异常处理
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源码剖析：CyclicBarrier 如何实现多线程同步？
你好，我是你的源码剖析向导“并发小能手”。今天咱们来聊聊 Java 并发工具类中的 CyclicBarrier，看看它是如何实现多线程同步的。 CyclicBarrier 是什么？ CyclicBarrier，字面意思是“循环的屏...
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Java并发编程工具比较：CompletableFuture、ExecutorService与Future的深入解析
在Java并发编程中，选择合适的工具是提高程序性能和开发效率的关键。本文将深入对比 CompletableFuture 、 ExecutorService 和 Future ，帮助你更好地理解它们的适用场景、优缺点以及如何选择最适合的工具...
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ForkJoinPool 并发度设置：性能调优的实战指南
你好，我是老码农。今天咱们聊聊在 Java 并发编程中，一个经常被忽视但又至关重要的环节—— ForkJoinPool 的并发度设置。很多时候，我们直接使用默认配置，觉得能跑就行。但如果你追求极致的性能，或者经常需要处理大规模数据，那么...
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庖丁解牛 ForkJoinPool：从源码深处剖析其精妙的并行之道
庖丁解牛 ForkJoinPool：从源码深处剖析其精妙的并行之道 你好，我是你的老朋友，码农阿泽。 你是否也曾被 Java 并发编程的复杂性所困扰？多线程、锁、同步……这些概念是否让你感到头疼？别担心，今天我们就来一起深入探索 ...
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Java 并发编程：ForkJoinPool 原理、递归任务与实战案例详解
Java 并发编程：ForkJoinPool 原理、递归任务与实战案例详解 大家好，我是你们的并发编程向导“并发小能手”！今天咱们来聊聊 Java 并发工具包 java.util.concurrent 中的一个强大的成员—— Fo...
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深入剖析 Java ForkJoinPool：工作窃取算法及性能对比
你好，我是你们的“并发编程小能手”！今天咱们来聊聊 Java 并发编程中的一个高级工具——ForkJoinPool。别看它名字里带个“Pool”（池），它可不是一般的线程池。ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一种特殊线程池...
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通用网页数据抓取技术揭秘：自动识别与自定义规则的实现难点
在信息爆炸的时代，从浩如烟海的网页中提取有价值的数据变得至关重要。通用网页数据抓取器应运而生，它旨在自动化地识别网页结构、提取关键信息，并允许用户自定义规则，以适应各种复杂的抓取需求。然而，要实现这样一个看似简单的工具，背后却隐藏着诸多技...
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Python高效批量获取网页标题：多线程URL读取方案
最近有个朋友遇到个小需求，手里攥着一个包含成千上万URL的TXT文件，想要用Python批量访问这些URL，然后把每个网页的标题给扒下来。这要是手动一个一个点开，那得点到猴年马月去！所以，咱就得想想怎么用Python高效地解决这个问题。 ...
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Python图片文字识别并保存：从入门到实践，轻松搞定OCR
想用Python识别图片里的文字，然后保存到txt文件？没问题，这篇教程就带你一步步实现。别担心，即使你是新手，也能轻松上手！ 1. 准备工作：安装必要的库 首先，我们需要安装一些Python库来帮助我们完成任务。主要用到两个库：...
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Python定时增量备份网络驱动器目录：防误操作，数据无忧
还在手动复制粘贴备份你的重要文件吗？一不小心误操作，几天的心血可能就没了！今天，我就来教你用Python写一个脚本，实现网络驱动器目录的定时增量备份，再也不用担心文件丢失啦！ 为什么选择增量备份？ 传统的完全备份，每次都要复制所有...
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Python玩转Windows服务：定时任务So Easy！
Python玩转Windows服务：定时任务So Easy！ 想让你的Python脚本在后台默默运行，执行各种定时任务吗？把它变成一个Windows服务就搞定了！今天我就带你用Python的 pywin32 库，轻松创建一个Windo...
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前端异常处理别再try-catch了，试试AOP这招！
作为一名资深前端er，我深知异常处理的重要性。线上代码一出错，轻则用户体验打折，重则直接影响业务。传统的try-catch方式虽然简单粗暴，但用多了，代码里全是冗余的try-catch块，简直让人崩溃！今天，我就来分享一下如何利用AOP（...
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Python多线程处理日志：性能瓶颈与实战优化策略
说到日志处理，我们脑子里第一时间想到的可能就是海量的文本数据、漫长的文件读取和复杂的解析逻辑。当日志文件动辄GB乃至TB级别的时候，单线程处理那叫一个“稳如老狗”，慢得让人发狂。很多时候，大家自然而然就会想到多线程，觉得“我开多几个线程不...
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Windows下Python日志文件自动化管理：分割、归档、压缩与清理
在Windows环境下，持续运行的Python程序会产生大量的日志文件。为了方便管理和节省磁盘空间，我们需要实现日志文件的自动分割、定期归档压缩，并安全清理旧日志文件。下面我将详细介绍如何使用Python的 logging 模块和 sch...
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高并发秒杀系统：如何保证订单实时性与库存防超卖？
设计一个高并发的秒杀系统，确实是一个充满挑战的任务，因为它要求系统在瞬时流量高峰下既要“快”——实时响应，又要“准”——数据一致性（尤其是库存不能超卖），同时还要保证整体“稳”——系统高可用。传统的同步调用模式在这种场景下确实很难满足要求...
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秒杀系统高并发库存扣减：如何平衡性能与准确性，避免超卖和数据库瓶颈？
老铁，你说的这些痛点，我作为后端开发者，简直是深有体会！秒杀系统那瞬间的百万级请求，尤其是库存扣减，真是系统稳定性的“试金石”。数据库连接池耗尽、超卖，这些都是稍不留神就会踩的坑。我来分享一套我们团队在实际项目中总结出的，兼顾性能、准确性...
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告别“玄学”测试：如何隔离单元测试中的外部RPC依赖
项目中的老旧代码，业务逻辑直接调用外部RPC接口，导致单元测试跑起来很不稳定，网络抖动或者外部服务更新都会影响测试结果，这确实是个让人头疼的问题。每次修改代码，都希望能在本地快速验证逻辑，而不是被这些外部因素干扰。要解决这个问题，核心思想...
