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为什么PUT和DELETE请求在大公司中逐渐被弃用？ 本文探讨了PUT和DELETE请求在RESTful API中的基本作用及其逐渐被大公司避免使用的原因。第一章介绍了PUT请求用于更新资源，DELETE请求用于删除资源，强调了RESTful API的设计理念。第二章分析了大公司不再使用这两种请求的原因，包括幂等性问题、复杂的错误处理和回滚机制、灵活性与易用性以及安全性考虑。第三章提出了替代方案，如使用PATCH请求和POST请求进行软删除，强调了在现代API设计中非标准化使用的重要性。第四章总结了POST、PATCH和GET请求的优势，并探讨了它们在实际应用中的组合使用。最后，第五章讨论了大公司在API设计中的趋势，包括无状态管理、版本管理、微服务架构及安全性管理，展望了未来API设计的灵活性、扩展性和智能化。整体上，文章强调了PUT和DELETE请求的局限性及其替代趋势。 -
JDK25已来，为何大多公司仍在JAVA8？ 错误，而是系统的行为、性能和稳定性发生了改变。这种变化往往难以追踪和定位，导致团队感到无所适从，最终对升级产生恐惧。这种情况的发生，表明了即使在表面上看似顺利的升级，实际上可能隐藏着深层次的问题。 第四章：真正的风险，不在 JDK，而在你不敢动的那一部分代码。很多时候，企业面对 JDK 升级时，真正的顾虑并不在于 JDK 本身，而在于那些不敢触碰的老代码。这些代码可能是历史遗留，或者是业务核心部分，涉及到复杂的依赖关系和风险。对这些代码的改动往往需要经过严格的测试和验证，使得升级过程变得更加复杂和缓慢。 第五章：真正逼你升级的，从来不是技术本身。技术本身的演进并不会直接推动企业的升级，真正的驱动力往往来自于业务需求、竞争压力或者技术债务的积累。企业在面对市场变化时，才会意识到升级的重要性，从而在技术上做出改变。 第六章：一次相对靠谱的 JDK 升级，应该从哪里开始。进行一次成功的 JDK 升级，建议从小范围的试点开始，逐步评估影响。可以通过建立测试环境、编写测试用例、监控系统行为等方式，来降低升级过程中的风险。同时，也要注重文档和团队的沟通，确保每一个成员都了解升级的目的和过程。 第七章：如果一直不升，会发生什么？不进行 JDK 升级，可能导致技术债务的累积，使得系统逐渐与现代技术脱节，无法利用新的特性和性能优化。同时，还可能面临安全风险，因为旧版本的 JDK 可能不再获得支持和更新。 结语：也许问题不只在我们。在技术升级的过程中，企业文化、团队信心以及对风险的管理同样重要。面对升级的挑战，企业需要在技术和管理上进行双重努力，以适应不断变化的技术生态。
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MySQL8.x已成事实标准，但这些“坑”才刚刚暴露 该文章讨论了MySQL 8的升级重要性及其带来的变化，强调了以下几个要点： 1. **不可选的升级**：MySQL 8已成为默认版本，尤其是在各大云平台上，5.7版本逐渐被视为历史版本，升级已经不仅仅是技术选择，而是时间问题。 2. **字符集与排序规则变化**：MySQL 8将默认字符集改为utf8mb4，排序规则变为基于Unicode 9.0的规则，这导致了数据排序和索引的一致性问题，可能导致在生产环境中出现意外的行为变化。 3. **SQL行为变得严格**：在MySQL 8中，许多以前可以运行的SQL语句在新版本中可能会报错，系统开始严格执行SQL标准，增加了兼容性挑战。 4. **执行计划的不可预测性**：虽然执行计划在某些情况下变得更为智能，但其不可预测性可能导致性能问题。 5. **窗口函数与CTE的使用**：正确使用窗口函数和CTE可以提升性能，但错误使用则可能造成性能损失。 6. **系统表与权限模型的变化**：MySQL 8在系统表和权限模型上有显著变化，可能导致权限问题。 7. **生产环境升级的建议**：建议在升级前进行SQL模式检查、执行计划对比、字符集与排序规则扫描、索引长度检查和真实压力测试，以确保平稳过渡。 8. **新阶段的理解**：MySQL 8不仅是一个新版本，更是一个新的发展阶段，用户需要对新特性和潜在问题有深入了解，以避免在升级后遇到意外问题。 文章提醒用户，若对MySQL 8的变化不熟悉，需从头仔细阅读相关内容；若已在使用中，建议从生产升级的策略部分开始，以便更好地应对挑战。
