能力说明：
了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
暂时未有相关云产品技术能力~
11年Java工作经验，7年国内大厂工作经验。
CAP理论指出分布式系统中一致性、可用性、分区容错性三者不可兼得，必须根据业务需求进行权衡。实际应用中，不同场景选择不同策略：金融系统重一致（CP），社交应用重可用（AP），内网系统可选CA。现代架构更趋向动态调整与混合策略，灵活应对复杂需求。
Spring定时任务通过@Scheduled注解和Cron表达式实现灵活调度，支持固定频率、延迟执行及动态配置，结合线程池与异常处理可提升可靠性，适用于报表生成、健康检查等场景，助力企业级应用自动化。
分布式系统由多节点协同工作，突破单机瓶颈，提升可用性与扩展性。CAP定理指出一致性、可用性、分区容错性三者不可兼得，BASE理论通过基本可用、软状态、最终一致性实现工程平衡，共识算法如Raft保障数据一致与系统可靠。
本文系统阐述了电商平台从单体到分布式架构的演进历程，剖析了单体架构的局限性与分布式架构的优势，结合淘宝、京东等真实案例，深入探讨了服务拆分、数据库分片、中间件体系等关键技术实践，并总结了渐进式迁移策略与核心经验，为大型应用架构升级提供了全面参考。
Spring测试框架提供全面的单元与集成测试支持，通过`@SpringBootTest`、`@WebMvcTest`等注解实现分层测试，结合Mockito、Testcontainers和Jacoco，保障代码质量，提升开发效率与系统稳定性。
Spring事务管理确保数据一致性，支持声明式与编程式两种方式。通过@Transactional注解简化配置，提供传播行为、隔离级别、回滚规则等灵活控制，结合ACID特性保障业务逻辑可靠执行。
Servlet过滤器是Java Web核心组件，可在请求进入容器时进行预处理与响应后处理，适用于日志、认证、安全、跨域等全局性功能，具有比Spring拦截器更早的执行时机和更广的覆盖范围。
本文系统介绍了Spring生态下的性能监控与优化实践，涵盖监控体系构建、数据库调优、缓存策略、线程池配置及性能测试等内容，强调通过数据驱动、分层优化和持续迭代提升应用性能。
Spring拦截器是Web开发中实现横切关注点的核心组件，基于AOP思想，可在请求处理前后执行日志记录、身份验证、权限控制等通用逻辑。相比Servlet过滤器，拦截器更贴近Spring容器，能访问Bean和上下文，适用于Controller级精细控制。通过实现`HandlerInterceptor`接口的`preHandle`、`postHandle`和`afterCompletion`方法，可灵活控制请求流程。结合配置类注册并设置路径匹配与执行顺序，实现高效复用与维护。常用于认证鉴权、性能监控、统一异常处理等场景，提升应用安全性与可维护性。
Spring IoC通过控制反转与依赖注入实现对象间的解耦，由容器统一管理Bean的生命周期与依赖关系。支持XML、注解和Java配置三种方式，结合作用域、条件化配置与循环依赖处理等机制，提升应用的可维护性与可测试性，是现代Java开发的核心基石。
Spring AOP通过代理模式实现面向切面编程，将日志、事务等横切关注点与业务逻辑分离。支持注解、XML和编程式配置，提供五种通知类型及丰富切点表达式，助力构建高内聚、低耦合的可维护系统。
Spring Framework是Java生态的基石，提供IoC、AOP等核心功能；Spring MVC基于其构建，实现Web层MVC架构；Spring Boot则通过自动配置和内嵌服务器，极大简化了开发与部署。三者层层演进，Spring Boot并非替代，而是对前者的高效封装与增强，适用于微服务与快速开发，而深入理解Spring Framework有助于更好驾驭整体技术栈。
Spring Data通过Repository抽象和方法名派生查询，简化数据访问层开发，告别冗余CRUD代码。支持JPA、MongoDB、Redis等多种存储，统一编程模型，提升开发效率与架构灵活性，是Java开发者必备利器。（238字）
Spring Cloud为微服务架构提供一站式解决方案，涵盖服务注册、配置管理、负载均衡、熔断限流等核心功能，助力开发者构建高可用、易扩展的分布式系统，并持续向云原生演进。
Spring Boot基于“约定优于配置”理念，通过自动配置、起步依赖、嵌入式容器和Actuator四大特性，简化Spring应用的开发与部署，提升效率，降低门槛，成为现代Java开发的事实标准。
Spring自2003年诞生以来，已成为Java企业级开发的基石，凭借IoC、AOP、声明式编程等核心特性，极大简化了开发复杂度。本系列将深入解析Spring框架核心原理及Spring Boot、Cloud、Security等生态组件，助力开发者构建高效、可扩展的应用体系。（238字）
