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Java集合线程同步需依场景选工具：同步包装类适合读多写少但需手动同步迭代和复合操作；并发集合类如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等采用分段锁、CAS等机制提升性能；手动同步应使用私有final锁对象并控制粒度；不可变集合适用于构建后不修改的只读数据，天然线程安全。
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Collections.swap()用于交换List中两索引位置的元素，如示例中将索引1与3的元素互换，实现原地交换且不抛异常当索引相同时，底层通过set和get方法完成值替换。
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实现用户注册与登录功能需通过数据库设计、实体类、DAO层、Servlet和前端页面协同完成，核心是使用Servlet处理请求、JDBC操作数据库、BCrypt加密密码，并通过Session管理登录状态。
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生产者消费者模式通过共享缓冲区解耦生产与消费过程，提升系统并发性能。1.LinkedBlockingQueue实现了BlockingQueue接口，提供线程安全的阻塞插入put和移除take操作；2.支持有界或无界队列，控制内存使用并避免资源浪费；3.内部采用锁分离机制，提高并发吞吐量；4.生产者调用put()添加数据，队列满时自动阻塞；5.消费者调用take()获取数据，队列空时自动等待；6.示例中创建有界队列为5的LinkedBlockingQueue，启动生产者和消费者线程，由队列自动管理线程协作；
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使用FileInputStream或BufferedInputStream读取二进制文件，避免字符流导致数据损坏。1.FileInputStream适合小文件，逐字节读取并以十六进制输出；2.BufferedInputStream结合FileInputStream提升大文件读取效率，通过缓冲区批量读取字节。
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getItems()返回原始引用导致内部状态被篡改，因Java集合默认不拷贝、final仅锁引用不锁内容；安全做法是返回不可变视图或独立副本。
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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。
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ProjectLoom是Java并发的分水岭，使百万级并发回归同步写法；需用Thread.ofVirtual()或newVirtualThreadPerTaskExecutor()启用虚拟线程，避免newThread；阻塞操作自动卸载，开销仅约23ns；必须用StructuredTaskScope管理任务生命周期。
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String.indent()在Java12+中按行拆分字符串（识别\n、\r\n、\r），对每行首空格增减指定数量，负数时“尽力移除”而非截断，不处理制表符，且兼容空行、全空白行。
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本文深入探讨了AmazonRedshift在使用JDBC进行批量插入时性能低下的原因，主要归结于其列式存储和分布式架构。文章对比了与PostgreSQL的行为差异，分析了传统addBatch()方法的局限性以及通过构建大型INSERT语句的改进方案及其瓶颈。最终，强调并详细阐述了利用COPY命令从S3进行并行数据加载是Redshift批量插入的最佳实践，以实现卓越的性能和可伸缩性。
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模板方法模式通过抽象类定义算法骨架，将可变步骤延迟到子类实现。父类中的模板方法固定流程结构，子类不可修改该结构但可重写抽象方法以定制行为，如数据导出中格式化步骤可分别实现为CSV或JSON。通过钩子方法还可选择性扩展逻辑，如开启日志，从而在保证流程统一的前提下实现灵活扩展，适用于框架设计等需标准化流程的场景。
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CompletableFuture通过supplyAsync实现异步任务，thenApply进行同步转换，thenCompose串联异步依赖，thenCombine合并并行结果，并结合exceptionally处理异常，构建高效非阻塞异步链。
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Java通过extends关键字实现类继承，子类可复用父类非私有成员并扩展功能；使用@Override注解进行方法重写以定制行为，通过super调用父类方法或构造器，实现代码复用与多态，提升可维护性和扩展性，同时应遵循组合优于继承原则避免过度耦合。
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Java异常监控核心在于主动表达：统一拦截、结构化上报、分级告警、反向联动，实现从被动记录到可运营信号的转变。
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JavaWeb文件上传下载核心是安全处理HTTP请求响应、合理管理存储路径；SpringBoot推荐用MultipartFile上传，ResponseEntity或流式输出下载，需校验空文件、重命名、限大小、防路径遍历、内容类型匹配及前后端协同校验。
