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Java并发编程中解决死锁问题需先识别其四个必要条件并采取规避策略。一、死锁产生的四个必要条件是：互斥、持有并等待、不可抢占、循环等待，打破任一条件即可避免死锁。二、诊断死锁可使用jstack工具查看线程堆栈信息，或使用VisualVM、JConsole等图形化工具检测死锁状态。三、避免和解决死锁的常用方法包括：1.按固定顺序加锁以防止交叉等待；2.设置超时机制如ReentrantLock.tryLock()避免无限等待；3.减少嵌套锁调用以降低风险；4.使用无锁结构如ConcurrentHashMap减
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Lombok的@Builder注解主要用于简化对象创建过程，通过链式调用的方式构建对象，尤其适用于拥有多个属性的类。虽然@Builder的主要目的是创建新对象，但结合toBuilder=true参数，可以实现类似“复制并修改”的效果，从而方便地基于现有对象创建新的、属性略有不同的对象，尤其在处理不可变对象时非常有用。
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1.选择合适的工具库：ApachePOI适合小文件操作，EasyExcel适合大数据量场景。2.使用ApachePOI需手动处理单元格类型及数据读取。3.EasyExcel通过实体类简化操作，支持监听器和低内存读写。4.常见问题包括格式兼容性、空行处理、日期解析及样式设置。掌握这两个库的使用能应对大多数Excel导入导出需求。
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CountDownLatch在Java中主要用于控制并发，通过一个倒计时器允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。其核心是一个初始化后不可重置的计数器，调用await()方法使线程等待直到计数器减至0，而每次任务完成时调用countDown()方法将计数器减1。典型应用场景包括：1.等待多个线程完成初始化工作；2.并发测试中模拟用户同时请求；3.合并多个子任务执行结果。与join()方法相比，CountDownLatch更加通用，可协调多个线程而非单一线程同步。await()方法会抛出Interrupte
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JavaSocket编程中客户端与服务器端的交互基于请求-响应模式，1.客户端使用Socket类发起连接请求，通过InputStream和OutputStream进行数据读写；2.服务器端使用ServerSocket监听端口，接受连接后创建Socket对象处理通信；3.多线程处理并发时，服务器为每个客户端连接创建独立线程以提升效率，并需关注线程安全问题；4.Java还提供HTTPURLConnection、NIO、RMI和WebSockets等其他网络通信方式，适用于不同场景。
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Java虚拟线程适用于I/O密集型任务，但不适用于所有并发场景。1.对于CPU密集型任务，建议使用ForkJoinPool等固定大小线程池；2.避免大量使用ThreadLocal，可改用ScopedValue防止内存泄漏；3.不适合需要精确控制线程优先级的实时系统；4.与本地代码交互时可能性能受限。测试虚拟线程性能时应模拟真实场景，关注吞吐量、延迟、资源利用率等指标，并对比传统线程表现。使用非阻塞I/O、合理配置线程池、监控线程状态是使用虚拟线程的最佳实践。
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在SpringBoot项目中整合RabbitMQ的步骤包括添加依赖、配置连接信息、声明交换机与队列、发送与消费消息。1.添加spring-boot-starter-amqp依赖以支持RabbitMQ；2.在application.yml中配置host、port、username、password等连接参数；3.通过@Configuration类声明Queue、Exchange并绑定；4.使用RabbitTemplate发送消息，@RabbitListener监听并处理消息；5.建议开启手动确认、记录消费失
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Netty构建高性能网络通信的核心步骤包括：①定义EventLoopGroup，使用BossGroup处理连接，WorkerGroup处理I/O事件；②通过ServerBootstrap或Bootstrap配置启动类，指定Channel类型和相关选项；③构建ChannelPipeline，添加ChannelHandler处理数据流。Netty的高性能得益于其异步非阻塞I/O模型、灵活的事件驱动架构、高度模块化的组件设计以及高效的内存管理机制，使其成为Java生态中首选的网络通信框架。
