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一段 i++ 代码引发的丢失更新，引出两条解决路线。本文先讲清问题的本质，再把悲观锁落到 synchronized 的对象头与 monitor，把乐观锁落到 CAS、版本号与 Atomic 原子类，最后讨论锁升级、自旋、阻塞排队与选型。
多线程为什么会读到旧值？从 CPU 缓存、JMM 到 volatile 的全链路拆解
一段 flag 标志位的代码，线程 B 明明看到 flag=true，却可能打印出 a=0。本文先分清并发问题的两类根源——缓存/重排与线程交错，再从 CPU 三级缓存、指令重排序讲到 JMM 的主内存/本地内存、八种操作与 happens-before，最后落到 volatile 的可见性、内存屏障和 DCL 半初始化问题。
RAG为什么答不出全局性和关联性问题? GraphRAG 与 LightRAG 全链路拆解
围绕传统 RAG 的三类失效——切片把逻辑关系切断、全局性问题检索不出来、多跳推理没有交集机制，拆解 GraphRAG 如何用「实体关系图 + 分层 Leiden 社区 + 社区报告」换来全局视角，以及 LightRAG 如何删掉社区、改用双层关键词检索，换来更低的成本、自然的增量与更低的延迟。最后给出两者的四个困点、各自的代价与一套可落地的选型路径。
RAG 为什么总答不准？从切块到混合检索的全链路拆解
围绕「RAG 为什么总答不准」这条线索，讲透全流程原理。从 LLM 的知识截止、私有知识缺失与幻觉讲起，把 RAG 拆成「离线存储」与「在线检索」两大阶段：切块的六种策略与父子块、Embedding 三代演进（Word2Vec/BERT/BGE-M3）与多向量检索、向量库的 HNSW/IVF/PQ 三大索引、Bi-Encoder 与 Cross-Encoder 的取舍、Rerank 精排、BM25+向量的混合检索与融合、查询改写，以及检索与生成两层评测指标、RAGAS 框架和幻觉的不确定性量化。
Java 并发基础全解：从进程与线程到多线程、线程安全与死锁
并发是一座楼，地基是"进程与线程"。本文按"先概念、后原理、再问题"的顺序，从进程与线程是什么讲起，逐层拆开线程私有/共享的资源、Java 线程与操作系统线程的映射、并发与并行、多线程的收益与代价，直到线程生命周期、上下文切换、线程安全与死锁，配全流程图、状态转换表与可运行代码。
一文搞懂 Spring AI Alibaba Graph：状态驱动的 AI Agent 编排引擎
从 ReAct 快速入门到核心概念拆解，讲透 Spring AI Alibaba Graph 状态驱动的图编排引擎：OverAllState、NodeAction、条件边与 Dispatcher、并行扇出扇入、Checkpoint 持久化与中断恢复（HITL），附完整装配示例与避坑清单。
Agent 核心概念全解：从 Workflow 之辨到大脑·规划·记忆·工具
从 Workflow 与 Agent 的本质区别（确定性的下一步 vs 不确定的下一步）切入，系统讲解 Agent 的四大核心组成：大脑（LLM）、记忆、工具（Function Calling/MCP/Skill/渐进式披露）、规划（ReAct/Plan-and-Execute/Reflection/Multi-Agent/A2A），并说明这些架构不是互斥选项而是可叠加的积木。
Redis 为什么又快又省内存？五大类型底层结构与编码切换全解
Redis 的快和省，藏在"一套接口、多套内核"的设计里：数据小用紧凑结构省内存，数据大自动切换高性能结构。本文拆解 SDS、跳表、哈希表、listpack 等八种底层结构的来龙去脉，给出五大类型完整的编码切换阈值表与版本演进脉络，并配全命令示例和业务场景。
秒杀系统设计（三）：规模扩展——库存分片与容量规划
前两篇的方案，都建立在"一个商品、库存 100 件"这个前提上。作为系列第三篇，本文先讨论前提被打破时怎么办：大库存怎么做库存分桶（DB 侧与 Redis 侧，以及路由算法必须一致这条铁律）、多商品怎么分库分表、分片最大的坑"分桶不均导致少卖"的两种解法（预留兜底桶与桶间借调）；再回答最实际的问题——基于压测基线与漏斗衰减，逐层算出到底要几台机器。
秒杀系统设计（二）：数据正确性——防超卖、分布式锁与一人一单
流量问题解决后，系统活下来了，但不代表数据是对的。作为系列第二篇，本文解决秒杀里两件"必须正确"的事：一是库存不能超卖——从 Redis 侧的 Lua 原子扣减，到数据库侧的四种并发控制方案（悲观锁、乐观锁、CAS 原子 SQL、分布式锁）、三种锁的等待机制，以及"锁必须放在事务外"等三个坑点；二是一人只能有一单——三种实现方案、幂等设计，以及超时未支付的库存回补。
