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Ollama 本地部署 Gemma 4 完全指南

2026 年 4 月 8 日约 1 分钟

Google DeepMind 于近期正式发布了 Gemma 4 系列开源模型，这是迄今为止他们推出的能力最强的开放权重模型家族。与此同时，Ollama 在 v0.20.0 版本中第一时间提供了对 Gemma 4 全系列的支持。本文将从零开始，带你完成 Ollama 的安装配置、Gemma 4 各版本的选型决策，以及在本地完整运行模型的全流程。

一、Ollama 是什么

Ollama[1] 是一个开源的本地大语言模型运行框架，让你能够在自己的机器上以极低的门槛运行各种开源 LLM。它的底层基于 llama.cpp[2]，将模型下载、量化、推理、API 服务等一系列复杂操作封装成简单的命令行工具。

核心优势：

• 一条命令即可运行：ollama run llama3 就能下载并启动一个 8B 模型
• 自动量化与格式转换：模型以 GGUF 格式存储，自动适配你的硬件
• 内置 REST API：自动在本地 11434 端口提供 OpenAI 兼容的 API 接口
• 跨平台支持：Windows、macOS、Linux 全平台原生支持
• Apple Silicon 深度优化：v0.20 起基于 Apple MLX 框架，充分利用统一内存架构
• NVIDIA GPU 加速：支持 CUDA，并支持最新的 NVFP4 量化格式

隐私保障：所有推理运算在本地完成，数据不经过任何外部服务器。这是很多企业和个人开发者选择 Ollama 的重要原因之一。

二、Ollama 基本使用方法

安装

macOS / Linux：

JAVASCRIPT

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows： 前往 ollama.com[3] 下载安装包，运行 .exe 安装程序，按提示完成安装。

安装完成后验证：

JAVASCRIPT

ollama --version

核心命令速查

JAVASCRIPT

# 下载并立即运行模型（如未下载则自动拉取）
ollama run <模型名>

# 仅下载模型，不启动对话
ollama pull <模型名>

# 查看本地已安装的模型
ollama list

# 删除本地模型
ollama rm <模型名>

# 查看模型详情（架构、参数量、量化方式等）
ollama show <模型名>

# 查看当前正在运行的模型
ollama ps

# 启动 Ollama 服务（安装后通常自动启动）
ollama serve

对话模式

运行 ollama run <模型> 后，进入交互式对话：

JAVASCRIPT

>>> 你好，请介绍一下自己
你好！我是 Gemma 4，由 Google DeepMind 开发的开源多模态语言模型...

>>> /bye          # 退出对话
>>> /help         # 查看可用命令
>>> /clear        # 清除对话历史

单次查询模式

JAVASCRIPT

# 直接在命令后跟问题，执行完退出
ollama run gemma4 "用 Python 写一个快速排序算法"

# 带图片输入（视觉理解）
ollama run gemma4 "描述这张图片的内容 /path/to/image.png"

三、Gemma 4 是什么

Gemma 4 是 Google DeepMind 于 2025 年 4 月发布的第四代 Gemma 开源模型家族，基于与 Gemini 3 相同的研究成果构建，是目前 Google 发布的能力最强的开放权重模型系列。

关键特性

多模态能力 全系列模型均支持图像与文本混合输入，E2B 和 E4B 小型版本额外支持音频输入（语音识别与理解）。

双架构设计 同时提供 Dense（密集） 和 MoE（混合专家） 两种架构，覆盖从边缘设备到服务器的各种部署场景。

超长上下文窗口

• 小型模型（E2B、E4B）：128K tokens
• 大型模型（26B、31B）：256K tokens

可以在单次请求中处理整个代码库或超长文档。

推理（Thinking）模式 所有模型内置可配置的推理模式，通过在系统提示开头加入 <|think|> 标记来启用逐步推理，适合复杂逻辑任务。

原生函数调用 原生支持 Function Calling 和结构化 JSON 输出，是构建 AI Agent 的重要基础。

多语言支持 训练数据覆盖 140 余种语言，训练数据截止时间为 2025 年 1 月。

开源许可 采用 Apache 2.0 许可证，可商业使用，无限制。自 Gemma 系列首发至今，累计下载量已超过 4 亿次。

四、Gemma 4 各版本详解

Gemma 4 提供四个尺寸，每个尺寸均有预训练（base）和指令微调（instruction-tuned，后缀为 -it）两个变体。Ollama 默认提供的是指令微调版本。

