agent项目中如何提高匹配到正确工具的准确性

1. 工具描述优化：确保每个工具都有清晰、准确的描述，包括功能、输入参数和输出结果。描述应尽可能详细，并使用自然语言，以便于理解和匹配。
2. 工具分类：将工具按照功能或领域进行分类，这样可以根据用户请求的上下文快速缩小候选工具范围。
3. 语义匹配：使用语义相似度计算（如余弦相似度）来匹配用户查询和工具描述。可以利用预训练的语言模型（如BERT、Sentence-BERT）来生成嵌入向量，然后计算相似度。
4. 多轮对话：在匹配不确定时，可以设计多轮对话来澄清用户意图，例如通过提问让用户提供更多细节。
5. 使用强化学习或在线学习来持续优化；多个模型验证
6. 查询query重写：因为用户输入大部分是问题，可以先做语义重写，如重写成陈述句+prompt优化，再进行意图匹配

采用的什么将分布式缓存同步到本地缓存？1.Redis Pub/sub 2.MQ

分布式定时任务广播的原理，啥协议通知到多台机子上？

Redis Pub/sub基于啥协议。。

RPC原理

流程

客户端调用 → 代理层 → 序列化 → 网络传输 → 服务端接收 → 反序列化 → 实际方法调用

1. 服务端启动，并监听端口。
2. 客户端stub通过动态代理调用服务接口的方法。
3. 动态代理将调用信息封装成请求消息，序列化后发送给服务端。
4. 服务端stub接收请求，反序列化，通过服务名和方法名找到对应的实现方法，使用反射执行方法。
5. 服务端将执行结果序列化后返回给客户端。
6. 客户端接收响应，反序列化后得到结果，返回给调用者。

动态代理层（客户端）

方法调用 → JDK动态代理拦截 → 构造Request → 序列化 → 网络发送 → 等待响应

服务暴露层（服务端）

设计思路：
1. 扫描标注了@RpcService的类
2. 将服务注册到本地服务映射表
3. 启动网络服务器监听请求
4. 根据请求调用对应服务方法

工作流程：
接收请求 → 反序列化 → 查找服务 → 反射调用 → 返回结果

网络传输层

传输方案选择：
方案1: 基于Netty的NIO长连接
  - 优点：高性能，支持连接复用
  - 实现：ChannelPool管理连接，心跳保活

方案2: 基于HTTP的短连接  
  - 优点：简单，穿透性好
  - 实现：RestTemplate或HttpClient

服务注册发现

注册中心选择：
- ZooKeeper: 强一致性，可靠性高
- Nacos: 易用性好，功能丰富
- Redis: 性能高，部署简单

注册流程：
1. 服务端启动时向注册中心注册服务
2. 客户端订阅服务变化
3. 注册中心通知客户端服务列表变更

3. 详细工作流程

3.1 服务端启动流程

1. 扫描@RpcService注解，构建服务映射表
2. 启动网络服务器，绑定端口
3. 向注册中心注册服务元数据
   - 服务名称: userService
   - 服务地址: 192.168.1.100:8080
   - 服务版本: 1.0.0
   - 权重: 100
4. 启动心跳线程，定期上报健康状态
5. 进入请求监听循环

3.2 客户端调用流程

1. 通过动态代理创建服务接口的代理对象
2. 从注册中心获取服务提供者列表
3. 根据负载均衡策略选择服务实例
4. 构造RPC请求对象：
   - 生成唯一Request ID
   - 设置服务名、方法名
   - 序列化方法参数
5. 通过网络发送请求
6. 同步等待服务端响应（支持超时）
7. 反序列化响应结果，返回给调用方

3.3 服务端处理流程

1. 网络层接收请求字节流
2. 协议解码，验证Magic Number和版本
3. 根据序列化类型反序列化请求体
4. 从服务映射表查找对应的服务实例
5. 通过反射调用目标方法
6. 捕获方法执行结果或异常
7. 构造响应对象并序列化
8. 通过原连接返回响应

还有 容错/限流/熔断/负载均衡措施

序列化指request或response序列化为字节流以便传输

RPC 服务端Provider提供的服务是如何注册的 如何被客户端consumer发现的?

