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线程池大小需根据任务类型（CPU或I/O密集型）、系统资源、负载目标等因素综合权衡，无通用固定答案。CPU密集型任务建议设为CPU核心数+1，以减少上下文切换；I/O密集型任务可设为CPU核心数的2-4倍或按公式估算，以提升CPU利用率。需结合监控活跃线程数、队列长度、CPU/内存使用率等指标，通过压力测试持续调优，避免盲目套用公式、忽视队列容量、线程数过多或过少等问题。同时应警惕任务依赖导致的死锁风险，采用独立线程池隔离不同类型任务，并借助JMX、Prometheus等工具实现动态调整与可视化监控，确保
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Java生成图形验证码的核心方法是使用BufferedImage结合Graphics2D绘图，并通过Servlet输出图片流。1.创建BufferedImage并获取Graphics2D画笔；2.设置背景颜色并填充；3.添加干扰线或点增强识别难度；4.随机生成字符并绘制到图片上；5.将生成的验证码存入Session以便后续验证；6.释放绘图资源并将图片以JPEG格式输出至响应流。前端通过img标签调用验证码接口，并可通过点击刷新避免缓存。注意事项包括验证码长度控制在4~6位、干扰元素不宜过多、建议设置过期
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使用缓冲流是为了减少I/O操作次数，提升读写效率。1.缓冲流通过内部缓冲区批量处理数据，减少与底层资源的频繁交互；2.普通流每次读写都直接操作底层资源，导致频繁系统调用，而缓冲流一次性读取较多数据到缓冲区，后续读写在内存中进行；3.缓冲流通过减少系统调用次数、降低磁盘/网络访问频率、适配装饰器模式来提高性能；4.使用时只需将原始流包装进缓冲流，关闭外层流即可，推荐对大文件、网络通信、小数据量频繁读写使用缓冲流，而对于少量数据或测试场景则非必需。
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MyBatis批量更新有三种常用方式。1.利用<foreach>动态构建SQL，适用于中小批量数据和复杂更新逻辑，实现简单但受SQL长度限制；2.使用ExecutorType.BATCH模式，适合大批量数据和统一更新逻辑，性能最优但需手动管理SqlSession；3.利用数据库的ONDUPLICATEKEYUPDATE实现UPSERT操作，适用于数据同步和合并场景，依赖数据库特性但不具备跨数据库通用性。选择时应根据数据量、更新逻辑、数据库类型及错误处理需求综合权衡。
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要在SpringBoot应用中监控MongoDB，核心步骤包括：1.添加Micrometer相关依赖；2.配置Prometheus注册表；3.启用Actuator端点。通过引入spring-boot-starter-actuator和micrometer-registry-prometheus等依赖，SpringBoot自动配置MongoMetricsAutoConfiguration，为MongoDB注入CommandListener以收集命令执行和连接池指标。随后，在application.yml中开
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分布式锁在分布式系统中确保同一时间只有一个进程能操作共享资源，Redis因其高性能和原子操作特性成为实现分布式锁的优选。核心实现基于SETNX命令，通过SETresource_namemy_unique_idNXPX10000设置锁，其中resource_name为资源名，my_unique_id为唯一标识，NX保证键不存在时才设置成功，PX设定过期时间防止死锁；释放锁需使用Lua脚本确保判断与删除操作的原子性，避免误删他人锁。注意事项包括合理选择my_unique_id（如UUID）、设置过期时间、考虑
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while循环适用于不确定执行次数、依赖条件判断的场景，只要条件为真就重复执行循环体，每次执行前检查条件，条件为假时终止；2.使用while循环需确保循环体内有使条件变为假的逻辑，否则会陷入无限循环，常见错误包括忘记更新变量和边界判断错误；3.与for循环相比，while更适用于动态条件，而for适用于已知次数或遍历序列；4.do-while循环至少执行一次循环体，适合需要先执行后判断的场景，如用户输入验证；5.增强型for循环（for-each）简化了对数组和集合的遍历，但不能修改集合结构或访问索引，适
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泛型擦除是Java在编译时移除泛型类型信息、替换为原始类型的技术，旨在兼容旧版本。其影响包括运行时无法获取具体泛型类型、类型检查仅限编译期、禁止创建泛型数组等。为应对这些问题，可通过类型令牌或反射解析泛型信息，并合理使用泛型限定（extends指定上界，super指定下界）提升类型安全。泛型类将类型参数作用于整个类，泛型方法则仅作用于方法本身，通配符?用于表示未知类型，其中?extendsT支持读取T及其子类对象，?superT支持写入T及其子类对象。避免泛型擦除问题的关键是避免原始类型、减少强制转换、善
