张三最近天气很热心情不是很好，所以他决定出去面试跟面试官聊聊天排解一下，结果刚投递简历就有人约了面试。
项目中，服务器端经常给客户端开发人员传一个长整形的时间数据, 对于一个 长整形 1446801883000，可以明显的看出 是以毫秒为单位的，因为最后有三个零，如果没有连续3个零的话就要判断单位了 那么怎么将其转换为时间呢 步骤： 1、长整形数字以字符串的形式转换为long long time = Long.valueOf("1446801883000"); 2、设置一个SimpleDataFormat类型对象 ，设置显示时间格式，时间格式不了解的可以百度学习下 SimpleDateFormat creat
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
String dateStr = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss").format(date);
一、Date 1.1.概述 获取当前系统时间 大部分构造方法已经过时 构造方法 Date(); 创建一个Date，对应当前时间，精度在毫秒值 Date(long date); 根据时间戳毫秒数，创建对应的Date对象，时间戳是从1970-01-01 00:00:00 GMT tips： 中国采用的东八区时间 1970-01-01 08:00:00 常用方法： long getTime(); 通过Date类对象获取对应当前时间的毫秒数 System.currentTi
为了解决String字符串操作导致的内存冗余，提高效率，Java中提供了StringBuffer和StringBuilder来操作字符串，并且提供了很多方法，便于程序员开发。 StringBuffer和StringBuilder中都有char类型可变长数组作为字符串的保存空间。使用到的方法类型和ArrayList类似。
根据项目整体代码检查结果,记录一下,有了这玩意,代码规范问题多犯犯错误,以后就没毛病了啊~
简单地说，就是用来隔离数据的。用ThreadLocal来保存的数据，只对当前线程生效，当前线程对该数据做的任何操作，对别的线程是不生效的。举个栗子一看便知：
在我们使用 Jmeter 进行接口自动化或者压测的时候，重复迭代时有可能会使用时间来作为唯一标记。在进行接口测试时，指定日期的参数，也想随着不同时期执行时采用函数的方式来有规律的进行赋值。
关于对ThreadLocal变量的理解，我今天查看一下午的博客，自己也写了demo来测试来看自己的理解到底是不是那么回事。从看到博客引出不解，到仔细查看ThreadLocal源码（JDK1.8），我觉得我很有必要记录下来我这大半天的收获，
大型语言模型（LLM）在理解自然语言和生成程序代码方面展现出了非凡的性能，程序员们也开始在编码过程中使用Copilot工具辅助编程，或是要求LLM生成解决方案。
Java常用API 1. StringBuffer 1.1 StringBuffer概述 为了解决String字符串操作导致的内存冗余，提高效率，Java中提供了StringBuffer和StringBuilder来操作字符串，并且提供了很多方法，便于程序员开发。 StringBuffer和StringBuilder中都有char类型可变长数组作为字符串的保存空间。使用到的方法类型和ArrayList类似。 StringBuffer 线程安全，效率较低 StringBuild
ThreadLocal，即线程变量，其是为了解决多线程并发访问的问题，提供了一个线程局部变量，让访问某个变量的线程都拥有自己的线程局部变量值，这样线程对变量的访问就不存在竞争问题，也不需要同步。与对共享变量加锁，使得线程对共享变量进行串行访问不同，ThreadLocal相当于让每个线程拥有自己的变量副本，用空间换取时间。
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
之前也面试别人，现在轮到自己找工作，怎么说呢，每个面试官的看法不一样，面试的方式就不一样，比如我面试别人我喜欢问项目中他用到了那些，然后针对用到的技术去问一些问题，或者说对于某些场景的一些技术实现方案是我特别喜欢问的，比如当你的接口服务数据被人截包了，你如何防止数据恶意提交？ 相对来说，Java的底层和基础会问的少一点，当然问的少不是代表不问，而是说侧重点在于你的所做过的项目和你的设计思路如何。当然，懂基础和底层更好，这样能让你知其然，更知其所以然，写出来的代码和程序更具有健壮性和可维护性。所以说，基础还是很重要的。
