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- java框架的落地实践案例：数据库优化与性能提升
- 如何优化Java框架中的数据库性能：索引优化：分析SQL语句并添加相关索引以加快数据查询。查询缓存：使用@QueryHints注解启用查询缓存，加快频繁查询的速度。分页查询：使用分页查询避免一次性加载过多数据，提升查询效率。连接池优化：调整连接池大小和参数，提升并发处理能力和资源利用率。
- 文章 · java教程 | 1年前 | java 数据库优化 191浏览 收藏
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- java框架中异步编程技术的最佳实践
- 最佳实践：识别合适的异步任务。选择合适的异步框架。谨慎使用回调和Promise。利用线程池。处理异常。单元测试异步代码。
- 文章 · java教程 | 1年前 | 最佳实践 异步编程 155浏览 收藏
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- java框架的落地实践案例：物联网平台的架构设计
- 摘要：在物联网平台架构中，SpringBoot是一个理想的Java框架，因为它提供了模块化、可扩展性和数据库集成等优势。架构设计：典型的物联网平台架构包括：设备网关：连接设备。数据采集模块：收集数据。数据存储：存储数据。数据分析和可视化：分析和可视化数据。实战案例：智能仓库管理平台的架构示例：设备网关：使用SpringCloudGateway连接设备。数据采集模块：使用SpringDataJPA和RabbitMQ存储和处理数据。数据存储：使用MySQL数据库存储持久化数据。
- 文章 · java教程 | 1年前 | Java框架 物联网平台 352浏览 收藏
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- java框架在人工智能边缘计算中的应用前景如何？
- Java框架在人工智能边缘计算中的应用：平台独立性，可部署于各种硬件设备；强大性能和可靠性，适用于资源密集型AI任务；丰富的库和工具，简化AI模型开发、部署和维护；成功应用于实时传感器数据分析等人工智能边缘计算场景，有效提升运营效率和安全性；Java框架是人工智能边缘计算的强大工具，提供平台独立性、性能和库支持。
- 文章 · java教程 | 1年前 | 人工智能 边缘计算 317浏览 收藏
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- java框架如何促进分布式系统的可靠性
- Java框架通过以下机制提升分布式系统的可靠性：故障转移：将故障组件转移到备用组件。容错性存储：实现数据冗余，防止单点故障导致数据丢失。消息队列：即使存在网络或组件故障，也能保证消息传递。分布式事务：协调跨多个组件的事务，确保原子性和一致性。
- 文章 · java教程 | 1年前 | 分布式系统 Java框架 353浏览 收藏
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- java框架如何助力敏捷开发和DevOps实践
- Java框架通过提供自动化测试、持续集成、事件驱动架构等功能，助力敏捷开发，提升开发效率和代码质量。此外，Java框架还支持DevOps实践，如基础设施即代码、持续部署、监控和可观测性，以实现高效的软件交付，确保环境一致性和快速故障处理。
- 文章 · java教程 | 1年前 | Java框架 敏捷开发 346浏览 收藏
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- java框架在云计算中的应用和演进
- Java框架在云计算中至关重要，可简化开发并支持各种应用程序类型，包括Web开发、微服务、大数据处理和AI。随着云计算的不断演进，框架也在不断发展，以满足无服务器架构、容器化和云原生等新需求。实战案例演示了基于SpringBoot的云端Web应用，突显了框架的实际应用。
- 文章 · java教程 | 1年前 | java 云计算 310浏览 收藏
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- java框架中异步编程技术的常见陷阱
- 在Java框架中实现异步编程时需要注意以下常见陷阱：滥用线程池，应使用少量的线程池处理并行任务。使用阻塞API会破坏异步性，应仅使用非阻塞API。数据不一致可能发生在多个线程同时访问和修改数据时，应使用同步机制防止数据竞争。嵌套回调会导致代码不可读，应使用更简洁的API处理回调。异步边界不明确可能导致并发问题，应了解哪些操作是在异步线程中执行的，哪些是在主线程中执行的。
- 文章 · java教程 | 1年前 | java 异步编程 192浏览 收藏
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- java框架如何支持人工智能的低代码开发？
- Java框架通过低代码开发赋能人工智能，提供简化的AI集成，包括：模型训练和部署预构建连接器自动化工作流
- 文章 · java教程 | 1年前 | java AI 375浏览 收藏
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- java框架的跨平台开发前景如何
- Java框架在跨平台开发中前景光明，提供平台无关性、一致性和代码可复用性。实战案例展示了使用SpringBoot实现跨平台CRUD应用程序。未来，Java框架将加强跨平台支持，提升性能，拥抱云原生技术，持续推进跨平台开发。
- 文章 · java教程 | 1年前 | java 跨平台 180浏览 收藏
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- java框架与人工智能的融合之路
- 如何将Java框架与人工智能(AI)集成？使用SpringBoot集成人工智能：部署AI模型、访问AI数据并集成AI服务。使用TensorFlow集成Java：训练和加载机器学习模型，然后使用TensorFlowKeras进行推理。通过这种集成，您可以利用人工智能的力量，增强应用程序的功能，创建更智能和创新的解决方案。
- 文章 · java教程 | 1年前 | java 人工智能 382浏览 收藏
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- java框架中异步编程技术的性能优化技巧
- 为了优化Java框架中异步编程的性能，需要关注以下关键点：线程池优化：调整线程数、使用固定大小线程池、自定义线程工厂。异步任务执行：避免阻塞操作、使用非阻塞数据结构、采用异步框架。响应式编程：使用响应式框架、应用背压机制。实战案例展示了使用SpringBoot和RxJava实现异步响应式编程，通过非阻塞队列和响应式流实现消息的异步处理和传输。
- 文章 · java教程 | 1年前 | 性能优化 异步编程 246浏览 收藏
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- java框架中异步编程技术的性能优化技巧
- 为了优化Java框架中异步编程的性能，需要关注以下关键点：线程池优化：调整线程数、使用固定大小线程池、自定义线程工厂。异步任务执行：避免阻塞操作、使用非阻塞数据结构、采用异步框架。响应式编程：使用响应式框架、应用背压机制。实战案例展示了使用SpringBoot和RxJava实现异步响应式编程，通过非阻塞队列和响应式流实现消息的异步处理和传输。
- 文章 · java教程 | 1年前 | 性能优化 异步编程 363浏览 收藏
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- java框架中异步编程技术对程序健壮性的影响
- 在Java应用程序中，异步编程技术可以提高响应能力和可伸缩性，但也带来了以下挑战：错误处理复杂性并发相关问题状态管理困难为了提高健壮性，可以使用以下最佳实践：谨慎处理异常避免阻塞同步共享状态
- 文章 · java教程 | 1年前 | 异步编程 程序健壮性 427浏览 收藏
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- java框架与大数据技术的融合应用
- Java框架与大数据技术的融合应用包括：ApacheHadoop及MapReduce：分布式计算，并行处理海量数据。ApacheSpark及结构化流处理：统一数据处理，实时处理不断变化的数据。ApacheFlink及流式计算：低延迟、高吞吐量，处理实时数据流。这些框架在实战中广泛应用，赋能企业构建强大系统，处理和分析大数据，提高效率，提供洞察，推动决策。
- 文章 · java教程 | 1年前 | 大数据技术 Java框架 351浏览 收藏
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