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- Java生成随机数不迷路！手把手教你正确姿势
- 生成随机数在Java中需根据场景选择合适的方法。1.Random类简单易用，但多线程下存在竞争问题；2.ThreadLocalRandom专为多线程设计，避免竞争，提升性能；3.SecureRandom用于高安全性场景，如生成密钥，但初始化较慢。避免重复可扩大范围、使用SecureRandom、记录已生成值或采用高级算法。指定范围可用nextInt结合计算或ThreadLocalRandom的带参方法。设置种子可用构造函数或setSeed方法，但慎用于SecureRandom。实际应用中勿用随机数生成密码
- 文章 · java教程 | 2个月前 | java 随机数 random ThreadLocalRandom SecureRandom 175浏览 收藏
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- Java数组定义与使用教程
- Java中数组的定义和使用包括声明、初始化和访问。1)声明和初始化数组可以直接在声明时进行，如int[]numbers={1,2,3,4,5}，或使用new关键字动态创建，如int[]scores=newint[10]。2)访问数组元素使用索引，从0开始，如scores[0]和scores[9]。3)应进行边界检查以避免ArrayIndexOutOfBoundsException。4)多维数组如int[][]matrix可处理复杂数据结构。5)性能优化时，考虑使用ArrayList或避免频繁数组复制。
- 文章 · java教程 | 2个月前 | 175浏览 收藏
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- Java点云处理教程：PCL库集成指南
- Java能处理点云数据，但不像Python或C++那样直接，通常通过调用原生库（如PCL）实现。具体步骤为：1.用C++编写封装PCL功能的共享库，如加载和滤波点云；2.在Java中声明native方法，并通过JNI/JNA映射到C++函数；3.实现Java与C++间的数据类型转换及交互，从而在保留Java开发便捷性的同时利用PCL的高性能计算能力。
- 文章 · java教程 | 2个月前 | 175浏览 收藏
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- MyBatis分页插件使用全解析
- MyBatis拦截器实现分页的核心在于利用其动态修改SQL的能力，通过以下步骤构建通用分页插件：1.定义Page类封装分页参数；2.实现Interceptor接口并拦截StatementHandler的prepare方法；3.通过反射获取MappedStatement和BoundSql对象；4.判断是否需要分页处理；5.构建COUNT查询获取总记录数；6.根据数据库类型生成分页SQL；7.替换原始SQL并放行执行。该方式相比其他方案更优雅，具备解耦性强、通用性高、性能优、控制粒度细等优势，尤其避免了Row
- 文章 · java教程 | 2个月前 | 175浏览 收藏
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- Resilience4j断路器配置全解析
- Resilience4j比Hystrix更优的原因在于其轻量级设计、反应式友好、模块化结构及持续活跃的社区维护。1.Resilience4j默认使用信号量隔离，避免线程池管理开销，更适合高并发和反应式框架；2.提供断路器、限流器、舱壁、重试、超时等多种独立策略，配置灵活；3.与Micrometer、Prometheus等集成实现强大监控能力；4.社区活跃，持续更新适配现代云原生架构，而Hystrix已停止更新。
- 文章 · java教程 | 2个月前 | 175浏览 收藏
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- Java字符串大小写反转方法详解
- 本文详细介绍了如何在Java中实现字符串字符大小写的反转。针对初学者常犯的错误，即误用String类的全局大小写转换方法，教程阐明了正确的字符级处理策略。通过采用StringBuilder进行高效构建，并结合Character.toUpperCase()和Character.toLowerCase()方法，可以实现对字符串中每个字符的独立大小写翻转，从而得到预期的混合大小写输出，而非全大写或全小写。
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 175浏览 收藏
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- Java分布式ID生成方案解析
- 在分布式系统中需要特殊ID生成方案，因为传统方式无法满足全局唯一性、高并发性能及系统扩展性。主要问题包括单点故障风险、ID冲突、业务需求复杂化及扩展性限制。常见方案如UUID（去中心化但无序）、数据库自增ID（趋势递增但存在瓶颈）、号段模式（减少数据库依赖但仍有阻塞风险）、雪花算法（高性能且趋势递增但依赖时钟与机器ID分配）、Redis自增（高性能但依赖Redis可用性）、ZooKeeper/Etcd（强一致但性能较低）。雪花算法优势在于高性能、趋势递增、全局唯一和无中心化；挑战包括时钟回拨处理、工作机器
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 175浏览 收藏
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- Java消息队列与异步处理技术详解
