。此外，Redis通过预定义SDS(Simple Dynamic String)结构，采用固定长度的内存分配策略，避免了C语言字符串的缺陷，提升了内存访问效率。这种底层优化使Redis在内存操作上]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[程序员玩转AI大模四-使用Embedding实现自然语言检索]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/149419579</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/149419579</guid><author>roykingw</author><pubDate>Thu, 17 Jul 2025 13:27:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[楼兰带你玩转AI大模型]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[程序员玩转AI大模3-扩展机器人的能力边界]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/149021840</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/149021840</guid><author>roykingw</author><pubDate>Mon, 30 Jun 2025 13:51:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何通过Tools工具机制扩展AI大模型的能力边界。重点讲解了四种核心方法：1)理解工具机制的基本原理，让大模型调用外部API获取实时数据；2)定制本地Tool工具，如获取当前日期的实例演示；3)深入解析@tool注解的使用技巧，包括自定义工具名称、描述和参数说明；4)结合大模型构建更复杂的工具，如将LCEL链转换为翻译工具。这些方法使大模型能突破固有知识限制，通过与本地应用的交互实现更强大的功能扩展。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[程序员玩转AI大模型2-构建专属聊天机器人]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148997103</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148997103</guid><author>roykingw</author><pubDate>Sun, 29 Jun 2025 13:42:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用LangChain构建专属聊天机器人的方法，重点讲解了LangChain表达式语言(LCEL)的应用和聊天记录保存技术。通过LCEL可以实现多步骤的复杂聊天互动，包括串行处理链、并行处理链以及动态链构建。文章还演示了如何保存聊天记录，从内存存储扩展到Redis持久化存储，并展示了如何将聊天记录功能整合到LCEL处理流程中。这些技术可以帮助开发者快速构建功能丰富、支持多轮对话的智能聊天机器人。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[程序员玩转AI大模型1-LangChain快速上手]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148951870</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148951870</guid><author>roykingw</author><pubDate>Fri, 27 Jun 2025 14:05:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[楼兰带你玩转AI大模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[程序员玩转AI大模型0-搭建开发环境]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148926042</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148926042</guid><author>roykingw</author><pubDate>Thu, 26 Jun 2025 15:25:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用Anaconda快速搭建Python开发环境的方法。Anaconda集成了conda、Python及常用科学计算包，简化了环境管理。文章详细讲解了Anaconda的安装步骤、创建Python环境（conda create）、激活环境（conda activate）等核心命令，并对比了conda与pip的差异。同时推荐了PyCharm和Jupyter Notebook等开发工具，指导如何在IDE中配置conda环境，特别说明Jupyter需要安装ipykernel来注册内核。最后指出这是进入AI]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java程序员，够都不--干！干的就是java程序员]]></title><link>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148790416</link><guid>https://blog.csdn.net/roykingw/article/details/148790416</guid><author>roykingw</author><pubDate>Fri, 20 Jun 2025 13:24:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[面试题就是一没有体系化的基础知识作为支撑，二没有明确的项目环境作为背景，零零散散的到处聊聊天而已，却偏偏要为了一点流量装个逼。一整个机构的人，天天专业的忙乎着这点事情，赚点生活费，到头来还不如你这时不时的出来蹦跶两下？一帮帮人，从小白学java，最少也要学个年把，好不容易到了要出山的时候了，你们一个劲的鼓吹他们白学了，趁早转行。在这个连公务员，老师的饭碗都端不稳的时代，各行各业都应该要抱团取暖的时候，你们一个个来拆柱子，属实可恶。最后，java的行情确实不好，但是，这是个大环境，不是java的祸。]]></description><category></category></item></channel></rss>