CountDownLatch适用于一次性等待所有操作完成，不可重置；CyclicBarrier适用于多线程循环协同，可重置并支持屏障中断与回调。二者语义不同，不可互换。

微服务架构的真正基石在于对业务领域的深刻理解和划分，即领域驱动设计（DDD），服务应围绕明确的业务能力构建，并实现数据独立性。其次，SpringCloud提供了Eureka、Ribbon、Nacos等工具实现服务发现与负载均衡，支持动态实例管理及智能路由策略。再者，容错通过Hystrix或Resilience4j实现断路器和线程池隔离，限流则在APIGateway或服务内部结合令牌桶、漏桶算法进行保护系统稳定性。最后，可观测性依赖ELK、Prometheus、Grafana、Sleuth与Zipkin等工

Objects.equals()更安全因其先判空再委托，避免空指针异常；Objects.requireNonNull()用于明确拒绝null并抛出带提示的异常；nonNull/isNull适合条件判断；toString()支持默认值且无副作用。

通过面向对象设计实现图书库存管理工具，包含Book类存储图书信息，InventoryManager类用HashMap管理图书增删改查，Main类提供控制台菜单交互，支持添加、查询、更新、删除和查看图书功能。

答案：配置Java环境时，PowerShell与命令提示符在语法、永久设置、路径处理和执行策略上存在差异。1.查看变量：命令提示符用%JAVA_HOME%，PowerShell用$env:JAVA_HOME；2.临时设置仅当前会话有效，永久配置需通过[Environment]::SetEnvironmentVariable或setx命令修改系统变量，且重新打开终端生效；3.PowerShell要求路径必须用双引号包裹，并建议使用数组操作安全拼接PATH；4.PowerShell脚本受执行策略限制，默认禁止

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。

Java商品搜索可用纯Java实现，核心是忽略大小写的子串匹配与多字段OR检索，小项目用String.contains()即可；数据量大时可构建HashMap倒排索引提升性能，支持多关键词“与”匹配并注意空值和空格处理。

Java线程优先级不会影响实际执行顺序。setPriority()仅向操作系统传递建议值，JVM不保证遵循；LinuxCFS完全忽略，Windows仅微调且受限于进程优先级类；映射关系不可移植，依赖它会导致不可预测行为，应使用PriorityBlockingQueue等显式调度机制替代。

验证手机号码在Java中常用正则表达式实现，具体步骤如下：1.使用"^1[3-9]\d{9}$"匹配11位以13、14、15、17、18、19开头的手机号；2.可扩展至邮箱、身份证、密码等格式验证，如邮箱用"^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\\.[a-zA-Z0-9_-]+)+"、18位身份证用"^\\d{17}[0-9Xx]$"、含字母数字的8位以上密码用"^(?=.[A-Za-z])(?=.\d)[A-Za-z\d]{8,}$"；3

用HashMap统计学生出勤次数最直接，因其天然支持“人→次数”映射；推荐以学号为键、枚举状态为值，并用merge()更新计数，解析CSV/Excel应使用ApacheCommonsCSV或POI库，导出优先选UTF-8编码CSV。

Java依赖管理需通过Maven或Gradle声明，而非全局安装；Maven在pom.xml中配置dependency并指定scope，Gradle用implementation/api等关键字控制传递性；手动添加JAR易导致依赖缺失或冲突，应避免。

捕获Exception本身不是坏习惯，但不加区分地捕获会掩盖编程错误、干扰异常语义、误吞关键异常并导致日志失真；应优先捕获具体异常，仅在顶层兜底或特殊场景下谨慎使用。

初始容量应设为大于等于预期元素数除以0.75后向上取整到最近的2的幂；否则频繁resize导致O(n)开销、GC压力及并发性能问题。

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

使用StreamAPI的Collectors.groupingBy可实现集合分组统计，如按部门统计员工数量：Map<String,Long>deptCount=employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,Collectors.counting()));2.可结合Collectors.summingInt等进行数值求和，如计算各部门工资总额；3.支持平均值、最值及多指标统计，如averaging