Gemma 4 E2B（Effective 2B）

有效参数量 ~2B（"E" 代表 Effective，有效参数）
架构 Dense + Per-Layer Embeddings（PLE）
上下文窗口 128K tokens
多模态 图像 + 文本 + 音频
Ollama 下载大小 ~7.2 GB
最低显存需求 4 GB VRAM（或 8 GB 内存 CPU 推理）
Ollama 命令 ollama run gemma4:e2b

E2B 采用了 Per-Layer Embeddings（PLE） 架构创新——相比传统 Transformer 每层共享同一输入嵌入，PLE 为每一层提供独立的条件化信号，让模型在参数量极小的情况下实现更强的表达能力。这也是"Effective"名字的由来：实际能力远超参数量字面数字所暗示的水平。

适用场景：

• 低配设备、树莓派、旧笔记本
• 对延迟极度敏感的应用
• 快速问答、文本分类、简单摘要
• 移动端或边缘计算部署

Gemma 4 E4B（Effective 4B）⭐ 推荐入门首选

有效参数量 ~4.5B
架构 Dense + PLE
上下文窗口 128K tokens
多模态 图像 + 文本 + 音频
Ollama 下载大小 ~9.6 GB（默认 Q4_K_M 量化）
最低显存需求 6 GB VRAM
Ollama 命令 ollama run gemma4:e4b（即 ollama run gemma4）

E4B 是 Gemma 4 家族中 性价比最高 的版本，也是 Ollama 的默认 tag（gemma4 不加后缀即为 E4B）。在基准测试中，E4B 的性能超越了 Gemma 3 的 27B 模型，而活跃参数量仅为后者的约六分之一。

适用场景：

• 日常 AI 助手（问答、写作、翻译）
• 轻量代码生成与辅助
• 图文理解任务（OCR、图表分析）
• 语音输入处理
• 配备 6~8 GB 显存的消费级 GPU（RTX 3060/4060 等）

Gemma 4 26B A4B（Mixture of Experts）

总参数量 26B（每次推理激活 ~3.8B，约 128 个专家网络）
架构 MoE（混合专家）
上下文窗口 256K tokens
多模态 图像 + 文本
Ollama 下载大小 ~18 GB
最低显存需求 16 GB VRAM（Q4 量化）
Ollama 命令 ollama run gemma4:26b

MoE 架构的精妙之处在于：虽然模型总参数为 26B，但每次推理只激活约 3.8B 的参数（128 个专家中只有少数被激活），因此推理速度接近 4B 模型，而知识储备接近 26B 模型。在同等硬件上，26B MoE 的生成速度约是 31B Dense 的 2~3 倍。

在 Arena AI 开放模型榜单中，26B 版本位列全球第六，展现出远超其实际计算开销的能力。

适用场景：

• 中等配置的 GPU 服务器（RTX 3090/4090、16 GB 显卡）
• Agent 工作流（函数调用、工具使用）
• 长文档分析（最大 256K 上下文）
• 代码生成与代码库理解
• 对速度有要求的生产环境

Gemma 4 31B（Dense）

参数量 30.7B
架构 Dense（全量密集）
上下文窗口 256K tokens
多模态 图像 + 文本
Ollama 下载大小 ~20 GB
最低显存需求 24 GB VRAM（Q4 量化）/ 48 GB+（Q8）
Ollama 命令 ollama run gemma4:31b

31B Dense 是家族中能力最强的本地部署版本，在 Arena AI 开放模型榜单中位列全球第三（截至 2025 年 4 月）。所有参数在每次推理中均参与计算，推理质量最高但速度相对较慢。

对于大多数消费者来说，需要配备 RTX 4090（24 GB）或同等显卡才能以 Q4 量化流畅运行。Apple Silicon 用户需要 M 系列芯片 + 32 GB 以上统一内存。

