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深拷贝与浅拷贝的关键区别在于是否复制对象内部的引用对象。1.浅拷贝仅复制对象的非引用类型字段，引用类型字段则共享同一地址，修改一个对象的引用字段会影响其他对象；2.深拷贝递归复制所有引用对象，生成完全独立的新对象，修改新对象不影响原对象。3.实现深拷贝的方式包括手动递归复制、重写clone()方法、序列化与反序列化、使用第三方库等。4.选择拷贝方式需根据场景决定：浅拷贝适用于引用对象不可变或需要共享的情况，深拷贝适用于需完全独立的场景。5.实现深拷贝时需注意循环引用问题，可通过缓存已复制对象避免无限递归。
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Java中的Map集合是处理键值对数据的强大工具。1)使用HashMap进行基本操作，如存储和检索数据，平均时间复杂度为O(1)。2)利用getOrDefault方法统计单词频率，避免null值检查。3)使用TreeMap自动排序键值对。4)注意键值对重复问题，可用putIfAbsent避免覆盖旧值。5)优化HashMap性能时，指定初始容量和负载因子。
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热点数据发现的本质在于动态识别高频访问数据并优化其在缓存层级中的存储位置，以提升系统性能。1.构建分层缓存架构（如L1本地缓存与L2分布式缓存）；2.在访问时对数据计数或标记，达到阈值即认定为热点；3.L1利用自带统计功能或自定义计数器识别局部热点；4.L2通过独立计数器、HyperLogLog等识别全局热点；5.发现后执行晋升操作，包括L2到L1预热、L1内部优先级提升及L2优先加载源数据；6.热点判定需综合访问频率、数据大小、加载成本和时效性；7.实现方式包括基于计数器、缓存库统计、滑动窗口采样等；8
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Java的泛型擦除是指在编译期间泛型类型信息会被移除，导致运行时无法获取具体泛型类型。1.泛型擦除使List<String>和List<Integer>在JVM中都表现为List；2.无法通过反射获取集合元素的实际类型；3.不允许创建泛型数组如newT[5]；4.类型检查仅在编译期进行，运行时可能抛出ClassCastException；5.仅泛型参数不同的方法会导致重载冲突。应对方式包括：1.使用TypeToken保存泛型信息；2.避免使用原始类型；3.封装泛型逻辑减少暴露；4.
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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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用Java实现服务端多线程模型，核心在于使用线程池管理客户端连接，以提升并发性能。1.创建ServerSocket监听端口；2.在循环中调用accept()接受连接；3.将Socket封装为Runnable任务；4.提交任务至线程池执行，避免线程频繁创建；5.使用try-with-resources确保资源自动关闭；6.服务器关闭时需优雅地关闭线程池和ServerSocket。线程池选择上，I/O密集型任务可选CachedThreadPool或较大核心池，CPU密集型任务推荐FixedThreadPool
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在Java中，使用文件流复制文件是常见且有效的方法。1.使用FileInputStream和FileOutputStream读取和写入文件。2.使用缓冲区提高效率，避免内存溢出。3.注意缓冲区大小、异常处理和资源管理。4.高级用法可使用FileChannel和transferFrom方法提升性能。
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抓取动态网页的核心在于模拟浏览器环境，解决方案主要有两种：一是使用SeleniumWebDriver驱动真实浏览器，适合复杂JS和交互操作；二是采用HtmlUnit纯Java无头浏览器，轻量但JS支持有限。Selenium优势包括真实渲染、AJAX处理、跨浏览器兼容及Headless模式，缺点是资源消耗大。HtmlUnit优点为无外部依赖、性能好，但JS引擎较弱。常见挑战包括反爬机制、资源消耗、加载时序及复杂交互，优化策略涵盖等待机制、Headless模式、User-Agent与代理IP、分析网络请求、页
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类和对象是Java中面向对象编程的核心概念。类是模板，定义了属性和方法；对象是类的实例，具有具体的值和行为。类与对象的关系类似于剧本和演员：类是剧本，定义了角色的行为和特征；对象是根据剧本上演的具体演员。
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DAO在Java中代表数据访问对象，用于将数据访问逻辑从业务逻辑中分离，提高代码的可维护性和灵活性。在MVC架构中，DAO作为Model层的一部分，负责数据的持久化和检索，使得Controller层可以专注于业务逻辑，简化了应用的结构和设计。
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String、StringBuilder和StringBuffer的主要区别在于可变性和线程安全性；1.String是不可变且线程安全，适用于字符串很少被修改的场景；2.StringBuilder是可变且线程不安全，性能更高，适合单线程环境下频繁修改字符串；3.StringBuffer是可变且线程安全，适合多线程环境下频繁修改字符串；选择依据是：若字符串基本不修改，选String；若单线程频繁修改，选StringBuilder；若多线程频繁修改，选StringBuffer。
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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
