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- Java数据结构应用详解:数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表、集合
- Java中常用数据结构及其应用在编程中,数据结构是组织和存储数据的方式,选择合适的数据结构可以显着提高�...
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- Springboot项目中加载FFmpeg和OpenCV本地库方法
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- Java实例化深度解析:概念及操作步骤
- Java中实例化是通过类创建对象的过程。实例化包括:1.使用类作为蓝图,2.通过new关键字创建对象并分配内存,3.调用构造函数初始化对象。完整句子:实例化是Java编程中创建和初始化对象的关键步骤。
- 文章 · java教程 | 4星期前 | 206浏览 收藏
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- Java菜鸟必看!Method作用深度解读&三大核心概念超详细解析
- Java中的方法是面向对象编程中实现代码复用的重要结构,与函数不同之处在于其必须属于类。1.方法定义包含访问修饰符、返回类型、名称和参数列表;2.调用时需通过对象或类(静态方法)执行;3.方法可重载以支持不同参数;4.静态方法直接通过类调用,适用于工具类操作;5.访问修饰符控制可见性,如public、private等;6.避免NullPointerException的方法包括参数校验、防御性编程、使用Optional类、避免返回null值。掌握这些核心概念和技巧有助于编写高效、安全的Java代码。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 静态方法 方法重载 Java方法 nullpointerexception 访问修饰符 206浏览 收藏
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- JavaBloomFilter到底啥用?小白都能看懂的概率算法神器
- 布隆过滤器在Java中用于高效判断元素是否可能存在集合中,通过牺牲准确性换取空间效率和查询速度。其核心实现包括:1.位数组(BitSet存储状态);2.多个独立哈希函数;3.添加元素时设置对应位为1;4.查询时检查所有对应位是否全为1;5.应用场景涵盖缓存穿透、垃圾邮件过滤、数据库优化、URL去重等;6.优点为空间效率高、查询快、实现简单;7.缺点为存在误判、无法删除元素、需预估容量;8.哈希函数需均匀分布、独立且快速计算;9.并发处理可通过线程安全BitSet、加锁或使用并发库实现。
- 文章 · java教程 | 3天前 | java 布隆过滤器 哈希函数 位数组 误判率 205浏览 收藏
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- JavaCopyOnWriteArrayList超详细使用教程,从此告别线程不安全烦恼!
- CopyOnWriteArrayList适合读多写少的场景。1.适用于缓存、配置信息管理、事件监听器列表等读操作频繁而写操作较少的情况;2.通过牺牲写性能换取高并发读性能;3.缺点在于写操作需复制整个列表,消耗内存和CPU资源,且不保证实时一致性;4.选择时应权衡读写比例与一致性需求,若读远多于写且可接受最终一致性,则适合使用。
- 文章 · java教程 | 1天前 | 读写分离 线程安全 copyonwritearraylist 读多写少 最终一致性 205浏览 收藏
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- JavaSPI机制详解:服务发现原理与使用
- JavaSPI通过ServiceLoader实现接口与实现解耦及动态加载。1.在META-INF/services目录下创建接口同名文件并列出实现类;2.使用ServiceLoader.load()加载服务,运行时动态获取实例。优点:解耦性高、可扩展性强、支持动态加载。缺点:性能损耗、加载所有实现、错误处理复杂。应用场景包括JDBC驱动、Servlet容器、Dubbo和SpringBoot等。优化SPI性能可通过延迟加载、缓存或自定义ServiceLoader按需加载。SPI区别于工厂模式在于其运行时动态
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- 在HTTP请求中,GET请求和POST请求的参数放置方式是有标准的。GET请求参数放到Body中是不合理的,因为GET请求的参数应放在URL的查询字符串中,这样符合GET请求用于获取资源的设计初衷。将参数放到Body中可能导致服务器解析问题和代理服务器处理问题。POST请求参数放到URL上也是不合理的,POST请求的参数应放在Body中,以确保数据安全和传输更多的数据。将参数放在URL中可能导致数
- HTTP请求参数放置的合理与否在HTTP请求中,参数的放置位置是一个常见的话题。特别是当我们讨论GET请求参数放�...
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- Java类继承Object,详解类继承与实现
- Java中的类默认继承自Object类,除非显式继承其他类。1.Java类直接或间接继承自Object类。2.类的继承通过extends关键字实现,接口通过implements关键字实现。3.子类构造函数先调用父类构造函数,需注意调用顺序。4.Java不支持多重继承,但可通过接口实现类似效果。5.应尽量使用组合而非继承,保持继承层次浅显,减少类耦合度。
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- 分布式系统中,基于Leader的非对等部署与对等部署的多写一致性共识算法在本质和实现上存在显著差异。基于Leader的非对等部署是一种中心化的共识机制,依赖于Leader节点的协调来确保数据的一致性。Leader负责接收并复制客户端请求,只有当大多数节点确认后才完成操作。其实现包括Leader选举、数据复制和一致性保证,优点是简单易实现,但Leader节点可能成为单点故障。对等部署的多写一致性共识
- 标题:理解两种一致性共识算法的本质与实现在分布式系统中,一致性是一个关键概念,尤其是在数据一致性和...
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