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走向全栈：前后端数据存储与使用方式的差异深度解析 本文探讨了前后端数据存储的重要性及其差异。引言部分强调了前后端分离架构在现代互联网应用中的普遍性，并指出数据存储在性能和用户体验中的关键角色。文章结构包括前端和后端的数据存储方式，前端使用浏览器存储机制（如LocalStorage、SessionStorage和IndexedDB）及状态管理工具（如Redux、Vuex），并分析了它们的优缺点和应用场景。后端则讨论了关系型数据库与非关系型数据库的区别及其各自优势。 此外，文章还探讨了前后端交互的API设计、安全性和数据一致性问题，以及前后端数据处理的流程和实时数据与静态数据的处理策略。通过案例分析，比较了成功与失败的项目经验，强调了不同存储方式对应用性能的影响。 最后，文章总结了前后端数据存储的最佳实践，展望了未来发展趋势及新兴技术对数据存储方式的影响，并提出了在项目中优化数据存储的思考与实践。
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本周github热门：AI工具大爆发，智能开发助力新潮流！ 本周的开源社区动态围绕人工智能（AI）技术的迅速发展，重点介绍了几款创新的AI开发工具，推动了开发效率和AI应用的广泛潜力。其中，Claude Code、OpenCode和Superpowers成为焦点。Claude Code是一款智能编码工具，利用自然语言处理简化编码过程，受到新手和资深开发者的欢迎；OpenCode则通过高度抽象的接口为开源项目开发者提供便利，星数增长显著；Superpowers则优化了团队协作，适合需要频繁迭代的软件项目。 此外，多模态AI技术在GitHub项目中展现了强大能力。bytedance的UI-TARS-desktop连接多种AI工具，适合数据科学家和开发者；hacksider的Deep-Live-Cam利用深度伪造技术实现实时换脸，受到内容创作者的关注。 在科学研究领域，MiroThinker和memU展示了AI在复杂数据处理和记忆基础设施中的应用。MiroThinker提供高效的推理能力，适合多种科研领域，而memU则为大型语言模型提供记忆架构，提升信息存储和检索能力。 总体来看，这些开源项目不仅便利了开发者，还推动了AI技术在各领域的应用，同时引发对道德和法律问题的关注。
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解密前端包管理工具：npm、Yarn与pnpm的全面对比 前言部分强调了包管理工具在现代前端开发中的重要性，尤其是在管理复杂项目的第三方依赖时。包管理工具如npm、Yarn和pnpm，能够提升开发效率并降低技术债务，选择合适的工具至关重要。 包管理工具的基本功能包括依赖管理、版本控制、安装与卸载、更新管理、缓存机制和脚本执行等。这些功能使得开发者能够更高效地处理项目依赖。 npm是Node.js的默认包管理工具，拥有庞大的生态系统，易用性高，支持社区广泛。Yarn由Facebook开发，强调性能和安全性，具备快速安装和离线缓存等特性。pnpm则以节省空间和快速安装著称，利用硬链接管理依赖。 结论部分指出，包管理工具对提高生产效率和管理项目依赖至关重要。开发者在选择工具时应考虑项目需求和团队习惯。npm、Yarn和pnpm各有优势，了解其功能和用法将为开发者提供更顺畅的开发体验。同时，具体的项目案例分析将有助于进一步理解不同工具的适用性。
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Springboot3.0并不能拯救你的屎山 本文系统分析了Spring Boot 3.0发布后，许多项目迟疑升级的原因。主要原因包括： 1. **核心破坏性变更**： - **Java EE（javax）迁移到Jakarta EE（jakarta）**带来了包名大规模变更，导致编译和运行时严重不兼容。许多依赖库未同步迁移，造成“看似兼容但运行失败”的常见问题。 - **JDK版本升级至Java 17及以上**，跨越多个Java版本，带来架构和基础设施链路的连锁反应，增加迁移复杂度。 2. **依赖生态未跟进**： - Spring全家桶及第三方库的版本升级存在依赖关系限制，单独升级Spring Boot 3.x通常无法成功启动。 - 企业自研SDK多依赖旧版javax包，成为升级的关键瓶颈。 - 依赖链越深，升级成本呈指数级增长。 3. **老项目升级成本高昂**： - 代码庞大且跨模块，积累大量技术债务，潜在不兼容点多。 - 自动配置变化导致集成测试和业务回归风险增加，尤其在分布式系统中端到端测试难度大。 - 升级涉及多个团队协作，需同步升级架构、基础设施和运维体系，QA面临覆盖难题。 4. **Spring Boot 3亮点难以形成强刚需**： - AOT和Native Image技术门槛高，难以快速落地。 - 虚拟线程和Java 17语言特性虽有优势，但非多数业务痛点。 - 当前生态成熟度有限，且2.x版本已能满足大多数业务需求。 5. **升级时机与决策模型**： - 系统性能受旧JDK限制、需要现代能力（如AOT、可观测性）时应考虑升级。 - 技术债务持续增加或组织架构调整时，升级的收益大于成本。 总结来看，Spring Boot 3的升级是一次架构和技术栈的深层次变革，带来显著的破坏性变化和高昂的迁移成本。多数既有项目选择观望，等待依赖生态成熟和业务驱动，避免盲目冲动升级。升级决策应基于实际收益与风险的综合评估，采取稳健的工程管理策略。
