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RSS订阅原创 tcp的粘包拆包问题，如何解决？
选择依据：根据数据特点（文本/二进制、长度是否固定）选择合适方案。推荐做法：优先使用成熟框架（如Netty）的解码器，避免重复造轮子。注意事项：处理字节序、缓冲区溢出、数据校验等边界条件。通过明确数据包边界，结合应用层协议设计，可有效解决TCP粘包/拆包问题，确保可靠数据传输。
2025-04-02 21:51:14
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原创 一个服务器算分布式吗，分布式需要几个服务器
通过通信网络共享资源、共同完成任务。，而非单纯堆砌服务器数量。分布式系统的核心在于。分布式系统的核心在于。
2025-04-02 21:50:24
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原创 如果数据包的最后一段特别短，如何处理？
在处理TCP粘包/拆包时，如果最后一个数据段特别短（例如仅包含部分包头部或部分数据体），需要通过合理的缓冲区和协议设计来确保数据完整性。核心思想：将无法构成完整包的数据暂存到缓冲区，等待后续数据到达后拼接处理。框架内置的解码器已自动处理短包问题，无需手动管理缓冲区。
2025-04-02 21:49:40
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原创 Spring 中常见设计模式及其典型应用场景的详细介绍
Spring 框架通过灵活运用设计模式，实现了高度模块化、可扩展和低耦合的架构。理解这些模式在 Spring 中的应用场景，不仅有助于更高效地使用框架，还能提升代码设计能力。AOP 代理解决横切关注点，模板方法简化重复代码，依赖注入实现松耦合，观察者模式支持事件驱动编程。这些模式共同支撑了 Spring 的核心功能（IoC、AOP、MVC 等），使其成为企业级开发的首选框架。
2025-03-31 15:08:30
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原创 Spring Bean 的实例化有几种方式？
接口自定义复杂的 Bean 创建逻辑（如集成第三方库）。Spring 会调用。根据实际需求选择合适的实例化方式，可以灵活平衡配置的简洁性与代码的可控性。注解的方法显式定义 Bean。适用于需要精细控制实例化过程的场景。来创建新 Bean。需要先创建工厂 Bean，再调用其方法。返回 Bean 实例。适用于需要封装对象创建逻辑的场景。（无参构造器）创建 Bean 实例。接口，根据条件动态决定是否创建 Bean。方法获取实际 Bean。
2025-03-31 14:58:10
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原创 雪花算法原理详解
的巧妙设计，在简单性、性能和扩展性之间取得平衡，成为分布式系统中最广泛使用的ID生成方案之一。，通过结合时间戳、机器ID和序列号生成全局唯一且有序的64位整数ID。雪花算法（Snowflake Algorithm）是 Twitter 开源的一种。若当前时间小于上一次生成ID的时间（如系统时钟回退），抛出异常或等待时钟同步。将时间戳、机器ID和序列号按位拼接，生成最终的64位ID。，既避免中心化协调的开销，又保证ID的唯一与有序。读取当前时间戳（毫秒），减去预设的起始时间戳（如。
2025-03-27 16:47:12
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原创 什么是令牌桶限流算法
算法，主要用于限制系统在单位时间内处理的请求量，避免突发流量导致服务过载。其核心思想是通过“令牌”的生成和消费来控制请求的速率，同时允许一定程度的流量突发。令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）是一种经典的。
2025-03-27 16:17:26
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原创 MySQL连接查询和子连接有什么区别，分别应用于什么场景
MySQL中的连接查询（JOIN）和子查询（Subquery）是两种不同的数据关联方式，它们在语法、执行逻辑和适用场景上有明显区别。
2025-03-26 12:47:03
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原创 如何设计一个订单号生成服务？应该考虑那些问题？
通过上面的示例演示，下面针对这几种情况做一个分析与总结。尽可能的选择一种合理的方式。实现方案优势劣势数据库自增代码层面无需任何特殊处理；利用MySQL特点实现数据递增并发性能差；MySQL负担重UUID实现简单、方便；重复性低可读性低；过于冗长；数据库查询效率低雪花算法基于内存、速度快；性能高；不会产生额外的网络开销；数据依次成递增依赖于服务器时间，如变动服务器时间则存在重复的情况Redis基于内存、速度库；使用简单；可分布数据、扩展性强需要独立搭建一套服务、增加了维护成本；
2025-03-25 22:17:56
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原创 说一下什么是TCP
的核心协议，属于 TCP/IP 协议族中的传输层协议。它负责在通信的两端（如客户端和服务器）之间建立稳定、有序的数据传输通道，确保数据准确无误地送达。，是互联网基础设施中不可或缺的协议。理解 TCP 的工作原理（如三次握手、流量控制）对于网络编程和故障排查至关重要。TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）是互联网中一种。TCP 通过复杂的机制牺牲部分传输效率，换取了数据传输的。
2025-03-20 18:03:55
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原创 滑动窗口是什么，解决了什么问题？
