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- Java实现WebSocket实时聊天教程
- 在Java中使用WebSocket实现实时聊天功能，主要通过JavaEE或Spring框架实现，核心是建立服务端WebSocket端点并让客户端通过浏览器API连接通信。1.准备开发环境：确保使用支持WebSocket的容器，如Tomcat7+或SpringBoot，并添加相应依赖；2.编写服务端代码：定义@ServerEndpoint类处理连接、消息广播和连接管理；3.配置WebSocket支持：在SpringBoot中注册WebSocket配置类并设置跨域允许；4.前端连接WebSocket：使用原生
- 文章 · java教程 | 3天前 | java SpringBoot 服务端 websocket 实时聊天 157浏览 收藏
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- Java解析NMEA定位数据教程
- 处理卫星定位数据需先解析NMEA协议，常见语句类型包括GPRMC、GPGGA、GPVTG、GPGSA和GPGSV，其中GPRMC适用于基本位置信息。使用Java解析时可通过字符串分割提取字段，并注意经纬度由度分转为十进制。必须验证校验码以确保数据准确性，同时处理可能的数据不完整或多线程问题。可选用第三方库简化开发流程，提高效率并减少错误。
- 文章 · java教程 | 18小时前 | 156浏览 收藏
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- Java操作CAD文件及AutoCAD接口开发教程
- 要使用Java操作CAD文件，可通过以下方法实现：1.使用JACAD等第三方Java库读写DWG/DXF文件，适合轻量级处理；2.在Windows下通过Jacob调用AutoCADCOM接口实现自动化控制；3.将CAD文件转为中间格式（如STEP）再由Java处理，适合跨平台任务；4.构建Web服务架构，通过Java调用封装好的CAD处理服务，适用于企业级应用。
- 文章 · java教程 | 2天前 | 155浏览 收藏
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- Java接口缓存与网络优化技巧
- 在Java中，对接口返回进行缓存的核心策略包括本地内存缓存、分布式缓存和多级缓存。1.本地内存缓存适用于单体应用或数据更新不频繁的场景，使用GuavaCache或Caffeine实现，具备访问速度快的优点，但存在服务重启数据丢失和集群环境下一致性差的问题；2.分布式缓存如Redis适用于微服务架构或高并发系统，支持数据共享、持久化和高可用性，通常与SpringCache结合使用，但也引入了网络延迟和序列化开销；3.多级缓存结合本地与分布式缓存优势，请求优先从本地缓存获取，未命中则查询分布式缓存，最终回源数
- 文章 · java教程 | 12小时前 | 分布式缓存 数据一致性 缓存策略 缓存失效 Java接口缓存 155浏览 收藏
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- Java物联网实战：MQTT协议应用详解
- 要使用Java搭建基于MQTT的物联网应用，需完成以下步骤：1.准备开发环境，安装JDK并选择IDE，通过Maven或手动方式引入EclipsePaho库；2.使用MqttClient类连接MQTTBroker，并配置安全选项与自动重连机制以提升稳定性；3.实现消息的订阅与发布功能，根据业务需求设置合适的QoS等级；4.整合传感器数据或构建模拟设备，利用定时任务发送数据以测试通信流程。整个方案在企业级物联网系统中稳定可靠，适合处理大量设备数据。
- 文章 · java教程 | 5天前 | 154浏览 收藏
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- Redis缓存与Java集成指南
- Redis缓存与Java应用集成的核心目的是提升系统响应速度并减轻数据库压力。1.最常用的方式是通过SpringDataRedis实现Cache-Aside模式，应用代码手动控制缓存读写；2.常见的缓存策略包括Cache-Aside（旁路缓存）、Read/Write-Through（读写穿透）、Write-Back（写回）和Refresh-Ahead（刷新预加载），各自适用于不同业务场景；3.Java中主流的Redis客户端为Jedis和Lettuce，其中Lettuce因支持非阻塞I/O和响应式编程，更
- 文章 · java教程 | 3天前 | 154浏览 收藏
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- SpringBoot整合Swagger配置详解
- 在SpringBoot项目中整合Swagger的核心步骤包括：引入依赖、配置DocketBean、添加注解以实现API文档化，并可通过安全认证和隐藏接口等进一步优化。1.引入Maven依赖，推荐使用springfox-boot-starter3.0.0版本；2.创建配置类SwaggerConfig，定义DocketBean并设置API基本信息、扫描路径和包；3.启动应用后访问/swagger-ui/index.html查看文档界面；4.添加securitySchemes和securityContexts以
- 文章 · java教程 | 9小时前 | 153浏览 收藏
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- 泛型类内部类参数覆盖问题解决方法
