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- RecyclerView多尺寸列表问题解析
- 本文旨在解决AndroidRecyclerView中使用两个不同大小的ArrayList（例如员工列表和可用性列表）时，由于索引超出范围而导致的IndexOutOfBoundsException问题。我们将提供一种安全的访问列表元素的方法，避免程序崩溃，并确保在数据不完整的情况下，应用程序仍能正常运行。
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- Java判断文件是否存在方法
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- Java反射机制：动态获取类信息全解析
- Java反射机制允许程序在运行时动态检查和修改类结构与行为，其核心应用包括框架实现（如SpringIoC、JUnit）、序列化库（如Jackson）、动态代理（如AOP、RPC）、ORM框架（如Hibernate）及通用工具开发。使用反射时需注意性能问题（如查找解析开销、安全检查、JVM优化受限）和安全性问题（如绕过访问控制、反射注入风险）。编写高效反射代码的策略包括：1.完善异常处理；2.缓存Class/Method/Field对象；3.最小化反射使用范围；4.优先使用公开API；5.考虑替代方案（如工
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- Java异常处理技巧与实战指南
- 记录异常时直接打印e.getMessage()不够，因为其仅包含简短描述，缺少关键的栈追踪信息。正确的做法是将异常对象传给日志框架，如logger.error("处理订单失败",e);，以完整记录栈追踪，明确“错误位置”和“原因”。在分布式系统中，应通过生成并传递唯一追踪ID（TraceID），结合日志框架的MDC机制，在所有服务日志中包含该ID，实现跨服务异常追踪与日志关联。此外，利用日志聚合系统（如ELK）和分布式追踪工具（如OpenTelemetry、Zipkin）可提升问题定位效率。进一步地，通过
- 文章 · java教程 | 5天前 | 129浏览 收藏
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- GuavaCache详解：Java缓存实现指南
- GuavaCache是一个适合中小型Java项目的本地缓存实现。1.它提供自动加载、过期策略、大小限制等功能；2.使用简单，API简洁，无需引入外部服务；3.支持基于时间与访问的过期机制、条目数量或权重控制、统计信息及异步刷新；4.创建时通过CacheBuilder构建实例并配置策略；5.可结合Spring的@Cacheable注解提升开发效率；6.不适合大数据量或跨JVM场景。
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- SpringCloudSleuth追踪教程全解析
- 要实现SpringCloudSleuth的链路追踪，需按以下步骤操作：1.引入依赖开启基础追踪能力；2.查看日志中的traceId和spanId用于识别请求链路；3.实现跨服务链路追踪确保上下文自动透传；4.可选配合Zipkin进行可视化展示。通过这些步骤可提升微服务架构下的问题排查与性能优化能力。
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- Spring定时任务配置详解教程
- Spring定时任务的解决方案是使用@EnableScheduling注解开启功能，并通过@Scheduled定义任务调度策略。1.首先在主类或配置类添加@EnableScheduling；2.创建Service类并在方法上使用@Scheduled设置调度规则，支持cron表达式、fixedRate和fixedDelay参数。cron适合固定时间点执行，fixedRate用于高频稳定任务，fixedDelay适用于耗时或需串行的任务。线程池配置方面，默认单线程易造成瓶颈，可通过ThreadPoolTask
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- TapTargetView集成教程：解决符号未解析问题
- 本文旨在解决Android开发中集成TapTargetView库时常见的Unabletoresolvesymbol'TapTargetView'错误。通过分析该问题通常由依赖版本不匹配引起，文章将提供当前有效的解决方案，指导开发者正确配置build.gradle文件，确保库的顺利导入和使用，避免编译时出现符号解析异常。
- 文章 · java教程 | 2天前 | 127浏览 收藏
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- MyBatis批量插入优化方法分享
- MyBatis批量插入性能优化的核心在于利用数据库批处理能力，减少交互次数，主要通过以下方式实现：1.使用ExecutorType.BATCH配置SqlSession，缓存多条插入操作并一次性提交，减少网络和数据库解析开销；2.利用MyBatis的<foreach>标签构建多值插入SQL，将多条INSERT合并为一条执行；3.在JDBC连接中添加rewriteBatchedStatements=true参数，提升驱动层面的批处理效率；4.对超大数据量进行分批提交，避免内存溢出和事务过大；5.通
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- Java打造可复用爬虫框架教程
- Java爬虫框架的核心组件包括URL管理器、下载器、解析器和数据管道。1.URL管理器负责维护待抓取和已抓取的URL队列，实现去重、优先级控制和持久化；2.下载器负责发起HTTP请求获取网页内容，需处理代理、User-Agent伪装及Cookie管理；3.解析器从HTML或JSON等格式中提取结构化数据，使用Jsoup或Jackson等工具进行解析；4.数据管道负责将解析后的数据存储至数据库或消息队列，支持扩展和错误处理。这些模块通过接口解耦并由调度器协调，确保框架可插拔、易扩展。
- 文章 · java教程 | 7小时前 | 模块化 可扩展性 核心组件 Java爬虫框架 反爬机制 127浏览 收藏
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- Java反射机制详解与框架应用
- Java反射机制在框架开发中实现了动态获取类信息及调用方法或操作属性，提升了灵活性与可配置性。1.Spring框架通过反射实现依赖注入与注解扫描，如@Autowired自动注入及SpringMVC的请求映射。2.MyBatis利用反射结合动态代理绑定接口与SQL语句，并设置参数与封装结果。3.Hibernate/JPA通过反射读取实体类注解与字段，完成对象与数据库表的映射。4.测试框架如JUnit通过反射查找并执行@Test注解的方法，提升测试效率。尽管反射性能较低，但其带来的开发便利性使其成为主流框架不
- 文章 · java教程 | 6天前 | 126浏览 收藏
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- Java连接池原理与优化技巧解析
- Java数据库连接池的核心在于复用连接，避免频繁创建销毁带来的性能损耗。1.选择HikariCP作为优秀实现，其通过ConcurrentBag、减少锁竞争等优化提升性能；2.配置参数需结合应用并发量、数据库承载能力等因素设定初始值，如maximumPoolSize建议(CPU核心数*2)+磁盘IO线程数；3.调优过程应动态监控响应时间、连接数、CPU/IO利用率，根据实际负载调整参数；4.理解连接生命周期管理，确保连接借用归还正确处理事务、状态重置；5.关键参数包括maximumPoolSize（最大连接
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- Java大整数溢出问题及BigInteger使用教程
- Java处理大整数应使用BigInteger类，其适用于金融计算、密码学、算法题等场景。1.进行加减乘除运算时需调用add、subtract、multiply、divide方法而非运算符；2.计算阶乘或斐波那契数列时可用BigInteger.ONE初始化并循环相乘；3.比较大小需用compareTo方法返回1、0、-1分别表示大于、等于、小于；4.可从字符串或字节数组创建BigInteger对象，构造时可指定符号。BigInteger虽性能不及基本类型但精度可靠，适合高精度需求场景。
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- Java消息队列开发：异步处理技术详解
- 在Java中开发小程序消息队列管理并实现异步处理，核心是使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka或RocketMQ）解耦小程序实时响应与后端复杂逻辑；2.流程包括：小程序事件接收与校验后快速封装消息、投递至队列、由独立消费者异步处理业务逻辑；3.引入消息队列可实现快速响应、削峰填谷、提升可靠性与扩展性，避免微信超时重试导致重复处理或消息丢失；4.技术选型上，RabbitMQ适合中小规模高可靠场景，Kafka适用于高吞吐日志流处理，RocketMQ适合高性能国产化需求；5.SpringBoot集成Rab
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