从前几年互联网红利时代的结束，Java 市场慢慢的开始变得哀嚎一片，刚毕业的大学生找不到工作，被戏称下一个土木，选计算机专业犹如 “49年进国军”；年纪大的面临裁员转岗，从原本的35退休年龄变成了32甚至更低的年龄，多次听到 “30岁不招” 这类话了。

现在 AI 时代依然来临，尤其国产大模型 **Deepseek** 的崛起，是时候让我们去需要拥抱变化了，犹如当年的 SpringBoot 1.0 横空出世，果断抛弃 `ssm` 的时候，AI 为我们 Java 的职业发展续上了一条崭新的道路。

随着 AI 的不断发展，大模型的不断优化，快速推动了企业在做智能化产品方面的一个需求，现在越来越多的公司开始招聘 Java + AI 的人才，在 AI 浪潮席卷之下，Java 开发者并非旁观者，而是手握工程化利剑的破局者。在人工智能技术迅猛发展的 2025 年，Java程序员正面临着前所未有的职业转型机遇与挑战

据 Gartner 预测，到 2027 年，80% 的软件工程师将需要掌握AI技能 。在此背景下，Java开发者如何在保持自身技术根基的同时，实现向AI时代的平滑过渡，成为职业发展的关键命题。

![image.png](https://blog.liushigong.cn/static/img/490aef3e4af226d07db78bfa29cb587a.image.webp)

## 参与 AI 变革的独特优势

尽管AI技术对传统Java开发岗位带来冲击，但Java开发者在AI变革中仍具有不可替代的独特优势。

**首先，Java的工程化能力可直接迁移至AI领域**。Java开发者熟悉的Spring Cloud、Dubbo等微服务架构，可直接应用于AI模型的分布式训练与部署。

**其次，Java的技术生态与AI工程化高度适配。** Java原生框架（如Langchain4J、Spring AI）支持与主流AI模型（OpenAI、通义千问）的无缝集成。Java在大数据领域（Hadoop、Spark）的天然优势，使其能够高效处理AI训练所需的数据管道。

**最后，Java开发者在垂直行业的经验沉淀是其核心竞争力。** 金融、物流、制造业等传统行业数字化转型中，Java开发者熟悉业务系统架构，可主导AI与现有系统的集成。

## 转型 AI 的主要路径

面对AI时代的变革，Java程序员可选择三条主要转型路径，每条路径都有其独特价值与技能要求。

**路径一：成为"AI增强型工程师"**

这条路径强调不放弃Java技术栈，但用AI工具提效并拓展能力边界。具体实践包括：利用GitHub Copilot、飞算JavaAI等工具加速Java开发（如生成Spring Boot模板代码、单元测试）；学习Prompt Engineering，优化AI生成代码的准确性（例如："生成一个线程安全的Spring Bean配置"）；将AI集成到现有系统（如用LangChain构建Java版智能文档检索工具）。该路径的优势在于保持Java基本盘的同时，显著提升开发效率，为团队引入AI工具链，成为技术升级的推动者 。

**路径二：转向AI工程化（MLOps/LLMOps）**。

这条路径利用Java的工程化优势，切入AI模型部署和运维领域。技能升级路径包括：掌握大模型微调（LoRA/P-tuning）、RAG系统开发；精通模型监控（Prometheus+Grafana）、成本优化；熟悉模型部署工具（Docker、Kubernetes、MLflow）；利用Java生态（如Flink/Spark）处理AI训练数据；掌握AI基础设施工具（如Triton Inference Server与Java的GRPC调用集成）。该路径适合有分布式系统经验的Java工程师，可转型为AI平台开发工程师或大数据+AI系统架构师，成为连接AI模型与企业级应用的桥梁。

**路径三：深耕垂直领域AI解决方案**。

这条路径结合Java的行业沉淀（如金融、物流、制造业），开发领域专用AI Agent工具。典型案例包括：在金融领域构建实时交易分析系统，集成AI反欺诈模型；在物流领域通过日志分析（ELK+AI异常检测）实现自动化故障定位；在制造业开发Java后端+时序数据分析（LSTM/Prophet）的预测维护系统 。该路径的关键点在于**行业知识比算法更重要** ，例如金融领域的合规性要求决定了AI模型的设计方向。Java开发者可通过JBoltAI等工具快速实现表结构设计、接口逻辑生成等基础工作，将更多精力集中在核心业务逻辑的实现上 。

