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CAS在Java中是一种无锁的原子性操作机制，其核心在于通过CPU硬件保障原子性，避免多线程数据竞争。CAS包含三个操作数：内存地址V、预期值A和新值B，只有当V的值等于A时，才会更新为B，否则不执行操作并返回原始值。Java的java.util.concurrent.atomic包如AtomicInteger和AtomicLong基于CAS实现。其优点是非阻塞性，提升高并发场景下的吞吐量，但存在ABA问题，即变量值被修改后又恢复，可能引发安全隐患。解决ABA问题的方法是使用版本号，Java提供了Atom
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本文深入探讨了在单元测试中，如何使用Mockito正确模拟Future对象的get()方法抛出InterruptedException或ExecutionException，以及如何有效验证代码中的catch块是否被正确执行。核心在于理解thenThrow()的正确用法，以及通过引入可观察的服务方法并结合Mockito的spy()和verify()机制，确保异常处理逻辑得到了充分测试覆盖。
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雷达数据处理在Java中的关键步骤包括数据读取、预处理、信号处理和信息提取。1.数据读取需根据格式选择二进制或文本解析方法，如使用DataInputStream或BufferedReader；2.预处理涉及噪声滤波（如均值滤波）与数据校正（如距离、幅度校正）；3.信号处理常用算法包括FFT用于频谱分析、脉冲压缩提升分辨率、MTI检测动目标、波束形成增强方向性；4.Java库选择应依据需求匹配功能与性能，如ApacheCommonsMath适用于基础数学运算，ND4J适合大规模数据处理；5.性能优化可通过多
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Java中的测试驱动开发（TDD）是一种先写失败测试再编写代码并通过重构优化的设计方法。1.核心流程是“红-绿-重构”：先写一个失败的测试，再写最少量代码使其通过，最后重构确保设计优良。2.TDD提升代码质量的方式包括：推动高内聚低耦合设计、提供即时反馈、构建可靠的回归测试套件。3.测试粒度应以单元测试为主，集成测试为辅，保持快速反馈和精准定位问题的能力。4.常见错误包括：一次写太多代码未及时运行测试、忽略重构、测试实现细节而非行为、容忍失败测试不处理。
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微服务架构通过拆分单体应用为多个独立服务解决了开发效率低、扩展性差、技术栈单一等问题。SpringCloud提供服务注册发现（Eureka/Nacos）、配置管理（ConfigServer）、API网关（Gateway/Zuul）、服务调用与负载均衡（Feign+Ribbon）等核心组件支撑微服务落地。转型过程中需应对分布式事务（采用Saga/TCC/最终一致性）、服务通信复杂性（设计幂等、版本兼容）、运维监控挑战（引入ELK、Zipkin、Prometheus）、数据一致性（事件驱动架构）、以及团队协作
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本文介绍了一种使用递归方法计算循环双向链表大小的有效方案。循环双向链表的特点是其最后一个节点指向头节点，形成一个环。由于其特殊性，直接使用null检查无法确定链表的结尾。本文提供了一种通过传递起始节点信息来避免无限循环，从而准确计算链表长度的递归算法，并附带示例代码。
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变量和方法命名应遵循小驼峰命名法，变量名和方法名需以小写字母开头，后续单词首字母大写；2.变量命名应具描述性、避免歧义，清晰表达数据内容或含义；3.方法命名应以动词或动词短语开头，布尔型方法以is、has、can开头，Getter/Setter遵循JavaBean规范；4.类名和接口名使用大驼峰命名法，常量名使用全大写加下划线，包名全小写并采用反向域名；5.通过代码审查、IDE工具支持、制定团队规范文档及团队讨论，持续培养和推行命名习惯，提升代码可读性、可维护性、协作效率并减少Bug。
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Java中Checked异常是编译器强制处理的外部错误，如IOException，必须声明或捕获；Unchecked异常继承自RuntimeException，如NullPointerException，通常由程序逻辑错误引起，无需强制处理；1.使用try-catch-finally或try-with-resources处理异常并确保资源释放；2.用throws声明异常以交由调用者处理；3.自定义异常应继承Exception或RuntimeException，提供详细信息、异常链和业务上下文；4.避免吞噬
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Java8的java.time包解决了旧版日期时间API的缺陷，推荐使用新版API提升线程安全性和开发效率。1.LocalDate表示不带时间的日期，适合处理生日等场景；2.LocalDateTime处理无时区的日期时间，Instant用于时间戳；3.ZoneId和ZonedDateTime解决时区问题，支持跨时区转换；4.DateTimeFormatter实现线程安全的日期时间格式化与解析，并建议采用ISO标准格式避免错误。
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浅拷贝复制对象及其基本类型字段值，引用类型仅复制地址；深拷贝递归复制所有引用对象，形成独立副本。1.浅拷贝通过clone()等方法实现，引用字段指向同一内存空间，修改相互影响；2.深拷贝需手动逐层克隆、序列化或使用第三方库，确保嵌套对象独立；3.区别在于引用类型处理方式不同，浅拷贝共享数据，深拷贝完全隔离；4.选择策略：结构简单用手动克隆，复杂嵌套则推荐序列化或工具库。理解两者差异有助于避免数据污染和并发问题。
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本文深入探讨在Java多线程环境中，如何高效且安全地从共享任务列表中分配并执行任务。针对手动管理任务分发的复杂性，文章重点推荐并详细阐述了ExecutorService作为核心解决方案，它通过内部机制自动化任务调度，确保线程资源得到充分利用。文中提供了详细的Java代码示例，并讨论了BlockingQueue作为底层实现原理，同时强调了使用并发工具时的关键注意事项，旨在帮助开发者构建健壮的并发应用程序。
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本文详细介绍了如何在SpringBoot应用中，通过AWSSDK从S3存储桶读取包含JSON数据的文本文件，并将每一行JSON数据转换为Java对象，最终得到一个对象列表。文章提供了两种实现方案，一种将S3文件读取到本地文件系统再进行处理，另一种直接在内存中处理S3文件内容，并附带了完整的代码示例和配置说明，帮助开发者快速实现S3数据读取和转换的功能。
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volatile是Java中用于保证变量可见性和有序性的关键字，但不保证原子性。1.可见性指当一个线程修改volatile变量后，其他线程能立即读取到最新值；2.有序性防止JVM指令重排序导致的问题。volatile通过强制从主内存读写数据实现这一点，适用于状态标志、单次初始化、变量变化需及时通知的场合，如i++等复合操作仍需配合锁使用。
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在SpringBoot应用中，当使用JPA进行数据查询时，RESTAPI响应常因实体间关联而过度暴露不必要的数据，即使配置了懒加载也可能出现。本文将探讨如何通过定制JSON序列化和利用Jackson注解，如@JsonIgnore、@JsonView或DTO模式，精确控制API响应内容，确保仅返回前端所需数据，从而提升性能并保护数据隐私。
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本文档旨在指导开发者如何在Android的ScopedStorage环境下，通过StorageAccessFramework(SAF)读取外部存储特定文件夹中的文件。ScopedStorage是Android10(APIlevel29)引入的存储机制，旨在提高用户隐私和数据安全。本文将提供详细的代码示例，帮助开发者理解SAF的使用方法，并解决在ScopedStorage中访问特定目录的问题。
