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- 责任链模式如何实现统一异常处理
- 责任链模式是一种将请求沿处理链传递的行为设计模式，在异常处理中具有良好的解耦和扩展性。它通过定义多个处理器，每个处理器专注处理特定类型的异常，未处理则传递给下一个，实现职责分离、逻辑可扩展、符合开闭原则。构建责任链需四步：①定义处理器接口；②实现具体处理器类；③按优先级组装处理链；④触发异常处理流程。实际应用中应注意：①处理器顺序应由具体到通用；②避免循环引用；③设置默认兜底处理器；④统一日志记录；⑤性能影响较小可忽略。该方式使系统异常结构清晰、易于维护，适用于Web应用等复杂场景。
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- Java如何读写二进制文件？
- Java操作二进制文件需使用字节流，1.FileInputStream和FileOutputStream提供基础读写能力，2.BufferedInputStream和BufferedOutputStream提升效率，3.读取大型文件应分块读取避免内存溢出，4.使用DataInputStream和DataOutputStream处理基本数据类型，5.通过ByteBuffer设置字节序解决平台间数据交换问题。FileInputStream和FileOutputStream是操作二进制文件的基础类，Buffer
- 文章 · java教程 | 4天前 | java 字节序 二进制文件 ByteBuffer 字节流 455浏览 收藏
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- Java中strictfp的作用及使用场景解析
- strictfp关键字用于解决不同硬件平台浮点运算结果不一致的问题，保障跨平台计算的一致性。它通过强制JVM遵循IEEE754标准进行浮点运算，避免因扩展精度导致的差异；1.可应用于类、接口和方法，但不适用于抽象方法或变量；2.性能影响通常较小且可接受；3.常用于金融计算和游戏开发等需精确一致结果的场景；4.与BigDecimal相比，strictfp侧重跨平台一致性而非高精度计算。
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 454浏览 收藏
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- Java深拷贝与浅拷贝区别解析
- Java中的深拷贝与浅拷贝的核心区别在于处理引用类型字段的方式。1.浅拷贝仅复制对象本身及基本类型字段，引用类型字段复制的是地址，新旧对象共享内部对象；2.深拷贝递归复制所有引用类型字段所指向的对象，确保新对象完全独立。实现浅拷贝可通过Cloneable接口或复制构造函数，而深拷贝需手动编写复制逻辑或使用序列化机制。忽视深拷贝可能导致数据污染和意外修改，尤其当对象包含可变引用字段时，深拷贝成为保障数据隔离性的必需手段。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 454浏览 收藏
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- JavaScanner用法与构造器最佳实践
- 本文探讨了在Java中将Scanner和输入/输出逻辑放置在类成员变量初始化或实例初始化块中时可能遇到的问题，特别是当创建多个对象时导致的重复输入。教程将详细解释这种行为的原因，并提供使用构造器进行对象初始化、管理Scanner实例以及遵循良好编程实践的推荐方案，以实现代码的清晰性、可维护性和资源有效管理。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 454浏览 收藏
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- AndroidStudioLogcat崩溃排查技巧
- 本文旨在帮助开发者理解并利用AndroidStudio的Logcat工具，诊断并解决应用启动时崩溃的常见问题。通过分析Logcat输出的错误信息，特别是FATALEXCEPTION类型的错误，可以快速定位问题根源，并采取相应的解决措施。本文将以一个实际案例为例，详细讲解如何解读Logcat信息，并提供相应的解决方案。
- 文章 · java教程 | 1天前 | 454浏览 收藏
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- JavaCAS机制超详细解读：手把手教你玩转比较并交换原子操作
- CAS在Java中是一种无锁的原子性操作机制，其核心在于通过CPU硬件保障原子性，避免多线程数据竞争。CAS包含三个操作数：内存地址V、预期值A和新值B，只有当V的值等于A时，才会更新为B，否则不执行操作并返回原始值。Java的java.util.concurrent.atomic包如AtomicInteger和AtomicLong基于CAS实现。其优点是非阻塞性，提升高并发场景下的吞吐量，但存在ABA问题，即变量值被修改后又恢复，可能引发安全隐患。解决ABA问题的方法是使用版本号，Java提供了Atom
- 文章 · java教程 | 4星期前 | 原子性 cas ABA问题 AtomicInteger Unsafe类 453浏览 收藏
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- Mockito模拟Futureget异常及验证方法
- 本文深入探讨了在单元测试中，如何使用Mockito正确模拟Future对象的get()方法抛出InterruptedException或ExecutionException，以及如何有效验证代码中的catch块是否被正确执行。核心在于理解thenThrow()的正确用法，以及通过引入可观察的服务方法并结合Mockito的spy()和verify()机制，确保异常处理逻辑得到了充分测试覆盖。
- 文章 · java教程 | 5天前 | 453浏览 收藏
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- Java正则表达式不会用？手把手教你搞定正则语法规则
