Java 集合容器常见面试题及详细解析
本文全面解析Java集合框架,涵盖基础概念、常见接口与类的特点及区别、底层数据结构、线程安全等内容。通过实例讲解List(如ArrayList、LinkedList)、Set(如HashSet、TreeSet)、Map(如HashMap、TreeMap)等核心组件,帮助读者深入理解集合容器的使用场景与性能优化。适合准备面试或提升开发技能的开发者阅读。
SentinelOne对可疑驱动程序是怎么阻止的
简介: SentinelOne 的可疑驱动程序阻止功能可防止恶意或可疑的已签名/未签名驱动程序加载,适用于 Windows 代理程序不同版本。从 23.4 版本起,可在管理控制台配置阻止设置,并通过 AI 引擎发送威胁警报。24.1 版本引入 Storyline™ 技术,增强攻击链检测与终止能力。该功能独立于保护模式运行,需启用防篡改功能以激活。默认设置会阻止所有可疑驱动程序,支持自定义规则,如仅阻止特定类别或哈希值列入阻止列表的驱动程序。关闭此功能后,仍可通过用户自定义阻止列表拦截特定驱动程序。
客户说|知乎基于阿里云PolarDB,实现最大数据库集群云原生升级
近日,知乎最大的风控业务数据库集群,基于阿里云瑶池数据库完成了云原生技术架构的升级。此次升级不仅显著提升了系统的高可用性和性能上限,还大幅降低了底层资源成本。
StarRocks Community Monthly Newsletter (May)
存算分离:支持生成列、主键表重建索引;大规模导入逻辑优化,降低小文件数量。 数据湖分析:Beta 支持 Iceberg 视图创建与修改;支持 Iceberg REST Catalog 嵌套命名空间; 性能提升与查询优化:支持 Table Sample、多列联合 NDV、Query Feedback 等; 分区管理:支持时间表达式合并与通用 TTL 策略; 集群管理与安全认证:支持 MySQL 协议 SSL 连接,OAuth 2.0/JWT 创建 StarRocks 用户等。 物化视图:支持多分区列与查询强制改写; 数据导入与导出:支持 JSON 解析失败时暂停 Routine Load;
从代码角度拆解Apptrace的一键拉起
本文详细解析了Apptrace“魔法跳转”的工作原理及实现方法。通过底层协议支持、中央路由处理等技术,实现用户精准跳转至App内指定页面。同时,文章探讨了开发中可能遇到的问题(如冷启动参数丢失、防劫持处理),并提供了调试技巧和性能优化策略。最后,强调了安全防护的重要性,包括URL签名校验、参数加密和时效控制,确保跳转功能的稳定与安全。总结指出,Apptrace的核心在于协议拦截、参数解析、异常处理和安全校验能力的结合。
Java 无锁方式实现高性能线程实战操作指南
本文深入探讨了现代高并发Java应用中单例模式的实现方式,分析了传统单例(如DCL)的局限性,并提出了多种无锁实现方案。包括基于ThreadLocal的延迟初始化、VarHandle原子操作、Record不可变对象、响应式编程(Reactor)以及CDI依赖注入等实现方式。每种方案均附有代码示例及适用场景,同时通过JMH性能测试对比各实现的优劣。最后,结合实际案例设计了一个高性能配置中心,展示了无锁单例在实际开发中的应用。总结中提出根据场景选择合适的实现方式,并遵循现代单例设计原则以优化性能和安全性。文中还提供了代码获取链接,便于读者实践与学习。
2025 年 Java 核心技术从入门到精通实战指南
《2025年Java核心技术实战指南》全面覆盖Java开发的最新趋势与最佳实践。内容包括Java新特性(如模式匹配、文本块、记录类)、微服务架构(Spring Boot 3.0+、Spring Cloud)、响应式编程(Reactor、WebFlux)、容器化与云原生(Docker、Kubernetes)、数据访问技术(JPA、R2DBC)、函数式编程、单元测试与集成测试(JUnit 5、Mockito)、性能优化与监控等。通过实战案例,帮助开发者掌握构建高性能、高可用系统的技能。代码资源可从[链接](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)获取。
2025 版 Java 学习路线实战指南从入门到精通
《Java学习路线实战指南(2025版)》是一份全面的Java开发学习手册,涵盖基础环境搭建、核心语法与新特性、数据结构与算法、微服务架构、云原生技术栈、AI融合及项目实战。内容包括JDK安装配置、IntelliJ IDEA设置、Records类与模式匹配增强、LeetCode题解、Spring Cloud微服务开发、Kubernetes部署、OpenAI API调用等。结合在线商城系统案例,采用Vue 3、Spring Boot 3.5、MySQL、Elasticsearch等技术,提供从理论到实践的完整路径,助力开发者掌握2025年最新趋势与最佳实践。
海量数据分页查询效率低?一文解析阿里云AnalyticDB深分页优化方案