- 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
- 文章 · java教程 | 1个月前 | java 小程序 消息队列 rabbitmq 异步处理 175浏览 收藏
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- Java生成与编辑PDF的实用教程
- Java项目中生成和编辑PDF的常见方案包括：1.使用iText创建和修改PDF，支持复杂内容但需注意商业授权；2.采用ApachePDFBox进行文本提取和轻度编辑；3.通过Dynamic-Jasper或JasperReports生成报表类PDF。iText流程为创建PdfWriter和PdfDocument实例、添加页面并获取Document对象、使用组件添加内容、关闭资源流。PDFBox适合解析已有文档，常见用法包括提取文本、添加水印、合并文件。JasperReports支持模板设计，结合数据源生成
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 175浏览 收藏
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- Java连接ClickHouse数据库教程
- 1.引入JDBC驱动，2.配置连接参数，3.执行SQL操作。要让Java应用连接ClickHouse，首先需在项目中引入clickhouse-jdbc依赖，如Maven或Gradle配置；接着通过jdbc:clickhouse://格式的URL建立连接，使用DriverManager.getConnection()方法并传入主机、端口、数据库等信息；随后可使用标准JDBCAPI执行建表、批量插入、查询及异步删除等操作，其中批量处理和连接池是提升性能的关键策略。此外，还需注意ClickHouse对复杂数据类
- 文章 · java教程 | 1个月前 | java jdbc 性能优化 数据库连接 clickhouse 175浏览 收藏
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- Java操作Neo4jCypher高效技巧分享
- 使用参数化查询避免字符串拼接，以减少解析开销并利用查询计划缓存；2.利用UNWIND实现批量操作，降低网络往返和事务成本；3.通过EXPLAIN和PROFILE分析执行计划，识别DBHits、扫描方式及Eager操作等性能瓶颈；4.合理创建索引（如SchemaIndex、CompositeIndex）以加速起始节点定位，但避免过度索引；5.根据实际负载测试调整批次大小，平衡内存与性能。这些方法共同构成了Java操作Neo4j时优化Cypher查询性能的核心策略。
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 175浏览 收藏
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- Spring@PostConstruct重复执行原因与解决方法
- 本文旨在解释Spring应用中@PostConstruct注解修饰的方法被执行两次的原因，并提供相应的解决方案。通常，这种情况是由于存在多个Spring上下文导致Bean被重复创建和初始化。理解Spring上下文的创建和管理是解决此问题的关键。
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 175浏览 收藏
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- Java方法返回值与数据持久化详解
- 本文旨在深入探讨Java方法中数据丢失的常见原因，特别是当方法内部创建或修改了数据（如数组）后，外部无法获取这些更新的问题。我们将详细解析Java的参数传递机制，解释为何在方法内部对引用类型变量进行重新赋值会导致数据“丢失”，并提供通过方法返回值来有效传递数据的解决方案，确保数据在方法执行完毕后仍可被程序其他部分访问和使用。
- 文章 · java教程 | 1个月前 | 175浏览 收藏
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- JavaFXGridPane动态布局教程
- 本教程详细阐述了如何在JavaFX中高效地管理GridPane的列和行，包括动态添加、设置尺寸约束以及实现自适应布局。我们将探讨ColumnConstraints和RowConstraints的正确使用方法，纠正常见错误，并提供实用的代码示例，帮助开发者构建可灵活调整大小的用户界面。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 175浏览 收藏
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- Java程序员看过来！Gatling性能测试框架不为人知的超酷秘密
- Gatling通过基于AkkaActor模型和NettyIO框架实现高并发处理，每个虚拟用户由轻量级Actor表示，以非阻塞方式通信，减少线程开销；其DSL使用Scala编写，但在Java项目中可通过Maven或Gradle引入依赖并编写Scala脚本定义测试场景，便于版本控制；Gatling生成详细HTML报告，涵盖响应时间、吞吐量、错误率等指标，用于识别性能瓶颈；与JMeter相比，Gatling性能更高且支持代码化脚本，但学习曲线较陡，社区较小，而JMeter图形界面易用性强，社区支持好，但性能较低
- 文章 · java教程 | 2个月前 | 性能测试 高并发 HTML报告 Gatling ScalaDSL 174浏览 收藏
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