适用场景：

• 高端工作站、专业研究环境
• 对推理质量要求极高的任务（复杂数学、深度推理）
• 不惜牺牲速度换取最佳输出质量
• 24 GB 以上显卡或 Apple Silicon 大内存机型

版本对比总览

E2B 7.2 GB 4 GB 128K ✅ ⚡⚡⚡⚡ ⭐⭐ 8 GB 内存笔记本
E4B 9.6 GB 6 GB 128K ✅ ⚡⚡⚡ ⭐⭐⭐⭐ RTX 3060/4060
26B MoE 18 GB 16 GB 256K ❌ ⚡⚡⚡ ⭐⭐⭐⭐⭐ RTX 3090/4090
31B Dense 20 GB 24 GB 256K ❌ ⚡⚡ ⭐⭐⭐⭐⭐ RTX 4090 / M 系列 32 GB+

五、如何选择适合的版本

决策流程图

JAVASCRIPT

你的 GPU 显存是多少？
│
├── < 6 GB → 选 gemma4:e2b（纯 CPU 也能跑）
│
├── 6~8 GB → 选 gemma4:e4b（默认推荐，性价比最高）
│
├── 12~16 GB → 选 gemma4:e4b 或 gemma4:26b（取决于任务复杂度）
│
├── 16~24 GB → 选 gemma4:26b（MoE 速度快、质量强）
│
└── 24 GB 以上 → 选 gemma4:31b（最强质量）或 gemma4:26b（更快）

按使用场景选型

日常问答、文字处理 E4B 速度快，质量足够
代码补全与生成 E4B / 26B 26B 对复杂项目更准确
长文档理解（> 100K tokens） 26B / 31B 需要 256K 上下文
语音处理、音频输入 E2B / E4B 仅小型版支持音频
图像分析与 OCR E4B / 26B 均支持图像，按硬件选
AI Agent、工具调用 26B MoE 速度快且原生支持函数调用
复杂推理、数学证明 31B 开启 Thinking 模式效果最佳
边缘设备、树莓派 E2B 资源占用最低
多并发生产服务 26B MoE 吞吐量最高

Apple Silicon 用户特别说明

Apple Silicon 的统一内存架构（GPU 和 CPU 共享同一内存池）让 Mac 在运行大模型时有独特优势：

• 16 GB 统一内存：稳定运行 E4B，可尝试 26B（较慢）
• 24 GB 统一内存：流畅运行 26B，但内存压力较大，不建议同时跑其他重型软件
• 32 GB 统一内存：舒适运行 26B，可尝试 31B（Q4 量化）
• 48 GB+ 统一内存：流畅运行 31B，可使用更高量化精度

Ollama v0.20 起在 Apple Silicon 上基于 MLX 框架，无需额外配置即可获得加速。

六、通过 Ollama 部署 Gemma 4

第一步：安装 Ollama

macOS / Linux：

JAVASCRIPT

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows： 从 ollama.com/download[3] 下载 .exe 安装包，运行后 Ollama 会自动作为后台服务运行。

验证安装：

JAVASCRIPT

ollama --version
# 应输出：ollama version 0.20.0 或更高

第二步：拉取 Gemma 4 模型

根据你的硬件情况选择版本：

JAVASCRIPT

# 默认版本（E4B，推荐大多数用户）
ollama pull gemma4

# 或指定具体版本
ollama pull gemma4:e2b    # 轻量版，7.2 GB
ollama pull gemma4:e4b    # 标准版，9.6 GB（与默认相同）
ollama pull gemma4:26b    # 进阶版，18 GB，需 16 GB 显存
ollama pull gemma4:31b    # 旗舰版，20 GB，需 24 GB 显存

下载过程中会显示进度条，模型存储于：

• Linux/macOS：~/.ollama/models/
• Windows：C:\Users\<用户名>\.ollama\models\

第三步：验证模型已就绪

JAVASCRIPT

ollama list
# 输出示例：
# NAME              ID              SIZE      MODIFIED
# gemma4:latest     a2af4ae11ef0    9.6 GB    2 minutes ago