本文介绍了AnalyticDB(简称ADB)针对深分页问题的优化方案。深分页是指从海量数据中获取靠后页码的数据,常导致性能下降。ADB通过快照缓存技术解决此问题:首次查询生成结果集快照并缓存,后续分页请求直接读取缓存数据。该方案在数据导出、全量结果分页展示及业务报表并发控制等场景下表现出色。测试结果显示,相比普通分页查询,开启深分页优化后查询RT提升102倍,CPU使用率显著降低,峰值内存减少至原方案的几分之一。实际应用中,某互联网金融客户典型慢查询从30秒优化至0.5秒,性能提升60+倍。
Java 开发中基于 Spring Boot 3.2 框架集成 MQTT 5.0 协议实现消息推送与订阅功能的技术方案解析
本文介绍基于Spring Boot 3.2集成MQTT 5.0的消息推送与订阅技术方案,涵盖核心技术栈选型(Spring Boot、Eclipse Paho、HiveMQ)、项目搭建与配置、消息发布与订阅服务实现,以及在智能家居控制系统中的应用实例。同时,详细探讨了安全增强(TLS/SSL)、性能优化(异步处理与背压控制)、测试监控及生产环境部署方案,为构建高可用、高性能的消息通信系统提供全面指导。附资源下载链接:[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
Java 高效开发实战之让代码质量飙升的 10 个黄金法则技巧
本文分享了10个提升Java代码质量的黄金法则,涵盖日志优化、集合操作、异常处理、资源管理等方面。通过参数化日志减少性能开销,利用Stream与Guava简化集合操作,采用CompletableFuture优化并发处理,运用Optional避免空指针异常等实战技巧,结合具体案例解析,助你写出高效、高质量的Java代码。
API性能监控:关键指标与实用工具
监控API接口性能对保障其稳定性和效率至关重要。常用方法包括:关注响应时间、吞吐量、正常运行时间、错误率及资源使用率等关键指标;通过日志分析、性能监控工具(如New Relic、Datadog APM)、实时警报和用户行为分析优化性能;借助压力测试评估负载能力。推荐工具如Assertible、SmartBear、Moesif等,可简化监控流程并提供详细报告。综合运用这些方法与工具,能有效确保API的高效稳定运行。
Java 学习路线之环境搭建微服务项目实战及 DevOps 流程实操内容解析
这是一份结合最新技术的Java学习路线,涵盖环境搭建、微服务项目实战及DevOps流程。内容包括2025年版开发环境配置(如SDKMAN管理JDK、)、Gradle构建工具使用、微服务图书管理系统实战(Spring Boot 3.3 + Spring Cloud 2025.0)、云原生部署)、AI融合实践(OpenAI集成)以及性能优化与监控(JFR/Micrometer/Sleuth)。通过每日实践、代码审查和技术分享,帮助你掌握现代企业级开发技能,实现云原生应用的独立开发与部署。资源地址:[点击下载](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
【2025 最新版互联网一线大厂 Java 程序员面试 + 学习指南】覆盖全面面试知识点、实用面试技巧及前沿技术实操内容
本内容涵盖互联网大厂主流技术栈的最新实操指南,包括微服务架构(Spring Cloud Alibaba Nacos、OpenFeign、Spring Cloud Gateway)、容器化与Kubernetes、云原生技术(Istio、Prometheus+Grafana)、高性能开发(Reactor响应式编程、CompletableFuture异步编程)及数据持久化(Redis分布式锁、ShardingSphere分库分表)。通过详细代码示例和操作步骤,帮助开发者掌握核心技术,适用于本地环境搭建与模块功能实践。适合Java程序员学习和面试准备,附带资源链接供深入研究。
校招 Java 面试基础题目解析及学习指南含新技术实操要点
本指南聚焦校招Java面试,涵盖Java 8+新特性、多线程与并发、集合与泛型改进及实操项目。内容包括Lambda表达式、Stream API、Optional类、CompletableFuture异步编程、ReentrantLock与Condition、局部变量类型推断(var)、文本块、模块化系统等。通过在线书店系统项目,实践Java核心技术,如书籍管理、用户管理和订单管理,结合Lambda、Stream、CompletableFuture等特性。附带资源链接,助你掌握最新技术,应对面试挑战。
数据查询语言 DQL
SELECT 是 MySQL 里用得最多的语句之一,很多小伙伴用起来却总有点迷糊,比如 WHERE 和 HAVING 到底啥区别,GROUP BY 怎么配合聚合函数用,LIMIT 和 ORDER BY 组合排序到底先干啥……这篇文章就带你一块理清 SELECT 的执行顺序,讲透常用条件筛选写法,配了不少例子,学完用起来更顺手!
