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- Java连接MySQL数据库全攻略
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- Java日志异步优化技巧分享
- 异步日志写入通过将日志操作从业务线程剥离并交由独立线程处理，显著降低I/O对性能的影响。1.Logback的AsyncAppender基于BlockingQueue实现，配置灵活但存在锁竞争和队列满处理问题；2.Log4j2的AsyncLogger/AsyncAppender依托Disruptor框架，无锁设计带来更高性能但复杂度较高。选择时需权衡并发需求与可靠性：队列容量影响内存占用与数据丢失风险；队列满时丢弃策略适合非关键日志，阻塞策略保障核心日志不丢失；配合刷新策略、关闭钩子、异常监控及日志分级可优
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- Java读写CSV文件，OpenCSV使用教程详解
- 使用OpenCSV库可高效处理CSV文件。读取时用CSVReader类，注意设置编码、分隔符及跳过标题行；写入时用CSVWriter类，自动处理转义且可控制引号；复杂结构可用CsvToBean与BeanToCsv实现对象映射，提升代码可维护性。
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- Java类与对象区别与联系详解
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- Avro序列化性能对比测试全解析
- Avro在Java序列化中性能更优，因其紧凑二进制格式和Schema驱动设计。1.Avro避免冗余元数据，减少数据体积；2.使用高效二进制编码（如Varint）降低存储和传输成本；3.通过SpecificRecord机制规避反射开销，提升处理速度；4.支持零拷贝优化，增强大数据场景下的性能表现。
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- Redis缓存穿透击穿雪崩怎么解决
- 缓存穿透、击穿和雪崩是Redis常见问题，解决方法各有不同。1.缓存穿透是指查询不存在的数据，解决方案包括布隆过滤器拦截无效请求和缓存空值；2.缓存击穿是热点Key失效导致并发冲击数据库，应对方法有永不过期机制、互斥锁和逻辑过期时间；3.缓存雪崩是大量Key同时失效，解决办法包括设置随机过期时间、分级缓存策略和限流降级；4.数据一致性问题常用做法为先更新数据库再删除缓存、延迟双删和消息队列异步更新，系统通常追求最终一致性。
- 文章 · java教程 | 19小时前 | 332浏览 收藏
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- String、StringBuilder与StringBuffer区别全解析
- String、StringBuilder和StringBuffer的主要区别在于可变性和线程安全性；1.String是不可变且线程安全，适用于字符串很少被修改的场景；2.StringBuilder是可变且线程不安全，性能更高，适合单线程环境下频繁修改字符串；3.StringBuffer是可变且线程安全，适合多线程环境下频繁修改字符串；选择依据是：若字符串基本不修改，选String；若单线程频繁修改，选StringBuilder；若多线程频繁修改，选StringBuffer。
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- Java设置User-Agent及请求头方法详解
- 在Java中模拟浏览器User-Agent和修改请求头信息，核心在于利用HTTP客户端库设置自定义请求头。1.使用HttpURLConnection时通过setRequestProperty方法设置User-Agent和其他头信息；2.ApacheHttpClient使用setHeader方法，并支持更多高级功能；3.OkHttp通过header或addHeader方法构建请求头。模拟User-Agent主要用于避免触发反爬机制、访问特定版本页面及获取完整内容。除User-Agent外，还需关注Refer
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- JavaWebSocket二进制消息处理与解析方法
- 处理WebSocket二进制消息在Java中关键在于理解字节流解析，1.接收二进制消息的基本方法是通过onMessage回调提取ByteBuffer中的字节数组，使用message.get(data)而非message.array()避免缓冲区偏移问题；2.解析字节流需根据双方协议进行，如固定头部加内容的结构可用DataInputStream读取头部长度再提取正文，或用ByteBuffer控制偏移，复杂协议可引入序列化框架；3.分段接收时需维护缓冲区拼接数据，直到满足完整消息条件再处理，适用于大文件或分片
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- SpringBoot整合HibernateEnvers教程
- SpringBoot整合HibernateEnvers可通过以下步骤实现数据库版本控制：1.添加hibernate-envers依赖；2.配置审计表前缀、后缀及修订字段；3.在实体类添加@Audited启用审计；4.使用AuditReader查询历史记录；5.自定义修订实体和监听器记录操作用户；6.优化性能通过批量、异步、索引和选择性审计；7.处理关联关系使用@Audited、@AuditJoinTable和@AuditMappedBy。
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- SpringBoot整合Kafka消费教程详解
- SpringBoot整合Kafka实现消息消费的核心在于简化配置和封装底层复杂性，使开发者专注于业务逻辑。1.引入spring-kafka依赖；2.配置Kafka连接信息如服务器地址、消费者组、反序列化方式等；3.使用@KafkaListener注解监听特定主题并处理消息，支持手动提交偏移量和批量消费；4.自定义ConcurrentKafkaListenerContainerFactory以支持手动提交和批量消费场景。可靠性通过手动提交偏移量、错误处理机制（如死信队列）和合理配置消费者组参数保障；幂等性则
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- Java线程池配置与使用详解
- 线程池在Java多线程编程中至关重要。1.它通过复用线程减少创建销毁开销，避免资源耗尽，提升性能；2.不同场景应选择不同类型的线程池，如FixedThreadPool适合任务稳定的场景，CachedThreadPool适合大量短期任务，SingleThreadExecutor保证顺序执行，ScheduledThreadPool支持定时任务；3.参数配置需根据任务类型调整，CPU密集型任务线程数接近CPU核心数，IO密集型任务可适当增加线程数，队列大小要合理控制；4.使用时需注意拒绝策略、及时关闭线程池、防
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- Java零拷贝：FileChannel内存映射解析
- Java中零拷贝传输的核心优势是提高I/O效率，减少CPU开销、内存带宽消耗和上下文切换。具体表现为：1.减少CPU开销：数据无需在用户空间和内核空间之间复制，CPU可专注于业务逻辑；2.降低内存带宽消耗：通过减少数据复制次数，提升高吞吐量系统的性能；3.减少上下文切换：数据传输过程保留在内核态，避免频繁的用户态与内核态切换；4.提高系统吞吐量：尤其适用于大文件或高并发网络传输场景，显著提升数据传输效率。
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