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Java接入Pinecone搭建知识库踩坑实记 本文系统总结了基于 Pinecone 向量数据库构建 Java 知识库的全流程与实战经验。首先阐述了构建知识库的必要性，指出传统数据库或 Elasticsearch 无法实现语义检索，且直接调用成本高、维护复杂；而 Pinecone 作为轻量、稳定且成本可控的向量数据库，适合个人及中小项目。 文章详细介绍了环境准备（Pinecone 账号、API Key、Index 创建注意事项），并推荐在创建索引时选择 Pinecone 内置 Embedding（如 llama-text-embed-v2），以节省成本、降低延迟及避免维度错误。同时提醒速率限制等使用细节。 在 Java 项目接入方面，指出官方 SDK 依赖 Spring Boot 3.x，且与 Spring 2.x 存在 HttpClient 冲突，Java 8 项目难以使用，故推荐绕开 SDK，直接通过 HTTP 接口调用 Pinecone 服务。 文中还详细介绍了 Pinecone 的核心概念（索引、维度、命名空间、topK、度量方式、副本分片等）、Java 端完整调用链和知识库问答（RAG）实现流程。针对数据建模，强调文本块（chunk-text）及 metadata 字段设计对检索效果的重要性。 此外，分享了常见坑点与排查技巧，如 JSON 解析错误、SpringBoot 编码问题、网络差异、HttpClient 版本冲突等。最后涵盖了性能优化、成本控制、测试监控及运维部署（包括历史数据迁移和增量同步），并总结了最佳实践，帮助开发者快速上手，避免重复踩坑。
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搞定系统设计题：如何设计 API 网关 随着微服务架构的流行，系统的复杂性增加，前端需要面对多个服务的接口，导致了安全、流量控制、监控等逻辑重复实现。为了解决这些问题，API 网关应运而生，成为系统中的统一入口，负责请求路由、安全保护、流量控制等多种职能。API 网关的核心功能包括请求路由、负载均衡、鉴权与认证、限流与熔断、日志与监控及安全防护。它通过灵活的路由策略，将请求正确转发到相应的服务，同时实现限流和熔断机制，保证系统安全与稳定。此外，API 网关还提供监控功能，帮助开发者掌握系统运行状态，提高服务可观测性。设计一个成熟的 API 网关需要综合考虑高可用性与可扩展性，以满足高并发环境的需求。总体而言，API 网关在微服务架构中扮演着至关重要的角色，旨在提升系统的性能、可靠性和安全性。
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搞定系统设计题：如何设计一个全局ID生成器？ 本论文探讨了全局唯一 ID 生成器的设计与实现，系统分为七章。首先，需求分析明确了功能与非功能需求，包括唯一性、高可用性和高性能等关键要素，并提出面试中常见的引导问题。接下来，详细介绍了三种 ID 类型及其优缺点：UUID、数据库自增 ID 和分布式 Snowflake 方案。核心设计思路部分讨论了集中式与分布式生成的利弊、ID 组成、唯一性保证策略以及性能优化点。系统架构设计章节则强调高可用性与可扩展性，建议通过多机房部署和动态机器 ID 分配来增强系统的容错能力。最后，具体实现方案包括单机与分布式 Snowflake 的实现细节，并提供了异常处理及简化版 Java 代码示例。本文的目标是帮助读者掌握全局唯一 ID 生成的关键技术，同时提高在技术面试中的表现。
