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Java学习是一场马拉松而非短跑，保持持续学习的态度，结合项目实践深化理解，定能在Java生态中找到自己的技术方向。，始终占据编程语言排行榜前三。本文将为初学者和进阶者梳理一条清晰的Java学习路线，涵盖。Java作为一门拥有近30年历史的编程语言，凭借其。的全流程，并提供实用的学习资源推荐。

本文摘要： Java多线程编程详解，涵盖线程基础概念、创建方式、生命周期管理、同步机制、线程通信、线程池使用和并发工具类。主要内容包括：1) 进程与线程的区别，并发与并行的概念对比；2) 三种线程创建方式（继承Thread、实现Runnable/Callable）及适用场景；3) 线程安全问题及同步解决方案；4) 线程池原理与使用；5) 并发工具类应用。通过代码示例演示多线程计算、文件处理等实战案例，帮助开发者掌握Java并发编程核心知识，提高程序性能和资源利用率。

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Java+Spark MLlib构建智能推荐系统实战 本文详细介绍了基于Java和Spark MLlib构建协同过滤推荐系统的全流程实践方案。主要内容包括： 架构设计：采用离线批处理为主、近实时更新为辅的架构，包含数据采集层、处理层、模型层、推荐生成层、存储层和应用层六大模块，可支撑千万级用户推荐需求。 技术实现： 使用Spark MLlib的ALS算法进行协同过滤模型训练 提供数据清洗、模型训练、推荐生成等核心代码实现 采用MySQL存储推荐结果，支持批量插入和事务保障 生产级优化： 版本化模型存储规避覆

本文介绍了一个基于Milvus向量数据库和混合检索技术的云厂商文档智能问答系统实现方案。该系统采用Java SpringBoot全栈架构，主要解决云服务文档数量庞大、格式多样、专业术语密集等问题。 系统架构分为三层：数据预处理层通过智能分块策略处理多格式文档；向量存储与检索层利用Milvus实现混合检索（稠密向量+稀疏向量）；应用服务层提供REST API和流式输出。文章详细介绍了文档解析、智能分块路由、元数据提取等关键技术点，以及针对云文档特点优化的Milvus集合设计。该系统能有效提升云服务文档查询的准

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本文介绍了如何利用AOP+自定义注解优化日志记录方案。针对传统日志记录方式存在代码侵入性强、维护成本高、敏感信息泄露等问题，提出了一种非侵入式的解决方案。通过定义@OptLog注解标记操作方法，配合切面统一处理日志记录、参数脱敏、耗时统计等功能。方案采用异步线程池提升性能，支持按操作类型聚合分析，已在千万级请求系统中稳定运行2年+。相比传统方式，新方案使代码更简洁、维护更便捷、安全性更高，并能复用于接口监控、操作审计等场景。

本文详细介绍了在CentOS 7环境下安装JDK 1.8和解决wget命令缺失问题的方法。主要内容包括：通过yum安装OpenJDK 8或手动安装Oracle JDK 8的步骤；针对wget命令缺失问题，提供了重新安装、修复YUM镜像源和手动RPM安装三种解决方案；同时分享了常见问题的排查方法，如DNS解析失败、环境变量配置等。本文适用于服务器运维人员和Java开发者，帮助快速搭建CentOS 7开发环境。

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《JVM 终极通关指南》是一篇深度解析 Java 虚拟机的万字长文，从底层原理到实战调优全面覆盖。文章首先探讨 JVM 的发展历程，重点介绍了 HotSpot、JRockit 等主流虚拟机的技术特点。随后详细剖析 JVM 运行时数据区的内存布局，包括堆内存结构、虚拟机栈、方法区等核心组件，并分析常见内存溢出问题。最后深入讲解类加载机制的生命周期和双亲委派模型，帮助开发者掌握 JVM 调优的关键技术。本文适合希望深入理解 Java 运行机制和性能优化的开发者阅读。