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伪共享显著拖慢多线程高并发场景下的性能，其本质是不同线程修改逻辑上无关但位于同一缓存行的数据，导致缓存一致性协议频繁同步整个缓存行，引发“缓存行颠簸”，1.手动填充通过在字段前后插入占位符确保变量独占缓存行，2.@Contended注解由JVM自动进行缓存行对齐，更可靠但需启用JVM参数，此外还可通过数据结构拆分、ThreadLocal、减少共享写入、使用不可变数据等方式缓解伪共享，实现时需注意内存开销、JVM字段重排、缓存行大小差异、避免过度优化，并区分真共享与伪共享。
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异步日志写入通过将日志操作从业务线程剥离并交由独立线程处理，显著降低I/O对性能的影响。1.Logback的AsyncAppender基于BlockingQueue实现，配置灵活但存在锁竞争和队列满处理问题；2.Log4j2的AsyncLogger/AsyncAppender依托Disruptor框架，无锁设计带来更高性能但复杂度较高。选择时需权衡并发需求与可靠性：队列容量影响内存占用与数据丢失风险；队列满时丢弃策略适合非关键日志，阻塞策略保障核心日志不丢失；配合刷新策略、关闭钩子、异常监控及日志分级可优
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ProGuard的核心能力有四个：Shrinking移除未使用的类、字段、方法和属性，Optimizing优化字节码提升运行效率，Obfuscating用简短无意义的名字混淆代码，Preverifying添加预校验信息；实际项目中通过构建工具如Gradle集成ProGuard，并在build.gradle中配置开启混淆及指定规则文件；proguard-rules.pro中使用-keep指令保留特定类和方法不被混淆，例如Activity、Service、反射调用类、native方法、枚举类等；混淆的作用包括
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配置多个数据源：在Spring配置文件中定义多个数据库连接信息。2.创建数据源配置类：使用@ConfigurationProperties初始化各个数据源Bean。3.实现AbstractRoutingDataSource：继承该类并重写determineCurrentLookupKey()方法，结合ThreadLocal实现动态选择。4.配置DynamicDataSource：将多个数据源注入到DynamicDataSource中，并设置默认数据源。5.使用AOP切换数据源：通过自定义注解和切面实现自动
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Java中判断字符串是否为空，核心是检查是否为null或长度为零，甚至是否只含空白字符。2.null表示字符串引用未指向任何对象，而空字符串""是长度为0的有效对象，二者处理方式不同。3.判断方法包括：检查null、使用isEmpty()判断空字符串、组合null与isEmpty()、Java11+的isBlank()判断空白字符，或使用trim().isEmpty()（Java11前）。4.推荐使用str==null||str.isBlank()或ApacheCommonsLang的StringUtil
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在Java中控制HTTP响应状态码和返回内容，核心是使用HttpServletResponse对象设置状态码和写入响应体。对于传统Servlet，通过response.setStatus(intstatusCode)和response.getWriter().write(Stringcontent)实现；在SpringBoot中，推荐使用ResponseEntity来同时控制状态码、响应头和响应体；也可使用@ResponseStatus注解定义异常对应的默认状态码。为实现全局异常处理与统一响应格式，可结合
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使用Java操作InfluxDB的关键步骤包括添加依赖、建立连接、写入数据和执行查询。1.首先在Maven项目的pom.xml中添加官方推荐的InfluxDBJava客户端依赖；2.使用InfluxDBClientOptions配置URL、token、组织名和bucket名，通过InfluxDBClientFactory创建连接；3.通过构造Point对象或行协议格式写入数据，利用WriteApi进行异步写入提升性能；4.使用Flux语言构建查询语句，通过QueryApi执行查询并处理返回结果。整个过程需