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搞定系统面试题：如何设计一个推荐系统？ 推荐系统是每个互联网公司面试中的经典考题，其设计难度源于复杂的数据处理、实时性要求和多维度的优化目标。推荐系统主要功能是帮助用户发现感兴趣的内容，从而提升转化率与用户黏性。系统设计首先要明确推荐场景，例如电商或内容平台，并根据不同业务目标定义推荐目标。数据来源和埋点设计是成功推荐系统的核心，确保高质量的数据收集、处理和特征生成是至关重要的。此外，通过构建用户画像和内容画像，系统能够进行有效的向量化匹配。召回层和排序层设计更进一步优化推荐结果，实现多路召回和智能排序。最后，实时性与模型更新和监控评估也是确保推荐效果的重要环节。本文将逐步拆解如何从零开始搭建一个高效的推荐系统。
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搞定系统设计题：如何设计一个订单系统？ 本文讨论了订单系统设计的全过程，适用于技术面试中的系统设计题目。引言部分指出，订单系统是电商、支付等业务中的核心组件，因此设计时需从多个维度考虑。需求分析分为功能性和非功能性需求，涵盖用户下单、支付方式、订单状态流转等核心功能，还包括高并发支持、一致性、可扩展性等非功能要求。 随后，文章描述了核心架构设计，建议使用微服务或分层架构以实现灵活性和扩展性。数据库设计部分展现了核心实体、表设计、索引优化及并发控制等要素。核心流程如下单、支付、订单状态机等被详细设计，以确保系统的高可用性和安全性。 此外，技术实现要点如缓存策略、消息队列和事务处理，优化了系统在高并发环境下的表现。最后，文章探讨了如何进行扩展与优化，包括秒杀活动的特殊应对、多支付渠道的集成等内容，帮助面试者全面理解订单系统的设计与实现。
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搞定系统设计题：如何设计一个支付系统？ 本文围绕支付系统的设计展开，提供了系统设计面试的答题思路与关键要点。首先，强调需求分析的重要性，确保与面试官对齐功能性和非功能性需求，例如支付处理、退款能力和安全性等。接着，通过高层架构设计，展示系统的核心模块如支付网关、交易服务和风控模块，确保简洁明确，避免实现细节的纷繁复杂。文中还分析了支付系统面临的核心挑战，包括幂等性、一致性、安全性和高可用性，提供了相应的解决方案，例如生成唯一流水号保证支付幂等性、使用状态机保证一致性等。此外，数据与流程设计也是考察重点，需展示对核心数据表及状态流转的理解。最后，扩展和优化策略如多支付方式支持、实时监控等，作为加分项提升答题的深度与广度，帮助候选人在面试中脱颖而出。
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搞定系统面试题：如何实现分布式Session管理 本文介绍了分布式环境下的Session管理挑战及解决方案。首先，Session用于识别用户身份和存储临时数据，单机应用中Session存储简单高效。然而，随着应用向分布式架构发展，Session管理面临一致性、高可用性、性能及安全等挑战。针对这些问题，常见的解决方案包括Session复制、Sticky Session、集中式Session存储（如Redis）和Token无状态Session等，每种方案在复杂度、性能和适用场景上各有优劣。在高并发场景中，集中式存储如Redis表现优异；而微服务架构则更适合使用Token方式。面试中，考生应展示对多种方案的理解，并结合具体场景进行分析与选择，以展现系统设计能力。
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Lombok vs Java Record：谁才是未来？ 本文比较了Java中的Lombok和Record两种减少样板代码的工具。Lombok通过注解简化JavaBean的写法，允许开发者以几行注解替代冗长的代码，显著提高开发效率。它广泛应用于微服务和Spring Boot项目中，但存在编译依赖、黑箱问题和未来兼容性的风险。而Record则是Java官方推出的语法特性，旨在简化不可变数据对象的表达，使用一行代码即可实现与传统写法同等的功能，且无须依赖第三方库。Record天然支持不可变编程，但对于频繁修改属性的场景灵活性较差，且仅在Java 16及以上版本可用。 通过实例对比，传统JavaBean写法冗长，Lombok使用注解后代码极为简洁，而Record则更为直观。使用场景方面，Lombok适合对复杂业务逻辑进行简化，而Record更适合轻量级数据对象。明晰未来趋势，Record有可能逐渐取代Lombok成为主流选择。
