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WeakHashMap使用弱引用保存键，当键无外部强引用时可被GC回收，适用于缓存等易导致内存泄漏的场景。其值仍为强引用，需注意避免反向引用造成泄漏。与HashMap类似，但性能略低，因每次访问可能触发无效Entry清理。常用于GUI组件映射、附加元数据、弱监听器等场景，是标准库中开箱即用的弱引用Map实现。
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注解是Java中用于添加元数据的机制，以@开头，如@Override、@Deprecated，可被编译器或框架读取并影响程序行为。通过@interface可自定义注解，结合@Retention指定生命周期：SOURCE、CLASS或RUNTIME。RUNTIME注解可通过反射在运行时获取，广泛应用于Spring（@Autowired、@Controller）、JPA（@Entity、@Id）和JUnit（@Test）等框架，实现依赖注入、ORM映射和测试方法识别，使配置与代码结合更紧密，提升开发效率与系统
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本文深入探讨了在实现最大堆（MaxHeap）插入操作时，heapify方法中常见的两个关键错误：父节点索引计算不准确和未能正确处理根节点。通过详细分析问题根源并提供修正后的代码示例，文章旨在帮助开发者理解并避免这些陷阱，确保最大堆的正确构建与维护，从而提升数据结构实现的健壮性。
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本文旨在提供一套专业的SpringRetry单元测试指南，重点解决在使用SpringRunner进行测试时常见的@Autowired依赖为空以及Mockitoany()参数误用问题。我们将探讨如何正确配置测试上下文、有效模拟依赖而非被测系统（SUT），并演示如何编写健壮、可读的重试机制测试。
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继承与包结构协同设计可提升代码可维护性与清晰度，具有“is-a”关系的类应归入同一功能包中，如Shape及其子类置于com.example.graphics.shapes包；包的访问控制影响继承可见性，protected成员允许跨包继承，而包级私有成员限制继承仅在同包内；高内聚低耦合要求将相关继承体系集中于同一包，不同模块如payment.credit与payment.debit独立成包避免依赖；实际开发中按MVC分层或业务域划分包，基类如BaseController置于公共位置，子类按功能分布，结合fi
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同步块通过加锁确保同一时刻仅一个线程执行临界区代码，防止指令交错；原子类如AtomicInteger利用CAS实现无锁高效并发，二者均保障操作原子性与数据一致性。
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Mac配置Java环境需安装JDKLTS版（如17/21）、用/usr/libexec/java_home-v17设JAVA_HOME于~/.zshrc、验证java-version，再在IDE中指定JDK路径。
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本文探讨在Java中处理ProtocolBuffers反序列化消息时，如何有效管理和限制资源消耗，特别是在面对不受信任的输入时。文章详细介绍了限制序列化消息大小的方法，并深入分析了直接限制反序列化后内存占用（Y/X比率）的固有挑战。同时，也提出了在代理场景下，重新评估反序列化必要性的替代策略，以增强系统安全性与稳定性。
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ThreadLocal通过为每个线程提供独立变量副本实现线程隔离，其值存储于线程的ThreadLocalMap中，键为ThreadLocal实例，避免并发冲突。
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首先打开Eclipse的Window→Preferences设置全局选项或右键项目Properties→JavaCompiler进行项目级配置；接着勾选Enableprojectspecificsettings并设置Compilercompliancelevel、Generated.classfilescompatibility和Sourcecompatibility为所需JDK版本如1.8或11；然后在JavaCompiler→Errors/Warnings中调整DeprecatedAPI、Rawtyp
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待办事项应用通过Task、TaskManager和TodoApp三个类实现，涵盖增删改查功能。1.Task类定义任务属性；2.TaskManager使用ArrayList管理任务列表，实现添加、查看、标记完成和删除操作；3.TodoApp利用Scanner构建控制台菜单，接收用户输入并调用对应方法；4.可扩展文件存储、日期排序、图形界面等功能。项目锻炼了面向对象设计与基础编程技能。
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正确处理InterruptedException需捕获异常后调用Thread.currentThread().interrupt()恢复中断状态，确保中断信号传递；常见场景包括sleep、wait、join等阻塞方法被中断时，JVM会清除中断标志，因此必须显式恢复，以支持协作式线程取消，避免吞掉异常。
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JavaSwitch新写法自Java14引入、17稳定、25融合模式匹配，以→替代:、默认不穿透、整体为表达式，支持单行→表达式与多行{yield}结构，并新增类型解构与when条件匹配。
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Java处理大数据时，应优先使用并行流和ForkJoin框架提升性能。1.并行流适用于大型集合的过滤、映射、归约等操作，通过调用.parallel()方法自动并行执行任务，简化多线程编程。2.ForkJoin框架适合自定义分治逻辑，通过RecursiveTask或RecursiveAction实现任务拆分与合并，控制并行粒度。3.并行流优势在于易用性和CPU密集型任务加速，但不适用于小数据量、I/O密集型任务或共享可变状态场景。4.使用ForkJoin时需设定合理阈值，避免任务拆分过细影响效率。5.常见陷
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Java创建线程有三种方式：1.继承Thread类，简单但受限于单继承；2.实现Runnable接口，解耦任务与执行者，推荐使用；3.实现Callable接口配合Future获取返回值，适用于需异步结果的场景。
