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Logback的MDC（MappedDiagnosticContext）值未出现在日志中，通常是因为配置中错误地使用了<encoder>而非<layout>来解析%X{key}占位符；Logback仅在<layout>下支持MDC变量渲染，<encoder>中的pattern不会解析%X{}。
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Java中字符与整数互转本质是Unicode码点数值映射：char赋int得码值（如'7'→55），数字字符转整数需减'0'（如'7'→7），整数转char须在0~65535内强转。
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自定义异常类通过继承Exception或RuntimeException实现，用于精准表达业务错误场景。如UserNotFoundException处理用户不存在的情况，InvalidOrderStatusException阻止非法订单状态变更，结合SpringBoot的@ControllerAdvice全局捕获并统一返回HTTP状态码与错误信息，提升系统可维护性。最佳实践包括：命名清晰、提供多构造函数、合理选择受检或非受检异常，并可在异常中携带错误码以支持国际化。团队应建立规范统一使用方式。
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BlockingQueue是Java中用于构建任务队列的关键工具，通过生产者-消费者模式实现异步处理与系统解耦。它支持阻塞式入队和出队操作，确保多线程环境下的线程安全。常见实现包括ArrayBlockingQueue（有界数组队列）、LinkedBlockingQueue（可选有界链表队列，默认容量大）、PriorityBlockingQueue（按优先级排序）和DelayQueue（延迟执行）。实际应用中，定义任务类并将其放入队列，由多个消费者线程取出执行，生产者则随时提交任务。为提升性能，建议结合线程
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首先确认项目结构中的ProjectSDK与LanguageLevel匹配目标JDK版本，再检查各模块的ModuleSDK设置是否正确继承；接着在Maven或Gradle构建工具中确保JVM运行环境设为ProjectSDK，并排除pom.xml或gradle.properties中硬编码的JAVA_HOME；最后通过InvalidateCaches清除残留配置。只要统一项目、模块与构建工具三者的JDK来源并显式声明，即可避免版本错乱问题。
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本文详解单链表检测与移除环的完整实现，重点解决当环从头节点开始时因prev为null导致的空指针异常，并提供健壮、通用的修复方案。
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Collections.replaceAll方法用于替换List中所有旧值为新值，基于equals比较，修改原列表并返回是否发生替换。
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绝大多数业务场景下不该自定义CheckedException，应统一使用RuntimeException子类；仅IO等强契约场景才继承Exception；异常命名需体现具体失败场景，构造器须支持errorCode、message、cause全参数，并实现Serializable。
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StampedLock通过戳记机制支持写锁、悲观读锁和乐观读锁，提升读多写少场景性能。其核心是乐观读无需加锁，先读取后验证戳记是否失效，若被修改则升级为悲观读锁重试。示例中distanceFromOrigin方法用tryOptimisticRead获取戳记，读取后调用validate校验，确保数据一致性。注意戳记不可重用，必须用unlockWrite或unlockRead释放对应锁，且不支持重入与synchronized混用。正确使用可显著提高并发吞吐量。
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ArrayList基于动态数组实现，适合随机访问和读取多的场景，get操作为O(1)；LinkedList基于双向链表实现，适合插入删除频繁的场景，add和remove在中间位置为O(n)，但无需扩容。
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首先安装JDK并配置环境变量，再选择IntelliJIDEA或Eclipse作为IDE，最后创建Swing图形程序验证环境。具体步骤为：下载JDK11/17并安装，设置JAVA_HOME和Path变量，通过命令行验证；安装IDE并新建Java项目，编写含JFrame的代码，运行成功弹出窗口即表示环境搭建完成。
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答案：在Java中处理SQLException需关闭自动提交以开启事务，在catch块中调用rollback()确保数据一致性，使用finally块恢复状态并关闭资源；可通过Savepoint实现局部回滚；推荐结合Spring的@Transactional注解简化事务管理，提升代码健壮性。
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对象头包含MarkWord和KlassPointer，用于存储哈希码、锁状态、GC年龄及类元数据；在同步中支持锁升级，在GC中协助标记、分代与可达性分析。
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DataInputStream和DataOutputStream用于跨平台读写基本数据类型，需封装字节流，通过write/read方法序列化数据，注意顺序一致及资源关闭。
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JavaStream被设计为一次性操作，尝试多次操作同一Stream会导致IllegalStateException。本文将深入探讨Stream的生命周期和单次操作特性，解释IllegalStateException的根源，并通过示例代码展示如何正确地处理Stream，包括从原始数据源创建新Stream实例，或利用Supplier模式安全地生成可重复使用的Stream，从而避免运行时错误并确保代码的健壮性。