第四步：启动对话

JAVASCRIPT

# 进入交互对话模式
ollama run gemma4

# 直接提问（单次查询）
ollama run gemma4 "解释一下 MoE（混合专家）架构的工作原理"

第五步：使用图像输入

Gemma 4 全系列支持图像输入：

JAVASCRIPT

# 命令行方式（指定图片路径）
ollama run gemma4 "这张图片里有什么？请详细描述 /path/to/your/image.jpg"

第六步：启用 Thinking（推理）模式

在需要复杂推理的任务中，可以通过系统提示开启推理模式：

JAVASCRIPT

ollama run gemma4

进入对话后，在系统提示中加入 <|think|>：

JAVASCRIPT

>>> /set system "<|think|>你是一个擅长数学推理的助手，请一步步思考后再给出答案。"
>>> 证明：对任意正整数 n，n³ - n 都能被 6 整除。

开启后，模型会先输出内部推理过程，再给出最终答案，显著提升复杂任务的准确性。

七、API 调用与集成

Ollama 在本地启动后，会在 http://localhost:11434 提供 REST API，兼容 OpenAI 接口规范。

使用 Ollama 原生 API

JAVASCRIPT

# 文本生成
curl http://localhost:11434/api/generate \
  -d '{
    "model": "gemma4",
    "prompt": "用 Python 实现一个二分搜索算法",
    "stream": false
  }'

# 多轮对话
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "gemma4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好，介绍一下自己"}
    ]
  }'

# 图像输入（base64 编码）
curl http://localhost:11434/api/generate \
  -d '{
    "model": "gemma4",
    "prompt": "描述这张图片",
    "images": ["<base64_encoded_image>"]
  }'

使用 OpenAI 兼容接口

Ollama 同时提供 /v1/chat/completions 端点，可以直接替换 OpenAI SDK：

JAVASCRIPT

from openai import OpenAI

# 将 base_url 指向本地 Ollama
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",  # 任意字符串均可
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemma4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的代码审查员。"},
        {"role": "user", "content": "请审查以下 Python 代码并指出问题：

def sum(lst):
    total = 0
    for i in range(len(lst)):
        total += lst[i]
    return total"}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

使用 Ollama 官方 Python 库

JAVASCRIPT

pip install ollama

JAVASCRIPT

import ollama

# 简单对话
response = ollama.chat(
    model='gemma4',
    messages=[{'role': 'user', 'content': '解释量子纠缠'}]
)
print(response['message']['content'])

# 流式输出
for chunk in ollama.chat(
    model='gemma4',
    messages=[{'role': 'user', 'content': '写一首关于人工智能的诗'}],
    stream=True
):
    print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)

使用 Ollama 官方 JavaScript 库

JAVASCRIPT

import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
  model: 'gemma4',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好！' }],
})
console.log(response.message.content)

八、常见问题与解决办法

❌ 问题 1：模型加载后生成速度极慢（< 2 tokens/s）

原因： 显存不足，模型被部分或全部卸载到 CPU 内存（RAM）运行，速度大幅下降。

解决方案：

方案 A：换用更小的模型

JAVASCRIPT

# 从 26b 降到 e4b
ollama pull gemma4:e4b
ollama run gemma4:e4b

方案 B：使用更激进的量化（减少显存占用）

JAVASCRIPT

# Ollama 默认使用 Q4_K_M，这已经是较好的平衡点
# 如需更省显存，可查找社区提供的 Q3 或 Q2 量化版本
ollama pull <社区量化模型>

方案 C：检查 GPU 是否被正确使用

JAVASCRIPT

# Linux/Windows（NVIDIA）
nvidia-smi

# macOS Apple Silicon
sudo powermetrics --samplers gpu_power -i 1000 -n 3

❌ 问题 2：下载中断或速度极慢

原因： 网络连接问题，模型文件较大（9~20 GB）。

解决方案：

Ollama 支持断点续传，重新运行 pull 命令即可继续：

JAVASCRIPT

ollama pull gemma4

也可以配置代理：

JAVASCRIPT

# Linux/macOS（在终端设置）
export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890
ollama pull gemma4

# Windows（PowerShell）
$env:HTTPS_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"
ollama pull gemma4

❌ 问题 3：运行时提示 "out of memory"