它通过动态调整发送和接收数据的范围，平衡网络吞吐量与资源限制，确保高效且有序的数据传输。若窗口大小为4，已发送数据1-4，收到ACK1后，窗口滑动至5-8，允许发送5-8。滑动窗口是TCP协议高效可靠传输的基石，深刻理解其原理对网络优化和故障排查至关重要。：发送窗口大小为4，发送数据包1-4。是TCP协议中用于实现。
2025-03-20 17:41:55
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原创 MVCC（多版本并发控制）与乐观锁、悲观锁有相似之处吗？
MVCC（多版本并发控制）与乐观锁、悲观锁在并发控制的目标上有相似之处，但实现机制和应用场景存在显著差异。两者均通过“延迟冲突处理”提升并发性能，但MVCC是数据库内置的多版本机制，而乐观锁是应用层的版本校验策略。三者并非互斥，可根据业务需求组合使用（如MVCC+乐观锁实现高效且安全的并发控制）。MVCC通过无锁设计支持高并发读，悲观锁通过加锁确保强一致，但并发性较低。：在线订票系统的高并发抢票。
2025-03-20 17:23:16
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原创 Redis自增ID怎么设计
通过合理设计键、持久化策略和集群分片，Redis能高效可靠地满足各类ID生成需求。高并发场景下，可批量获取ID区间，减少Redis交互次数。命令实现原子性递增，确保分布式环境下ID唯一且递增。
2025-03-20 01:06:30
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原创 WebSocket怎么设计连接
WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上进行全双工通信的协议，适用于需要实时交互的场景（如聊天、实时数据推送、在线游戏等）。设计一个高效、稳定的 WebSocket 连接需要从。根据业务需求选择合适的库和架构，平衡性能和开发成本。
2025-03-20 01:05:11
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原创 锁升级原理
Java 中的锁升级（Lock Escalation）是 关键字实现高效并发控制的核心机制。其本质是通过 对象头的 Mark Word 动态调整锁的粒度，从无锁状态逐步升级到重量级锁，以平衡性能与线程安全。以下是 Java 锁升级的详细原理和实现细节：每个 Java 对象在内存中分为三部分：Mark Word 是对象头中的关键部分（64 位 JVM 中占 64 位），记录了锁状态和标志位：Java 锁升级从低开销到高开销分为四个阶段，逐步适应竞争强度：Java 的锁升级是单向的：使用工具分析锁竞争：
2025-03-20 01:02:44
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原创 如何设计锁降级
锁降级的设计主要应用于读写锁场景，确保在保持数据一致性的同时提高并发性能。此操作允许同一线程持有读锁，避免其他线程在写锁释放后篡改数据。同一线程可重复降级，但需确保每次降级操作配对（如多次获取读锁需对应释放次数）。若需升级，必须释放读锁后重新竞争写锁。通过严格遵循获取顺序和异常处理，锁降级能有效提升高并发场景下的系统性能。此时线程仅持有读锁，其他线程可并发获取读锁。若顺序颠倒，其他线程可能趁机获取写锁修改数据，导致不一致。线程首先获取写锁，确保独占访问以修改数据。块中释放锁，避免因异常导致锁泄漏。
2025-03-20 00:42:04
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原创 ThreadPoolExecutor 源码分析
的源码是掌握 Java 线程池工作原理的关键。以下是其核心源码逻辑的深入分析，结合设计思想和关键代码片段。），通过位运算高效管理。
2025-03-18 22:28:57
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原创 MySQL 事务的实现原理
Redo Log保障持久性和崩溃恢复。Undo Log保障原子性和 MVCC。锁 + MVCC实现隔离性。事务 ID 和版本链支持多版本并发控制。InnoDB 通过上述机制高效实现了事务的 ACID 特性，同时在高并发场景下平衡了性能与一致性。现代应用推荐默认使用 InnoDB，仅在特殊场景（如只读分析）考虑其他引擎。
2025-03-18 21:24:29
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原创 Mysql如何解决幻读问题
幻读（Phantom Read）是指在同一事务中，两次范围查询（）的结果集不一致，因为其他事务在范围内**插入（INSERT）或删除（DELETE）**了数据。-- 事务 A-- 返回 3 条记录-- 事务 B 插入一条 age=25 的数据并提交-- 事务 A 再次查询-- 返回 4 条记录（出现幻读）快照读（MVCC）：通过版本链和 ReadView 保证多次查询结果一致。当前读（Next-Key Locks）：通过锁住记录和间隙，禁止其他事务插入新数据。
2025-03-18 16:25:22
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原创 讲一下wait和notify这个为什么要在synchronized代码块中？
在 Java 中，wait()和notify()（以及）必须用在代码块或同步方法中，这是由它们的和决定的。
2025-03-13 18:39:37
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原创 如何设计高效的数据库索引
同时避免资源浪费。需结合业务场景，通过分析查询模式、数据分布和系统特性，动态调整索引策略。定期监控和优化是维持高性能的必备手段。设计高效的数据库索引需要综合考虑。
2025-03-13 17:57:46
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原创 如何使用CAS？CAS解决了什么问题？
CAS（Compare-And-Swap）是一种的核心机制，用于在多线程环境下实现原子操作。它通过硬件指令直接支持，避免了传统锁机制的开销，是现代高并发系统的基石之一。
