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为解决Java应用日志文件过大问题，应配置日志框架实现自动切割与归档。1.使用Logback时，通过logback-spring.xml配置TimeBasedRollingPolicy和SizeAndTimeBasedFNATP策略，实现按天和按大小（如50MB）滚动日志，并设置maxHistory保留7天历史日志；2.使用Log4j2时，在配置中使用RollingFileAppender，结合TimeBasedTriggeringPolicy和SizeBasedTriggeringPolicy实现相同功
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本文深入探讨了Log4j2中如何通过XML配置实现复杂的日志过滤策略，包括针对特定包和单个类的不同日志级别与内容匹配规则。通过结合Logger定义、RegexFilter以及正确的AppenderRef配置，解决了在同一应用中同时应用包级和类级正则过滤的挑战，确保日志输出满足精细化需求。
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通过@ControllerAdvice和@ExceptionHandler实现全局异常处理，1.使用@ControllerAdvice注解定义全局异常处理器类；2.用@ExceptionHandler捕获特定异常如NullPointerException、ResourceNotFoundException等并返回定制化响应；3.定义统一的ErrorResponse结构确保前后端错误信息格式一致；4.创建BusinessException等自定义异常处理业务场景，提升代码可读性与维护性。
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匿名类是在创建对象时定义并实例化的无名内部类，常用于实现接口或继承类，如通过newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){...}}实现任务逻辑，适用于事件处理、线程任务等场景，可简化代码结构。
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抽象类提供共享状态和部分实现，适用于“is-a”关系；接口定义行为契约，支持多重继承，适用于“can-do”关系。
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本文深入探讨了SpringBoot应用中跨域资源共享（CORS）策略的配置问题，特别是当使用过于宽松的@CrossOrigin(origins="*")时可能引发的安全漏洞。通过解释CORS机制、分析其安全风险，并提供具体的代码示例和最佳实践，指导开发者如何配置安全且有效的CORS策略，以防止恶意网站利用跨域漏洞，确保应用的数据完整性和用户安全。
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答案：使用LocalDate获取指定月首日与末日，计算首日周几并输出对应空格，按天循环打印日期，每七天换行。示例输出2024年4月日历，支持扩展高亮今日、用户输入等功能。
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orElseThrow用于在Optional为空时抛出异常，确保值存在；可自定义异常类型，适用于必须有值的场景，如关键配置缺失或数据库查询结果为空，相比orElse和orElseGet更强调快速失败，提升代码健壮性。
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Gradle是Java项目中灵活的构建工具，支持Groovy和KotlinDSL配置。通过官网下载、包管理器或GradleWrapper安装，推荐使用gradlewrapper生成gradlew脚本实现项目级管理。初始化后创建build.gradle文件，应用'java'插件，配置mavenCentral()仓库及dependencies依赖，如commons-lang3和JUnit。遵循标准Maven目录结构，源码位于src/main/java，测试代码在src/test/java。常用任务包括./gr
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<p>AssertionError由assert触发，用于调试；默认禁用，需-ea启用；不应捕获，不用于生产逻辑。</p>
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ForkJoinPool适用于分而治之的大规模并行计算任务，基于工作窃取算法提升CPU利用率。通过继承RecursiveTask实现有返回值的并行计算，如数组求和；需合理设置任务拆分阈值（通常1000~10000元素），避免过度拆分或粒度太粗。优先使用公共池ForkJoinPool.commonPool()处理轻量任务，耗时长或需资源控制时应创建自定义池并指定并行度，且避免在公共池中执行阻塞操作，以确保系统稳定与高效。
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首先登录腾讯云CVM并更新系统，接着安装OpenJDK8，验证Java与javac版本，然后配置JAVA_HOME等环境变量，最后安装Maven、Git等开发工具，完成Java环境搭建。
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SpringBoot整合Prometheus监控的解决方案包括：1.引入MicrometerPrometheus注册表依赖；2.在配置文件中开启Prometheus端点；3.配置Prometheus抓取任务。首先，在pom.xml中添加micrometer-registry-prometheus依赖，使应用具备暴露指标的能力；接着，在application.properties或yml中设置management.endpoints.web.exposure.include=prometheus以暴露监控接
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SpringRetry中的指数退避策略通过逐步延长重试间隔时间，避免因频繁重试加重系统负担。1.它在首次失败后延迟指定时间（如1秒），2.每次重试间隔乘以指定倍数（如2倍），3.最大延迟不超过设定上限（如30秒）。该策略解决了瞬时故障下重试风暴导致服务雪崩的问题，适用于远程调用、数据库操作等场景，同时需注意幂等性、资源消耗和超时配置协调等问题。
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通过ThreadPoolExecutor的状态方法结合定时任务可实现线程池监控，1.使用getActiveCount、getCompletedTaskCount、getTaskCount、getQueue().size()和getPoolSize获取实时状态；2.通过ScheduledExecutorService定期输出指标；3.结合日志与阈值告警，监测任务积压与饱和；4.利用JMX注册MBean，通过可视化工具实时查看，实现全面监控。