原因： 系统内存（RAM）或显存（VRAM）不足。

解决方案：

方案 A：减小上下文窗口（最有效）

JAVASCRIPT

# 创建自定义模型，设置较小的上下文
cat > Modelfile << 'EOF'
FROM gemma4
PARAMETER num_ctx 4096
EOF

ollama create gemma4-small-ctx -f Modelfile
ollama run gemma4-small-ctx

方案 B：退出其他占用显存的程序（浏览器、游戏、其他 AI 工具等）

方案 C：换用更小版本的 Gemma 4

❌ 问题 4：Ollama 服务未启动，API 无法访问

表现：curl http://localhost:11434 返回连接被拒绝。

解决方案：

JAVASCRIPT

# 手动启动 Ollama 服务
ollama serve

# 或检查服务状态（Linux systemd）
sudo systemctl status ollama
sudo systemctl start ollama

# macOS：检查菜单栏是否有 Ollama 图标
# Windows：检查系统托盘是否有 Ollama 图标

❌ 问题 5：图像输入不生效或报错

原因： 图片路径错误，或使用了不支持图像的模型变体。

解决方案：

JAVASCRIPT

# 确保路径正确且文件存在
ls -la /path/to/image.jpg

# 使用绝对路径
ollama run gemma4 "描述这张图片 $(pwd)/image.jpg"

# 确认使用的是支持视觉的模型（gemma4 全系列均支持图像）
ollama show gemma4 | grep -i modal

❌ 问题 6：Thinking 模式输出乱码或格式异常

原因： Ollama v0.20 已处理 chat template，直接使用 /api/chat 接口时通常无需手动处理思考标记。

解决方案：

使用 /api/chat 接口而非 /api/generate，前者已由 Ollama 正确处理模板：

JAVASCRIPT

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "gemma4",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "<|think|>请逐步推理。"},
      {"role": "user", "content": "1000 以内有多少个质数？"}
    ]
  }'

❌ 问题 7：Windows 上 NVIDIA GPU 未被识别

解决方案：

1. 确认已安装 CUDA 驱动（CUDA Toolkit[4]）
1. 确认 Ollama 版本 ≥ 0.1.38
1. 检查 GPU 是否被识别：

JAVASCRIPT

# PowerShell
nvidia-smi
ollama run gemma4:e2b "test"
# 观察 nvidia-smi 的 GPU 利用率是否上升

九、进阶技巧

自定义 Modelfile

通过 Modelfile 可以为 Gemma 4 设定专属系统提示、参数和行为：

JAVASCRIPT

# 创建专属代码助手
FROM gemma4

# 系统提示（定义角色）
SYSTEM """
你是一位经验丰富的高级软件工程师，擅长 Python、TypeScript 和系统设计。
回答时请：
1. 给出可直接运行的代码
2. 添加必要的注释
3. 指出潜在的性能问题
4. 使用最新的语言特性
"""

# 推理参数
PARAMETER temperature 0.2      # 降低随机性，代码任务适合低温度
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER num_ctx 16384        # 扩大上下文，处理更长的代码文件
PARAMETER repeat_penalty 1.1   # 避免重复输出

JAVASCRIPT

# 从 Modelfile 创建模型
ollama create gemma4-coder -f Modelfile

# 使用自定义模型
ollama run gemma4-coder

调整上下文窗口

Gemma 4 支持超长上下文，但默认 Ollama 上下文较小。可按需调整：

JAVASCRIPT

# 运行时指定上下文大小
OLLAMA_NUM_CTX=32768 ollama run gemma4

# 或通过 API 指定
curl http://localhost:11434/api/generate \
  -d '{
    "model": "gemma4",
    "prompt": "分析以下代码库...",
    "options": {
      "num_ctx": 65536
    }
  }'

