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SpringBoot整合Hibernate验证器教程

SpringBoot整合Hibernate验证器通过添加依赖、定义校验规则、在Controller中使用@Valid注解、可选全局异常处理、自定义注解、分组校验、嵌套对象校验、错误信息国际化、快速失败模式配置等步骤实现数据校验。1.添加spring-boot-starter-validation依赖；2.在实体类或DTO中使用@NotBlank、@Size等注解定义规则；3.Controller中用@Valid触发校验并用BindingResult获取结果；4.可创建全局异常处理器捕获MethodArgu

文章 · java教程 | 4天前 | 196浏览收藏
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

文章 · java教程 | 4天前 | 196浏览收藏
SpringBoot集成RocketMQ配置指南

引入rocketmq-spring-boot-starter依赖，2.配置NameServer地址、生产者组名、消费者组名及相关参数，3.使用RocketMQTemplate实现消息发送，4.通过@RocketMQMessageListener注解创建消费者监听消息；SpringBoot整合RocketMQ的核心步骤包括引入依赖、配置参数、编写生产者和消费者代码，其中依赖管理简化了客户端配置，YAML配置文件定义了关键属性，生产者使用RocketMQTemplate发送消息，消费者通过注解声明监听逻辑并处

文章 · java教程 | 2分钟前 | 196浏览收藏
SpringBatchKafka重复消费问题解析

在使用SpringBatch处理Kafka数据时，KafkaItemReader在JVM不重启的情况下可能重复消费已处理记录。这通常是由于KafkaItemReader实例作为单例Bean在应用上下文中长期存在，未能为每次作业执行刷新其内部状态和偏移量。通过将KafkaItemReader定义为@StepScope，可以确保每次Step运行时都创建新的Reader实例，从而使其能够从Kafka正确获取并从上次提交的偏移量开始消费，有效解决重复消费问题。

文章 · java教程 | 2天前 | 195浏览收藏
Java并行流高效使用指南

Java并行流适合计算密集型、大数据集、无副作用、元素独立的任务。1.适用场景：计算密集型任务如数学运算、数据转换；大数据集需几万至几十万条数据；操作无共享状态；元素处理相互独立。2.使用方式：通过Collection.parallelStream()或Stream.parallel()创建。3.陷阱：共享可变状态引发并发问题；I/O密集型任务性能下降；默认ForkJoinPool资源竞争；调试难度增加。4.优化方法：用JMH进行基准测试；选用合适的数据结构如ArrayList；避免线程不安全操作；自定义

文章 · java教程 | 1天前 | 194浏览收藏
Java处理CSV技巧，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。

文章 · java教程 | 1天前 | 194浏览收藏
Android快速统计按钮点击方法

本文介绍如何在Android应用中检测用户在指定时间内点击音量键的次数，并在达到指定次数后触发特定操作。核心思路是使用CountDownTimer记录时间，并在音量键按下时递增计数器，当计数器达到目标值时执行相应函数，若超时则重置计数器。

文章 · java教程 | 2天前 | 193浏览收藏
Java序列化漏洞深度解析

Java序列化与反序列化存在安全风险的核心原因在于反序列化不可信数据时可能触发恶意构造的“gadgetchains”，从而导致远程代码执行（RCE）。1.攻击者可通过精心构造的数据流，利用readObject()方法及反射机制调用危险方法链，例如HashMap结合Proxy与InvokerTransformer实现命令执行；2.解决方案包括：①绝不反序列化不可信来源的数据；②使用Java9引入的ObjectInputFilter建立白名单机制控制可反序列化的类；③在旧版本中通过继承ObjectInputS

文章 · java教程 | 2天前 | 193浏览收藏
MyBatisPlus多租户实现详解

MyBatisPlus多租户架构通过数据隔离实现租户间互不干扰，核心步骤包括：1.使用ThreadLocal传递租户标识；2.配置MyBatisPlus拦截器动态修改SQL加入租户过滤条件；3.数据表增加租户ID字段；4.从ThreadLocal获取租户ID；5.拦截器判断是否需加入ANDtenant_id=#{tenantId}条件；6.利用自动填充功能插入更新时填充租户ID；7.提供开关忽略多租户过滤以支持管理员查询全局数据。租户ID传递可选ThreadLocal或RequestContextHold