- Java正则匹配的语法掌握关键在于理解Pattern类和Matcher类的应用。1.首先通过Pattern.compile()方法将正则表达式编译为Pattern对象；2.然后使用该对象创建Matcher对象，并传递需要匹配的文本；3.最后调用Matcher的方法如matches()、find()、group()或replace*()进行匹配或替换操作。常用语法包括：.（匹配任意字符）、^（开头）、$（结尾）、量词（*、+、?、{n,m}）、字符集（[]）、反向字符集（[^]）、预定义字符（如\d、\s、
- 文章 · java教程 | 4星期前 | 性能优化 Java正则表达式 语法规则 Pattern类 Matcher类 452浏览 收藏
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- JavaVelocity模板使用技巧详解
- 在Java中使用Velocity模板引擎进行代码生成的核心流程包括引入依赖、准备模板、构建上下文、初始化引擎、合并输出。1.引入Maven或Gradle依赖；2.创建.vm模板文件定义代码结构；3.使用VelocityContext添加动态数据；4.初始化VelocityEngine并加载模板；5.将模板与上下文合并后写入目标文件。Velocity轻量易学且适合自动化生成统一风格的代码，同时支持模块化、宏定义和多数据源集成，适用于多种文本生成场景。
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 452浏览 收藏
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- Java字符串压缩优化内存方法解析
- Java字符串压缩通过JDK9引入的紧凑字符串（CompactStrings）特性实现，其原理是根据字符串内容自动选择编码方式：若字符属于Latin-1范围，则使用byte[]数组以LATIN1编码存储（每个字符1字节），否则使用UTF-16编码（每个字符2字节）。这一优化显著减少了以英文、数字和常见符号为主的字符串内存占用，最多可节省一半内存。它在Web服务、大数据处理、内存缓存、日志系统及文本处理等场景中效果尤为明显。评估和优化字符串内存占用可通过jmap、VisualVM等工具分析堆内存，结合字符串
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 内存优化 Java字符串 JDK9 紧凑字符串 内存敏感 452浏览 收藏
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- Java连接数据库步骤详解
- Java中连接数据库的关键在于JDBC，其步骤为：1.加载驱动；2.建立连接；3.创建Statement或PreparedStatement；4.执行SQL；5.处理结果集；6.关闭连接。常见连接失败原因及解决方法包括：1.驱动未正确加载，需添加对应jar包并使用Class.forName()加载；2.URL格式错误，应确保主机、端口、数据库名及参数正确；3.用户名或密码错误，需仔细核对；4.数据库服务未启动，应检查服务状态；5.防火墙阻止连接，需配置允许相应端口；6.网络问题，可用ping测试连通性；7
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 452浏览 收藏
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- Java异步编程：CompletableFuture实战解析
- CompletableFuture相较于传统异步模式的优势在于其非阻塞、链式调用、强大的组合能力、完善的异常处理机制以及灵活的线程池管理。1.非阻塞与链式调用：通过thenApply、thenAccept等方法实现异步操作的声明式编排，使代码结构扁平化、更易读；2.强大的组合能力：支持allOf、anyOf等操作，可并行执行多个任务并统一处理结果或响应首个完成的任务；3.完善的异常处理：提供exceptionally、handle、whenComplete等机制，分别用于异常恢复、统一处理结果与异常、执行
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 452浏览 收藏
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- Android通知深层链接：登录状态影响跳转逻辑
- 本文探讨了在Android应用中，如何处理通知深层链接的条件导航问题，特别是在需要根据用户登录状态决定跳转目标时。由于PendingIntent的执行机制，无法直接拦截或手动控制其触发。文章提出了一个健壮的解决方案：通过将深层链接始终指向一个中间过渡页面，在该页面内进行登录状态检查并执行后续的条件跳转，从而实现灵活且用户体验友好的导航逻辑。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 452浏览 收藏
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- JavaStream并行处理技巧与避坑经验
- JavaStreamAPI的并行处理并非总能提升性能，需注意以下要点：1.无状态操作（如filter、map）更适合并行化，而有状态操作（如distinct、sorted）可能因同步开销导致性能下降；2.数据源方面，ArrayList和数组适合并行处理，LinkedList、HashSet、TreeSet则效率较低；3.避免共享可变状态，若无法避免应使用同步机制或reduce/collect合并结果；4.ForkJoinPool默认线程数为CPU核心数减1，可根据任务类型调整大小；5.异常处理更复杂，需合
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 性能测试 数据竞争 并行处理 JavaStreamAPI ForkJoinPool 452浏览 收藏
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