Java集合框架是数据管理的核心工具，涵盖List、Set、Map等体系，提供丰富接口与实现类，支持高效的数据操作与算法处理。
图是表示多对多关系的非线性数据结构，由顶点和边组成，可建模社交网络、路径导航等复杂系统。核心算法包括BFS/DFS遍历、Dijkstra最短路径、Floyd-Warshall全源最短路径，以及Prim和Kruskal最小生成树算法，广泛应用于推荐系统、社交分析与路径规划。
哈希表是一种通过键值映射实现快速查找的数据结构，Java中的HashMap采用“数组+链表+红黑树”混合结构，结合高效哈希函数与动态扩容机制，在平均O(1)时间内完成增删改查。其核心包括哈希计算、冲突解决（拉链法）、树化优化及线程安全替代品ConcurrentHashMap，广泛应用于缓存、统计和索引等场景，是提升程序性能的关键工具。
树是层次化数据的核心结构，涵盖二叉树、平衡树、红黑树及B/B+树等。广泛应用于数据库索引、文件系统与算法设计，Java中TreeMap/TreeSet即基于红黑树实现。掌握树结构，助力高效编程与系统设计。（238字）
队列是先进先出的线性数据结构，常用于任务调度、消息传递等场景。本文详解其数组与链表实现、与栈的对比、核心算法（如BFS）、变种（双端队列、优先级队列）及实际应用，助你掌握选择与优化策略。
栈是后进先出的线性结构，支持压栈、弹栈等操作，广泛应用于括号匹配、表达式求值、函数调用、撤销机制及DFS算法等场景，是Java开发中必备的基础数据结构。
链表是一种动态数据结构，通过指针链接节点实现非连续存储，支持高效插入删除。本文详解其类型、操作、与数组对比及适用场景，助你掌握Java中链表原理与集合框架应用。
数组是连续存储相同类型元素的基础数据结构，支持高效随机访问。结合排序（如快排、插排）与二分查找算法，可大幅提升数据处理效率。不同排序算法各有优劣，需根据数据规模和场景选择。实际开发中推荐优先使用标准库优化实现。
Java代码从编译到执行需经javac编译为.class字节码，再由JVM加载运行。JVM内存分为线程私有（程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈）和线程共享（堆、方法区）区域，其中堆是GC主战场，方法区在JDK 8+演变为使用本地内存的元空间，直接内存则用于提升NIO性能，但可能引发OOM。
火焰图是Brendan Gregg发明的性能分析利器，将复杂调用栈可视化为“火焰”状图形，直观展示函数耗时与调用关系。通过宽度识别热点函数，结合async-profiler或Arthas工具生成，助力快速定位CPU、内存等性能瓶颈，提升优化效率。
Arthas是阿里巴巴开源的Java诊断利器，无需重启应用即可动态追踪JVM运行状态。支持实时监控、线程分析、方法追踪、类反编译、热更新及火焰图生成，集众多工具之大成，助力开发者高效定位线上问题。
本文系统讲解JVM性能调优的哲学与方法论，强调避免盲目调优。提出三大原则：测量优于猜测、权衡吞吐量/延迟/内存、由上至下排查问题，并结合CPU高、OOM、GC频繁等典型场景，提供标准化排查流程与实战案例，助力科学诊断与优化Java应用性能。
G1收集器是JDK 9+默认的高性能垃圾回收器，采用Region分区模型，实现可预测停顿时间。它通过RSet跟踪跨区引用，结合SATB算法确保并发标记准确性，兼顾低延迟与高吞吐，适用于大内存多核场景。
掌握JVM监控与诊断工具是Java性能调优的关键。本文系统介绍jps、jstat、jmap、jstack等命令行工具，以及jconsole、VisualVM、JMC、Arthas、async-profiler等可视化与高级诊断工具，涵盖GC分析、内存泄漏定位、线程死锁检测及CPU热点追踪，助力开发者全面提升线上问题排查能力。（238字）
ZGC是JDK 11引入、15正式发布的低延迟垃圾收集器，目标是堆大小无关的10ms内停顿。其核心通过“着色指针”和“读屏障”实现标记与重定位的并发执行，极大减少STW时间，适用于大内存、高实时场景，虽有CPU开销但吞吐影响小，调优简单，是未来Java GC的发展方向。
Java通过垃圾收集（GC）实现自动内存管理，避免手动释放内存导致的泄漏或崩溃。主流JVM采用可达性分析算法判断对象生死，结合分代收集理论，使用标记-清除、复制、标记-整理等算法回收内存。G1、ZGC等现代收集器进一步提升性能与停顿控制。
本系列深入探讨数据结构与算法的核心原理及Java实现，涵盖线性与非线性结构、常用算法分类、复杂度分析及集合框架应用，助你提升程序效率，掌握编程底层逻辑。
