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- Spring事务传播机制解析与使用技巧
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- 高并发缓存应用技巧解析
- 缓存是高并发架构的“第一道防线”，因为它通过将高频访问数据存储在内存中，显著降低I/O延迟和数据库负载，提升系统响应速度与吞吐量；2.Java提供丰富的缓存实现方案，包括本地缓存（如Caffeine）、分布式缓存（如Redis）及CDN，并借助SpringCache注解简化集成；3.常见缓存模式有Cache-Aside、Read/Write-Through和Write-Back，每种模式需权衡一致性、性能与复杂性；4.实践中需规避缓存穿透（用布隆过滤器或空值缓存）、击穿（用互斥锁）、雪崩（错峰过期或多级缓
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- Java安全编程：常见漏洞防范指南
- Java应用防范安全漏洞攻击的核心在于将安全理念融入整个软件开发生命周期，具体措施包括以下几点：1.输入验证与输出编码：对所有外部数据进行严格验证，并在输出时进行编码或转义以防止SQL注入和XSS攻击；2.访问控制与认证授权：实施强密码策略、多因素认证、安全会话管理，遵循最小权限原则；3.安全配置管理：禁用默认配置、不必要的服务，定期审计安全配置；4.依赖项安全：定期更新第三方库，使用工具扫描已知漏洞；5.序列化与反序列化安全：避免反序列化不可信数据，使用ObjectInputFilter或替代方案；6.
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- LiveData从Service传递数据到Activity方法
- 本文将探讨如何使用LiveData组件从后台Service向前台Activity发送数据。虽然LiveData并非服务与Activity通信的首选方案，但本文仍将介绍其实现方式，并强调其局限性。我们将讨论如何确保Activity正在观察LiveData，以及使用LiveData的注意事项。
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- SpringCloudSleuth追踪教程详解
- 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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- Java数据校验方法对比解析
- 1.手动校验适合小型项目但重复代码多；2.BeanValidation标准化易集成但复杂逻辑需扩展；3.自定义注解扩展性强但门槛高；4.SpringMVC的@Valid简化Web层校验。文章分析了Java数据校验的四种主流方式及其适用场景，手动校验灵活但维护成本大；BeanValidation通过注解实现简洁校验；自定义注解支持复杂规则封装；Spring结合@Valid实现Web层自动校验，选择应根据项目规模和技术栈综合考虑。
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- Logback日志不写入？配置排查指南
- 本文旨在解决Logback日志框架无法将日志写入文件的问题。核心原因通常在于Logback配置文件中Appender与Logger的关联不当，特别是RootLogger未正确配置文件输出。文章将深入分析常见配置误区，提供正确的Logback配置示例，并详细阐述包括依赖管理、日志级别、文件权限等在内的多方面排查方法，确保Logback日志能够按预期输出到指定文件。
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- Future.get()如何获取真实异常
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- Java线程创建与管理全解析
- 答案是：Java中线程创建与管理的核心在于解耦任务与线程，优先使用线程池（如ThreadPoolExecutor）而非直接newThread，通过Runnable实现任务定义，Callable用于有返回值的场景，结合ExecutorService实现高效调度；合理配置线程池参数（核心线程数、最大线程数、队列、拒绝策略），区分CPU密集型与IO密集型任务，避免资源耗尽；线程安全方面，采用synchronized、ReentrantLock、volatile、原子类及并发集合保障数据一致性，优先使用不可变对象
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- 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
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