大数据技术
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大数据技术栈中主要框架介绍
大数据技术栈涵盖数据采集、存储、计算与应用四层，其中计算层核心框架各有侧重：Hadoop 适用于离线批处理，适合处理海量历史数据；Spark 基于内存计算，兼顾批处理与微批流处理，适合快速迭代和中等实时性场景；Storm 和 Flink 专注实时流处理，Storm 提供毫秒级响应，而 Flink 凭
大数据技术
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Lambda架构与Kappa架构的分层
Lambda架构采用三层设计（批处理层、速度层和服务层），通过分离批处理与实时处理实现高准确性但系统复杂度高；Kappa架构则简化为两层（流处理层和服务层），将所有数据（包括历史数据）统一作为流处理，通过重放事件日志简化维护，但要求数据处理逻辑保持一致，适用于实时性要求高且算法简单的场景。 Lamb
java
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Java String类为什么是不可变的
Java String类被设计为不可变，主要为了确保安全性（防止关键参数如URL或API密钥被恶意篡改）、提供线程安全（无需同步即可安全共享）、优化性能（通过字符串常量池复用相同内容和缓存哈希码减少内存开销），同时简化代码逻辑和设计，尽管在频繁拼接时可能影响性能，但可通过StringBuilder等
java
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Java线程死锁、活锁检测与解决
Java线程死锁由互斥、不可抢占、请求保持和循环等待四个条件引发，导致线程永久阻塞（如线程A持锁1等锁2，线程B持锁2等锁1），可通过统一锁获取顺序、tryLock超时机制和减少锁粒度预防；活锁则因线程过度协调（如双方不断重试释放锁）导致持续忙碌但系统无进展，需通过随机等待时间或指数退避算法解决。死
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Go语言数据入库PostgreSQL（schema： golang）全面指南
本文详细介绍了Go语言与PostgreSQL数据库（golang schema）的集成方案，采用分层架构设计（models、repositories、services），使用pgx连接池实现高效数据访问，涵盖用户认证、订单管理等完整CRUD操作，包含事务处理、密码加密、分页查询等企业级功能，并提供了
java
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Java性能调优实战：CPU、内存、IO瓶颈诊断与优化
Java性能调优需遵循"先测量后优化"原则，系统性地识别和解决CPU、内存和IO三大瓶颈：使用async-profiler、火焰图和jstack定位CPU热点，优化算法和减少锁竞争；通过jstat、堆转储和MAT分析内存问题，调整GC参数和修复内存泄漏；借助iostat和JFR诊断IO瓶颈，采用NI
golang
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Go语言电子表格处理库
Excelize 是 Go 语言中功能强大、性能优越的开源 Excel 文件处理库，全面支持 XLSX 等格式的读写、样式设置、图表生成、数据验证、批注、流式大数据处理等高级特性，适用于企业报表、数据分析、自动化办公、财务系统等多种场景，兼容 ECMA-376/ISO 标准，配合 Go 1.25.1
java
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JIT编译原理与字节码优化
JIT（即时编译）是JDK17中HotSpot JVM的核心优化技术，通过在运行时将热点字节码动态编译为高度优化的本地机器码，显著提升Java应用性能；它采用分层编译策略，结合C1（快速编译）和C2（深度优化）编译器，实现从解释执行到高度优化代码的平滑过渡，并运用方法内联、逃逸分析、循环优化、虚方法
java
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Java双亲委派模型
双亲委派模型是Java类加载机制的核心，规定类加载请求首先委派给父加载器（从Application→Platform→Bootstrap），只有父加载器无法加载时子加载器才尝试加载，这种机制有效避免了类重复加载、保障了核心API安全性和系统稳定性；在JDK 17中，尽管模块系统（JPMS）带来了类加