2025-03-13 17:50:17
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原创 ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗？实现原理是什么？
ConcurrentHashMap 是 Java 并发编程中常用的线程安全哈希表实现，其设计目标是在高并发场景下兼顾性能和线程安全。它的底层实现（以 JDK 8 及之后版本为例）结合了多种并发优化技术，以下是其核心实现原理：ConcurrentHashMap 通过以下技术实现高并发下的线程安全：3. 并发扩容机制ConcurrentHashMap 支持多线程协同扩容，避免单线程扩容的性能瓶颈：以 方法为例，流程如下：6. JDK 7 vs. JDK 8 的差异特性JDK 7（分段
2025-03-13 17:07:07
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原创 线程池如何知道一个线程的任务已经执行完成
通过上述机制，线程池高效跟踪任务状态，确保资源合理利用及任务正确执行。：任务抛出异常仍视为完成，异常被捕获后通过。处理，线程池状态正常更新。
2025-03-13 13:53:30
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原创 快速排序详细讲解
的高效排序算法，由 Tony Hoare 提出。其核心思想是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分的关键字均比另一部分的关键字小，然后递归地对这两部分进行排序。快速排序通过巧妙的分区策略实现高效排序，是实际应用中速度最快的通用排序算法之一。理解其分治思想和分区过程是掌握算法的关键，同时需注意避免最坏情况的陷阱。快速排序（Quick Sort）是一种基于。为例（选择最后一个元素。
2025-03-12 21:27:32
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原创 SQL调优手把手教学
SQL调优是提升数据库性能的关键步骤，主要通过优化查询语句、索引设计、数据库配置等手段减少资源消耗并提高响应速度。通过以上方法，可以系统性地解决大多数SQL性能问题。调优时需结合业务场景，避免过度优化（如盲目添加索引可能降低写入性能）。
2025-03-12 20:08:53
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原创 Vue生命周期详解
允许开发者在特定时机执行自定义逻辑。以下是Vue 2.x和Vue 3.x的核心生命周期阶段及钩子函数（Vue 3兼容Composition API和Options API）。理解Vue生命周期是构建高效、健壮应用的基础，尤其在处理异步操作、资源管理和性能优化时至关重要。缓存的组件，触发激活或停用时的逻辑。捕获子组件树的错误，可用于错误上报。每个阶段都提供了对应的。Vue组件的生命周期描述了组件从。
2025-03-12 19:15:28
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原创 Spring事务失效原因
Spring事务管理主要有编程式和声明式两种方式，声明式事务管理更为常用。事务失效的原因包括方法非public、异常未正确抛出、自调用问题、传播行为配置不当、数据库引擎不支持事务、事务管理器配置错误、多线程环境以及注解被错误覆盖等。
2025-03-12 19:13:06
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原创 使用消息队列会带来哪些问题？怎么解决
使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等）虽然能解耦系统、提高吞吐量和可靠性，但也会引入一系列复杂性问题。以下是常见问题及其解决方案：消息队列的引入需权衡利弊，核心解决思路包括：实际应用中，需根据业务场景选择合适的消息队列（如高吞吐选Kafka、复杂路由选RabbitMQ），并针对性地优化配置和架构。
2025-03-07 00:05:05
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原创 微服务熔断（Circuit Breaker）
最终导致整个系统崩溃。其核心思想类似于电路中的保险丝：当检测到异常时，主动切断对问题服务的调用，快速失败并降级处理。通过熔断机制，微服务系统能够在部分故障时保持核心功能可用，显著提升整体稳定性。微服务熔断（Circuit Breaker）是一种。，用于防止分布式系统中因某个服务的故障引发。
2025-03-06 12:27:26
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原创 线程池（以Java的ThreadPoolExecutor为例）在其生命周期中有5种状态
状态不可逆：一旦进入某个状态，无法回退。主动触发shutdown()和是主要触发状态转换的方法。自动过渡：从SHUTDOWN或STOP到TIDYING是自动完成的，无需手动干预。理解这些状态有助于合理管理线程池的生命周期，例如优雅关闭（允许处理队列任务）或立即终止（应对紧急情况）。
2025-03-06 11:45:59
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原创 Spring AOP + 正则表达式 实现日志敏感信息脱敏
以下是一个基于 Spring AOP + 正则表达式 实现日志敏感信息脱敏的完整方案，包含代码示例和深度优化技巧：2. 定义实体类（示例）3. AOP切面核心逻辑（使用正则表达式脱敏）二、优化升级方案1. 性能优化：正则表达式预编译2. 支持嵌套对象脱敏三、日志脱敏效果对比原始数据脱敏后数据规则说明13812345678138****5678手机号保留前3后43201231990010112343201**********1234身份证保留前4后
2025-02-27 18:58:16
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