## AI 大模型应用开发的学习路线

在AI时代，需要的是构建不可替代的核心能力，实现从单一技能向复合型能力的跃迁。**技能升级可分为四个层次：大模型的基础、RAG 应用开发、Agent 应用架构和模型私有化部署与垂域深耕**。

![image.png](https://blog.liushigong.cn/static/img/18f8c7457918f4e19c612a43b8f75c75.image.webp)

### 大模型的基础

* 了解大模型的概念和背景，关注国内外的AI发展趋势，从简单的应用入手，去结合所学 AI的知识体系理解
* 深入学习生成式模型、大语言模型以及 Transformer 架构，掌握预训练、推理规划、强化学习等关键技术
* 了解 Prompt 提示词工程的概念、作用，掌握设计有效提示词来引导大模型生成预期输出，动手实践调试。
* 了解大模型 API 的输入输出参数，调用方法，学习 Token 概念。

### RAG 应用开发

* 了解 RAG 的概念、流程，着重理解 RAG 的应用场景和它在实际项目中的工作原理。
* 深入学习 RAG 的一些优化技术和设计，如三大范式等，重点关注 RAG 的核心机制。
* 掌握质量指标、能力指标以及评估工具的使用方法。
* 深入实践 RAG 项目，通过实际的开源项目深化对 RAG 技术的理解。

### Agent 应用架构

* 了解 LangChain 的核心概念，深入学习其核心组件，能独立用 LangChain 接API、处理数据、搭出可用的AI工具。
* 了解 Llamalndex 的基本概念和使用模式，尝试搭建一个简单的文档问答系统。
* 能独立设计一个能自动完成任务的 Agent。
* 了解GPTs、Coze、Dify这3个框架的特点，使用它们搭建个AI应用。

### 模型训练与微调

* 搞懂 Transformer 的3个核心:自注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码，能自己调通一个微调任务。
* 学习开源模型的微调，重点了解选基座模型、处理数据、 跑通微调流程

### 模型私有化部署与垂域深耕

* 了解几个主流模型的特点，掌握模型集成与私有化的本地部署。
* 多关心数据，积累高质量训练集/测试集的构建经验，对数据的 sense 是最直接的，也是最适合用到未来工作当中的
* 了解其如何将Spring生态系统的设计原则引入AI领域，通过简单的配置切换不同的AI服务提供商。
* 在特定行业（如金融、物流、制造业）领域知识与AI技术的融合，了解行业痛点与AI解决方案的结合点。
* 通过JavaAI等工具实现"需求分析、软件设计到工程代码生成"的全程智能引导，提升开发效率
* focus 在某个垂直领域，比如对话机器人、问答系统、金融/医疗/教育等方向，找一个具体的场景，把它做好，做深

**总结一下 Java开发者转型学习大模型相关的开发需要掌握的技能知识点**

首先必备的是大模型相关的 基础知识与理论，例如，大模型的发展历史，GPT等主流大模型的特性和应用场景等等，了解常见的 GPT、Gemini、qwen、deepseek 等模型的api调用经验

而且需要会一些提示词工程、比如通过 Zero shot、few shot、思维链等方式，让模型能更好的回答

接下来是几个不同的方向了，分别是：RAG、，模型微调、以及Agent开发和多模态

首先RAG，至少需要知道 RAG、知识库等等的基础架构和应用场景，掌握相关的向量数据库，langchain、llamaIndex 等等核心技术

接下来是模型的微调，如果你能有模型的私有化部署的经验，并且做过微调的话，比如全量微调、部分微调、LoRA微调等等，那你在招聘市场上就比较吃香了

注意

不要只关心 finetune, SFT，作为系统性学习是OK的，切记花太多精力

还有呢就是agent开发，需要掌握的就是agengt开发相关的概念，相关的工具，如果有实战经验最好，

还有就是多模态，比如一些生图、生成视频、音频等等的模型了解和应用等等

最后我们来看下 AI 工程的一张全貌图

![image.png](https://blog.liushigong.cn/static/img/46099ea8df3ae7723bdd23ae3e62e402.image.webp)

