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    SpringSecurity认证权限控制全解析
    SpringSecurity的认证与授权流程基于Servlet过滤器链式处理。1.认证流程:请求拦截后,用户提交凭证,由UsernamePasswordAuthenticationFilter提取凭证并交由AuthenticationManager处理;AuthenticationManager委托给DaoAuthenticationProvider等认证提供者,通过UserDetailsService加载用户信息并用PasswordEncoder验证密码;认证成功则将包含权限的Authenticatio
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  • Java分布式事务方案对比与选择指南
    Java分布式事务方案对比与选择指南
    分布式事务在Java系统中需根据场景选择合适方案。2PC适用于小规模系统,但存在单点故障和性能瓶颈;TCC性能好但开发复杂度高,适合金融等对一致性要求高的场景;Saga适合长周期、低实时性要求的业务流程;最终一致性方案适合高并发、容忍短暂不一致的场景。每种方案均有优缺点及适用边界,选型时应综合考虑业务需求、性能容忍度及团队技术储备,并可借助Seata等框架灵活切换模式以适应演进。
    文章 · java教程   |  1个月前  |   341浏览 收藏
  • MyBatis批量插入优化方法详解
    MyBatis批量插入优化方法详解
    MyBatis批量插入数据提升效率的核心方法包括:1.使用ExecutorType.BATCH,重用Statement并缓存多条SQL一次性提交;2.调整jdbc.batch_size参数优化批次大小;3.利用数据库支持的单条多值插入语法配合MyBatis的<foreach>标签;4.避免在循环中调用Mapper方法,应组织成List一次性传递;5.使用数据库连接池减少连接开销;6.关闭自动提交减少事务开销;7.根据情况选择使用存储过程或优化SQL语句。同时需注意处理自增主键、内存溢出和性能监
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  • JavaBase64编码解码详解
    JavaBase64编码解码详解
    Java中使用Base64编码通过java.util.Base64类实现,1.使用Base64.getEncoder().encode()进行编码,2.使用Base64.getDecoder().decode()进行解码,3.可通过Base64.getUrlEncoder()和getUrlDecoder()处理URL安全字符,4.应用于URL、XML、JSON、HTTP认证和邮件传输,但不具备安全性,5.大数据量时建议使用流式处理并选择合适变体以优化性能。
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    Java动态数据存储:ArrayList集合使用教程
    ArrayList在Java中是一个动态数组,能自动扩容以存储未知数量的元素。1.创建ArrayList时可指定数据类型,如ArrayList<String>myArrayList=newArrayList<>();2.使用add()方法添加元素,get(index)通过索引获取元素,索引从0开始。3.常用方法包括size()获取大小、remove()删除元素、contains()判断是否包含、isEmpty()判断是否为空、clear()清空集合、set()替换元素。4.遍历可用
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    Java设计模式实战与重构技巧
    设计模式是Java开发中提升代码质量与可维护性的实用工具,而非仅限于理论。它们在代码重构中能解决反复出现的问题,如条件逻辑复杂、对象创建混乱等。例如,在支付模块中使用策略模式,通过定义统一接口并实现不同策略类,使新增支付方式无需修改核心类,符合开闭原则。此外,工厂方法或抽象工厂模式可用于封装对象创建逻辑,降低耦合。选择合适的设计模式需识别代码坏味道、理解模式适用场景,并从小处迭代重构。设计模式在微服务架构下依然重要,不仅用于内部业务逻辑和数据访问层抽象,也延伸至分布式系统中的断路器、Saga事务等模式。它
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    本文深入探讨了在Java泛型环境中,尝试重写带有内部类作为参数的方法时遇到的类型不匹配问题。通过分析Java的类型擦除机制和方法签名解析原理,文章揭示了问题的根源。核心解决方案包括规范泛型命名、使用静态内部类、以及在类层次结构中正确地传递和使用泛型参数,从而确保子类方法能够成功覆盖父类方法,并提供了详细的代码示例和最佳实践建议。