CMS收集器以降低停顿时间为目标，通过并发标记-清除实现低延迟，适用于交互式应用。其采用三色标记法与增量更新确保并发安全，利用卡表优化重新标记效率。虽存在浮动垃圾、内存碎片及资源敏感等缺陷，且已被G1、ZGC取代，但其核心思想对现代GC仍具重要参考价值。
本文深入探讨Java线程池的核心参数与线程数配置策略，结合CPU密集型与I/O密集型任务特点，提供理论公式与实战示例，帮助开发者科学设定线程数，提升系统性能。
高并发的本质是有限资源下对时间与效率的极致优化，核心在于资源调度与请求处理的平衡。通过分治、缓存、异步、无状态等策略，化解请求无限性与系统能力有限性的矛盾，实则是技术与权衡的艺术。
LockSupport是Java并发编程的底层基石，提供park()和unpark()方法实现线程阻塞与精确唤醒。基于“许可证”机制，无需同步块、调用顺序灵活、可精准控制线程，是ReentrantLock、CountDownLatch等高级同步工具的底层支撑，堪称JUC的“手术刀”。
本文深入解析Java中synchronized关键字的使用与原理，涵盖其三种用法、底层Monitor机制、锁升级过程及JVM优化，并对比Lock差异，结合volatile应用场景，全面掌握线程安全核心知识。
本文深入解析Java中的“后门”类sun.misc.Unsafe，揭秘其如何支撑AtomicInteger、AQS等并发工具的底层实现。涵盖其核心能力如CAS、内存操作、线程调度，剖析为何强大却危险，并介绍Java 9后的安全替代方案VarHandle，助你理解高性能并发背后的原理。
Semaphore是JUC中用于控制并发访问资源数量的工具，通过“许可证”机制限制同时访问特定资源的线程数，适用于数据库连接池、限流等场景，具备公平与非公平模式，是高效管理资源并发的安全利器。（239字）
本文深入解析Java内存模型（JMM），揭示synchronized与volatile的底层原理，剖析主内存与工作内存、可见性、有序性等核心概念，助你理解并发编程三大难题及Happens-Before、内存屏障等解决方案，掌握多线程编程基石。
本文系统讲解Java并发编程核心知识，涵盖线程概念、创建方式、线程安全、JUC工具集（线程池、并发集合、同步辅助类）及原子类原理，帮助开发者构建完整的并发知识体系。
HashMap是Java中最常用的Map实现，基于哈希表提供近乎O(1)的存取效率。其核心为“数组+链表+红黑树”结构，通过扰动哈希、&运算索引、扩容机制等实现高效操作。但线程不安全，需注意Key的不可变性与合理初始化容量。深入理解其原理，有助于写出高性能代码，避免常见陷阱。
本文深入讲解Java线程池优雅关闭的核心方法与最佳实践，通过shutdown()、awaitTermination()和shutdownNow()的组合使用，确保任务不丢失、线程不泄露，助力构建高可靠并发应用。
本文深入解析Java中的`volatile`关键字，涵盖其核心特性（可见性与有序性）、底层原理（JMM与内存屏障）、典型使用场景（状态标志、单例模式）及局限性（不保证原子性），帮助开发者正确掌握这一轻量级同步工具，避免并发编程误区。
ThreadLocal通过“空间换安全”实现线程变量隔离，为每个线程提供独立副本，避免共享冲突。本文深入解析其原理、ThreadLocalMap机制、内存泄漏风险及remove()最佳实践，助你掌握上下文传递与线程封闭核心技术。
本文深入解析Java并发编程利器ForkJoinPool，涵盖分治思想、工作窃取算法、核心架构及实战应用。通过数组求和与文件处理案例，详解任务拆分与合并技巧，并剖析其高性能背后的双端队列与负载均衡机制，助你掌握并行计算最佳实践。
CountDownLatch是Java并发编程中用于线程协调的同步工具，通过计数器实现等待机制。主线程等待多个工作线程完成任务后再继续执行，适用于资源初始化、高并发模拟等场景，具有高效、灵活、线程安全的特点，是JUC包中实用的核心组件之一。
本文深入解析Java并发核心组件AQS（AbstractQueuedSynchronizer），从其设计动机、核心思想到源码实现，系统阐述了AQS如何通过state状态、CLH队列和模板方法模式构建通用同步框架，并结合独占与共享模式分析典型应用，最后通过自定义锁的实战案例，帮助读者掌握其原理与最佳实践。
CopyOnWriteArrayList是Java中基于“写时复制”实现的线程安全List，读操作无锁、性能高，适合读多写少场景，如配置管理、事件监听器等，但频繁写入时因复制开销大需谨慎使用。
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2025-11-25
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2025-09-30
