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Java通过标准库可实现ZIP文件压缩与解压。具体步骤如下：1.压缩文件或文件夹使用ZipOutputStream，创建FileOutputStream并递归遍历文件目录，每个文件创建ZipEntry写入内容；2.解压使用ZipInputStream逐个读取条目，区分文件和目录分别处理并保存至目标路径；3.注意事项包括路径拼接使用相对路径、设置编码以避免乱码、控制压缩级别提升效率、防止重复压缩浪费性能及加强异常处理确保流程稳定。
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要让SpringBoot应用集成Prometheus监控，需添加依赖、启用Actuator并配置端点、配置Prometheus抓取任务，还可选地自定义指标。1.添加micrometer-registry-prometheus依赖以暴露指标；2.在配置文件中启用Actuator端点并设置application标签；3.在prometheus.yml中新增job配置，指定metrics_path和目标地址；4.可通过Micrometer注册自定义指标如计数器、定时器等，用于业务监控。完成这些步骤后，Prome
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在Java中使用ApachePOI设置Excel样式，需通过Workbook、CellStyle和Font对象实现。1.创建Workbook实例（如XSSFWorkbook）；2.创建或获取Sheet、Row、Cell；3.创建CellStyle并设置字体、颜色、对齐、边框等属性；4.将样式应用到目标单元格。字体设置包括名称、大小、颜色、加粗等，颜色可用IndexedColors或XSSFColor定义，对齐方式通过setHorizontalAlignment和setVerticalAlignment配置
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双亲委派模型解决了安全性、类重复加载和命名空间冲突三个核心问题。其通过将类加载请求优先委托给父加载器，直到启动类加载器，确保核心类库由最可信的加载器加载，防止恶意代码替换系统类；同时避免同一类被多次加载，保证类的一致性和内存效率；并通过类加载器的层级结构隔离不同来源的类，解决命名空间冲突。JVM类加载器体系分为BootstrapClassLoader（负责加载核心类库）、ExtensionClassLoader（加载扩展类库）和ApplicationClassLoader（加载应用类路径），并支持自定义类
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在Java中读取文件内容的核心方法有多种，选择合适方式取决于文件类型和处理需求。1.对于文本文件，推荐使用BufferedReader逐行读取，适用于大文件；或使用Files.readAllLines一次性加载中小型文件内容；Java11+还可使用Files.readString直接读取整个文件为字符串。2.二进制文件或需按字节读取时，推荐FileInputStream，结合byte[]缓冲区可提高效率；若文件是特定编码的文本，可用FileInputStream配合InputStreamReader逐行解
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RabbitMQ消息确认机制通过生产者确认和消费者确认确保消息可靠传输。1.生产者确认（PublisherConfirms）：开启confirm模式后，可通过异步监听或同步等待确认消息是否到达服务器，支持批量确认和单条确认；2.消费者确认（ConsumerAcknowledgements）：需设置为手动确认模式，在消息成功处理后调用basicAck确认，若处理失败则调用basicNack或basicReject拒绝消息并决定是否重新入队；3.死信队列（DLX）配置：当消息被拒绝且requeue=false
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Java中进行IP地理位置识别的核心方法是使用离线IP数据库，如MaxMind的GeoLite2。1.下载GeoLite2-City.mmdb文件；2.添加MaxMindGeoIP2Java库依赖；3.编写代码加载数据库并执行查询。该方案避免了网络延迟和API限制，适合大多数非高精度需求场景。对于更高精度或细粒度信息，可选用付费数据库或商业服务。定期更新数据库是保证准确性的关键，同时应考虑性能优化、错误处理及IPv6支持。此外，IP还可揭示ISP、ASN、连接类型等信息，辅助威胁分析和用户画像构建。
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1.List适用于有序可重复场景，如ArrayList适合随机访问，LinkedList适合频繁插入删除；2.Set用于自动去重，如HashSet快速无序存储，LinkedHashSet保留顺序，TreeSet排序；3.Map用于键值对映射，如HashMap高效无序存储，TreeMap按键排序。List适用于需顺序和重复的场景，如记录注册信息；Set适用于唯一元素场景，如统计IP；Map适用于键查值场景，如存储用户名密码。选择依据：有序重复用List，去重用Set，键值对应用Map。
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Snowflake算法解决分布式系统中生成全局唯一、趋势递增ID的问题。1.它采用64位结构，包括1位符号位（恒为0）、41位时间戳（支持约69年）、10位工作节点ID（支持1024个节点）和12位序列号（每毫秒生成4096个ID）。2.时间戳确保趋势递增，节点ID保障空间唯一性，序列号处理单节点并发冲突。3.实现时需关注纪元选择、节点ID动态分配、线程安全及时钟回拨问题。4.相比传统方案，Snowflake避免了中心化瓶颈、UUID无序性等问题，兼具高效性和稳定性。
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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
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<p>处理Java数组越界问题的核心在于预防为主，通过严谨的逻辑和边界检查避免ArrayIndexOutOfBoundsException的发生。首先，在访问数组元素前，必须确保索引值在[0,array.length-1]范围内，例如使用for循环时应写成“i<array.length”而非“i<=array.length”；其次，优先使用增强型for循环（for-each）以彻底避免索引错误；第三，对动态生成或来自外部的索引进行显式边界检查，若非法则进行错误处理；第四，仅在确实无
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Java泛型在编译期提供类型安全和代码复用，但通过类型擦除实现，导致运行时泛型信息不可见；通配符（<?>,<?extendsT>,<?superT>）弥补了类型擦除的限制，提升代码灵活性与安全性。1.类型擦除使List<String>与List<Integer>在运行时无法区分，禁止instanceof检查及泛型数组创建；2.通配符解决类型约束问题：<?>用于无关类型操作，<?extendsT>用于读取T或子类数据，<
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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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Java正则表达式性能优化的关键在于复用Pattern对象、减少回溯和合理使用转义。1.应避免在循环或高频方法中使用String.matches()，而应预先编译Pattern并复用，如使用staticfinal变量；2.减少正则表达式中的回溯，如用非贪婪匹配.?或独占量词.+代替贪婪匹配；3.注意转义问题，如在Java字符串中需用双反斜杠表示特殊字符；4.区分matches()、find()、lookingAt()的用途，分别用于全匹配、子串查找和起始匹配；5.熟悉简写字符类如\d、\s、\w，提升表达
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Java线程通信可通过1.wait/notify机制；2.volatile关键字；3.concurrent工具类实现。wait()使线程等待并释放锁，notify()/notifyAll()唤醒线程，需配合synchronized使用且用while判断条件。volatile确保变量可见性，适合读多写少场景。java.util.concurrent提供CountDownLatch、CyclicBarrier等高级工具，适用于复杂协调场景，封装底层逻辑更安全简洁。