现代应用场景中 Java 集合框架的核心技术与实践要点
本内容聚焦Java 17及最新技术趋势,通过实例解析Java集合框架的高级用法与性能优化。涵盖Record类简化数据模型、集合工厂方法创建不可变集合、HashMap初始容量调优、ConcurrentHashMap高效并发处理、Stream API复杂数据操作与并行流、TreeMap自定义排序等核心知识点。同时引入JMH微基准测试与VisualVM工具分析性能,总结现代集合框架最佳实践,如泛型使用、合适集合类型选择及线程安全策略。结合实际案例,助你深入掌握Java集合框架的高效应用与优化技巧。
Java 集合面试题从数据结构到 HashMap 源码剖析详解及长尾考点梳理
本文深入解析Java集合框架,涵盖基础概念、常见集合类型及HashMap的底层数据结构与源码实现。从Collection、Map到Iterator接口,逐一剖析其特性与应用场景。重点解读HashMap在JDK1.7与1.8中的数据结构演变,包括数组+链表+红黑树优化,以及put方法和扩容机制的实现细节。结合订单管理与用户权限管理等实际案例,展示集合框架的应用价值,助你全面掌握相关知识,轻松应对面试与开发需求。
Java 校招面试题目合集及答案 120 道详解
这份资料汇总了120道Java校招面试题目及其详细答案,涵盖Java基础、JVM原理、多线程、数据类型、方法重载与覆盖等多个核心知识点。通过实例代码解析,帮助求职者深入理解Java编程精髓,为校招面试做好充分准备。无论是初学者还是进阶开发者,都能从中受益,提升技术实力和面试成功率。附带的资源链接提供了更多学习材料,助力高效备考。

Java 面试资料中相关代码使用方法与组件封装方法解析
这是一份详尽的Java面试资料代码指南,涵盖使用方法与组件封装技巧。内容包括环境准备(JDK 8+、Maven/Gradle)、核心类示例(问题管理、学习进度跟踪)、Web应用部署(Spring Boot、前端框架)、单元测试及API封装。通过问题库管理、数据访问组件、学习进度服务和REST接口等模块化设计,帮助开发者高效组织与复用功能,同时支持扩展如用户认证、AI推荐等功能。适用于Java核心技术学习与面试备考,提升编程与设计能力。资源链接:[点此下载](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
【瑶池数据库训练营及解决方案本周精选(探索PolarDB,参与RDS迁移、连接训练营)】(5.30-6.8)
本周精选聚焦数据库迁移训练营、快速连接云数据库RDS训练营及智能多模态搜索解决方案。为用户提供模拟教程与实战演练,学习RDS MySQL实例连接与数据管理技能,助力企业智能化发展。每周解锁数据库实战新场景,抓紧时间,精彩不容错过!

StarRocks x Iceberg:云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术,详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划,为您提供全面的技术解读。 作者:杨关锁,北京镜舟科技研发工程师
贡献 OpenHarmony 库关键配置 #自研框架#ArkUI-X#三方框架#OpenHarmony#HarmonyOS
# 贡献 OpenHarmony 库关键配置 #自研框架#ArkUI-X#三方框架#OpenHarmony#HarmonyOS
媒体声音|从亚太到欧美,阿里云瑶池数据库凭何成为中企出海的技术底气?
