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本文摘要：Java基础教程从入门到精通，涵盖Java概述、环境搭建和基础语法三部分。首先介绍Java的跨平台特性及JDK/JRE/JVM体系结构，详细讲解环境配置步骤和第一个Java程序编写。其次讲解变量类型、运算符、控制流程和数组等基础语法，包括数据类型转换规则。最后介绍面向对象编程基础，包括类与对象的定义、成员变量/方法、构造方法等核心概念。教程通过大量代码示例帮助初学者快速掌握Java编程基础。
2025-12-29 09:01:54
973
原创 为什么 Netty 不使用 ThreadLocal 而是自定义了一个 FastThreadLocal ？
总而言之，Netty 创造并非为了重复造轮子，而是针对自身高性能、高并发的应用场景所做的一次精准优化。它通过数组索引直取解决了性能瓶颈，通过自动清理机制改善了内存管理，是 Netty 高性能基石的重要组成部分。
2025-12-29 08:56:38
379
原创 Java 线程池内部任务出异常后，如何知道是哪个线程出了异常？
摘要：Java线程池任务异常处理有多种方法，包括任务内部捕获、自定义线程工厂、使用Future对象和重写afterExecute钩子。任务内部捕获简单直接，自定义线程工厂便于日志追踪，Future对象能获取原始异常，afterExecute提供统一处理。核心在于结合有意义的线程命名和可靠的异常捕获机制，建议根据场景选择合适方法并配合日志框架，以提升排查效率。
2025-12-28 13:45:31
843
原创 Java 线程池中 shutdown 与 shutdownNow 的区别是什么？
追求平稳有序：若希望所有已提交任务都执行完毕再关闭线程池，请使用 shutdown()。需要立即停止：若需要立刻停止所有任务（例如程序紧急退出），请使用 shutdownNow()，但请知晓其依赖于任务对中断信号的响应。优雅关闭的最佳实践：通常结合shutdown()和方法，在保证任务完成和避免无限等待之间取得平衡。
2025-12-28 10:09:51
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原创 Java 线程池核心线程数在运行过程中能修改吗？如何修改？
Java线程池的核心线程数可通过setCorePoolSize()方法动态修改。调大时会按需创建新线程，调小时会逐步回收空闲线程。需注意：新值不能超过最大线程数，需配合allowCoreThreadTimeOut属性控制回收，且在线程池运行状态才有效。这种动态调整适用于周期性负载变化、突发流量等场景，能优化资源利用。代码示例展示了初始设置和动态调整的实现方式，关键要理解线程创建与回收机制，根据业务需求合理运用。
2025-12-24 09:37:03
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原创 Java 并发库中提供了哪些线程池实现？它们有什么区别？
本文介绍了Java并发库中java.util.concurrent包提供的6种线程池实现，包括FixedThreadPool、CachedThreadPool、SingleThreadExecutor等，通过表格对比了它们的核心线程数、队列类型和适用场景。文章还提供了选择线程池的指导原则，建议根据任务特性（如执行时间、顺序要求、任务类型）选择合适的线程池，并特别指出无界队列可能导致的内存溢出风险。最后强调生产环境中应优先使用ThreadPoolExecutor构造函数创建线程池，以更好地控制资源使用。
2025-12-24 09:33:31
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原创 如何合理地设置 Java 线程池的线程数？
合理设置 Java 线程池的线程数对应用性能至关重要。下面我将通过一个表格先梳理核心原则，再详细说明配置方法和实战建议。
2025-12-23 11:13:00
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原创 Java 中如何创建多线程？
Java多线程创建方式对比及选择建议： 主要创建方式： 继承Thread类：简单直接，但有单继承限制 实现Runnable接口：灵活，可共享资源，推荐首选 实现Callable接口：可返回结果和异常，需配合Future使用 线程池(ExecutorService)：生产环境推荐，提升性能 选择建议： 简单测试用Thread类 常规开发用Runnable 需要返回结果用Callable 生产环境必用线程池 注意事项： 必须用start()启动线程 共享资源需考虑线程安全 Runnable与Callable核心