服务注册与发现通常涉及三个角色：服务提供者（Provider）、服务消费者（Consumer）和注册中心（Registry）。

1. 服务提供者启动时，将自己的信息（如服务名、IP、端口、协议等）注册到注册中心。
2. 服务消费者启动时，从注册中心获取服务提供者的地址列表，并建立连接。
3. 当服务提供者发生变更（如上下线）时，注册中心会通知服务消费者。

具体步骤：

一、服务注册（Provider端）：

• 服务提供者启动后，会向注册中心注册自己提供的服务。
• 注册信息通常包括：服务接口名、版本号、分组、IP地址、端口、协议等。
• 注册中心会保存这些信息，并建立服务名到提供者地址列表的映射。

二、服务发现（Consumer端）：

• 服务消费者启动时，会向注册中心订阅自己所需的服务。
• 注册中心将服务提供者的地址列表返回给消费者。
• 消费者根据负载均衡策略从地址列表中选择一个提供者进行调用。

三、动态感知：

• 注册中心会检测服务提供者的健康状态，如果提供者下线或故障，注册中心会将其从地址列表中移除。
• 注册中心会通知订阅了该服务的消费者，更新本地缓存的服务地址列表。

xxljob

监控机子不可用：

xxl-job由调度器和执行器两部分组成，调度器是xxl-job的大脑，何时触发任务，哪个机器执行任务，这都是调度器去决策的。执行器是打工人，是干具体事的，运行在业务服务器上。

执行器在ExecutorRegistryThread类中启动一个线程，告诉调度器一声“我来了”，不管上报成功与否，都会睡眠30s，睡醒了，要继续告诉调度器一声“我还在”，就这样不断的报备。一旦jvm关闭，执行器告诉调度器一声“我走了”。

调度器在JobRegistryMonitorHelper类中启动一个线程，它会将超过90s没有上报的执行器，从xxl_job_registry表中删除，然后更新xxl_job_group表的address_list字段。

链接：https://juejin.cn/post/7051964061474357285 来源：稀土掘金

故障转移：Admin 维护着一个健康的执行器列表，当需要进行故障转移时，可以从这个列表中选择一个合适的“替补”来接管任务。

确保一个任务不会被重复执行：分布式调度系统引入了分布式锁机制，确保在同一时间只有一个 Admin 节点能够对某个任务进行调度。在 XXL-JOB 中，这个锁是利用数据库的行级锁来实现的。源码：XXL-JOB 的调度线程会定期扫描数据库中需要执行的任务。在每次扫描并处理之前，它会尝试获取一个数据库锁。只有成功获取锁的线程才能继续，否则会跳过本次调度，从而避免重复执行。

在阿里实习，那中间件了解哪个？早知道说MQ了

你知道像Clickhouse他们底层的引擎吗？知道MPP吗

讲讲你理解的MCP

RAG检索出来的不对如何处理

mysql 索引(a，b) sql a>1 and b>1会走哪些索引？索引(a，b) 非叶子节点存的是什么

会部分使用 (a, b) 复合索引，并且对前导列 a 进行索引范围扫描。

1. 范围扫描开始：在索引的B+树上，找到第一个满足 a < 1 的条目。
2. 顺序遍历与过滤：从这个条目开始，沿着叶子节点的链表向后顺序扫描（这就是“范围扫描”），直到遇到第一个 a >= 1 的记录为止。
3. 应用 b 的过滤条件：在步骤2的扫描过程中，对于每一条索引记录，会检查它的 b 字段是否满足 b < 1。

关键点： 步骤3中检查 b 字段的方式，在有了索引下推 优化后，是在存储引擎层直接进行的，而不是把所有 a < 1 的记录都拿到Server层再过滤。这大大减少了需要回表（如果查询需要返回其他不在索引中的列）或向上传递的数据量。

如果有个mysql表里面数据非常不均匀，比如人种，那么黑种人就非常少，造成查询很慢。除了建索引、分表、存缓存还没有其他方法？

索引下推

在没有索引下推的情况下，执行一个查询（比如：使用复合索引(a,b)和条件a<1 AND b<1）的步骤是：

1. 存储引擎根据索引（如果使用索引）定位到满足a<1的第一行，然后返回所有满足a<1的索引行（注意：这里只利用索引的a列进行范围扫描，然后返回整个索引行，包括b列）。
2. 然后，Server层再根据WHERE条件中的b<1来过滤这些行。

但是，如果使用了索引下推，那么过程就变成了：

1. 存储引擎根据索引定位到满足a<1的第一行。
2. 然后，存储引擎会检查索引中的b列（因为b列也在索引中）是否满足b<1。如果不满足，则跳过该行，继续下一行；如果满足，则返回该行给Server层。

这样，索引下推将本应在Server层进行的过滤条件（b<1）下推到了存储引擎层，从而减少了存储引擎层需要返回给Server层的行数，提高了查询性能。

索引下推的适用条件

• 只能用于复合索引，因为单列索引不存在“下推”另一列的条件。
• 适用于WHERE条件中包含了索引中的列，但是这些列不能全部被用于索引范围扫描（比如，只有前导列用于范围扫描，后续列用于过滤）。索引列的部分条件无法用于快速定位，但可以在扫描过程中过滤
• 查询需要回表（访问主键索引）时，能显著减少回表次数