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感谢大神回复! 1、更新请求经过负载均衡打到了某个节点,只能更新当前节点本地jvm和redis,如果新的请求打到其他节点的本地jvm,就会出现不一致的情况; 2、针对上述1的问题,通过syncLocal可以让其他jvm里面的本地缓存失效,这样的话,所有节点本地jvm缓存失效,但redis中还存在并且存的是新数据,当新请求打过来,本地jvm缓存未命中,会请求redis中的新数据,然后把redis中的数据刷新到本地jvm中,再将新数据返回给用户,这样就保证了缓存的一致性。 请问上述理解是否正确呢?
好的,感谢解答!
大佬好,感谢回复,掉大模型的时候报错 `ChatResponse response = llmService.getPlanningChatClient() .prompt(userPrompt) .tools(getToolCallList()) .advisors(memoryAdvisor -> memoryAdvisor.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, sessionId) .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 100)) .user(request) .call() .chatResponse();` 异常堆栈: `2025-05-21 23:46:12.164⋇-⋇ForkJoinPool.commonPool-worker-3⋇WARN⋇o.s.a.a.r.SpringAiRetryAutoConfiguration:68⋇Retry error. Retry count:1 org.springframework.ai.retry.NonTransientAiException: 400 - {"error":{"code":"invalid_parameter_error","param":null,"message":" InternalError.Algo.InvalidParameter: An assistant message...