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搜索[核心工具]，共10010篇文章

[Java工具] 邮件发送工具

javax.mail.internet.MimeMessage; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; /** * 邮件发送工具类

2018-08-07

全新B/S版 TASKCTL 8.0 换装发布，服务核心新增循环控制机制，采用核心高速同步引擎

平台管理、作业设计、运行监控）同时，还拥有更加全面的批量操作手段，除C/S Monitor支持的批量操作外，还支持批量重置、重载等容器批量操作手段和针对作业的批量操作等，如运行、中断等；功能增强服务核心

2022-07-13

Agent Memory解析：概念与核心痛点

Agent Memory 正从"被动存储检索"演进为"主动记忆治理"，成为企业级 AI 应用的底层基础设施，能否承接用户、任务、场景、仓库多维隔离与全链路闭环评测，决定其能否进入企业市场。

2026-10-26

Spark 核心之 Stage 和 Task 原理剖析

Stage 类型体系、DAG → Stage 切分源码、Task 生成与序列化、两种 Task 执行差异四个维度，配合 1 张原创深色架构图 + 完整源码分析，带你彻底看懂 Spark 最核心的执行引擎

2026-10-24

Spark 核心之 Application 和 Job 原理剖析

摘要：你是否清楚一个 Spark 应用中到底有几个 Job？为什么 .collect() 会触发 Job 而 .map() 不会？Application、Job、Stage、Task 之间的关系到底是什么？本文从四层执行层级全景图、Action 触发 Job 的源码链路、DAGScheduler 的 Stage 切分规则、多 Job 应用实战示例四个维度，配合 1 张原创深色架构图 + 完整源码分析，带你彻底理清 Spark 的执行层级体系。

2026-10-23

开发 AI 智能体的核心技术

开发 AI 智能体（AI Agent）的核心技术主要围绕感知、规划、行动与记忆四大支柱，并结合主流的开发框架与工程化组件来实现。以下是 AI 智能体开发的关键技术栈与核心模块。

2026-10-13

为什么大模型数据工程是核心

然而，一个容易被忽视却又至关重要的领域——数据工程，正日益凸显其核心地位。数据不仅是模型的“食粮”，更是决定其能力上限、安全性和可靠性的基石。

2026-09-09

（核心亮点）

独立的架构设计非 MP 套壳：它直接基于 MyBatis 核心进行深度封装，拥有自己的BasicMapper和注解体系（如@Table,@TableId）。

2026-04-30

京东云：全系核心产品不涨价

在腾讯云、阿里云相继宣布进行价格上调之后，京东云宣布：全系核心产品不涨价，并将对多款产品实施更大力度优惠。

2026-03-19

OpenAI 详解 Codex CLI 核心逻辑：Agent loop

OpenAI 发布技术文章系统拆解了其编程 Agent 产品 Codex CLI 背后的 “Agent loop” 核心机制，展示了 LLM Agent 如何在软件开发任务中高效协作与自我迭代。

2026-01-26

Laravel framework 12.48.0 发布，Laravel 框架核心库

Laravel framework v12.48.0 现已，主要更新内容如下： [12.x] 修复缺失的变量重新赋值问题#58376 [12.x] 改进 PendingRequest 类型#58386 [12.x] 修复与第三方保护程序的向后兼容性问题#58385 使 \Illuminate\Testing\TestResponse::assertHeader() 不区分大小写#58383 [12.x] 修复验证规则参数为空时出现的 TypeError 问题#58380 [12.x] 调整 PendingBatchFake 的过滤机制#58375 [12.x] 解决使用延迟队列时出现的无限循环问题#58373 [12.x] 进一步修复并改进\Illuminate\Support\Str类型#58372 [12.x] 确保 Bus::chain 过滤掉虚假项#58369 [12.x] 修复 v12.47.0 中 Str::replaceMatches 的无效数组文档类型#58364 [12.x] 删除MockeryPHPUnitIntegration的冗余使用#58363 [12.x] 修复：删除 failed_jobs 表中的索引#58362 翻译行现在可以包含方括号和花括号了#58367 [12.x] 向HandleCors中间件添加skipWhen功能#58361 [12.x] 为\Illuminate\Support\Str添加类型测试#58365 [12.x]新增$class替代反射机制以提升性能#58391 [12.x] 并行测试期间按进程隔离编译视图#58390 [12.x] 修复导入失败的问题#58394 [12.x] 为枚举规则实现 Stringable#58392 [12.x] 修复 MemoizedStore 的 restoreLock 问题#58423 [12.x] 修复 Filesystem::sharedGet 的部分读取问题 (#58418)#58419 [12.x] 为 ValidatedInput::__isset() 添加缺失的 @param 文档注释#58410 [12.x] 向 JobPopping 添加队列#58413 [12.x] 向 JobReleasedAfterException 事件添加回退机制#58414 [12.x] 修复 Number::abbreviate 方法的 return type docblock#58408 [12.x] 为 Number::pairs() 的元组返回类型添加注释#58409 将 /src/Illuminate/Foundation/resources/exceptions/renderer 中的 tar 版本从 7.4.3 升级到 7.5.3#58404 [12.x] 更新集合合并的返回类型#58405 [12.x] 修复缺失的导入#58401 [12.x] 在 PendingRequest 内部处理Throwable异常#58395 [12.x] chore：将 PruneCommand::isPrunable() 设为保护方法 #58430 [12.x] 扩展 PendingRequest@pool() 返回类型#58437 测试改进#58432 [12.x] 添加 BatchFinished 事件#58431 详情可查看更新说明：https://github.com/laravel/framework/releases/tag/v12.48.0