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    MyBatis批量更新有三种常用方式。1.利用<foreach>动态构建SQL,适用于中小批量数据和复杂更新逻辑,实现简单但受SQL长度限制;2.使用ExecutorType.BATCH模式,适合大批量数据和统一更新逻辑,性能最优但需手动管理SqlSession;3.利用数据库的ONDUPLICATEKEYUPDATE实现UPSERT操作,适用于数据同步和合并场景,依赖数据库特性但不具备跨数据库通用性。选择时应根据数据量、更新逻辑、数据库类型及错误处理需求综合权衡。
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  • 高并发分布式事务解决方案
    高并发分布式事务解决方案
    分布式事务在高并发场景下需权衡一致性与性能,主流方案包括TCC、消息队列最终一致性和Saga模式;TCC通过Try-Confirm-Cancel三阶段实现资源预留与补偿,提升并发度;消息队列方案结合本地消息表或事务消息机制,保障异步通信下的数据最终一致;Saga将长事务拆为多个带补偿的子事务,适用于复杂流程;传统XA/2PC因同步阻塞、高开销和单点故障问题,在高并发下表现差,已被多数互联网架构弃用。
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    本文深入探讨了Java网络编程中常见的SocketException和StreamCorruptedException,特别是当使用ObjectInputStream/OutputStream进行数据传输时。文章分析了对象流的局限性,包括其数据开销和对数据完整性的高要求,并提出了替代的数据传输方案,如基于文本的BufferedReader/BufferedWriter或自定义二进制协议。核心强调了在网络应用中实现健壮的异常处理机制,确保程序流程的连续性和稳定性。
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    Log4j2是一个高性能、可扩展的日志框架,适用于企业级Java应用。1.它具备异步日志提升性能、支持自定义格式、多种Appender输出方式、配置热更新等优势;2.引入Log4j2需添加log4j-core、log4j-api和log4j-slf4j2-impl依赖;3.配置文件log4j2.xml放在resources目录,通过Appenders和Loggers设置输出方式和日志级别;4.在代码中使用SLF4J的Logger进行日志记录,并合理使用日志级别和占位符格式;5.部署时注意日志路径唯一性、关
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    Java中读写文件的核心在于理解输入/输出流并掌握相关工具类。1.读取文本文件可使用BufferedReader结合FileReader逐行读取;2.写入文本文件可通过BufferedWriter搭配FileWriter实现字符写入及换行操作;3.二进制文件读写则依赖FileInputStream与FileOutputStream逐字节处理;4.选择合适流类型需根据数据类型和性能需求决定,如缓冲流提升效率;5.处理大文件应分块读写避免内存溢出,推荐使用缓冲或NIO方式;6.异常处理必须通过try-catc
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    Kafka实现高并发消息处理的核心在于从主题设计、生产者优化、消费者并行处理及集群配置等多方面协同优化。1.主题设计需合理设置分区数,以匹配消费者组内并行度,避免过多分区带来元数据负担;2.生产者优化包括启用批量发送(通过batch.size和linger.ms控制)、压缩(compression.type)、选择合适的acks级别(如acks=1平衡可靠性与性能)、使用异步发送配合回调及幂等性保障;3.消费者端可通过增加实例数量实现分区级并行,或在单实例内部采用拉取-分发模式、按分区分配线程等方式进行消
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    Java中ProtocolBuffer的序列化性能优化核心在于“少即是多”,通过减少不必要的开销提升效率。1.合理设计消息结构,选择合适的数据类型(如int32代替int64)、避免深度嵌套、使用oneof表示互斥字段,并优先为高频字段分配小编号;2.复用CodedOutputStream和CodedInputStream等关键对象,降低GC压力;3.利用ByteString实现零拷贝,减少内存复制;4.采用批量处理和缓存机制,减少重复序列化操作;5.结合JVM调优手段,如调整堆大小或垃圾回收器,整体提升
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