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Java 面试救命题：短链接系统设计如何兼顾唯一性与高可用？ 短链接系统是系统设计类面试中的热门考题，它表面上看似简单，实际上涉及多个关键设计要点，包括唯一性、存储、性能、高可用性等。短链接广泛应用于社交平台、营销推广和数据统计等场景，面试官通过此题考察候选人的系统设计思路及对存储扩展、性能优化和可靠性的理解。 核心设计目标包括将长链接转换为短链接、跳转功能、访问统计及短链接的失效机制。主要难点在于如何保障短链唯一性、支持水平扩展、高可用性设计以及性能优化。设计思路包括短链生成策略（如自增ID、哈希、雪花算法）、存储方案（关系型数据库或NoSQL）、架构流程设计等。 系统架构设计需考虑高性能优化、高可用性、监控和日志收集等方面，并结合缓存策略和分布式生成来应对高并发访问。总结时强调了代价最小与最大策略，展示了应对安全问题和扩展功能的思路，如用户自定义短链和短链过期机制等。
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搞定面试设计题：秒杀系统怎么答 本文针对秒杀系统的设计进行了详细分析，旨在帮助开发者在面试中自信应对相关问题。首先介绍了秒杀场景的特点，如高并发流量和有限库存，强调了系统设计的核心目标，包括抗高并发、避免超卖和保持高可用性。接着，文章阐述了常见的问题与难点，如流量洪峰、库存超卖及恶意请求，提出了相应的解决方案。设计方案包括架构总览、请求拦截与限流、库存预减、异步下单、数据库优化和缓存策略，强调了多种技术手段的结合使用，如Nginx限流和Redis原子操作。同时，文章也分析了避免超卖、重复下单和防刷的策略，建议采用代价最小的方案以便快速上线，并探讨了进一步扩展与优化的方向。最后，总结了答题框架，强调了在面试中应层次分明、清晰表达思路，以展示技术深度和架构能力。
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通过trae开发你的第一个Chrome扩展插件 随着浏览器功能的不断丰富，Chrome插件成为提升工作效率的重要工具，尤其对开发者而言，掌握Chrome插件开发技能可以增强前后端协作能力。本文介绍了Chrome插件开发的基础，包括关键配置Manifest V3、权限申请、背景脚本和内容脚本等要素。开发流程涉及创建manifest.json、popup.html、popup.js等文件，并通过实际示例实现简单插件，如页面背景色切换。此外，讨论了插件的调试和发布过程，以及如何通过精细的权限声明和消息通信提升安全性和用户信任。通过学习这些基础知识，开发者能够快速入门，并为项目打造专属工具，拓展更多功能可能性。
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仍然嫌GC卡顿？新一代低延迟GC了解一下 本文讨论了Java中ZGC（Z Garbage Collector）垃圾收集器的核心机制与优化演进，ZGC是一种超低延迟的垃圾收集器，适用于大堆内存和高并发场景。文章首先介绍了不同版本JDK（如JDK 11、15、16、21）对ZGC的支持和改进，包括并发线程栈处理和分代收集的引入。与传统的G1和CMS垃圾收集器相比，ZGC显著降低了停顿时间（通常小于1ms），并且能够有效管理TB级别的堆内存，适合延迟敏感的应用如在线服务和广告系统。 此外，文章提供了ZGC的启动和调优参数示例，并分析了在容器化环境下ZGC的资源管理优势。最后，探讨了主流Java框架与不同JDK版本的兼容性，强调了学习新技术以适应行业变化的重要性。通过对ZGC的深入了解，开发者能够更好地选择合适的GC方案，以提升应用性能和用户体验。
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JDK17 前后写法对比：差点没认出是 Java Java语言在JDK 12至JDK 17之间经历了显著的语法演进，使得其变得更加简洁和现代化。几个关键的新特性包括：首先，switch表达式引入了箭头语法，支持多标签匹配和返回值，使逻辑分支更清晰；其次，文本块（Text Blocks）使多行字符串的处理变得优雅，自动处理换行和缩进，提升了代码可读性；再者，instanceof模式匹配简化了类型判断，去除了冗余的强转；此外，record类允许以一行代码定义不可变数据类，自动生成必要的方法，减轻了样板代码的负担；最后，密封类（Sealed Classes）限制了类的继承范围，确保了子类的可控性。这些特性在实际开发中，通过简化代码实现、增强表达力，极大地提升了开发者的效率和代码的安全性。