2026-01-21

Laravel framework 12.42.0 发布，Laravel 框架核心库

Laravel framework v12.42.0 现已，主要更新内容如下： [12.x] 改进Context::scope()返回类型#58012 [12.x] 允许 CarbonInterval 的 duration 辅助函数中使用浮点值#58006 将 whenTableHasIndex 和 whenTableDoesntHaveIndex 添加到 Builder 中#58005 [12.x] 添加 commandFileFinder 方法，并从命令发现中排除测试文件#58017 遵循 queue:work 命令中的 --quiet 和 --silent 参数#58024 [12.x] 添加对容器的依赖项支持#58026 修复 tests/Support/SupportStringableTest.php 中 StringableObjectStub 类的自动加载问题#58030 [12.x] 移除对optional()的调用#58027 [12.x] 添加newRequest()到 Pool 和 Batch#58038 [12.x] 调整监听器文档块并为查询形状添加单元测试#58040 [12.x] feat:：在并行测试中设置数据库时添加pre-migration hook#58011 [12.x] 支持 PHPUnit 12.5 #58042 [12.x] 添加对 Translator replacements中枚举的支持#58048 [12.x] 修复PendingRequest@pool()&&batch()并发问题#57973 统一队列命令选项描述规范 #58058 [12.x] 为illuminate/reflection添加 LICENSE 文件、PR 自动关闭功能及.gitattributes配置 #58055 [12.x]PendingRequest@withRequestContext()#58054 详情可查看更新说明：https://github.com/laravel/framework/releases/tag/v12.42.0

2025-12-10

治理算法滥用，核心在于“算法透明”

8月22日,《新华每日电讯》发表题为《治理算法滥用，核心在于“算法透明”》的评论。近年来，算法滥用事件频发，这些事件不断提醒我们：打开“算法黑箱”已成为数字时代必须面对的核心议题。

2025-08-22

Gitee Pipe：关键领域 DevSecOps 的核心引擎

作者：Gitee DevSecOps团队李颖萍吴茂佳软件工厂的核心是高效、安全，而关键领域行业的特殊性决定了软件工厂必须将安全与保密放在首位。

2025-07-11

AI + 低代码技术揭秘（二）：核心架构

运行时架构和上下文管理运行时系统通过分层上下文架构管理不同模式和平台上的组件执行上下文和模式管理运行时体系结构根据ContextMode调整行为：设计模式：完整的设计时功能，带有热重载和可视化编辑工具

2025-06-15

Ubuntu 核心贡献者 Steve Langasek 去世

Ubuntu Linux 社区的灵魂人物——Steve Langasek，于2025年1月1日因病去世，享年45岁。无论你是否听过Langasek的名字，如果你曾使用过Ubuntu或Debian，那么你已经从他的贡献中获益了。 Langasek的开源之路始于1996年。当时他接触了Slackware，之后加入了Red Hat，最终在2000年找到了自己的归属——Debian。 2001年，他正式成了Debian的开发者，之后的二十多年里，他参与了多个重要版本的发布，包括Debian Sarge和Etch。 2007年，他加入Canonical公司，成为Ubuntu的发布经理。从Ubuntu 7.10（Gutsy Gibbon）开始，直至他去世，都发挥了不可替代的领导作用。除了在Ubuntu的贡献，Langasek还在Linux-PAM、Samba和OpenLDAP等关键项目中做出了巨大贡献，这些贡献至今仍影响着开源社区。即便在与病魔的长期抗争中，Langasek依然活跃在社区，幽默地面对着困境，他对开源的热爱和付出从未改变。因此，他的离世，不仅让Ubuntu和Debian失去了一位重量级人物，更让整个开源世界失去了一盏指引方向的灯塔。 Ubuntu创始人Mark Shuttleworth在一篇文章中，还将Langasek描述为“Ubuntu 所有伟大之处的缩影“。他的专注、智慧和对开源理念的坚定信仰，使得无数开发者在他的指导下不断成长。来源： https://discourse.ubuntu.com/t/remembering-and-thanking-steve-langasek/52665 https://thenewstack.io/steve-langasek-one-of-ubuntu-linuxs-leading-lights-has-died/ https://www.omgubuntu.co.uk/2025/01/long-time-ubuntu-contributor-steve-langasek-has-passed-away

