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Future.get()如何获取真实异常？

Future.get()抛出ExecutionException时，可通过getCause()获取真实异常。当异步任务执行出错，get()会抛出ExecutionException，并将原始异常封装在其cause字段中。1.使用try-catch捕获ExecutionException；2.调用getCause()获取被包装的原始异常；3.判断异常类型并处理。避免ExecutionException的最佳方式是在任务内部捕获并处理所有异常，或返回默认值。若无法避免，则必须依赖getCause()解析真实原

文章 · java教程 | 2个月前 | 158浏览收藏
Drools决策表配置详解与Java开发应用

Drools决策表在复杂业务规则管理中的核心价值体现在三个方面：1.提升可视化与可读性，通过结构化表格形式让业务人员无需编码即可理解并参与规则维护；2.实现业务逻辑与代码解耦，使规则变更仅需修改Excel文件而无需重新编译部署代码，提升响应效率；3.降低维护成本和出错率，通过规范化规则定义减少人为错误，并支持版本控制和审计，增强合规性。

文章 · java教程 | 2个月前 | 310浏览收藏
MyBatis动态数据源配置教程

动态数据源路由通过Spring的AbstractRoutingDataSource实现，核心步骤包括：1.定义数据源枚举或常量；2.创建继承AbstractRoutingDataSource的动态数据源类并重写determineCurrentLookupKey方法；3.使用ThreadLocal保存当前线程的数据源上下文；4.通过AOP切面拦截方法调用，自动切换数据源；5.在Spring中配置多个实际数据源及事务管理器。此机制支持读写分离、多租户等场景，提升系统可扩展性和灵活性。

文章 · java教程 | 2个月前 | MyBatis aop threadlocal abstractroutingdatasource 动态数据源 328浏览收藏
SpringBoot性能优化20个实用技巧

SpringBoot应用的性能瓶颈主要集中在数据库I/O、网络I/O、CPU使用率、内存占用、线程管理和第三方服务依赖。1.数据库I/O问题常见于慢查询、N+1查询和索引不合理，需优化SQL、使用批量操作并合理配置连接池；2.网络I/O涉及数据库、缓存和外部API通信，需配置连接池、启用熔断机制并优化传输格式；3.CPU瓶颈多来自计算密集型任务，应优化算法和减少加密操作；4.内存问题源于频繁GC或泄漏，需合理设置JVM参数并优化对象创建；5.线程管理不当会导致并发问题，应合理配置线程池并避免死锁；6.第三

文章 · java教程 | 2个月前 | 281浏览收藏
Java获取List长度的几种方式

在Java中，获取List集合的大小最常用且推荐的方法是使用size()方法。1.使用size()方法简单且通常是O(1)复杂度，但需注意不同List实现的性能差异。2.对于大数据集，建议将size()结果存储在变量中以优化性能。3.使用stream().count()或toArray()方法可行，但需谨慎使用，因其可能影响性能或内存。

文章 · java教程 | 2个月前 | 239浏览收藏
Java实现工业检测与缺陷识别方法

Java在工业检测中实现缺陷识别，主要通过图像处理库和机器学习框架完成。1.图像采集与预处理：调用外部库获取图像，进行灰度化、去噪、对比度增强和校准。2.特征提取与算法应用：使用传统图像处理（边缘检测、形态学操作）或深度学习方法（CNN、YOLO、U-Net），结合SVM、随机森林等分类器识别缺陷。3.系统集成部署：利用JavaFX/Swing构建界面，结合数据库与PLC/MES系统，实现自动化决策。常用库包括JavaCV、Deeplearning4j、ONNXRuntime、ImageJ和BoofCV。

文章 · java教程 | 2个月前 | 362浏览收藏
Java反射机制详解与实战应用

Java反射机制允许程序在运行时动态检查和操作类、方法、字段等结构，核心在于java.lang.reflect包和Class类。1.Class对象作为入口，可通过类名.class、对象名.getClass()或Class.forName("全限定类名")获取；2.通过Class对象可获取构造器、方法、字段并进行实例化、调用方法、访问字段等操作；3.setAccessible(true)可绕过访问权限限制；4.反射广泛应用于Spring依赖注入、HibernateORM映射、JUnit测试、Jackson序

文章 · java教程 | 2个月前 | 284浏览收藏
AndroidRecyclerView多列布局实现教程

本文旨在探讨在Android应用中高效创建可滚动、多行多列布局的策略。针对传统方法中手动添加大量视图导致的性能瓶颈和管理复杂性，文章重点推荐使用RecyclerView作为首选方案，它通过视图回收机制显著提升效率。同时，也介绍了如何利用LayoutInflater动态加载预定义的XML布局，以更结构化、可维护的方式构建复杂视图，尤其适用于少量或特定场景下的视图创建。

