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keySet()方法返回Map中所有键的Set视图，通过遍历键并调用get获取对应值，适用于操作键的场景，但性能敏感时宜用entrySet()，且遍历时需用迭代器删除元素。
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switch语句用于多分支选择，支持byte、short、int、char、String（Java7+）和枚举类型；每个case值必须是唯一常量，需用break防止穿透，default处理默认情况，String比较区分大小写且表达式不能为null。
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空指针异常是Java中因操作null引用引发的运行时异常，常见于调用null方法、访问null字段、操作null数组、自动拆箱及未校验集合元素；预防需结合入参校验、非null返回、Objects工具类、IDE空值检查、接口契约、Optional封装、单元测试与日志监控。
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Java网络异常排查需分层定位：先验证网络连通性（ping、telnet、nslookup），再检查服务状态与资源（进程、端口、日志、系统资源），接着分析TCP行为（Connectionrefused/reset等），最后审查客户端代码与配置（超时、连接池、流关闭、重试）。
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答案：HashSet基于哈希表，无序但性能高，适用于频繁增删查；TreeSet基于红黑树，自动排序但性能稍低，适用于需有序遍历场景。
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LinkedList基于双向链表实现，支持高效插入删除。1.可用addFirst/addLast/add在任意位置添加元素；2.通过removeFirst/removeLast/remove按位置或对象删除；3.提供getFirst/getLast/get/set进行访问修改；4.支持for-each、Iterator正反向遍历。因其Deque特性，适合两端操作，但随机访问性能差，大量索引访问应选ArrayList。
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Java创建启动多线程有三种常用方式：继承Thread类（不推荐，受限于单继承）、实现Runnable接口（最常用，解耦且支持Lambda）、使用Callable配合FutureTask或线程池（支持返回值与异常）；生产环境首选线程池。
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ResourceBundle加载失败主因是类路径、命名或默认Locale配置错误，它不抛ClassNotFoundException而静默回退或抛MissingResourceException；实际按baseName作包路径在classpath中查找i18n/messages.properties等文件，命名需匹配locale.toString规则，且默认Locale可能被运行时覆盖，应显式指定Locale并校验关键key。
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Collections.frequency()用于统计集合中某元素出现次数，需传入集合和目标对象，返回int型结果；使用时需确保集合非null，自定义对象应重写equals方法以保证正确比较，支持null值计数，适用于List、Set等Collection实现，时间复杂度为O(n)。
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Java时间日期处理性能提升的关键在于选用现代API、减少对象创建及确保线程安全。首先，应摒弃线程不安全且可变的java.util.Date和SimpleDateFormat，改用不可变且线程安全的java.time包中的类如LocalDateTime和DateTimeFormatter；其次，在高频调用时应预先构建并复用DateTimeFormatter实例或将其声明为staticfinal以避免重复创建开销；再次，若仅需时间戳，则使用System.currentTimeMillis()或Instant
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Collections.frequency用于统计集合中某元素出现次数，其依赖equals方法判断相等，处理自定义对象需重写equals和hashCode，性能为O(n)，适用于小到中型集合；对于大数据量或频繁查询场景，使用HashMap或StreamAPI构建频率映射更高效，可将查询时间降为O(1)。
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try-with-resources的核心目的是将“必须做但容易忘”的资源关闭变为自动完成，通过JVM保障异常下释放、逆序关闭多资源、抑制关闭异常以保主错不丢。
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Java消息队列开发环境搭建分四步：选型（推荐RabbitMQ或Kafka）、Docker快速启动服务、引入SpringBoot对应依赖（spring-boot-starter-amqp或spring-kafka）、用SpringAMQP/Kafka模板收发消息，注意服务状态与配置一致性。
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Java中Map排序需转为可排序集合再重建：按Key排序用TreeMap（天然有序，不支持nullKey）；按Value排序用Stream+LinkedHashMap或自定义Comparator；取TopN用PriorityQueue更高效。
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答案：Java中Stream.reduce有三种形式，分别用于非空流归约、指定初始值的归约和并行流归约；通过累加器函数实现求和、拼接等操作，结合Optional处理空流，利用combiner支持并行合并，需注意初始值选择与结合律要求。