### 未来职业发展规划与建议

AI 时代 Java 程序员的职业发展将呈现多元化趋势，需根据个人兴趣与能力特点选择适合的发展路径。

**短期（1-2年）规划应聚焦效率提升与技能拓展。**

利用 AI 工具释放重复性工作的时间，每周节省20小时用于学习AI相关技能。从 Prompt Engineering 入手，掌握如何与AI模型有效沟通；同时，参与企业AI工具链的引入与实施，成为团队中AI技术的早期采用者。这一阶段的目标是**从编码者转变为架构师与系统设计师** ，主导AI与现有系统的集成。

**中期（3年）规划应转向AI工程化领域。**

掌握模型部署、监控与运维的全流程，学习如何利用Java生态（如Kubernetes+Spring Cloud）管理AI模型服务 。参与企业AI中台建设，从Spring Cloud向Kubeflow迁移，熟悉模型版本管理（MLflow）与A/B测试方法 。这一阶段的目标是**成为连接AI模型与企业级应用的桥梁**，解决模型服务化、资源调度等工程难题。

**长期（5年+）规划应深耕垂直领域。**

选择1-2个特定行业（如金融、制造业、医疗），深入理解行业业务逻辑与痛点，开发领域专用AI解决方案。例如，在制造业开发基于Java的预测性维护系统，结合时序数据分析与设备监控，提升生产效率。这一阶段的目标是**成为行业AI解决方案专家**，将Java工程经验与AI技术深度结合，创造独特价值。

在这一技术变革的浪潮中，Java程序员应保持开放的心态，持续学习与创新。通过合理规划职业发展路径，掌握AI时代的复合型技能，他们将在软件开发领域继续发挥重要作用，成为连接传统企业系统与AI创新应用的关键桥梁。

AI 学习 - 续上 Java 职业发展的道路

时序数据库 - InfluxDB Web UI 实操大全

工作生涯的百宝箱，包含学习技术文档、Java生态的一些官方文档、各种工具书籍等等

## 优秀的学习文档

* [互联网公司常用框架源码赏析](https://schunter.doocs.org/)
* [悟空聊架构](http://www.passjava.cn/#/)
* [弟弟快看](https://www.ddkk.com/)
* [即时通讯网](http://www.52im.net/)
* [JavaPub](https://javapub.net.cn/)
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* [JavaGuide面试突击版](https://snailclimb.gitee.io/javaguide-interview/#/)
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* [优秀的开源项目](https://chencoding.top:8090/#/)
* [二哥的Java进阶之路](https://tobebetterjavaer.com/)
* [Doocs技术社区](https://my.oschina.net/doocs)
* [开源中国](https://my.oschina.net/doocs)

## 大厂技术分享

* [美团技术团队](https://tech.meituan.com/)
* [阿里云开发者社区](https://102.alibaba.com/)
* [阿里巴巴中间件](https://juejin.cn/user/2225067265623085)
* [阿里巴巴大淘宝技术](https://juejin.cn/user/395479919373991)
* [京东云开发者](https://juejin.cn/user/2634854380340008)
* [京东科技开发者](https://juejin.cn/user/78820569521086)
* [转转技术团队](https://juejin.cn/user/606586148237431)
* [货拉拉技术](https://juejin.cn/user/1768489241815070)
* [得物技术](https://juejin.cn/user/2392954206960247)
* [去哪儿技术沙龙](https://juejin.cn/user/2251436075786791)
* [Leaf](https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf/blob/feature/spring-boot-starter/README_CN.md)

