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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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Spring声明式事务的传播行为定义了多个事务方法调用时事务如何传递。主要有7种类型：1.REQUIRED（默认，有事务则加入，无则新建）；2.SUPPORTS（存在事务则加入，否则非事务运行）；3.MANDATORY（必须有事务，否则抛异常）；4.REQUIRES_NEW（不管当前有无事务，都新建事务并挂起当前事务）；5.NOT_SUPPORTED（非事务运行，若存在则挂起）；6.NEVER（非事务运行，存在事务则抛异常）；7.NESTED（存在事务则创建子事务，否则新建）。例如，methodA使用RE
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本文深入探讨SpringDataJPA@Transactional方法中数据刷新的执行顺序。揭示了数据刷新并非严格按照save/saveAll调用顺序发生，而是受持久化上下文中实体状态变更顺序的影响。文章提供了理解其机制的洞察，并指导如何通过合理组织实体操作来控制刷新顺序，以避免意外的数据写入行为。
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Java对象序列化与反序列化存在安全风险需防范。1.远程代码执行（RCE）可通过恶意构造数据触发任意代码执行，2.信息泄露可能暴露敏感数据，3.拒绝服务（DoS）可致服务不可用，4.数据篡改影响业务逻辑。防范措施包括：1.避免反序列化不可信数据，2.使用白名单限制可反序列化类，3.启用签名机制确保数据完整性，4.采用JSON、Protobuf等更安全的替代方案，5.定期升级依赖库修复漏洞。开发中应避免敏感信息直接序列化、加密封装、限制数据暴露并定期扫描依赖组件。
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Java实现智能排产的核心在于遗传算法的应用，其关键步骤包括：1.编码：将生产任务、机器、工时等信息转化为染色体表示；2.初始化种群：生成初始排产方案并加入启发式规则优化；3.适应度函数设计：综合评估生产时间、设备利用率等多个目标；4.选择、交叉、变异操作：模拟自然进化机制以迭代优化解；5.迭代过程：持续演化提升种群整体质量。此外，Java的面向对象特性有助于封装个体与操作逻辑，并发编程可提升计算效率。遗传算法在排产中的优势体现在无需精确数学模型、具备全局搜索能力、支持并行计算，能快速找到满意解。技术考量
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在Java中，StreamAPI通过filter、map和sorted方法高效处理集合数据。第一步用filter保留需要的数据，如筛选年龄大于25的用户；第二步用map转换数据结构，如提取用户名或计算数值平方；第三步用sorted对结果排序，支持单条件、多条件及降序排列，同时需注意空值和异常处理。
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本文介绍如何在AndroidStudio的一个Activity中实现文字逐个显示的效果。通过使用Kotlin协程的delay函数，可以控制每个文本显示的时间，从而实现自动切换文本的效果。本文将提供详细的代码示例和步骤，帮助开发者轻松实现这一功能。
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SpringBoot整合ElasticJob的步骤包括引入依赖、配置Zookeeper、编写任务类、注册任务。①引入ElasticJob和Curator依赖，注意版本匹配；②在application.yml中配置Zookeeper地址和命名空间；③创建实现SimpleJob接口的任务类并重写execute方法；④通过JobConfiguration和ScheduleJobBootstrap注册任务并设置cron表达式与分片参数；注意事项包括确保Zookeeper先启动、避免任务名重复、合理设置分片参数及考
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本文深入探讨了如何在JUnit5中实现依赖注入，以支持测试方法接收不同类型的对象实例。我们将重点介绍JUnit5的参数化测试功能，特别是如何结合@ParameterizedTest和@MethodSource注解，动态地为测试方法提供多样化的测试数据对象。通过这种方式，可以提高测试的灵活性和覆盖率，避免为每种对象变体编写重复的测试逻辑，并提供完整的代码示例和必要的依赖配置。
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生成复杂Excel报表的核心在于选择合适工具库、设计数据模型并结合模板或代码实现样式与结构控制。一、选择ApachePOI适合精细控制样式、公式和图表，而EasyExcel适合大数据量导出且上手快；二、设计清晰的DTO/VO层以组织多维数据，包括主表、明细、汇总信息；三、采用模板驱动方式可减少硬编码样式工作量，结构动态变化则用代码构建；四、处理多级表头需合理设计数据结构（如HeaderInfo类）并精确计算坐标合并单元格；五、优化性能时，POI的SXSSFWorkbook和EasyExcel均支持流式写入
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本文旨在解决Gradle多项目构建中，子项目无法识别其依赖模块所引入的外部依赖的问题。通过深入解析Gradleimplementation和api依赖配置的区别，文章提供了两种核心解决方案：一是将核心模块的内部依赖配置从implementation调整为api以暴露给消费者，二是直接在消费模块中重新声明所需的外部依赖。文章详细阐述了每种方法的适用场景、优缺点，并辅以代码示例，旨在帮助开发者优化Gradle依赖管理，确保多模块项目构建的顺畅进行。
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在Java开发中，当类包含多个可选参数时，传统的构造函数模式会导致大量冗余且难以维护的构造函数组合。本文将介绍构建器模式（BuilderPattern），一种高效的创建型设计模式，它允许客户端以分阶段的方式构建对象，避免了复杂的构造函数重载，并提供了更清晰、更灵活的对象实例化机制，尤其适用于具有大量可选参数的场景。
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要合理配置Java线程池需遵循以下步骤：1.根据任务类型设置核心线程数，CPU密集型设为CPU核心数或+1，IO密集型可设为CPU核心数的2~3倍；2.选择合适的队列类型和大小，如ArrayBlockingQueue防OOM，SynchronousQueue用于快速执行场景；3.优先使用CallerRunsPolicy拒绝策略，让调用方限流；4.避免直接使用Executors工具类创建，应显式指定参数、使用自定义线程工厂并监控运行状态；5.根据负载动态调整配置并持续优化。
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字符串常量池的主要作用是优化字符串存储和重用，节省内存并提高性能。JVM通过确保相同字符串字面量在内存中只存在一份拷贝来实现这一目标。当使用字符串字面量时，JVM首先检查常量池是否存在该字符串，存在则返回引用，不存在则创建并加入池中。String的intern()方法可手动将字符串加入常量池并返回其引用。不同JDK版本中，字符串常量池位置有所变化：JDK1.6及之前位于永久代，JDK1.7移至堆中，JDK1.8后堆中依旧保留。字符串拼接方式影响常量池使用，字面量拼接在编译期优化入池，变量拼接需手动调用in
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Java实现服务器响应状态监控的核心方法是模拟客户端请求，通过HTTP状态码、连接情况和响应时间判断服务状态。1.使用java.net.URL和HttpURLConnection发送GET请求；2.设置连接和读取超时避免卡死；3.获取响应码判断服务状态（如200正常、400/500错误）；4.记录响应时间分析性能；5.捕获异常处理网络问题；6.通过Socket检测TCP端口开放状态。示例代码展示了如何封装URL请求、解析响应及输出结果，实现了基础的健康检测逻辑。
