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Java异常处理的核心在于精准捕获、合理抛出并记录日志，避免吞噬异常。2.优先使用具体异常类型而非Exception，确保代码可读性与维护性。3.善用try-with-resources自动关闭资源，但finally块仍适用于非资源清理场景。4.构建清晰的异常链以便追踪错误根源，增强问题排查效率。5.自定义异常用于封装业务语义，提升代码结构清晰度与统一处理能力。6.理解受检与非受检异常区别，根据场景选择继承Exception或RuntimeException。7.遵循“快速失败”原则，在方法入口校验参数，
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本文旨在解决Android应用中ScrollView加载大量图片时出现的性能瓶颈。针对TableLayout和GridLayout效率不佳的问题，我们推荐使用ConstraintLayout，并强调构建扁平化视图层级的重要性。通过优化布局选择和避免深度嵌套，可以显著提升UI渲染速度，改善用户体验，尤其是在处理数百个图像元素时。
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EnumSet和EnumMap专为枚举设计，提供极致性能与类型安全。EnumSet基于位向量实现，内存占用小，操作接近O(1)，适用于权限、状态标志等场景；EnumMap以枚举ordinal为索引，用数组存储，避免哈希冲突，存取高效，适合键值映射。两者均保证编译时类型安全，迭代有序。高级用法包括complementOf、range、结合Stream及策略模式；需注意null值处理、枚举变更影响、可变性与序列化问题。
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Timer和TimerTask通过单线程调度定时任务，适合轻量级、短时任务，但异常或长任务会阻塞或终止整个调度；应优先使用ScheduledThreadPoolExecutor，因其支持多线程、异常隔离和更灵活的调度，提升系统健壮性。
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微服务拆分的核心在于通过领域驱动设计（DDD）识别业务的“自然边界”，其中界限上下文（BoundedContext）是关键。它强调从业务语言和领域专家沟通出发，而非技术视角，确保服务高内聚、低耦合。通过事件风暴、通用语言、业务能力分析等方法识别界限上下文，并结合团队结构与上下文映射明确服务边界。在Java生态中，应避免按技术职责拆分导致的分布式巨石，防止过度拆分形成纳米服务，优先采用异步通信降低耦合，同时确保每个服务拥有独立数据存储。实践中需平衡DDD投入与开发效率，聚焦核心领域，对支持性子域采用轻量方案