文章 · java教程 | 1天前 | mybatisplus 数据隔离多租户拦截器租户ID 193浏览收藏
AndroidService生命周期与数据传递方法

本文深入探讨了AndroidService的生命周期行为，特别是startService()在服务已运行时的表现，以及如何避免因此导致的多线程问题。核心内容包括：讲解通过Intent传递数据而非直接访问静态变量的最佳实践，并演示如何使用Handler等机制在服务内部高效管理后台任务，确保数据实时更新且避免资源浪费，同时简要提及服务停止与资源释放。

文章 · java教程 | 6天前 | 192浏览收藏
Java开发区块链应用：智能合约编写教程

Java不能直接编写以太坊智能合约，但可通过web3j连接以太坊，使用Quorum或Fabric实现Java链码开发。1.Java不被EVM支持，无法直接写以太坊合约，但可用于调用合约、发送交易等；2.使用web3j库可完成账户查询、交易签名、事件监听等操作，并建议结合Infura或SpringBoot使用；3.可选择Quorum（基于以太坊，仍用Solidity）或HyperledgerFabric（支持Java编写链码）进行Java原生合约开发，Fabric需创建Maven项目、引入依赖、打包部署；4

文章 · java教程 | 5天前 | 192浏览收藏
Java垃圾回收原理与优化方法解析

JVM垃圾回收机制通过自动管理内存提升程序性能，其核心在于理解堆结构、GC类型及调优方法。1.JVM堆分为年轻代（Eden和Survivor区）和老年代，新对象通常分配在Eden区，触发MinorGC后存活对象进入Survivor区并最终晋升老年代；2.GC类型包括：MinorGC（年轻代，高频快速）、MajorGC/FullGC（老年代或全堆，耗时长易引起停顿）；3.常见回收器有SerialGC（单线程适合小型应用）、ParallelScavenge（多线程高吞吐适合后台任务）、CMS（低延迟逐步被替代

文章 · java教程 | 3天前 | 192浏览收藏
Java智能运维：异常检测算法详解

异常检测算法在Java智能运维中至关重要，常用方法包括统计方法、机器学习和时间序列分析。1.统计方法如均值与标准差、Z-score用于识别偏离均值的数据点；2.机器学习方法如IsolationForest、One-ClassSVM和K-Means适用于复杂数据集的异常识别；3.时间序列分析如ARIMA模型和季节性分解适用于具有时间特性的数据。选择算法需考虑数据类型、数据量、异常类型和计算资源。此外，可通过集成Prometheus与Grafana实现监控可视化，并利用ELKStack进行日志分析与异常检测，

文章 · java教程 | 3天前 | prometheus grafana 异常检测算法 ELKStack Java智能运维 192浏览收藏
Java模块化系统应用全解析

模块化系统在Java项目中的应用价值在于提升代码组织和依赖管理能力，适用于大型或复杂项目，尤其当业务边界清晰、需微服务部署时。首先，从新功能或独立子系统入手，逐步推进模块化；其次，通过module-info.java定义requires（依赖）、exports（暴露API）、opens（反射开放）等核心配置；再者，整合Maven或Gradle构建工具，处理分裂包、非模块化依赖及反射访问问题；最后，利用jlink优化运行时镜像，提升部署效率。模块化虽带来构建与协作的挑战，但能明确职责、降低耦合、提升维护性与

文章 · java教程 | 3天前 | 192浏览收藏
Java打造智能客服：意图识别引擎详解

要实现Java智能客服意图识别引擎，需遵循6个关键步骤：1.数据准备与标注，收集大量对话数据并人工标注意图；2.文本预处理，包括分词（可用HanLP或Jieba）、去除停用词、词性标注及词形还原；3.特征提取，采用词袋模型、TF-IDF或Word2Vec等方法将文本转为数值向量；4.模型训练，可选用朴素贝叶斯、SVM、RNN/LSTM或Transformer模型；5.意图识别，对用户输入进行预处理和特征提取后输入模型预测；6.后处理与持续优化，通过规则修正结果并根据反馈改进模型。此外，选择分词工具时应综合

文章 · java教程 | 2天前 | java 机器学习智能客服自然语言处理意图识别 192浏览收藏

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