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在Java中连接第三方API接口并获取数据的关键步骤包括：选择合适的HTTP客户端库、处理认证授权和解析返回数据。1.选择HTTP客户端库，推荐使用OkHttp或Retrofit，若项目基于Spring可选用RestTemplate/WebClient；2.处理认证方式如APIKey、BasicAuth或OAuth2.0，以APIKey为例可在请求头中携带；3.构建请求并发送，接收响应后判断状态码是否成功；4.使用Jackson或Gson等库解析JSON数据；5.处理速率限制，通过监控响应头、采用指数退避
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生产者消费者模式通过共享缓冲区解决并发编程中数据生产与消费速度不一致的问题。1.它实现了生产者与消费者的解耦，二者仅通过缓冲区交互，提升模块化和可维护性；2.提供流量控制机制，通过缓冲区削峰填谷，避免系统崩溃；3.提升资源利用率，允许生产者和消费者并发执行，充分利用多核CPU。使用Java中的BlockingQueue实现该模式具有明显优势：1.内置同步和阻塞机制，无需手动管理wait/notify和锁；2.提供put()/take()方法自动处理队列满或空时的阻塞；3.多种实现类如ArrayBlocki
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Redis集群搭建与Java客户端连接的核心在于部署多实例并使用适配的客户端库。1.首先创建多个Redis实例目录，配置redis.conf文件启用集群模式、设置端口、日志路径、数据目录等；2.启动所有实例后使用redis-cli工具创建集群（至少6个节点，3主3从）；3.使用Jedis或Lettuce作为Java客户端，添加Maven依赖并通过JedisCluster类连接集群，只需提供部分节点信息即可自动发现整个集群拓扑。常见问题包括网络与防火墙配置需开放port和port+10000端口、IP绑定应
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RocketMQ的安装配置步骤包括：1.准备环境，确保Java和Maven已安装；2.获取二进制包或源码；3.解压并熟悉目录结构；4.启动NameServer；5.修改Broker配置并启动Broker；6.验证消息收发功能。常见问题包括Java环境配置错误、端口冲突、磁盘权限不足及namesrvAddr配置错误，需逐一排查并学会查看日志定位问题。生产环境优化应考虑高可用部署（如Dledger集群）、JVM与操作系统参数调优、监控体系建设及安全性与日志管理，以保障系统的稳定性和性能。
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Java埋点数据采集的关键挑战是高并发下的数据可靠性、数据质量及隐私合规性，应对策略包括异步化+消息队列保障可靠性、统一规范+校验清洗提升数据质量、匿名化+用户授权确保合规；2.构建高效处理管道需结合Kafka摄入、Flink/Spark实时与批处理、ClickHouse等OLAP存储优化，并用Java开发服务层对接可视化工具；3.变现核心在于将数据产品化（分级订阅、行业报告、预测分析）、赋能客户决策（营销优化、产品改进）、开放API构建生态，且始终以隐私合规为信任基石，方可实现商业价值最大化。
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Future.get()抛出ExecutionException时，可通过getCause()获取真实异常。当异步任务执行出错，get()会抛出ExecutionException，并将原始异常封装在其cause字段中。1.使用try-catch捕获ExecutionException；2.调用getCause()获取被包装的原始异常；3.判断异常类型并处理。避免ExecutionException的最佳方式是在任务内部捕获并处理所有异常，或返回默认值。若无法避免，则必须依赖getCause()解析真实原
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在SpringBoot项目中整合RabbitMQ的步骤包括添加依赖、配置连接信息、声明交换机与队列、发送与消费消息。1.添加spring-boot-starter-amqp依赖以支持RabbitMQ；2.在application.yml中配置host、port、username、password等连接参数；3.通过@Configuration类声明Queue、Exchange并绑定；4.使用RabbitTemplate发送消息，@RabbitListener监听并处理消息；5.建议开启手动确认、记录消费失
