RabbitMQ 作为开源消息队列的标杆产品，凭借灵活的路由机制与高可用设计，支撑着海量业务场景的消息流转。而经典队列（Classic Queue） 作为 RabbitMQ 最基础、应用最广泛的队列类型，其底层存储机制直接决定了消息处理的性能边界与可用性上限。 理解经典队列的存储架构，不仅是掌握 RabbitMQ 核心原理的关键，更为生产环境的运维优化提供了理论支撑。本文将从文件目录结构、存储格式定义、读写流程到运维实践策略，全面解析经典队列的底层存储实现逻辑，帮助读者深入理解其在消息生命周期管理中的核心作用。
本文探讨了程序员在架构设计中的核心认知与实践，从系统架构的基本定义、原则和方法入手，深入解析了“形式”、“功能”和“概念”三者之间的关系。文章还结合《软件设计的要素》等书籍内容，强调了“概念”在架构设计中的重要性，并通过银行业架构网络（BIAN）和最小企业架构的实际案例，展示了如何构建敏捷、可复用的业务平台。最后，作者分享了关于程序员底层思维、技术领导力以及架构演进的思考，为读者提供了全面的架构认知框架。
“太极AngelHCF推理极致优化”系列文章由太极Angel-HCF推理团队撰写，全面揭秘如何实现DeepSeek模型15800+ tokens/s的业内H20最高性能，本文将拆解DeepSeek全栈优化方法论：通过PD分离，Prefill和Decode使用不同的并行策略，多层MTP优化，并结合模型特点和Hopper架构特性，将多机推理性能推向极限。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，向量化技术已成为自然语言处理、计算机视觉、文本比对等领域的核心技术之一。向量化使得我们能够以数学和计算的方式表示文本、图像等数据，从而使计算机能够理解并处理这些复杂的对象。本文将介绍基于 Redis 的向量召回技术，并探讨其在 AI 业务中的应用。
近两年 AI 技术发展迅猛，日新月异。大语言模型 (LLM)、AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等各种相关概念层出不穷，若不深入了解，极易混淆。本文旨在简要介绍这些 AI 技术的核心概念、基本原理及其相互关系，主要帮助非 AI 行业的开发者建立基础认知。文中涉及的每项技术在其垂直领域都值得深入探索，本文仅作概念性和原理性的概述。如有疏漏或错误，欢迎指正。
