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- Java序列化漏洞深度解析
- Java序列化与反序列化存在安全风险的核心原因在于反序列化不可信数据时可能触发恶意构造的“gadgetchains”,从而导致远程代码执行(RCE)。1.攻击者可通过精心构造的数据流,利用readObject()方法及反射机制调用危险方法链,例如HashMap结合Proxy与InvokerTransformer实现命令执行;2.解决方案包括:①绝不反序列化不可信来源的数据;②使用Java9引入的ObjectInputFilter建立白名单机制控制可反序列化的类;③在旧版本中通过继承ObjectInputS
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- Java内存溢出解决与虚拟机调优技巧
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- SpringBoot打包Docker教程详解
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- Java调用GDAL实现卫星遥感分析教程
- Java处理卫星遥感数据主要依赖GDAL的Java绑定(如JGDAL),其核心方法是通过JNI调用GDAL原生库,实现对多种遥感格式的读写与空间分析;常见挑战包括版本兼容性、原生库依赖管理和错误处理差异。具体功能涵盖影像重投影、裁剪、波段运算、格式转换及元数据访问等。性能优化方面需关注内存管理、并行处理和I/O效率,大规模数据则需借助分布式计算框架(如Spark)、云原生格式(COG)和空间数据库(如PostGIS)。
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- Spring框架IoC容器详解与核心原理分析
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- Java定时任务:定时器与线程池结合使用
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- 整合本地缓存与分布式缓存的核心在于构建多层次缓存体系,以实现性能与一致性的平衡。1.本地缓存(如Caffeine)作为第一层,提供极快的读取速度;2.分布式缓存(如Redis)作为第二层,确保数据共享与一致性;3.采用“缓存旁路”模式处理读写流程,优先访问本地缓存,未命中则查询分布式缓存或数据库,并在加载后回填两层缓存;4.写操作时先更新数据库,再使分布式缓存失效,并通过消息队列通知本地缓存失效;5.选择技术栈时,需结合并发性能、内存管理、高可用性等因素,Caffeine与Redis组合通常为优选方案;6
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- Nginx负载均衡通过将用户请求智能分发到多台后端服务器,提升系统稳定性与处理能力。1.配置核心在于定义upstream块并代理到该组;2.调度算法包括轮询(适用于性能一致的服务器)、权重轮询(适用于异构性能服务器)、IPHash(用于会话保持)、最少连接(适用于请求耗时不均的场景);3.提升可靠性与性能的方法包括健康检查、会话保持策略、Nginx缓存、Keepalive连接、SSL终止、Gzip压缩及系统资源优化;4.常见配置问题包括语法错误、后端不通、代理头丢失、会话丢失等,可通过nginx-t检查、
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- 在Java多线程编程中,Callable和Future接口用于执行异步任务并获取线程返回结果。1.Callable允许任务返回结果并通过call()方法定义逻辑,2.Future用于管理异步任务的执行状态和结果,提供isDone()、get()、cancel()等方法。典型使用流程包括:3.创建线程池,4.提交Callable任务获取Future对象,5.异步处理其他逻辑或调用get()获取结果。注意事项包括:6.get()方法会阻塞当前线程,应合理设置超时;7.任务异常会封装为ExecutionExce
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