2025-12-22 22:32:30
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原创 Java 中线程之间如何进行通信？
在Java多线程编程中，线程间的通信是确保多个线程能够协调工作、安全共享数据的关键。根据不同的应用场景，你可以选择以下几种主流的通信方式。
2025-12-22 14:55:44
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原创 Java中HashMap的原理
HashMap是Java中最常用的数据结构之一，它基于哈希表实现，提供了高效的键值对存储和检索功能。如果你对某个特定细节（比如红黑树的转换过程或是ConcurrentHashMap的实现）还想深入了解，我可以继续为你讲解。现在，Hashtable通常被视为遗留类，在新代码中更推荐使用HashMap（单线程）或ConcurrentHashMap（多线程）。“容量 × 负载因子”（即阈值）时，HashMap会自动进行扩容（容量大约翻倍）。HashMap的内部结构可以概括为 “数组 + 链表 + 红黑树”。
2025-12-20 21:22:15
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原创 线程和进程有什么区别
是程序的一次执行过程，是系统进行资源分配和调度的基本单位。每个进程都有独立的内存空间、数据段和代码段，进程间的通信需要通过进程间通信（IPC）机制，如管道、消息队列、共享内存等。是进程中的一个执行单元，是CPU调度和分派的基本单位。同一进程内的多个线程共享进程的内存空间和系统资源，包括代码段、数据段和打开的文件等，但每个线程拥有独立的栈空间和程序计数器。：进程适合需要高安全性和独立性的任务，线程适合需要频繁切换和共享数据的并发任务。现代操作系统通常采用多线程模型来提高程序的并发性能。
2025-12-19 09:11:48
183
原创 操作系统中的进程有哪几种状态？
本文介绍了进程状态模型，重点阐述了经典五状态模型（新建、就绪、运行、阻塞、终止）的定义与转换关系，并补充了现代系统中常见的两种挂起状态（挂起就绪、挂起阻塞）。文章指出五状态模型是核心生命周期，而挂起状态是内存管理策略的临时状态。最后建议在面试或答题时，以五状态模型为基础，再补充挂起状态即可涵盖主流操作系统实现。全文简洁清晰地梳理了进程状态的关键概念。
2025-12-18 16:41:54
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原创 java面试必问--线程池
线程池工作原理摘要（150字） 线程池通过预创建线程减少资源开销，包含核心线程数、最大线程数、队列等关键配置。任务提交时优先使用核心线程，满则入队；队列满才扩容至最大线程数；若均满则触发拒绝策略。空闲超时线程（超过核心数部分）会被回收。其核心机制是：1）按需创建线程；2）队列缓冲任务；3）动态扩容/收缩线程；4）拒绝策略兜底。通过分层处理（核心线程→队列→非核心线程）实现高效任务调度，图示流程清晰展示了不同负载下的处理逻辑。
2025-12-17 09:41:59
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原创 到底什么是 TCP 连接？
TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）连接是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议连接。它为应用程序提供了一种可靠的、全双工的通信通道，使得数据能够在网络中的两个端点之间准确、有序地传输。
2025-06-22 09:40:43
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原创 说说你知道的几种 I/O 模型
I/O（输入/输出）模型是操作系统和网络编程中用于处理数据输入和输出的关键概念，不同的 I/O 模型在性能、响应速度和编程复杂度等方面存在差异。
2025-06-22 09:39:01
842
原创 Redis 性能瓶颈时如何处理？
当 Redis 遇到性能瓶颈时，需要从多个维度进行排查和优化。对于高并发场景，分片集群是最终解决方案，但需权衡运维复杂度。建议优先通过监控定位瓶颈点（如。Redis 性能瓶颈的解决需结合。
2025-06-20 11:47:09
1201
原创 说说 Springboot 的启动流程？
Spring Boot 的启动流程是一个从初始化到环境准备，再到组件扫描与自动配置，最后到 Bean 初始化与依赖注入，以及应用启动完成的完整过程。在这个过程中，Spring Boot 充分利用了 Spring 框架的核心特性，如依赖注入、面向切面编程等，同时提供了自动配置、组件扫描等便捷功能，大大简化了 Spring 应用的开发和部署。
