飞享IM数据库分库分表设计方案——从现状分析到亿级扩容全解析
分库分表不是一个简单的配置问题——它关系到分片键选择、扩容数学性质、跨分片查询策略，以及在不停服前提下如何安全迁移数据。本文以飞享IM（FshareIM）为案例，从现有手动分表方案的瓶颈出发，完整呈现三种技术路线对比、基于 ShardingSphere-JDBC 的新建分库方案、按 2 的幂扩容的数学推导，以及 Canal + 双写的零停机迁移时序，供 IM 系统架构师和 DBA 参考。
飞享IM完整架构设计文档——架构师视角的系统设计全解析
架构设计不只是画几张图——它是对整个系统的系统性思考：从业务需求到质量约束，从模块拆分到接口契约，从数据分表到故障容灾，再到 AI 融合与技术演进路线。本文以飞享IM（FshareIM）为参考，完整呈现一位架构师在一个生产级 IM 系统上应当完成的全部设计工作，涵盖六大职责分解、五阶段设计步骤，以及覆盖接入层、业务层、数据层、AI 架构、安全架构和部署架构的完整设计文档，附带技术决策记录（ADR）和架构评审检查单。
飞享IM核心技术说明与方案改进说明
飞享IM（FshareIM）是一款支持私有部署的即时通讯系统，服务端采用 Java 实现，核心由 push-connector（接入层） 和 push-group（业务层） 两个服务组成。本文从实际运行角度梳理系统的13个核心技术模块，逐一说明当前方案的设计思路、存在的隐患，以及对应的改进建议，帮助开发者快速理解系统全貌。
用 LangGraph + Claude 构建纳斯达克100盘前日报 Agent
每个工作日美东时间 8:00 AM，一个 Agent 自动从多个渠道并行采集信息，调用 Claude 生成中文盘前日报，通过飞享IM推送到手机。整个流程无人值守，从数据采集到消息送达不到 20 秒。
Java 面试核心技术点完整详解（并发 / 架构 / 数据库 / AI Agent）
整理了 20 个 Java 高频面试考点的系统讲解，涵盖并发内存模型、Spring 事务、高并发架构、数据库优化、分布式事务，以及 AI Agent / RAG 方向。每节附有代码示例与标准回答模板，可直接用于面试准备。
飞享IM × LangGraph Agent：智能客服落地架构方案
基于飞享IM开源即时通讯系统，结合 LangGraph + Claude 构建的智能客服方案。用户在 IM 客户端与 AI 机器人对话，回答由 RAG 知识库驱动，流式逐字输出，体验接近原生对话。
使用vray进行网络链接代理进行网站访问
使用 vray（V2Ray）搭建代理服务器与客户端配置教程，实现科学上网访问外网