⚠️ 注意：上下文窗口越大，所需显存越多。32K tokens 大约额外需要 2~4 GB 显存。

搭配 Open WebUI 使用

Open WebUI[5] 是一个为 Ollama 提供类 ChatGPT 界面的开源 Web 前端，支持多模型切换、对话历史、图像上传等功能。

JAVASCRIPT

# 使用 Docker 一键启动
docker run -d \
  -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

启动后访问 http://localhost:3000，在设置中连接 Ollama（http://localhost:11434）即可。

并发与性能调优

JAVASCRIPT

# 设置并发请求数（默认为 1）
OLLAMA_NUM_PARALLEL=4 ollama serve

# 设置模型在内存中保留的时间（默认 5 分钟，0 表示永久保留）
OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h ollama serve

# 将以上配置持久化（Linux systemd）
sudo systemctl edit ollama
# 添加：
# [Service]
# Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=4"
# Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h"

十、总结

Gemma 4 是目前开源社区中能力最强的多模态模型系列之一，而 Ollama 将其部署门槛降到了极低。以下是核心要点的快速回顾：

第一次尝试本地 LLM ollama run gemma4（默认 E4B，开箱即用）
需要处理长文档或 Agent 任务 ollama run gemma4:26b（需 16 GB 显存）
追求最强推理质量 ollama run gemma4:31b（需 24 GB 显存）
设备资源有限 ollama run gemma4:e2b（4 GB 显存即可）
需要集成到应用中使用 localhost:11434 的 OpenAI 兼容 API

一条命令，本地 AI，完全隐私，免费开源。 这就是 Ollama + Gemma 4 的价值所在。

本文基于 Ollama v0.20 和 Gemma 4 发布版（2025 年 4 月），内容以官方文档为准。

引用链接

[1] Ollama: https://ollama.com/ [2] llama.cpp: https://github.com/ggerganov/llama.cpp [3] ollama.com: https://ollama.com/download [4] CUDA Toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads [5] Open WebUI: https://github.com/open-webui/open-webui

原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1ODUzNjE0NQ==&mid=2247484877&idx=1&sn=71700dabc68e200f2a8e6018d3e80c70&chksm=ebd62f678dd4fb634f531607ae27324f7ad9f399126a543080b92ad81512f177209f587cf91c&mpshare=1&scene=1&srcid=0408p992q6jH8ei9INZEP9Pn&sharer_shareinfo=d6dc4851400366a6fa8d3ebc85f0531f&sharer_shareinfo_first=d6dc4851400366a6fa8d3ebc85f0531f#rd

一、Ollama 是什么

二、Ollama 基本使用方法

安装

核心命令速查

对话模式

单次查询模式

三、Gemma 4 是什么

关键特性

四、Gemma 4 各版本详解

Gemma 4 E2B（Effective 2B）

Gemma 4 E4B（Effective 4B）⭐ 推荐入门首选

Gemma 4 26B A4B（Mixture of Experts）

Gemma 4 31B（Dense）

版本对比总览

五、如何选择适合的版本

决策流程图

按使用场景选型

Apple Silicon 用户特别说明

六、通过 Ollama 部署 Gemma 4

第一步：安装 Ollama

第二步：拉取 Gemma 4 模型

第三步：验证模型已就绪

第四步：启动对话

第五步：使用图像输入

第六步：启用 Thinking（推理）模式

七、API 调用与集成

使用 Ollama 原生 API

使用 OpenAI 兼容接口

使用 Ollama 官方 Python 库

使用 Ollama 官方 JavaScript 库

八、常见问题与解决办法

❌ 问题 1：模型加载后生成速度极慢（< 2 tokens/s）

❌ 问题 2：下载中断或速度极慢

❌ 问题 3：运行时提示 "out of memory"

❌ 问题 4：Ollama 服务未启动，API 无法访问

❌ 问题 5：图像输入不生效或报错

❌ 问题 6：Thinking 模式输出乱码或格式异常

❌ 问题 7：Windows 上 NVIDIA GPU 未被识别

九、进阶技巧

自定义 Modelfile

调整上下文窗口

搭配 Open WebUI 使用

并发与性能调优

十、总结

引用链接

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