2025-01-09

MybatisPlus 发布 3.5.6 版本，多个核心依赖升级

Mybatis-Plus 是一款 MyBatis 的增强工具包，简化 CRUD 操作。启动加载 XML 配置时注入单表 SQL 操作，为简化开发工作、提高生产率而生。

2024-04-09

MySQL 核心模块揭秘 | 12 期 | 创建 savepoint

下期预告：MySQL 核心模块揭秘 | 13 期 | 回滚到 savepoint。

2024-04-07

Kafka核心逻辑介绍 | 京东云技术团队

1、概念 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica）分布式消息系统（kafka2.8.0版本之后接触了对zk的依赖，使用自己的kRaft做集群管理，新增内部主体@metadata存储元数据信息），它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。类似产品还有 JBoss、MQ（ActiveMQ、RabbitMQ-erlang、RocketMQ-支持事务型消息） 2、kafka的特性高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。（RecordAccumulate）可扩展性：kafka集群支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）高并发：支持数千个客户端同时读写 3、为什么要使用kafka ① 异步处理 ② 服务解耦 ③ 流量控制 4、kafka原理解析消息是kafka的基本单位，消息是一串字节构成的。主要是key、value，key根据一定的策略，将消息体路由到不同的partition分区中。 kafka消息全部持久化到磁盘，其使用日志文件的方式来保存。Partition 以文件的形式存储在文件系统中命名规则：<topic_name>-<partition_id> Producer：消息⽣产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端。 Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端。Kafka支持持久化，生产者退出后，未消费的消息仍可被消费。 Consumer Group：消费者组（CG），消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，提⾼消费能⼒。⼀个分区只能由组内⼀个消费者消费，消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的⼀个订阅者。 Broker：⼀台 Kafka 机器就是⼀个 Broker。⼀个集群(kafka cluster)由多个 Broker 组成。⼀个 Broker 可以容纳多个 Topic。 Controller：由zookeeper选举其中一个Broker产生。它的主要作用是在 Apache ZooKeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。Broker都在ZooKeeper的Controller节点上注册一个Watcher，当controller发生故障的时候，注册在其上的Watcher会被触发，竞选成为新的controller Topic：可以理解为⼀个队列，Topic 将消息分类，⽣产者和消费者⾯向的是同⼀个 Topic。 Partition：为了实现扩展性，提⾼并发能⼒，⼀个⾮常⼤的 Topic 可以分布到多个 Broker上，⼀个 Topic 可以分为多个 Partition，同⼀个topic在不同的分区的数据是不重复的，每个 Partition 是⼀个有序的队列，其表现形式就是⼀个⼀个的⽂件夹。不同Partition可以部署在同一台机器上，但不建议这么做。 Replication：每⼀个分区都有多个副本，副本的作⽤是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择⼀个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最⼤数量是10个，且副本的数量不能⼤于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同⼀机器对同⼀个分区也只可能存放⼀个副本（包括⾃⼰）。 Message：每⼀条发送的消息主体。 Leader：每个分区多个副本的“主”副本，⽣产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象，都是 Leader。 Follower：每个分区多个副本的“从”副本，使用发布订阅模式主动拉取Leader的数据（与redis不同），实时从 Leader 中同步数据，保持和 Leader 数据的同步。Leader 发⽣故障时，某个 Follower 还会成为新的 Leader。 Offset：消费者消费的位置信息，监控数据消费到什么位置，当消费者挂掉再重新恢复的时候，可以从消费位置继续消费。 ZooKeeper：Kafka 集群能够正常⼯作，需要依赖于 ZooKeeper，ZooKeeper 帮助 Kafka存储和管理集群信息。 High Level API 和Low Level API ：高水平API，kafka本身定义的行为，屏蔽细节管理，使用方便；低水平API细节需要自己处理，较为灵活但是复杂。 