2025-06-19 09:48:26
1033
原创 Spring Boot 工程启动以后，我希望将数据库中已有的固定内容，打入到 Redis 缓存中，请问如何处理？
Spring Boot项目中可以通过配置Redis和数据库连接，实现将数据库固定内容预加载到Redis缓存。步骤如下：1)添加Spring Data Redis和数据库驱动依赖；2)配置数据库和Redis连接信息；3)创建实体类和JPA Repository；4)编写服务类在应用启动时从数据库读取数据并存入Redis；5)配置RedisTemplate序列化方式。需注意大数据量时的分批处理、缓存更新机制及合适的序列化方案。这种方法可以有效提升系统性能。
2025-06-19 09:39:12
663
原创 如何使用 Redis 快速实现布隆过滤器？
使用多个不同种子的哈希算法（如 MurmurHash3），或对同一哈希结果进行位移/取模。根据需求选择方案：快速验证可用手动实现，生产环境推荐 RedisBloom。Redis 官方模块，提供原生布隆过滤器命令，优化性能和误判率。操作位数组，结合多个哈希函数计算位置。利用 Redis 的。
2025-06-05 13:41:27
812
原创 Redis 中如何保证缓存与数据库的数据一致性？
本文总结了Redis缓存与数据库数据一致性的保障策略，包括Cache Aside、Write Through、Write Behind等模式，以及Binlog监听和分布式锁方案。针对不同业务场景（强一致性/最终一致性/高并发写）给出具体选型建议，强调权衡一致性、性能和复杂度。关键实现细节涵盖延迟双删、重试机制和监控告警，并提供代码示例。最后指出分布式系统中完全强一致性难以实现，通常需通过异步机制确保最终一致性。
2025-05-29 10:36:52
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原创 Redis 中如何保证缓存与数据库的数据一致性？
在高并发环境下，Redis 缓存与数据库的数据一致性是一个关键问题。常用的策略包括 Cache Aside 模式、Read/Write Through 模式和 Write Behind 模式。Cache Aside 模式通过先更新数据库再删除缓存来保证一致性，适合大多数场景。Read/Write Through 模式由缓存层管理数据同步，简化了应用程序逻辑。Write Behind 模式则通过异步更新数据库提高写性能，但存在数据丢失风险。此外，双删策略、分布式锁、合理设置缓存过期时间以及数据库变更通知等方法
2025-05-22 10:09:38
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原创 Redis 中的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是什么？
缓存击穿：针对热点数据缓存过期或不存在时，大量请求直接访问数据库。解决方案包括互斥锁、永不过期、逻辑过期等。缓存穿透：查询不存在的数据，导致大量请求直接访问数据库。解决方案包括缓存空值、布隆过滤器、接口校验等。缓存雪崩：大量缓存数据过期或缓存服务器故障，导致大量请求直接落到数据库上。解决方案包括过期时间分散、高可用缓存集群、限流与降级等。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的解决方案，并结合监控和告警机制，及时发现并处理缓存问题，确保系统的稳定性和性能。点击进入。
2025-05-22 09:58:31
938
原创 Redis 主从复制的实现原理是什么？
Redis主从复制通过主节点处理写操作，多个从节点同步数据并提供读服务，实现数据冗余、读写分离和高可用性。核心流程包括连接建立与身份验证、数据同步阶段（全量复制和增量复制）以及命令传播阶段。关键组件有复制积压缓冲区、复制偏移量与复制ID，异步复制机制确保数据一致性。故障转移可通过手动或自动方式实现，结合Redis Sentinel提升高可用性。实践建议包括监控复制状态、优化缓冲区大小、负载均衡和持久化配合。Redis主从复制是构建分布式缓存系统的基础，具备高效的数据同步和高可用性。
2025-05-13 08:54:11
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原创 Redis 中常见的数据类型有哪些？
Redis 通过丰富的数据类型，覆盖了从简单缓存到复杂结构化数据的多样化需求。合理选择数据类型可显著提升性能并简化开发逻辑。（String、Hash、List、Set、Zset）和。Redis 常见的数据类型包括。
2025-05-12 09:51:10
