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ConcurrentModificationException（CME）的解决方法有四种：1.使用迭代器的remove()方法；2.使用并发集合类；3.在迭代前创建集合的副本；4.使用同步机制。CME通常在遍历集合时修改其结构导致，即使在单线程中也会发生，这是Java的“快速失败”机制通过modCount变量检测到集合被外部修改的结果。使用迭代器自身的remove()方法可避免CME，因其内部做了特殊处理；并发集合如CopyOnWriteArrayList、ConcurrentHashMap等通过写入复制
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本文旨在解决在使用Retrofit等HTTP客户端进行@GET请求时，如何正确编码和传递包含复杂数据结构的参数，特别是JSON格式的参数。通过引入Gson库，并结合示例代码，详细讲解如何构建JSON对象并将其作为参数传递，避免URL编码问题，确保API能够正确解析和处理请求。
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ShedLock通过共享存储实现分布式定时任务锁。1.引入shedlock-spring和对应存储依赖如JDBC或Redis；2.配置@EnableScheduling和@EnableSchedulerLock并创建LockProviderBean；3.若用数据库需手动创建shedlock表；4.在定时任务方法上添加@SchedulerLock注解设置锁参数。其原理基于存储的原子操作，通过记录锁状态确保任务不并发执行。相比Redisson和ZooKeeper等通用锁方案，ShedLock更轻量且专注定时任
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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
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Java保证线程安全的核心方法包括1.使用synchronized关键字实现基础同步；2.采用ReentrantLock提供更灵活的锁机制；3.使用并发容器如ConcurrentHashMap确保集合类线程安全；4.利用原子类如AtomicInteger实现无锁高效操作。synchronized通过修饰方法或代码块控制线程访问，ReentrantLock支持尝试获取锁、超时和公平锁，适用于高并发场景。并发容器内部已做同步处理，适合替代普通集合类。原子类基于CAS算法，保证单个操作的线程安全，适用于竞争不激
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在Java并行编程中，当需要同时执行多个独立任务时，确保其中一个或多个任务的失败不会导致整个批处理过程中止至关重要。本文将探讨如何在利用CompletableFuture进行并行方法调用的同时，优雅地捕获并收集异常，从而实现即使部分任务失败也能保证所有任务尝试执行完毕，并在事后统一处理或报告所有错误。
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链式栈的核心实现是通过单向链表在头部进行所有操作以满足LIFO特性，1.节点类包含数据和指向下一节点的引用；2.栈类维护top指针和size计数器；3.push操作将新节点置为新的栈顶；4.pop操作移除并返回栈顶元素，需检查空栈；5.peek操作返回栈顶元素但不移除；6.所有基本操作均为O(1)时间复杂度；7.链式栈优势在于动态扩容，避免栈满问题，适用于元素数量不确定的场景；8.缺点是每个节点额外占用指针内存，可能导致较高内存开销和碎片化；9.常见错误包括未处理空栈导致NullPointerExcept
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使用MyBatisPlus代码生成器可大幅提升开发效率。1.引入相关依赖，包括mybatis-plus-generator、freemarker及数据库驱动；2.编写配置类设置数据源、全局配置、包名及策略，用于生成实体类、Mapper、Service和Controller；3.可选自定义模板以满足编码风格需求；4.注意常见问题如数据库连接、字段映射、注释生成等，确保配置准确以提升代码生成效果。
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本文将详细介绍如何在选择排序算法中，展示每一次迭代完成后的数组状态。通过修改排序算法，在每次完成一次最小值的查找和交换后，将当前数组的状态打印出来，从而清晰地观察选择排序的每一步过程。本文提供修改后的代码示例，并解释如何在排序过程中插入打印语句，以便更好地理解选择排序的工作原理。
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本文档介绍了如何在ApacheFlinkML中提取LinearSVC模型的系数和截距。通过获取模型的超平面参数，可以将线性支持向量机（SVM）的分类规则应用于FlinkCEP的模式匹配API。本文提供了Python和Java两种语言的示例代码，帮助开发者从训练好的LinearSVC模型中提取所需信息。
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SpringMVC的工作流程如下：1.客户端发起请求；2.DispatcherServlet接收请求并分发；3.HandlerMapping查找对应的Handler；4.HandlerAdapter执行Handler；5.Handler处理业务逻辑并返回ModelAndView；6.ViewResolver解析视图名称；7.View渲染视图生成响应；8.DispatcherServlet将响应返回客户端。处理静态资源可通过配置<mvc:resources>标签或使用DefaultServlet
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RandomAccessFile是Java中用于随机读写文件的类，允许直接定位到文件任意位置进行读写操作。它不继承InputStream或OutputStream，而是独立存在，支持“r”只读和“rw”读写模式打开文件，并通过seek()方法跳转位置。常见使用场景包括大文件处理、断点续传、多线程下载及自定义格式解析。其特点包括：1.支持随机访问；2.可读可写；3.需手动管理文件指针；4.不支持自动编码转换；5.性能受操作频率影响。使用时需注意关闭资源、避免内容覆盖、路径存在性及并发控制。
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Snowflake算法解决分布式系统中生成全局唯一、趋势递增ID的问题。1.它采用64位结构，包括1位符号位（恒为0）、41位时间戳（支持约69年）、10位工作节点ID（支持1024个节点）和12位序列号（每毫秒生成4096个ID）。2.时间戳确保趋势递增，节点ID保障空间唯一性，序列号处理单节点并发冲突。3.实现时需关注纪元选择、节点ID动态分配、线程安全及时钟回拨问题。4.相比传统方案，Snowflake避免了中心化瓶颈、UUID无序性等问题，兼具高效性和稳定性。
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实现国际化异常消息需三步骤：1.使用消息键代替硬编码文本，通过维护多语言包实现统一管理；2.根据请求头、用户偏好或客户端参数获取语言标识，动态加载对应翻译内容；3.支持变量插值以实现动态消息，如带最小长度提示的密码错误信息。这些方法确保用户在不同语言环境下获得准确且友好的错误提示，提升应用多语言支持体验。
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使用参数化查询避免字符串拼接，以减少解析开销并利用查询计划缓存；2.利用UNWIND实现批量操作，降低网络往返和事务成本；3.通过EXPLAIN和PROFILE分析执行计划，识别DBHits、扫描方式及Eager操作等性能瓶颈；4.合理创建索引（如SchemaIndex、CompositeIndex）以加速起始节点定位，但避免过度索引；5.根据实际负载测试调整批次大小，平衡内存与性能。这些方法共同构成了Java操作Neo4j时优化Cypher查询性能的核心策略。