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Java 性能难排查？JFR 到底能帮上什么忙？ 随着应用系统复杂度提升，运行时性能监控和问题排查变得愈发重要。Java Flight Recorder（JFR）是JVM内置的强大性能监控工具，自JDK 11起开源并集成在OpenJDK中。JFR通过低开销记录JVM运行时数据，帮助开发者快速定位诸如GC频繁、线程死锁和内存泄漏等问题。文章详细介绍了JFR的功能、使用场景及其与其他监控工具的对比，阐明了JFR在监控指标的精细程度、运行开销及集成方式上的优势。JFR能够记录CPU使用情况、内存分配、线程状态等多维度数据，非常适合云原生和容器化环境。尽管JFR具有诸多优点，但它不支持Java 8及以下版本，且无法跨语言监控。通过在Spring项目中集成JFR，开发者可以高效进行性能调优和问题排查，提升系统稳定性和响应速度。
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揭秘ZGC：下一代低延迟垃圾收集器 ZGC（Z Garbage Collector）是Java 11引入的新一代垃圾回收器，旨在解决传统GC的“延迟诅咒”问题，为大内存和低延迟场景提供高效的垃圾回收解决方案。其设计目标为最大GC停顿时间低于10毫秒，并支持TB级的堆内存。ZGC通过采用并发标记、并发复制、加载屏障和着色指针等先进技术，实现了几乎无停顿的垃圾回收机制。与传统的分代回收不同，ZGC采用单代模型，几乎完全并发处理整个堆，无需长时间的应用暂停，确保了高吞吐和低延迟。这些特性使ZGC成为对延迟敏感的应用（如电商秒杀、实时游戏、广告竞价）理想的选择。随着ZGC持续迭代，未来将推出更多优化功能，进一步提升其在复杂应用中的性能表现。
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当垃圾回收器罢工：只分配不回收的奇葩GC Epsilon GC 是 Java 在 JDK 11 引入的一种实验性垃圾回收器，具备唯一的功能：仅负责内存分配，而不进行对象回收。其工作机制非常简单：在内存分配时检查是否有足够的内存可用，若有则分配，若无则抛出 OutOfMemoryError 错误并终止程序。Epsilon GC 的设计目的是提供一个低延迟的内存分配策略，适用于性能测试和短生命周期的应用场景，尽管其在内存占用和吞吐量方面表现较差。与传统的垃圾回收机制不同，Epsilon GC 不执行任何回收过程，因此避免了与垃圾回收相关的开销。这种全新的“无回收”策略使得 Epsilon GC 成为一种特殊的选择，主要用于特定需求下的内存管理。
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JDK自带的HttpClient，替代Apache的更优解？ 在Java 11及以后的版本中，官方引入了新的标准HTTP客户端——JDK HttpClient，作为Apache HttpClient的替代选项。JDK HttpClient支持现代化的编程体验，包括同步和异步请求处理、HTTP/2和WebSocket的原生支持，且无需外部依赖，非常适合微服务和命令行工具。而Apache HttpClient则功能丰富，适合高并发场景如网关和爬虫，支持连接池管理和复杂表单处理。对于文件上传/下载、Spring应用或Feign客户端的底层替换，Apache HttpClient依然是推荐选择。JDK的简洁性和一致的异常处理使其在大多数日常REST API调用中表现优异。整体而言，选择替代方案时，应根据具体场景和需求来权衡二者的优缺点，建立合理的迁移路径，从而提升开发效率与维护性。
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被截断的表情符，差点让我怀疑人生 本文探讨了在保存博客文章时，由于包含 Emoji 或特殊字符而导致 MongoDB 报错的问题。作者在尝试保存文章时，遭遇了 `DataIntegrityViolationException` 异常，经过调试发现，问题源于使用 `substring` 方法截取字符串时，导致 Emoji 的代理对被截断，产生了不合法的 UTF-8 编码。由于 Java 的字符串是基于 UTF-16 编码，普通字符和高位字符（如 Emoji）在内部表示上有所不同，因此简单的字符截断容易导致非法字符出现。为了解决这一问题，作者建议使用 Unicode 码点进行截断，以确保字符串按完整字符处理。通过使用相关 API，如 `codePointCount()` 和 `offsetByCodePoints()`，可以有效避免截断问题，从而确保在保存到 MongoDB 时不会出现编码错误。整体而言，文章强调了处理字符串时需关注字符边界，以提高开发体验。
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