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BlockingQueue是实现生产者消费者模型的线程安全方式，其put()和take()方法自动处理阻塞。1.特性：BlockingQueue为接口，常用实现有ArrayBlockingQueue（有界数组队列）、LinkedBlockingQueue（可选有界链表队列）和SynchronousQueue（不存储元素的同步队列）。2.示例：通过SharedData封装BlockingQueue，生产者调用put()添加数据，消费者调用take()获取数据，队列满时生产者阻塞，队列空时消费者阻塞，实现高效
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静态变量属于类，被所有实例共享，使用static声明，类加载时分配内存，可通过类名访问；实例变量属于对象，每个对象独立拥有，无static修饰，创建对象时分配内存，只能通过对象访问。
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最安全推荐的方式是先判空再调用isEmpty()，因直接调用isEmpty()或size()在集合为null时会抛NullPointerException，而Objects.isNull()或CollectionUtils可提升语义清晰度与null安全性。
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Java用户行为日志系统核心是“采集可控、传输可靠、存储合理、分析可扩展”，围绕点击、浏览等真实场景设计轻量健壮链路，采用结构化JSON日志、异步批采+失败缓存、Kafka+ES分层存储、REST分析API与会话/漏斗/异常检测能力。
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答案：基于SpringBoot开发小型论坛，实现发帖、查看、编辑、删除功能。项目分层清晰，含controller、service、repository、entity和dto；数据库用MySQL建post表；核心功能通过RESTAPI实现，支持发布与分页查询；加入XSS过滤、频率限制、参数校验等安全措施，便于扩展评论与登录功能。
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ReadWriteLock通过分离读写锁提升并发性能，允许多线程并发读、写操作独占，适用于读多写少场景；使用ReentrantReadWriteLock时需注意锁配对释放、避免读锁升级写锁、合理选择公平模式，并在高并发下考虑StampedLock优化。
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Java是1995年Sun公司发布的面向对象高级语言，以“一次编写，到处运行”为目标，依托JVM实现跨平台；具备自动内存管理、面向对象特性、健壮安全性，广泛用于企业后端、Android开发、大数据、云计算及物联网等领域。
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答案：HashMap可用于实现轻量级映射缓存，通过键值对存储提升性能，适用于单线程或同步控制场景。示例中封装了get、put、containsKey和clear方法，但HashMap非线程安全，多线程下需用ConcurrentHashMap替代，并可扩展支持TTL过期机制。改进版使用CacheEntry记录时间戳，实现自动清理过期项。注意事项包括防止内存溢出、正确重写equals与hashCode、合理管理大对象引用，生产环境建议采用Ehcache、Caffeine或Redis等专业缓存方案。
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对象方法属于实例，通过对象调用，可访问所有成员；静态方法属于类，通过类名调用，只能访问静态成员。1.对象方法依赖实例，生命周期与对象相同；2.静态方法随类加载而存在，全局唯一；3.静态方法不能直接访问实例变量或方法；4.对象方法处理对象状态，静态方法用于工具功能。
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答案：通过定义Person类和PersonManager类，使用ArrayList实现个人信息的增删改查。首先创建包含姓名、年龄等属性的Person类，并提供getter/setter方法；然后在PersonManager中用ArrayList存储多个Person对象，实现添加、查找、删除和显示功能；最后在Main类中通过Scanner接收用户输入，模拟命令行交互界面完成各项操作。该设计适用于Java初学者练习面向对象编程与集合操作。
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Java多态方法执行版本由运行时实际对象类型决定，核心机制是动态绑定；只有非静态、非私有、非final的重写实例方法参与，JVM通过虚方法表（vtable）实现查表跳转。
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答案：该电子公告板系统用Java实现，支持发布消息、查看消息和退出功能。通过Message类存储标题、内容和时间，BulletinBoard类用ArrayList保存消息列表，Scanner接收用户输入，控制台显示菜单并处理选择，消息临时存储在内存中，程序关闭后数据消失，适合学习基础语法和面向对象设计。
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互斥指同一时刻仅一个线程访问共享资源，Java通过synchronized和ReentrantLock实现；同步则强调线程间协调，如wait/notify、CountDownLatch等，用于控制执行顺序。互斥是同步的特例，同步涵盖更广的线程协作场景，需根据实际需求选择合适机制以避免竞态条件并减少性能开销。
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类变量使用static修饰，属于类本身，存储在方法区（元空间），仅一份副本，被所有实例共享；实例变量属于对象实例，每创建一个对象就在堆中分配独立内存，各实例互不影响。
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Java处理大数据时，应优先使用并行流和ForkJoin框架提升性能。1.并行流适用于大型集合的过滤、映射、归约等操作，通过调用.parallel()方法自动并行执行任务，简化多线程编程。2.ForkJoin框架适合自定义分治逻辑，通过RecursiveTask或RecursiveAction实现任务拆分与合并，控制并行粒度。3.并行流优势在于易用性和CPU密集型任务加速，但不适用于小数据量、I/O密集型任务或共享可变状态场景。4.使用ForkJoin时需设定合理阈值，避免任务拆分过细影响效率。5.常见陷