文章 · java教程 | 2个月前 | 225浏览收藏
Java记录类应用实例详解

JavaRecord在API数据传输中提升开发效率的核心原因在于消除样板代码、增强可读性、提供不可变性。1.消除冗余代码：Record自动生成equals()、hashCode()、toString()及getter方法，减少手动编写和维护的工作量；2.提高可读性和意图清晰性：通过简洁的声明式语法，使类定义直观表达数据结构目的；3.不可变性保障安全性：组件默认final，防止数据被意外修改，降低并发错误风险；4.适配多种场景：如值对象、方法返回复合类型、Stream中间处理等，均能简化代码并提升语义清晰度

文章 · java教程 | 2个月前 | 242浏览收藏
SpringMVCRESTfulAPI设计技巧

在SpringMVC中构建RESTfulAPI，核心在于围绕资源设计、正确使用HTTP方法、统一错误处理和版本控制。1.使用名词表示资源，避免动词，如/users而非/getAllUsers；2.使用复数名词表示集合资源，如/products；3.通过ID定位单个资源，如/users/123；4.嵌套资源表达关系，如/users/123/orders；5.避免文件扩展名，通过Accept头协商格式；6.统一使用小写字母和连字符增强可读性；7.正确使用HTTP方法语义，GET获取、POST创建、PUT更新、

文章 · java教程 | 2个月前 | 407浏览收藏
Java时区处理实用技巧分享

ZoneId用于标识时区，ZonedDateTime表示带时区的时间，OffsetDateTime表示与UTC的偏移量；1.ZoneId是处理时区的基础，如"America/Los_Angeles"；2.ZonedDateTime结合LocalDateTime和ZoneId，适用于包含时区规则的时间计算，尤其在夏令时期间避免错误；3.OffsetDateTime仅表示UTC偏移，不包含时区规则，适用于简单偏移场景；4.存储日期时间应使用UTC并以TIMESTAMPWITHTIMEZONE类型保存，读取时根

文章 · java教程 | 2个月前 | java.timeAPI ZonedDateTime ZoneId Java时区处理 OffsetDateTime 472浏览收藏
MAT工具分析dump文件教程

1.获取dump文件可用jmap、jcmd、JVM参数或图形化工具，其中jcmd更优；2.MAT核心视图包括支配树、GC根路径、顶级消费者、OQL和堆比较；3.常见内存泄漏类型有长生命周期引用、资源未关闭、内部类持有外部引用、监听器未注销及缓存不当；4.初步判断可通过监控内存趋势和FullGC频率。使用MAT分析Java堆内存dump时，首先通过jcmd获取dump文件以减少JVM影响，加载至MAT后查看概览页的顶级消费者了解内存分布，利用支配树定位内存大户并追踪其到GC根的引用链，识别不应存在的引用，结

文章 · java教程 | 2个月前 | 266浏览收藏
MyBatis动态SQL配置技巧分享

要让MyBatis动态SQL获得智能提示，核心做法是引入DTD声明以供IDE识别。1.在MapperXML文件顶部正确添加DTD声明：<!DOCTYPEmapperPUBLIC"-//mybatis.org//DTDMapper3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">；2.IDE会根据该声明下载或解析Schema文件，从而提供代码补全与校验功能；3.若无法自动下载，可在IntelliJI

文章 · java教程 | 2个月前 | 376浏览收藏
Java多线程同步技巧与优化方法

Java多线程同步问题的核心在于如何安全高效地管理共享资源的并发访问。1.通过锁机制（如synchronized和ReentrantLock）确保同一时间只有一个线程修改共享数据；2.利用不可变性规避同步需求；3.使用原子操作类（如AtomicInteger）提升性能并避免锁开销；4.volatile关键字保证变量可见性和有序性，但无法保障复合操作的原子性；5.并发集合类（如ConcurrentHashMap）提供更高效安全的线程协作方式。选择同步机制需根据场景在性能、可维护性与正确性间取得平衡。

文章 · java教程 | 2个月前 | 307浏览收藏
Redis分布式锁优化与问题解决指南

Redis分布式锁的优化实现与常见问题处理，核心在于通过多个维度确保高效性和可靠性。1.锁的原子性与唯一性通过SETkeyvalueNXPXmilliseconds命令实现，确保互斥和防止死锁；2.锁续期机制通过后台线程或定时任务定期延长锁的过期时间，解决“锁提前失效”问题；3.可重入锁通过哈希结构存储{requestId:count}实现，允许同一线程多次获取同一把锁；4.锁粒度优化通过锁定最小资源提高并发能力；5.Redlock算法通过多数派投票提高锁的可靠性；6.客户端健壮性通过重试机制和final

文章 · java教程 | 2个月前 | 349浏览收藏

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