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ForkJoinPool专为分治型计算任务设计，适合可拆分、无依赖、计算密集型场景；需合理设阈值、避免I/O阻塞、正确使用fork/join或invokeAll，并据场景选择公共池或自定义池。
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通过反射可以修改Java中的final字段，但存在限制和风险。1.对于普通final实例字段，使用Field.setAccessible(true)后调用Field.set即可修改；2.对于staticfinal字段，尤其是String或基本类型，会因编译器的“常量折叠”优化导致修改无效或部分生效；3.修改final字段破坏不变性承诺，影响代码可预测性、线程安全及JVM优化；4.极端情况下可能使用sun.misc.Unsafe绕过限制，但该方式不安全且不可移植；5.反射修改违背设计意图，可能导致维护困难和
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线程是Java中程序执行的最小单位，一个进程中可包含多个并发执行且共享资源的线程，每个线程拥有独立栈空间但共享堆内存，通过继承Thread类或实现Runnable接口创建并调用start()方法启动，线程具有新建、就绪、运行、阻塞和终止五种状态，其调度由JVM和操作系统共同管理，因并发带来的资源共享问题需通过synchronized、volatile或并发工具保证线程安全。
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Java守护线程用于为其他线程提供后台服务，JVM在所有非守护线程结束后自动退出，不等待守护线程完成；适用于日志刷盘、心跳检测、缓存清理、连接池回收等可中断的轻量任务；必须启动前调用setDaemon(true)，不可用于支付回调等关键逻辑。
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notifyAll()用于唤醒所有等待特定对象监视器的线程，需在synchronized块中调用，配合wait()实现线程协作，如生产者-消费者模型中通过notifyAll()确保多个消费者或生产者被唤醒，避免线程阻塞。
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适配器模式通过创建适配器类将不兼容接口转换为目标接口，实现方式包括对象适配器（组合）和类适配器（继承），Java中推荐使用对象适配器因其灵活性高且符合单继承特性，适用于遗留系统集成、第三方服务对接等场景，但需避免过度设计。
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抽象类用abstractclass定义，支持单继承，可包含抽象与具体方法及实例变量，适合代码复用和“is-a”关系；2.接口用interface定义，支持多实现，方法可含默认实现，变量为publicstaticfinal常量，侧重“can-do”行为规范；3.抽象类用于共享代码和共同属性，接口用于跨类型能力扩展，根据设计目的选择更优方案。
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static关键字用于定义类成员，包括静态变量（如计数器）、静态方法（如工具方法）、静态代码块（类加载时执行）和静态内部类（不依赖外部类实例），均属于类而非对象，通过类名访问，提升成员至类级别实现共享与提前使用。
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工厂模式是Java开发中用于解耦调用方与具体类关系的一种设计模式。1.它通过将对象创建过程封装到工厂类中，使修改对象类型时只需调整工厂逻辑；2.常见实现包括简单工厂（适合产品少但违反开闭原则）、工厂方法模式（符合开闭原则但类数量多）、抽象工厂模式（适合创建对象家族但结构复杂）；3.使用时应避免工厂臃肿、考虑枚举或配置减少硬编码、结合框架实现自动装配，并在合适场景如统一管理对象创建时应用。
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本文旨在帮助开发者使用Java正则表达式批量替换HTML文本中特定链接的扩展名。通过详细的代码示例和步骤说明，我们将演示如何查找并替换HTML内部链接的.html扩展名，同时避免影响外部链接。本文将重点讲解正则表达式的编写和使用，以及Matcher类的相关方法，帮助读者掌握在Java中处理文本替换的实用技巧。
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<p>在JavaWeb中实现分页需从数据库查询、后端逻辑、前端展示及提升体验四方面入手。1.数据库查询使用LIMIT和OFFSET实现分页，如MySQL中通过SELECTFROMtable_nameLIMITpageSizeOFFSET(pageNum-1)pageSize；2.后端通过PageBean封装分页参数和结果，接收页码与页大小，计算总页数并校验参数；3.前端根据PageBean生成分页控件，保留查询参数以维持状态；4.结合搜索、排序等条件，通过参数传递与动态SQL实现复杂场景下的分
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final用于限制类不可继承、方法不可重写、变量不可修改，确保代码安全稳定。
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三次握手确保TCP连接可靠建立，四次挥手实现双向断开；Java开发中需理解其原理以优化连接管理、避免TIME_WAIT或CLOSE_WAIT问题，并提升高并发场景下的性能。
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子类重新定义父类方法需满足：方法名、参数列表相同，返回类型兼容，访问权限不更严格，且不能覆盖final、private或static方法。使用@Override注解可确保正确覆盖。示例中Dog类覆盖Animal的makeSound方法，通过多态实现运行时动态调用，体现面向对象核心特性。
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基于内容的推荐通过分析文章特征匹配用户偏好，适合新用户场景；提取关键词、构建用户画像并计算相似度可实现个性化推荐。Java可用Lucene处理文本，Smile计算相似度。协同过滤分用户协同和物品协同，适用于行为数据丰富的系统，ApacheMahout支持其在Java中的实现。混合策略如加权、切换或层级融合能提升推荐准确性与多样性，可通过策略模式封装不同推荐器。性能优化方面，建议异步更新、Redis缓存及定时离线训练以降低线上压力，高并发下推荐服务可独立部署为微服务。结合SpringBoot整合Lucene