## 官方工具文档

* [docker中文社区](https://www.docker.org.cn/)
* [Elasticsearch官方文档](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html);
* [IntelliJ IDEA中安装和配置Cloud Toolkit](https://help.aliyun.com/document_detail/98762.html)
* [IntelliJ IDEA部署应用到ECS](https://help.aliyun.com/document_detail/98763.html)
* [基于配置中心的轻量级动态可监控线程池](https://dynamictp.cn)
* [prometheus-spring-boot-starter异常通知](https://gitee.com/ITEater/prometheus-spring-boot-starter)
* [SpringBootAdmin 3.4.5 官方文档](http://docs.spring-boot-admin.com/3.4.5/docs/index)
* [SpringBootAdmin 2.6.1 官方文档](http://docs.spring-boot-admin.com/2.6.1/#show-version-in-application-list)
* [JDK 17 API](https://docs.oracle.com/en/java/javase/17/docs/api/index.html)
* [ShardingSphere](https://docs.oracle.com/en/java/javase/17/docs/api/index.html)
* [RocketMQ](https://rocketmq.apache.org/zh/docs/)
* [Redis](https://www.redis.net.cn/)
* [ShardingSphere 文档](https://shardingsphere.apache.org/pdf/shardingsphere_docs_cn.pdf)
* [Mybatis](https://mybatis.net.cn/)
* [Nacos](https://nacos.io/docs/next/overview/)
* [SpringCloud](https://docs.spring.io/spring-cloud/docs/current/reference/html/)
* [Sentinel](https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D)
* [OpenResty](https://openresty.org/cn/)
* [EasyExcel](https://easyexcel.opensource.alibaba.com/docs/current/)
* [分布式任务调度平台XXL-JOB](https://www.xuxueli.com/xxl-job/#%E3%80%8A%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E8%B0%83%E5%BA%A6%E5%B9%B3%E5%8F%B0XXL-JOB%E3%80%8B)
* [Hutool](https://doc.hutool.cn/pages/index/)
* [Sa-token](https://sa-token.cc/doc.html#/)

## 算法

* [Hello 算法](https://www.hello-algo.com/)
* [算法可视化工具](https://algorithm-visualizer.org/)
* [算法可视化演示](https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html)

## 开发工具

* [PDManer元数建模](https://gitee.com/robergroup/pdmaner/releases)
* [运维工具Jpom](https://jpom.top/)
* [VisualVM下载](https://visualvm.github.io/pluginscenters.html)
* [Vagrant 虚拟机工具](https://developer.hashicorp.com/vagrant/install)
* [Virtualbox 虚拟机盒子](https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads)
* [JDK下载](https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/)
* [Idea下载](https://www.jetbrains.com/idea/download/other.html)
* [Maven下载](https://maven.apache.org/download.cgi)

## 免费API

* [free-api](https://github.com/liushigong/free-api)
* [free-api-doc](https://api.aa1.cn/)
* [PearAPI](https://api.pearktrue.cn/)

## 图片处理

* [图片占位符](https://picsum.photos/)
* [共享图床](https://tc.1haodh.com/)
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* [Favicon.ico图标在线生成器](https://www.logosc.cn/favicon-generator)

## 优秀产品

* [蓬勃来客](https://pumplabs.cn/)

## Mac工具

* [Mac工具](https://www.xxmac.com/mac)
* [工具破解](https://www.exception.site/)

## 开发环境

* [Maven仓库](https://mvnrepository.com/)
* [氯化钠资源网站](https://lzphy.top/)
* [Spring Pass 源码阅读浏览器](https://tools.bmabk.com/)
* [Chrome极简插件下载](https://chrome.zzzmh.cn/)
* [Java字节码加密工具](https://gitee.com/roseboy/classfinal/)
* [SQL在线运行](https://www.bejson.com/runcode/sql/)
* [JAVA代码生成平台](https://java.bejson.com/generator/)
* [spring-cloud 版本说明](https://start.spring.io/actuator/info)
* [spring-cloud-alibaba 版本说明](https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/%E7%89%88%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E)

## 文档必备

* [Markdown样式](http://zlyd.iccnconn.com/markdowncss/index.html)
* [数据库表结构文档生成器](https://github.com/pingfangushi/screw)

## 优秀开源

* [中国独立开发者项目列表](https://github.com/1c7/chinese-independent-developer/)
* [中国独立开发者项目](https://developer.hubing.online/home)
* [基于 DFA 算法实现的高性能敏感词工具](https://github.com/houbb/sensitive-word)

## 书籍

* [阿里巴巴Java开发手册](https://ucc.alicdn.com/download/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4Java%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%89%8B%E5%86%8C1.4.0.pdf)
* [轻松读论文](https://readpaper.com/home/)
* [IT电子书](https://www.coderutil.com/itbook)