- 本文旨在解决在Java泛型类中，子类无法正确覆盖父类使用内部类作为参数的方法的问题。通过深入理解Java泛型的类型擦除和方法签名的概念，并结合具体的代码示例，我们将提供一种可行的解决方案，帮助开发者避免类似的问题。
- 文章 · java教程 | 7小时前 | 153浏览 收藏
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- Java堆外内存管理指南与技巧
- 堆外内存泄漏可通过监控工具定位并使用专业工具排查。1.使用pmap或VMMap监控内存使用，发现持续增长则可能泄漏；2.借助Valgrind等工具追踪内存分配释放，找到未正确释放的代码块；3.修复时确保调用释放函数。管理方案选择需权衡性能与安全：DirectByteBuffer适合对性能要求不高、可移植性需求高的场景，Unsafe适合高性能且熟悉内存管理的场景。避免碎片的方法包括：1.使用内存池减少频繁分配释放；2.采用jemalloc等库优化分配策略；3.统一内存块大小降低碎片率。
- 文章 · java教程 | 6天前 | 内存泄漏 内存碎片 Java堆外内存 DirectByteBuffer Unsafe 152浏览 收藏
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- SpringBootActuator配置详解与监控指南
- SpringBootActuator的监控接口需通过权限控制、网络隔离、HTTPS加密及限制暴露端点等方式安全配置。首先，结合SpringSecurity配置拦截规则，仅允许特定角色或IP访问敏感端点；其次，将Actuator部署在内部网络或通过堡垒机访问，避免公网暴露；第三，启用HTTPS确保通信安全；第四，按需暴露必要端点，而非无差别开放全部接口。此外，可自定义HealthIndicator扩展健康检查逻辑，并利用healthgroups划分核心与非核心服务状态，实现更细粒度的健康监测。
- 文章 · java教程 | 5天前 | 152浏览 收藏
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- SpringBoot接口限流算法全解析
- 要实现SpringBoot接口限流，核心方案是结合AOP与Redis。1.使用AOP定义自定义注解@RateLimit，配置限流参数；2.利用Redis的原子性操作执行Lua脚本，确保分布式环境下计数准确；3.Lua脚本实现令牌桶算法，控制请求频率；4.在切面中拦截请求并调用Redis执行限流逻辑；5.被限流时抛出异常或返回错误码。该方法保障系统稳定性、资源公平分配，并提升安全性。选择限流算法需根据业务需求权衡突发流量处理能力。实践分布式限流时要注意Key设计、脚本健壮性、异常处理、动态配置及Redis高
- 文章 · java教程 | 16小时前 | 152浏览 收藏
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- Java常用XML解析器和生成器有哪些？
- 解析和生成是Java处理XML的两大方向，解析包括DOM适合小文件、SAX适合大文件顺序读取、StAX主动控制解析过程，JDOM和dom4j提供简洁API；生成方式包括DOM构建输出、JAXB对象与XML互转、XStream和SimpleXML第三方库提升效率。选择时根据文件大小、操作需求和开发效率决定，传统系统或Web服务仍需依赖XML。
- 文章 · java教程 | 5天前 | 151浏览 收藏
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- SpringBoot测试覆盖率统计方法详解
- 在SpringBoot项目中实现测试覆盖率统计的核心方法是集成JaCoCo工具并通过Maven或Gradle插件自动化该过程。1.在pom.xml中添加JaCoCoMaven插件；2.配置prepare-agent目标以在测试前进行代码插桩；3.配置report目标以生成覆盖率报告；4.可选配置jacoco-check目标设置覆盖率阈值并触发构建失败；5.通过excludes配置排除非核心代码以聚焦业务逻辑；6.最终通过mvn命令运行测试并查看生成的报告，报告位于target/site/jacoco目录下
- 文章 · java教程 | 4天前 | 151浏览 收藏
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- JavaSwingJEditorPane背景音效解决方法
- ThistutorialaddressesanissuewherepressingtheEnterkeywithinanon-editableJEditorPaneinJavaSwingtriggerstheWindowsbackgroundsound.ThesolutioninvolvesremovingthedefaultactionassociatedwiththeEnterkey,preventingtheunwantedsoundwhilepreservingthefunctionalityof
- 文章 · java教程 | 3天前 | 151浏览 收藏
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- Java并行流高效使用方法
- 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 | 151浏览 收藏
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