1093
原创 为什么 Redis 设计为单线程？6.0 版本为何引入多线程？
Redis 6.0引入多线程的核心目的是优化网络I/O处理，通过分离I/O操作与命令执行，在保持数据一致性的前提下，充分利用多核CPU资源提升高并发场景下的性能，同时保持向后兼容性。
2025-05-12 09:22:12
607
原创 MySQL 中如何进行 SQL 调优？
在MySQL中进行SQL调优是一个系统性工程，需结合索引优化、查询改写、性能分析工具、数据库设计及硬件配置等多方面策略。通过以上策略，可显著提升MySQL查询性能，但需根据实际场景权衡利弊，避免过度优化。
2025-05-10 10:20:51
1094
原创 MySQL 中 count(*)、count(1) 和 count(字段名) 有什么区别？
在 MySQL 中，COUNT(字段名)COUNT(字段名)COUNT(字段名)COUNT(字段名)COUNT(字段名)COUNT(字段名)COUNT(字段名)
2025-05-10 10:17:44
612
原创 Redis 为什么这么快？
它通过牺牲部分功能（如复杂 SQL 查询）换取极致性能，适合高并发、低延迟的场景（如缓存、计数器、实时排行榜）。若需持久化或复杂操作，需合理配置参数以平衡性能与可靠性。
2025-05-09 09:00:50
1104
原创 MySQL 中的事务隔离级别有哪些？
这些级别通过控制事务间的数据可见性，平衡了数据一致性与并发性能。通过合理选择隔离级别，可在保证数据一致性的同时，优化系统并发性能。
2025-05-08 08:59:32
829
原创 MySQL 中的 MVCC 是什么？
MVCC 是 MySQL InnoDB 存储引擎的核心特性之一，它通过数据版本化和一致性视图机制，在保证事务隔离性的同时，实现了高并发的读写操作。尽管 MVCC 存在一些局限性（如版本链开销和长事务问题），但在大多数场景下，它仍然是提升数据库并发性能的关键技术。是一种用于实现高并发读写操作的机制，它通过维护数据的多个版本来解决读写冲突，从而在保证事务隔离性的同时，减少锁的使用，提升数据库的并发性能。
2025-05-07 08:48:00
1453
原创 MySQL 中长事务可能会导致哪些问题？
在 MySQL 中，长事务（Long-Running Transaction）是指执行时间较长、未及时提交或回滚的事务。长事务的存在可能引发一系列问题，严重影响数据库的性能、稳定性和并发处理能力。长事务是 MySQL 性能优化的重要关注点，可能导致锁阻塞、回滚段膨胀、主从延迟、死锁、MVCC 性能下降等问题。通过合理设计事务、优化 SQL、监控告警和调整参数，可以有效避免或缓解这些问题，确保数据库的高性能和高可用性。
2025-05-07 08:45:05
1136
原创 MySQL 是如何实现事务的？
（原子性、一致性、隔离性、持久性），通过多层次机制（如日志、锁、并发控制）保障数据可靠性和一致性。通过合理配置（如隔离级别、日志参数）和优化（如批量提交、避免长事务），可在保证数据一致性的同时提升性能。MySQL 的事务实现基于。
2025-05-06 08:40:52
1333
原创 为什么 MySQL 选择使用 B+ 树作为索引结构？
B+ 树每个节点存储多个键值对（通常可达数百个），通过减少树的高度（通常3-4层即可存储千万级数据）降低磁盘I/O次数。例如，查询1000万条数据时，B+树仅需3-4次I/O，而二叉搜索树可能需要20次以上。相比之下，哈希索引不支持范围查询，二叉搜索树/红黑树I/O次数高，LSM树读放大严重，均无法满足MySQL的综合需求。所有数据存储在叶子节点，非叶子节点仅存储索引键和指针，节省存储空间，提升缓存命中率。例如，1GB索引中非叶子节点可能仅占10%，其余90%为叶子节点数据。
2025-05-06 08:38:26
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原创 请详细描述 MySQL 的 B+ 树中查询数据的全过程
在 MySQL 中，B+ 树是 InnoDB 存储引擎默认的索引数据结构，用于高效组织数据并支持快速查询。以下是 B+ 树查询数据的。的三步流程，结合磁盘 I/O 优化和内存缓存机制，实现了高效的数据检索。工具分析执行计划，可进一步掌握 B+ 树在查询优化中的具体作用。在理解查询过程前，需明确 B+ 树的。MySQL 的 B+ 树查询通过。通过结合实际业务场景和。
2025-04-30 08:51:00
1517
基于Springboot的权限管理系统
2025-05-10
RPC框架，基于 Java + Etcd + Vert.x 的高性能 RPC 框架
2025-05-07
空空如也
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