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本文详解为何@ControllerAdvice无法捕获自定义ApiException，重点指出包扫描范围缺失这一常见原因，并提供完整、可落地的配置方案与最佳实践。
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本文探讨了如何使用递归算法判断给定一组有限硬币能否凑成特定目标金额。文章首先分析了常见递归实现中可能出现的数组复制错误和效率问题，随后提出并详细解释了一种更简洁高效的递归策略。通过“选择或不选择”当前硬币的思路，结合明确的基线条件，实现了一个优雅且易于理解的解决方案，并提供了相应的Java代码示例。
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BlockingDeque是Java中支持双端阻塞操作的线程安全队列，结合Deque与BlockingQueue特性，允许在队列两端进行插入、删除和检查操作，且具备阻塞能力。其主要实现类为LinkedBlockingDeque，支持容量限制，适用于多生产者多消费者的并发场景。它提供四类方法：插入（add/offer/put）、移除（remove/poll/take）、检查（get/peek），分别对应抛异常、返回值、阻塞和超时策略。例如，putLast()阻塞直至有空间，takeFirst()阻塞直至有元
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SecureRandom用于生成密码学安全的随机数，适用于密钥、IV、salt等场景；它自动使用操作系统熵源，无需手动setSeed，避免可预测性；推荐指定强算法如DRBG（JDK9+），通过getInstance选择SHA1PRNG等算法；用nextBytes生成随机字节数组，支持int、long等类型；在多线程中可共享实例或使用ThreadLocal，确保高效且安全。
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消息幂等处理的核心在于确保重复消息不会引发重复业务操作。1.基于唯一ID和状态机的去重机制，通过数据库去重表、Redis缓存或业务状态机实现，但面临并发压力、缓存可靠性及状态复杂性问题；2.业务操作自身设计为幂等，如使用UPSERT语句、带条件更新及幂等删除，是最优解但受限于业务逻辑本身；3.分布式锁控制消息处理入口，适用于高并发短时任务，但存在性能与死锁风险。选择方案需结合业务特性、一致性要求及技术栈，优先考虑业务层幂等设计，其次根据场景选用唯一ID+存储组合或分布式锁。测试与监控方面，应通过单元测试、
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构造方法链和初始化顺序决定了Java对象创建时的执行流程。首先执行父类静态成员，再执行子类静态成员；随后初始化父类实例成员并调用其构造方法，最后初始化子类实例成员并调用其构造方法；构造链通过this()或super()在第一行调用实现复用，且二者不可共存。
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配置IntelliJIDEA自动格式化代码可提升Java开发效率与团队协作一致性。1.启用保存时自动格式化：在Settings→Editor→SaveActions中勾选“Reformatcode”和“Optimizeimports”，并开启“Optimizeimportsonthefly”。2.自定义代码风格：进入Editor→CodeStyle→Java，设置缩进为4空格、调整大括号位置与空行规则，并通过导出XML文件共享给团队成员。3.使用快捷键快速格式化：Windows/Linux使用Ctrl+A
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合理使用逻辑运算符和控制结构可实现清晰的多条件判断。1.用&&、||、!组合条件，如闰年判断；2.多互斥条件用if-elseif链，如分数等级划分；3.复杂逻辑提取为布尔变量提升可读性；4.基于单一变量多值判断可选用switch表达式（Java14+）。根据场景选择合适方式，保持逻辑独立明确。
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答案：开发简易个人相册应用需实现图片上传、存储、展示与管理。采用SpringBoot为后端框架，MySQL/SQLite存元数据，本地磁盘存文件，前端用HTML+Thymeleaf展示，Thumbnailator生成缩略图；上传时校验类型与大小，保存路径至数据库，展示时分页加载缩略图，支持删除、搜索与描述显示，表结构含id、file_name、description、upload_time、thumb_name字段，适合Java初学者练手并可扩展用户系统等功能。
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预编译Pattern可显著提升性能，避免String.matches()重复编译；通过静态常量存储Pattern实例，结合CASE_INSENSITIVE等标志优化匹配行为，使用非捕获组减少开销，并利用Matcher.reset重用实例，适用于高并发和循环场景。
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Java线程优先级通过setPriority()设置，取值1-10，分别对应MIN、NORM、MAX_PRIORITY，继承父线程优先级，但实际调度受操作系统影响，无法保证执行顺序，仅作为CPU时间分配的提示，不能依赖其控制程序逻辑。
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CountDownLatch通过计数器实现线程同步，初始化时设定计数值，调用await()的线程阻塞等待，其他线程执行countDown()使计数减一，计数归零后等待线程被唤醒，适用于主线程等待多个任务完成的场景。
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PriorityQueue基于堆实现，默认为最小堆，队列头部为优先级最高元素，适用于任务调度等场景；通过Comparator可实现最大堆或自定义排序，如按执行时间调度任务；需注意不支持null、非线程安全及遍历无序等问题。
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本文旨在探讨在Kotlin中如何高效且正确地比较两个IntArray的元素，以检查它们之间的差异是否超出特定容忍度。我们将从纠正常见的逻辑错误和迭代问题入手，逐步优化代码，引入早期返回策略以提升性能，并分析函数式编程方法的适用性及其在处理原始类型数组时的性能考量，提供兼顾正确性、可读性和性能的最佳实践。
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接口响应慢的解决方法包括优化数据库查询、简化接口逻辑、优化网络传输和调整JVM参数。1.数据库查询效率低可通过EXPLAIN分析执行计划、合理添加索引、使用游标分页和引入缓存机制优化。2.接口逻辑复杂可拆分逻辑、异步处理非关键操作、减少循环和对象创建，并合理使用线程池提升并发性能。3.网络传输和序列化可通过精简返回字段、使用高效序列化方式、开启GZIP压缩和使用CDN减少延迟。4.JVM参数设置不合理可通过分析GC日志、调整堆内存、选择合适GC策略并结合监控工具定位性能瓶颈，从而提升整体接口响应效率。
