JAVA 未处理异常捕获：Thread.UncaughtExceptionHandler 实战讲解 大家好，今天我们来深入探讨一个在Java并发编程中至关重要但经常被忽视的主题：未处理异常的捕获。在多线程环境下，如果一个线程抛出了未被捕获的异常，默认情况下，JVM会打印异常栈信息到控制台，然后该线程终止。但这仅仅是默认行为，很多时候我们需要更精细的控制，比如记录日志、重启线程、或者执行一些清理操作。Thread.UncaughtExceptionHandler 接口就是为此而生的，它允许我们自定义处理未捕获异常的行为。 1. 什么是未处理异常？ 首先，我们需要明确什么是“未处理异常”。在Java中，异常分为两种：Checked Exception（受检异常）和 Unchecked Exception（非受检异常）。 Checked Exception: 必须在代码中显式地try-catch处理，或者在方法签名中使用 throws 声明抛出。编译器会强制检查此类异常的处理。例如：IOException。 Unchecked Exception: 也称为运行时异常，是 RuntimeExc …
JAVA 服务健康检查失败？Spring Boot Actuator 检测点配置详解
JAVA 服务健康检查失败？Spring Boot Actuator 检测点配置详解 大家好，今天我们来聊聊 Spring Boot Actuator 在服务健康检查中扮演的角色以及如何配置它，以避免常见的健康检查失败问题。Actuator 模块为 Spring Boot 应用提供了监控和管理功能，其中健康检查端点 (health endpoint) 是一个关键特性，它允许我们了解应用程序的当前状态，并根据其状态采取相应的行动。 1. 健康检查的重要性 在微服务架构中，服务健康检查至关重要。它允许： 负载均衡器：将流量导向健康的实例，避免将请求发送到已经崩溃或正在维护的实例。 服务注册与发现：注册中心可以利用健康检查来确定服务实例是否可用，并将其从服务列表中移除或恢复。 监控系统：监控系统可以通过定期检查服务的健康状态来发出警报，以便及时发现和解决问题。 自动化运维：自动化运维工具可以根据服务的健康状态自动执行诸如重启、扩容或缩容等操作。 2. Spring Boot Actuator 健康检查简介 Spring Boot Actuator 提供了一个 /actuator/health …
JAVA 项目 Redis 数据序列化异常？探究 JdkSerialization 与 JSON 序列化差异
JAVA 项目 Redis 数据序列化异常？探究 JdkSerialization 与 JSON 序列化差异 大家好，今天我们来聊聊在 Java 项目中使用 Redis 时，数据序列化可能遇到的问题，以及 JdkSerialization 和 JSON 序列化这两种方式的差异。 Redis 作为常用的内存数据库，性能强大，但如果序列化方式选择不当，可能会导致各种异常，甚至影响整个系统的稳定性。 一、问题背景：Redis 序列化异常 在使用 Redis 时，我们通常需要将 Java 对象序列化后存储到 Redis 中，并在需要时反序列化成 Java 对象。如果在序列化或反序列化过程中出现问题，就会抛出异常。 常见的异常包括： ClassNotFoundException: 反序列化时找不到对应的类。 InvalidClassException: 类的版本不兼容，导致反序列化失败。 SerializationException: 序列化或反序列化过程中发生其他错误。 这些异常通常与我们选择的序列化方式有关。接下来，我们将深入探讨两种常见的序列化方式：JdkSerialization 和 J …
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JAVA 使用 MyBatis 动态 SQL 报错？深入理解 OGNL 表达式解析机制