kafka的高吞吐量 1，数据批量发送 kafka消息从producer发送出去时并不是一条一条发送的，而是先发送到一个消息批次(RecordAccumulate)中，然后由sender线程异步的将消息批次中的消息发到broker。这也是kafka吞吐量高的主要原因之一消息发送 ---> 放入队列 ---> 申请内存 ---> 消费消息之所以用到CopyOnWriteMap (采用写时复制)，读不需要加锁，适用于读多写少的情况。而kafka只有当某个topic+partition下的第一条消息进行写入时才会写入数据，大部分情况都是读，符合读多写少的情况。 kafka的高可用每个partition分区至少有一个副本，各个副本同步leader副本，一主多从的模式。 AR:分区中的所有 Replica 统称为 AR ISR:所有与 Leader 副本保持一定程度同步的Replica(包括 Leader 副本在内)组成 ISR OSR:与 Leader 副本同步滞后过多的 Replica 组成了 OSR 有效的分区副本是一个ISR集合，ISR集合保存的是有效的副本集合，如果发现某一个副本同步非常慢，则可以自动剔除。leader副本和fllower副本同步的时候会有延迟，但是只要未超过阈值都是可以接受的 ISR集合的存在只要是解决分区leader和follwer 同步复制和异步复制带来的问题持同步不是指与Leader数据保持完全一致，只需在replica.lag.time.max.ms时间内与Leader保持有效连接 Follower周期性地向Leader发送FetchRequest请求，发送时间间隔配置在replica.fetch.wait.max.ms中，默认值为500ms 极端情况下，如果ISR集合内的所有节点都down了，有两种情况： 1，等待ISR集合中的某一个节点恢复并担任leader 2，选择所有节点（包含ISR之外的）第一个恢复的担当leader 那么目前kafka的策略是第二点，这样会有一个问题就是ISR集合之外的节点可能数据不全，会和有效ISR集合内节点的数据有出入，造成数据不准确，但是保持了可用性 ACK机制 ① 0：生产者无需等待服务端的任何确认，消息被添加到生产者套接字缓冲区后就视为已发送，因此acks=0不能保证服务端已收到消息 ② 1：只要 Partition Leader 接收到消息而且写入本地磁盘了，就认为成功了，不管它其他的 Follower 有没有同步过去这条消息了 ③ all：Leader将等待ISR中的所有副本确认后再做出应答，因此只要ISR中任何一个副本还存活着，这条应答过的消息就不会丢失 2，磁盘的顺序读写 3，数据压缩传输 4，topic划分多个partition分区，提高并发能力 kafka高性能普通文件读取：磁盘文件 --①-> 内核缓冲区 --②-> 用户缓存区 --③-> 内核socket缓存区 --④-> 网卡接口 ---> 消费者零拷贝技术磁盘文件 --①-> 内核缓冲区 --②（transferTo）-> 网卡接口 ---> 消费者划重点：零拷贝并不是不需要拷贝，而是减少拷贝的次数。 DMA DMA技术使得数据文件在各个层之间的传输，则可以直接绕过CPU。 linux系统中，零拷贝依赖于底层的sendfile() 方法实现，java中，FileChannel.transfeTo方法的底层实现了sendfile方法。 kafka消费方式推拉结合：生产者push，消费组pull ① enable.auto.commit 是否自动提交自己的offset值；默认值时true ② auto.commit.interval.ms 自动提交时长间隔；默认值时5000 ms ③ consumer.commitSync(); offset提交命令； at most onece：最多消费一次，存在数据丢失的情况 at least once：最少消费一次，保证数据不丢，存在重复消费（kafka默认消费方式） exactly once：精确一次，无论何种情况下，消息只会消费一次（依赖于外部存储系统协调）最多一次、最少一次的主要区别：是消费消息再记录offset还是先记录offset再消费消息。 5、kafka消息丢失问题场景：消费端从leader副本poll了一批消息消费之后，leader副本挂机了，之后从ISR选举出的副本中的消息可能是比leader少了的。如果此时consumer处理完这批数据提交offset，消费端会丢失这部分新产生而在kafka中实实在在保存着的数据。解决方式： HW（high Watermark）高水位它标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能拉取到这个 offset 之前的消息。分区 ISR 集合中的每个副本都会维护自身的 LEO（Log End Offset）：俗称日志末端位移，而 ISR 集合中最小的 LEO 即为分区的 HW，对消费者而言只能消费 HW 之前的消息。附 1.kafka的消费组如果需要增加组员，最多增加到和partition数量一致，否则超过的组员只会占用资源而没有作用 2.Raft协议是啥？比较流行的分布式协议算法（leader选举、日志复制） 3.分区设置：一天一亿消息大致分为8个分区资源可满足。参考： https://www.jianshu.com/p/6cbe28a44543 作者：京东零售张继来源：京东云开发者社区转载请注明来源

2023-12-19

Spring源码核心剖析 | 京东云技术团队

前言 SpringAOP作为Spring最核心的能力之一，其重要性不言而喻。然后需要知道的是AOP并不只是Spring特有的功能，而是一种思想，一种通用的功能。

2023-06-21

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。