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- Java代码混淆技巧与ProGuard配置全解析
- ProGuard的核心能力有四个：Shrinking移除未使用的类、字段、方法和属性，Optimizing优化字节码提升运行效率，Obfuscating用简短无意义的名字混淆代码，Preverifying添加预校验信息；实际项目中通过构建工具如Gradle集成ProGuard，并在build.gradle中配置开启混淆及指定规则文件；proguard-rules.pro中使用-keep指令保留特定类和方法不被混淆，例如Activity、Service、反射调用类、native方法、枚举类等；混淆的作用包括
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 124浏览 收藏
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- SpringSecurity方法级控制全解析
- 方法级权限控制在SpringSecurity中通过@EnableMethodSecurity启用，并使用@PreAuthorize、@PostAuthorize等注解实现。①启用配置：在配置类上添加@EnableMethodSecurity，激活方法级安全控制；②常用注解：@PreAuthorize结合SpEL表达式实现执行前权限检查，@PostAuthorize根据返回值进行执行后校验，@Secured和@RolesAllowed用于基于角色的简单控制；③自定义PermissionEvaluator：通
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 331浏览 收藏
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- MyBatisPlus多租户实现详解
- MyBatisPlus多租户架构通过数据隔离实现租户间互不干扰，核心步骤包括：1.使用ThreadLocal传递租户标识；2.配置MyBatisPlus拦截器动态修改SQL加入租户过滤条件；3.数据表增加租户ID字段；4.从ThreadLocal获取租户ID；5.拦截器判断是否需加入ANDtenant_id=#{tenantId}条件；6.利用自动填充功能插入更新时填充租户ID；7.提供开关忽略多租户过滤以支持管理员查询全局数据。租户ID传递可选ThreadLocal或RequestContextHold
- 文章 · java教程 | 2星期前 | mybatisplus 数据隔离 多租户 拦截器 租户ID 193浏览 收藏
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- Java处理CSV技巧，OpenCSV使用教程详解
- 使用OpenCSV库可高效处理CSV文件。读取时用CSVReader类，注意设置编码、分隔符及跳过标题行；写入时用CSVWriter类，自动处理转义且可控制引号；复杂结构可用CsvToBean与BeanToCsv实现对象映射，提升代码可维护性。
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 194浏览 收藏
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- 责任链模式如何实现统一异常处理
- 责任链模式是一种将请求沿处理链传递的行为设计模式，在异常处理中具有良好的解耦和扩展性。它通过定义多个处理器，每个处理器专注处理特定类型的异常，未处理则传递给下一个，实现职责分离、逻辑可扩展、符合开闭原则。构建责任链需四步：①定义处理器接口；②实现具体处理器类；③按优先级组装处理链；④触发异常处理流程。实际应用中应注意：①处理器顺序应由具体到通用；②避免循环引用；③设置默认兜底处理器；④统一日志记录；⑤性能影响较小可忽略。该方式使系统异常结构清晰、易于维护，适用于Web应用等复杂场景。
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 455浏览 收藏
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- Java垃圾回收算法对比与优化技巧
- JVM垃圾回收算法的选择与调优应根据应用类型、性能需求和硬件资源进行权衡。1.明确应用类型：批处理适合ParallelGC，通用服务适合G1GC，延迟敏感型应用选择ZGC或Shenandoah；2.考虑硬件条件：多核CPU适合并行或并发GC，大堆内存优先考虑ZGC/Shenandoah；3.监控与数据驱动：开启GC日志，使用工具分析GC行为，结合业务指标评估效果；4.参数调优策略：合理设置堆大小、新生代比例，针对不同GC调整特定参数；5.代码优化：减少临时对象创建，避免内存泄漏，合理使用引用类型；6.避免
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 444浏览 收藏
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- BouncyCastle加密库使用全解析
- BouncyCastle是Java平台中用于扩展加密能力的第三方库，当JDK自带的JCE无法满足高级、小众或特定国际标准的加密需求时，它成为首选解决方案。其核心使用步骤为：1.在项目中引入BouncyCastle依赖，如Maven配置bcprov-jdk18on和bcpkix-jdk18on；2.在代码初始化时注册BouncyCastleProvider。选择BouncyCastle的原因包括：支持更广泛的加密算法（如新型椭圆曲线ECC）、实现高级协议（如OpenPGP、CMS）、保留老旧算法以确保兼容性
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 456浏览 收藏
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- Java泛型擦除原理及解决方法
- Java的泛型擦除是指在编译期间泛型类型信息会被移除，导致运行时无法获取具体泛型类型。1.泛型擦除使List<String>和List<Integer>在JVM中都表现为List；2.无法通过反射获取集合元素的实际类型；3.不允许创建泛型数组如newT[5]；4.类型检查仅在编译期进行，运行时可能抛出ClassCastException；5.仅泛型参数不同的方法会导致重载冲突。应对方式包括：1.使用TypeToken保存泛型信息；2.避免使用原始类型；3.封装泛型逻辑减少暴露；4.