MyBatis 动态 SQL 报错？深入理解 OGNL 表达式解析机制 大家好，今天我们来深入探讨 MyBatis 动态 SQL 以及其背后的 OGNL 表达式解析机制。 很多开发者在使用 MyBatis 动态 SQL 时会遇到各种各样的报错，而这些报错往往与 OGNL 表达式的处理息息相关。 理解 OGNL 的工作原理，能够帮助我们更好地编写动态 SQL，并更快地定位和解决问题。 MyBatis 动态 SQL 简介 MyBatis 动态 SQL 是一种强大的特性，允许我们根据不同的条件生成不同的 SQL 语句。 这极大地提高了 SQL 的灵活性和可维护性，避免了在 Java 代码中拼接大量字符串的繁琐工作。 MyBatis 提供了多种动态 SQL 标签，例如： <if>: 用于条件判断。 <choose>、<when>、<otherwise>: 类似于 Java 中的 switch 语句。 <where>: 自动处理 WHERE 子句的开头 AND 或 OR。 <set>: 自动处理 SET 子句的结尾逗号。 & …
JAVA 如何实现请求限流？结合 Redis + Guava 实现令牌桶算法
好的，我们开始今天的讲座，主题是：Java 如何实现请求限流？结合 Redis + Guava 实现令牌桶算法。 今天我们来探讨一个在构建高可用、高性能系统时至关重要的话题：请求限流。当我们的服务面临突发流量或恶意攻击时，限流可以有效地保护系统，防止雪崩效应。我们将深入了解如何使用 Java，并结合 Redis 和 Guava 库来实现令牌桶算法，从而构建一个高效且可扩展的限流解决方案。 1. 限流的必要性 在讨论具体实现之前，我们先来明确一下限流的重要性。想象一下，你的在线商店突然因为一次促销活动涌入了十倍于平时的流量。如果没有限流机制，后端服务器可能会不堪重负，导致服务响应变慢甚至崩溃，最终影响用户体验和业务收入。 限流的主要目的是： 保护系统: 防止恶意攻击（如 DDoS）和突发流量压垮系统。 保证可用性: 确保系统在高峰期仍能提供稳定可靠的服务。 优化资源利用: 避免因过度负载导致资源浪费。 提升用户体验: 避免因服务不稳定导致用户流失。 2. 常见的限流算法 常见的限流算法有很多，各有优缺点。这里我们主要介绍以下几种： 算法名称 优点 缺点 适用场景 3. 令牌桶算法 令牌桶 …
JAVA 大文件导出超时？多线程分片写入 + 流式下载优化方案
JAVA 大文件导出超时？多线程分片写入 + 流式下载优化方案 大家好！今天我们来聊聊 Java 中大文件导出时可能遇到的超时问题，并提供一套多线程分片写入结合流式下载的优化方案。 问题背景：大文件导出的挑战 在实际应用中，我们经常需要将数据库中的大量数据导出为文件，例如 CSV、Excel 等。当数据量达到百万甚至千万级别时，传统的单线程方式很容易出现以下问题： 内存溢出（OOM）： 一次性将所有数据加载到内存中，导致内存不足。 响应超时： 导出过程耗时过长，超过了 Web 服务器或客户端的请求超时限制。 用户体验差： 用户需要长时间等待，甚至可能因为超时而导致导出失败。 解决方案：多线程分片写入 + 流式下载 为了解决上述问题，我们可以采用以下优化策略： 多线程分片写入： 将数据分割成多个小块，使用多个线程并发地将这些小块写入到文件中。 流式下载： 不一次性将整个文件加载到内存中，而是以流的方式将数据写入到响应中，一边生成文件一边发送给客户端。 具体实现步骤 接下来，我们将详细介绍如何实现多线程分片写入和流式下载。 1. 数据分片 首先，我们需要将数据分割成多个小块。可以根据数据量 …
JAVA 应用容器重启后线程数异常暴涨？ThreadFactory 的正确使用方式
JAVA 应用容器重启后线程数异常暴涨？ThreadFactory 的正确使用方式 大家好！今天我们来聊聊一个在 Java 应用中比较常见，但又常常被忽视的问题：应用容器重启后线程数异常暴涨。这个问题不仅会影响应用的性能，严重时甚至会导致系统崩溃。而问题的根源，很多时候都与 ThreadFactory 的不当使用有关。 一、问题背景：线程池与线程泄漏 在大型 Java 应用中，为了提高并发处理能力，我们通常会使用线程池。线程池可以复用线程，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。Java 提供了 ExecutorService 接口及其实现类，如 ThreadPoolExecutor，方便我们管理线程池。 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); // 创建一个固定大小为 10 的线程池 for (int i = 0; i < 100; i++) { executor.submit(() -> { // 执行一些任务 System.out.println(“Task executed by threa …