在中企出海的时代浪潮中,瑶池数据库正凭借其技术创新、场景化解决方案、智能化能力、全球化布局,成为企业跨越挑战、构建全球竞争力的关键伙伴;同时也以硬核的技术实力证明了中国数据库的国际竞争力。
PolarDB for AI:客户案例与最佳实践分享
本文介绍了阿里云PolarDB for AI在游戏、制造和广告行业的应用案例。PolarDB for AI具备一站式AI服务、强隐私保护及简单开发的优势,打破数据库与业务间的壁垒,为企业数字化转型提供高效支持。

2025商业版拓展校园圈子论坛网络的创新解决方案:校园跑腿小程序系统架构
校园跑腿小程序系统是一款创新解决方案,旨在满足校园配送需求并拓展校友网络。跑腿员可接单配送,用户能实时跟踪订单并评价服务。系统包含用户、客服、物流、跑腿员及订单模块,功能完善。此外,小程序增设信息咨询发布、校园社区建设和活动组织等功能,助力校友互动、经验分享及感情联络,构建紧密的校友网络。
客户说|保险极客引入阿里云AnalyticDB,多业务场景效率大幅提升
“通过引入AnalyticDB,我们在复杂数据查询和实时同步方面取得了显著突破,其分布式、弹性与云计算的优势得以充分体现,帮助企业快速响应业务变化,实现降本增效。AnalyticDB的卓越表现保障了保险极客数据服务的品质和效率。”
购买RDS实例报错SLR 授权:未授权,应该怎么处理?
在阿里云购买RDS实例时,可能会遇到“SLR未授权”的报错。解决方法如下:1. 使用主账号登录控制台以确保权限充足;2. 在RDS购买页面选择正确的地域、引擎和产品系列,触发授权弹窗;3. 确认授权即可解决问题,若出现前端Bug导致报错,刷新页面即可。建议优先使用主账号避免RAM子账号权限配置复杂的问题。
Doris Manager 24.3 版本正式发布,增强集群巡检能力
Apache Doris 是全球领先的开源实时数据仓库,已被 5000+ 中大型企业广泛应用。为解决传统客户端工具在功能、成本及适配性上的不足,飞轮科技推出专为 Apache Doris 打造的可视化工具 SelectDB Studio。它提供 Desktop 和 Server 两个版本,支持永久免费使用,具备多数据源连接、SQL 编辑器、Profile 分析、日志检索、查询审计和权限管理等核心功能,深度集成 Apache Doris 的联邦查询与湖仓一体分析能力。未来还将新增数据导入与迁移功能,助力用户高效开发与管理数据。
StarRocks Community Monthly Newsletter (Apr)
本文介绍了StarRocks社区的最新动态,包括版本更新、应用工具、文档改进及精选内容。3.4.3版本新增Lambda表达式支持与JSON数据处理优化;运维工具有助于集群监控与权限管理;文档体验和功能描述得到提升。此外,还分享了多篇技术文章与视频教程,涵盖OLAP引擎实践、查询优化器解析等内容。本月启动了2025布道师计划,鼓励开发者参与社区共建,并公布了新晋Contributor名单。通过这些努力,StarRocks持续提升性能与用户体验。
10K Stars 成就达成,StarRocks 开启下一个里程碑!
StarRocks 突破一万星🌟啦!🎉感谢与我们一同见证这一历史时刻的伙伴们。 从“极速统一 OLAP”到“Lakehouse is All You Need”,三年间,我们见证了 StarRocks 功能的飞速进化与迭代,也见证了社区的茁壮成长。越来越多的用户在不同场景中使用 StarRocks,与我们一起“升级打怪”不断解锁数据背后的业务价值。 如今,StarRocks 即将开启全新副本!你准备好迎接 AI 时代带来的进阶挑战了吗? 快用你的 Star 🌟为 Rocky 的下一段冒险之旅点亮前行之路吧!👉 https://github.com/StarRocks/starrocks
【赵渝强老师】Memcached的路由算法
Memcached支持两种客户端路由算法:求余数Hash算法和一致性Hash算法。求余数Hash算法通过键值对服务器数量取模分配数据,虽分布均匀但扩容缩容时易丢失数据。一致性Hash算法则通过哈希环减少数据丢失,仅影响故障节点相关数据,在集群扩容或节点宕机时表现更优。

数据库
数据库领域前沿技术分享与交流