哈喽，掘金的各位全栈练习生们！👋 欢迎回到 AI 全栈项目实战的第十二天！ 昨天的文章里，我们像个“手工艺人”一样，用 Node.js 原生代码手搓了一个流式响应的 Mock 接口。虽然那是理解原理的

大家好，我是Java烘焙师。本文结合笔者的经验和思考，对灰度方案做个总结，重点介绍AB实验。 灰度在开发流程中非常普遍。先做小流量验证，确认无误后再推全，灰度过程中一旦发现系统异常、或业务指标异常，应

Solidity 测试 和 EDR 是 Hardhat V3 的革命性更新，这使得它在保持原有强大生态和易用性的同时，在性能和测试灵活性上直追 Foundry。

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在分布式系统架构中，消息中间件是实现系统解耦、异步通信、流量削峰的核心组件，而 RabbitMQ 和 RocketMQ 作为工业界最主流的两款产品，各自凭借独特的设计理念和技术特性占据着不同的应用场景

template的主要方法 90% 场景就这 4 个： New() → Funcs() → ParseFiles() /ParseGlob()→ Execute() / ExecuteTemplate

因为遍历集合时，直接对数据进行删除操作会报错，或者会改变元素的相对位置，漏掉某些元素，导致没有删干净。 博主在这里提供了以下三种方式 第一种：使用迭代器遍历集合并删除 第二种：遍历集合时，每次删除元素

Map的常用方法 【方法一】public V put(K key, V Value)：添加元素 方法会返回null 【方法二】public int size()：获取集合的大小 【方法三】public

【方法一】public void add(int index, E element)：在某个索引位置插入元素 需要注意的是，在集合大小之外的位置存放元素，会抛异常 【方法二】public E remo

Collection有以下三种遍历方式 方式一：迭代器遍历 方式二：增强for循环 值得注意的是，此方法底层仍是使用了迭代器 方式三：forEach遍历 代码可简写成下面这样： 首次发布 https:

面对收并购导致的系统异构、数据迁移、流程重构等挑战，本文从技术整合角度分析SAP实施商的选型标准，包括API集成能力、自动化工具（如SNP Kyano）、云原生支持等，助力技术团队高效协作。

前言 本文通过ArrayList源码，来分析ArrayList自动扩容的实现原理，以下代码均为ArrayList源码，注释是博主加上的。 一、创建ArrayList对象 创建集合时，会在底层创建一个默

Collection集合 Collection是List和Set集合的父类，父类中的方法在子类中也可以使用，这里以ArrayList为例，介绍Colletion中的常用方法 【方法一】public b

本文生动剖析系统性能核心指标，揭示“平均响应时间”的误导性，强调必须用百分位数（如p99）关注尾部延迟，并提供应对过载的实用工具箱，助你构建既快又稳的系统。

JDK8以前 JDK8以前的时间有以下四个缺点，故Java在JDK8对时间对象做了改动 设计不合理，获取当前的年份需要加1900 new的时间对象都是可变对象，修改后会丢失最开始的时间信息 不能精确到

Arrays中常用的五个方法 Arrays是数组的工具类，等同于ArrayUtil，里面存放了一些对数组的操作方法，可用Arrays.方法名的方式调用。 【方法一】toString()：返回数组的内容

第一种实现方式：javaBean实现Comparable接口，规定对象的存放规则 运行结果：对象按照年龄升序排序 第二种实现方式：使用Arrays.sort()方法时，用java.util里面的Com

数据库并发事务处理会产生脏写、脏读、不可重复读和幻读等问题。为解决这些并发问题，数据库设计了事务隔离机制（包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化四个级别）、锁机制（乐观锁和悲观锁，读锁和写锁）