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内存泄漏的常见迹象包括应用性能下降、频繁FullGC、OutOfMemoryError异常、系统资源占用飙升及部分功能异常。当Java程序中存在未释放的内存引用时，对象无法被垃圾回收，导致内存使用持续增长。典型表现有：响应变慢、GC日志显示Old区内存居高不下、堆内存使用率接近上限。结合jstat、jmap等JDK工具可初步排查，通过观察GC频率与堆内存变化，定位可疑对象，进一步分析HeapDump以确定泄漏源头。
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本文深入探讨了如何使用SpringDataJPA高效地从关联实体中查询并投影特定字段，尤其是在处理一对多关系时。文章通过具体示例展示了如何利用接口式投影（Interface-basedProjections）结合派生查询方法和JPQL进行数据检索，并详细解析了在使用过程中可能遇到的常见错误及其解决方案，同时提供了多项最佳实践建议，以优化JPA实体的设计与查询效率。
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Stream流是Java8引入的声明式数据处理工具，不存储也不修改源数据，通过链式操作高效处理集合或数组。其核心特点包括无存储性、函数式编程风格、惰性求值和只能消费一次。Stream操作分为中间操作和终止操作：中间操作如filter、map、flatMap、sorted、distinct、limit和skip等返回新Stream，支持链式调用；终止操作如forEach、collect、reduce、count、匹配判断和查找方法则触发计算并产生结果，执行后流失效。Stream可通过Collection.s
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使用FileInputStream或BufferedInputStream读取二进制文件，避免字符流导致数据损坏。1.FileInputStream适合小文件，逐字节读取并以十六进制输出；2.BufferedInputStream结合FileInputStream提升大文件读取效率，通过缓冲区批量读取字节。
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LinkedHashSet与HashSet的核心区别在于前者维护插入顺序，后者不保证顺序。1.HashSet基于HashMap实现，元素无序；2.LinkedHashSet基于LinkedHashMap，通过双向链表维护插入顺序，遍历时保持添加顺序。3.LinkedHashSet因额外维护链表，内存占用和操作开销略大，但迭代性能更优。4.需要顺序时选LinkedHashSet，如配置项、日志记录、缓存策略等；否则优先使用更轻量的HashSet。5.两者均依赖hashCode和equals方法正确实现，错误
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正确处理InterruptedException需恢复中断状态、执行清理或抛出异常，避免吞掉异常或忽略中断信号，确保线程及时响应中断。
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Phaser支持动态注册线程并实现多阶段循环同步，通过register注册、arriveAndAwaitAdvance阻塞等待阶段完成，示例中三个线程协同执行三阶段循环任务。
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在MyBatis中，<foreach>标签用于处理集合类型参数，适用于动态IN查询、批量插入等场景。其核心作用是对集合进行遍历，并将每个元素以特定格式拼接到SQL语句中。一、基本语法结构包括collection（指定集合）、item（元素别名）、separator（分隔符）、open和close（生成内容前后添加的字符串）。二、常见使用场景有：1.IN查询，通过传入List或Array构造IN子句；2.批量插入数据，适用于MySQL、PostgreSQL等支持多值插入的数据库；3.动态拼接多个
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正确处理InterruptedException需恢复中断状态并响应中断信号。当线程在sleep、wait、join等阻塞操作中被interrupt()打断时，JVM抛出该异常并清除中断标志。捕获后应调用Thread.currentThread().interrupt()重新设置中断状态，避免吞掉异常或仅打印日志。在循环任务中需主动检查isInterrupted()以实现及时退出，并配合资源清理。对于Runnable任务，虽不能直接抛出异常，仍应通过中断状态或取消标志通知外部逻辑。关键点在于：不忽略异常、
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答案：为避免ConcurrentModificationException，单线程中应使用Iterator的remove方法安全删除元素；多线程环境下推荐使用CopyOnWriteArrayList等并发集合；也可在遍历前收集待删除元素再统一移除；增强for循环中禁止直接修改集合，需改用Iterator或普通for循环。
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包是Java中用于组织类和接口的机制，通过package声明并按目录结构存放，可避免命名冲突、控制访问权限、提升代码可维护性；包名应全小写，采用公司域名反转形式如com.example.myapp，结合import使用，合理分包使项目结构清晰。
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答案：基于SpringBoot搭建打卡签到工具，实现用户登录、打卡记录与历史查询。采用SpringWeb、JPA与H2数据库构建后端，设计User和Attendance实体，通过控制器处理/checkin、/checkout及/history接口，前端使用HTML表单提交打卡请求，配合Thymeleaf展示结果，确保每日仅生成一条打卡记录，支持后续扩展如登录验证与考勤统计。
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限流是高并发系统中防止接口被刷和流量突增的关键手段。Java中常用限流算法包括：①计数器算法（固定窗口），实现简单但存在临界问题，适用于低精度场景；②滑动窗口算法，通过细分时间窗口提升精度，适合对限流准确性要求高的场景；③令牌桶算法，允许突发流量，使用Guava的RateLimiter可快速实现，适合用户体验敏感的业务；④漏桶算法，强制匀速处理请求，削峰填谷效果好但不支持突发，实际应用较少。在分布式环境下，需借助Redis+Lua实现原子化全局限流。选择算法应根据业务需求：简单用计数器，平滑突发选令牌桶，
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设计学生选课系统需定义Student和Course类，分别包含基本信息及所选课程列表；通过选课服务类实现selectCourse方法，检查课程容量与重复选课；满足条件则双向添加选课记录；提供dropCourse实现退课功能，从双方列表移除；getEnrolledCourses查询已选课程；使用List或Set避免重复；注重空值与重复操作的边界校验，结合测试用例确保流程可靠。
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答案是：安装JDK并配置环境变量，使用IntelliJIDEA或STS创建项目，引入Spring核心依赖，编写配置类与启动类，创建Service组件并测试Bean加载，确认Spring容器正常运行。