## AI相关

* [硅基流动-AI大模型广场](https://cloud.siliconflow.cn/models)
* [FastGPT 知识库问答系统](https://doc.fastgpt.cn/docs/intro/)
* [One API 接口管理和分发系统](https://openai.justsong.cn/)

## 计算机软考

* [全国计算机技术与软件专业技术资格](https://bm.ruankao.org.cn/sign/welcome)
* [中国计算机技术职业资格网](https://www.ruankao.org.cn/)

## 创业计划

* [方糖外包报价计算器](https://money.ftqq.com/)
* [一人企业方法论](https://ft07.com/)

工作生涯的百宝箱

总结了下 Java 的学习路线与未来的职业规划，欢迎阅读 👏🏻

* 本文适用于有一定基础的新手小白玩家，想要抓重点快速拿下offer
* 同样适用于有一定工作年龄的开发者，想要提升自己的技术能力，提升职业发展上限
* 也适用于高级玩家，提供一些职业生涯规划上帮助与借鉴

## 划重点

* 1️⃣ 工作面试中的必备知识点，重点学习！！！
* 2️⃣ 掌握理论与技巧，在项目中熟练运用，必知必会
* 3️⃣ 提升广度与深度能力，迈向高级的毕竟之路
* 4️⃣ 全知全能的道路，快速成长

## 阶段 1️⃣：企业级开发入门

### Spring

* IOC
* AOP
* 代理
* 事务

### SpringBoot

* 基础使用
* 核心注解
* 配置文件
* 自动装配
* 监听机制
* 内嵌Tomcat的Web容器原理
* 健康检查Actuator

### SpringMVC

* MVC
* 常用注解
* RESTful
* 序列化
* 跨域
* 拦截器
* 全局配置
* Template
* 执行流程

### SpringCloud

* 服务注册与发现
* Ribbon 负载均衡
* Feign 服务调用
* Gateway 网关

### SpringCloud Alibaba

* Nacos 注册、配置中心
* OpenFeign 服务调用
* Sentinel 流控
* Seata 分布式事务

### Mybatis、MyBatis Plus

* 增删改查
* 动态SQL
* 配置文件
* 注解
* XML
* 一级、二级缓存
* 分页实现原理
* 乐观锁、悲观锁
* 延迟加载
* 代码生成

### Mysql 数据库

* 三范式、反三范式
* 数据类型
* 存储引擎
* SQL 编写
* 索引
* 事务
* 视图
* 锁机制
* 存储过程、函数
* 触发器
* 性能调优
* MVCC
* 读写分离

### Redis 缓存

* 数据类型
* 持久化
* 过期键的删除策略
* 线程模型
* 事务
* 集群方案
* 分片
* 分布式锁
* 缓存异常
* Lua脚本

### 消息队列

* 消息队列的选型
* 消息的顺序
* 消息的可靠性
* 消息幂等
* 高可用
* 消息堆积
* MQ设计思路

### 企业级项目的实战应用

* [在线教育实战项目](https://www.bilibili.com/video/BV1dQ4y1A75e)
* [电商项目](https://www.bilibili.com/video/BV13f4y1r7fS)
* [传智健康](https://www.bilibili.com/video/BV1Bo4y117zV)
* [万信金融](https://www.bilibili.com/video/BV1Ub4y1f7rk)
* [大型分布式微服务闪聚支付项目](https://www.bilibili.com/video/BV17v411V79c)
* [好客租房](https://www.bilibili.com/video/BV1sZ4y1F7PD)

## 阶段 2️⃣：进阶

### Java 8、11、17 的新特性

Java 8:

* Lambda 表达式
* Stream API
* 新日期时间 API
* 接口default默认方法

Java11:

* 局部变量类型推断
* 字符串方法增强
* 引入了 Z Garbage Collector（ZGC）
* 优化常量池字符串处理

Java17:

* Switch表达式增强
* 新的类型推断
* 实例方法引用
* HTTP客户端改进
* ZGC改进
* Unicode 13 字符和表情符号的支持
* record关键字

### 设计模式

掌握常用的设计模式

* 单例模式
* 抽象工厂
* 适配器模式
* 组合模式
* 装饰器模式
* 代理模式
* 模板方法模式
* 策略模式
* 状态模式
* 责任链模式
* 观察者模式