JAVA 如何优雅实现接口调用重试 + 降级？基于 Resilience4j 的实战
好的，让我们开始吧。 Resilience4j：优雅地实现接口调用重试与降级 大家好，今天我们来聊聊如何在 Java 应用中优雅地实现接口调用重试与降级。在分布式系统中，服务调用失败是常态，网络抖动、服务过载、依赖服务故障等都可能导致调用失败。为了提高系统的稳定性和可用性，我们需要对接口调用进行重试和降级处理。 Resilience4j 是一个轻量级、易于使用的容错库，提供了重试、断路器、限流、隔离舱、时间限制等多种容错机制。它基于 Java 8+ 函数式编程设计，可以很好地与 Spring Boot 集成。 为什么选择 Resilience4j？ 轻量级： 依赖少，性能开销小。 易于使用： API 简洁明了，易于集成。 功能丰富： 提供了多种容错机制，满足不同场景的需求。 与 Spring Boot 集成良好： 提供了 Spring Boot Starter，方便在 Spring Boot 应用中使用。 监控和指标： 内置对 Micrometer 的支持，方便监控和度量容错策略的执行情况。 核心概念 在深入代码之前，我们需要了解 Resilience4j 的几个核心概念： 概念 描述 …
JAVA 使用 Redis 延迟队列实现异步任务调度的完整方案
好的，下面开始正文。 JAVA 使用 Redis 延迟队列实现异步任务调度的完整方案 大家好，今天我们来聊聊如何使用 Java 和 Redis 构建一个可靠的异步任务调度系统，特别是利用 Redis 的特性来实现延迟队列的功能。异步任务调度在现代应用中至关重要，它可以极大地提高系统的响应速度和吞吐量，将耗时的操作从主线程中解耦，让用户能够更快地得到反馈。 一、为什么选择 Redis 延迟队列？ 在讨论实现方案之前，我们先来明确一下为什么要选择 Redis 作为延迟队列的载体。除了 Redis 本身的高性能和易用性之外，它还提供了以下几个关键特性，使其非常适合作为延迟队列： 有序集合 (Sorted Set)： Redis 的有序集合允许我们根据分数（score）对元素进行排序。这正是延迟队列的核心需求：按照任务的执行时间进行排序。 原子性操作： Redis 的操作都是原子性的，这保证了在并发环境下，任务的添加、删除和取出操作的正确性。 持久化： Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式，可以保证即使 Redis 发生故障，任务也不会丢失。 发布/订阅 (Pub/Sub)： …
JAVA 后端接口耗时高？使用 StopWatch 精确分析耗时阶段
好的，让我们深入探讨如何使用 StopWatch 精确分析 Java 后端接口的耗时，从而定位性能瓶颈并进行优化。 剖析性能难题：为何接口耗时高？ Java 后端接口耗时高是一个常见的问题，它可能源于多种原因。在诊断问题之前，我们需要对这些潜在因素有个清晰的认识。 数据库操作： 缓慢的 SQL 查询、缺乏索引、大量数据的读写操作都可能导致数据库成为性能瓶颈。例如，一个复杂的 JOIN 查询或者全表扫描都会显著增加耗时。 外部服务调用： 调用第三方 API 或服务，如果这些服务响应缓慢或不稳定，会直接影响接口的整体性能。网络延迟、服务端的性能问题都可能导致调用耗时增加。 CPU 密集型计算： 复杂的算法、大量的循环计算、图像处理等 CPU 密集型任务会占用大量的 CPU 资源，从而导致接口响应变慢。 I/O 操作： 文件读写、网络传输等 I/O 操作的速度通常比内存操作慢得多。大量的 I/O 操作会阻塞线程，影响接口性能。 资源竞争： 多个线程同时访问共享资源（如数据库连接、缓存、文件等）时，可能发生资源竞争，导致线程阻塞，从而降低性能。 代码效率低下： 不良的编程习惯，例如频繁创建对象 …