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 运行时 泛型擦除 ClassCastException TypeToken 编译时期 189浏览 收藏
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- Java缓存实现与Caffeine优化技巧
- Caffeine通过maximumSize、expireAfterWrite、expireAfterAccess等驱逐策略影响性能表现。1.maximumSize设置缓存最大条目数，使用W-TinyLfu算法淘汰“最不值得保留”的数据，直接影响命中率与内存占用；2.expireAfterWrite设定写入后过期时间，适用于时效性强的数据；3.expireAfterAccess设定访问后过期时间，适合淘汰不常访问的数据；4.weakKeys和weakValues利用弱引用机制防止内存泄漏，但可能导致意外驱逐
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 115浏览 收藏
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- JavaWebSocket二进制消息处理与解析方法
- 处理WebSocket二进制消息在Java中关键在于理解字节流解析，1.接收二进制消息的基本方法是通过onMessage回调提取ByteBuffer中的字节数组，使用message.get(data)而非message.array()避免缓冲区偏移问题；2.解析字节流需根据双方协议进行，如固定头部加内容的结构可用DataInputStream读取头部长度再提取正文，或用ByteBuffer控制偏移，复杂协议可引入序列化框架；3.分段接收时需维护缓冲区拼接数据，直到满足完整消息条件再处理，适用于大文件或分片
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 326浏览 收藏
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- Java注解元注解四大类型解析
- Java注解是一种元数据，用于为代码添加额外信息，不影响程序逻辑，但可被编译器或运行时读取处理。1.注解分为编译时、运行时和源码时三种类型，分别用于编译检查、运行时反射操作和仅存在于源码中；2.@Target用于指定注解适用的元素类型，如类、方法、字段等，提升代码安全性与可读性；3.@Retention指定注解的生命周期，包括SOURCE、CLASS和RUNTIME，决定其在不同阶段是否可用；4.@Documented控制注解是否包含在JavaDoc中，增强API文档可读性；5.@Inherited控制注
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 452浏览 收藏
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- Java开发WebService教程详解
- 在Java中实现和调用WebService服务可通过JAX-WS完成，具体步骤如下：一、定义接口并添加@WebService注解；二、实现接口方法；三、使用Endpoint.publish()发布服务；四、通过wsimport生成客户端代码并调用服务。常见问题包括接口访问权限、服务地址不可更改、防火墙限制及WSDL访问异常等需注意的细节。
- 文章 · java教程 | 2星期前 | 471浏览 收藏
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- Java操作Neo4j图数据库入门指南
- 在Java项目中操作Neo4j图数据库通常有三种方式：使用JavaDriver执行Cypher语句、使用SpringDataNeo4j框架，或调用RESTAPI。1.使用Neo4jJavaDriver适合对性能和控制粒度要求高的场景，需添加Maven依赖并初始化驱动执行查询，注意使用Bolt协议、连接池配置及参数化查询防止注入攻击。2.SpringDataNeo4j适用于SpringBoot项目，通过ORM映射提升开发效率，支持事务管理与自动分页，但灵活性较低且对复杂查询支持有限，需定义实体类与Repos
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- SpringBoot接口限流算法全解析
- 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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