### 分布式、微服务

* BASE 理论
* CAP 原理
* 分布式ID
* 分布式锁
* 分布式事务
* Raft一致性算法

### JVM

* Java内存区域
* 内存分配策略
* 垃圾回收算法
* 垃圾收集器
* 类加载机制

### JUC

* Java内存模型
* CAS
* synchronized
* volatile
* final
* AQS
* ReentrantLock
* ReentrantReadWriteLock
* ConcurrentHashMap
* CopyOnWriteArrayList
* BlockingQueue
* ThreadLocal
* 线程池
* CountDownLatch
* CyclicBarrier

## 阶段 3️⃣：深入

### 源码

* JUC
* Spring IOC/AOP
* SpringBoot
* SpringMVC
* Nacos
* MyBatis
* Netty
* RocketMQ

### 调优

* 高并发、海量数据处理
* 缓存设计
* JVM调优
* SQL调优

### 数据结构与算法

* 数组、链表、栈、队列、散列表、树、图
* 排序算法、算法思想、算法应用、算法题（力扣）

## 阶段 4️⃣：扩展

### Netty

* I/O模型
* 线程模型
* 零拷贝
* 架构设计

### 操作系统

* 操作系统的组成
* 进程 / 线程
* 进程 / 线程间通讯方式
* 进程调度算法
* 进程 / 线程同步方式
* 进程 / 线程状态
* 死锁
* 内存管理
* 局部性原理

### 计算机网络

* 网络分层模型
* 网络传输过程
* IP + 端口
* UDP / TCP 协议
* HTTP / HTTPS 协议
* ARP 地址解析协议
* DNS 域名解析
* 网络安全

### Nginx

* 负载均衡
* 反向代理
* 配置
* 动静分离（网站部署）
* 集群搭建

### Linux

* 基础命令
* 文件管理
* 权限
* Shell脚本
* 环境搭建

### Docker

* 基础命令
* 镜像构建
* 镜像管理
* 容器操作
* 调试与日志
* Docker Compose编排
* 网络隔离

### 监控体系

* Prometheus + Grafana监控容器内JVM指标

### 项目实战

* 推荐系统
* 电商系统
* 搜索系统
* 支付系统
* 即时通讯
* 秒杀活动

面向企业的学习路线

从一个表中获取同字段type的最新一条数据，然后将获取的数据进行分页展示

## 需求内容

同一个单据中会有多个批次，在推送记录中展示出所有推送批次中最新的一条，如果推送失败，则展示推送的异常原因与`推送`按钮，推送成功则表示终态，不可在操作。

设计的过程中，需要将历史的推送记录都有留痕，而不是每次推送直接覆盖

## 具体实现

### 逻辑实现

使用 `Mybatis Plus` 进行开发，为了查询效率，具体实现逻辑为

* 将 `relationId` 与 `type` 创建聚合索引
* 子查询中查询同一个单据下所有推送记录 `where relationId = ? and type = ?`
* 然后根据推送类型与推送批次 `group by push_order_type ,push_batch_no` 进行分组
* max(id) 为最新一条，如果时间字段区分度高也可以使用时间字段，或者就用当前自增ID
* 在 in 查询出来的最新id即可

以上子查询中的查询效率会直接命中索引，也就是达到 `覆盖索引`

覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们称之为`覆盖索引` , 如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么没什么必要再回表查询了

### 代码实现

```
java

// 构建参数
LambdaQueryWrapper<TableEntity> lambdaQueryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(TableEntity.class)
                .last("id in (select max(id) from table_name where relation_id = " + req.getRelationId() + " and type = " + req.getType() + " group by push_order_type ,push_batch_no)")
                .orderByDesc(TableEntity::getId);
```

以上解析的sql语句为

```
sql

SELECT
    *
FROM 
    table_name
WHERE id in (
        select max(id) from table_name where relation_id = 42 and type = 1 group by push_order_type, push_batch_no
    )
ORDER BY id DESC;
```

## 总结

工作过程中，经常会遇到一些特殊场景，其中涉及一些复杂且通用的代码逻辑，在此进行记录，下次有此需求时直接套用即可。