面试技巧 1、背熟你的简历 原因：面试的第一个问题，一般都是让你简单介绍下你自己，或者介绍一下你最近的项目，而一个面试者，如果连自己的简历都无法熟知，对里面提到的项目、技术都无法描述清楚的话，我想没有哪家公司会接受这样的，哪怕你是超级人才，你自我表述不行，估计也会为此头疼，所以，切记：一定要背好自己的简历，不要求你能全部记下，至少要熟记你最近所待过的两家公司，这两家公司里面你做过的项目，你负责的模块，项目里面用到的技术以及相对应的技术实现方案（这个尤为重要）。 2、深入了解并熟记部分Java基础知识 原因：
打开 Tomcat/conf/server.xml 添加 URIEncoding="UTF-8"
原因：面试的第一个问题，一般都是让你简单介绍下你自己，或者介绍一下你最近的项目，而一个面试者，如果连自己的简历都无法熟知，对里面提到的项目、技术都无法描述清楚的话，我想没有哪家公司会接受这样的，哪怕你是超级人才，你自我表述不行，估计也会为此头疼，所以，切记：一定要背好自己的简历，不要求你能全部记下，至少要熟记你最近所待过的两家公司，这两家公司里面你做过的项目，你负责的模块，项目里面用到的技术以及相对应的技术实现方案（这个尤为重要）。
JAVA编码中存在一些容易被人忽视的陷阱，稍不留神可能就会跌落其中，给项目的稳定运行埋下隐患。此外，这些陷阱也是面试的时候面试官比较喜欢问的问题。
面试前面也总结了一和二， 这第三篇可能更偏向于是内心的独白篇和面试技巧总结吧.....
在程序的开发中我们经常会遇到日期类型的操作，Java对日期类型的操作提供了很好的支持。在最初的版本下，java.lang包中的System.currentTimeMillis();可以获取当前时间与协调时间(UTC)1970年1月1日午夜之间的时间差(以毫秒为单位测量)。我们往往通过调用该方法计算某段代码的耗时。
上半年春招的时候，作为面试官，对于面试表现的不错的同学会要求其写一小段代码看看。题目很简单：
1、背熟你的简历 原因：面试的第一个问题，一般都是让你简单介绍下你自己，或者介绍一下你最近的项目，而一个面试者，如果连自己的简历都无法熟知，对里面提到的项目、技术都无法描述清楚的话，我想没有哪家公司会接受这样的，哪怕你是超级人才，你自我表述不行，估计也会为此头疼，所以，切记：一定要背好自己的简历，不要求你能全部记下，至少要熟记你最近所待过的两家公司，这两家公司里面你做过的项目，你负责的模块，项目里面用到的技术以及相对应的技术实现方案（这个尤为重要）。 2、深入了解并熟记部分Java基础知识 原因：大部分公司
如果做了多年开发的你发现自己的水平一直上不去，你可能要提高自己的英文水平了，英语就是你技术的瓶颈，对有些人可能是硬伤。
开发中会使用大量相同数据类型的情况。如果使用数组来解决问题 1. 数组能够使用的方法非常少，功能方法需要程序员自己完成。 2. 数据类型单一化，不支持多种情况。 3. 数组容量不可以更改。
想要成为合格的Java程序员或工程师到底需要具备哪些专业技能，面试者在面试之前到底需要准备哪些东西呢？本文陈列的这些内容既可以作为个人简历中的内容，也可以作为面试的时候跟面试官聊的东西，你可以把这些内容写到你的简历中，当然更需要的是你在面试的时候向面试官展示这些专业技能。相信此文对正在寻觅Java程序员（Java工程师）职位的freshman以及希望成为中高级Java开发者的junior都会有所帮助。 专业技能 1. 熟练的使用Java语言进行面向对象程序设计，有良好的编程习惯，熟悉常用的Java API，
本文介绍如何在springboot项目中集成kafka收发message。 1、先解决依赖 springboot相关的依赖我们就不提了，和kafka相关的只依赖一个spring-kafka集成包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> <version>1.1.1.RELEASE</ve
根据官方文档的介绍，雷池（SafeLine）是长亭科技耗时近 10 年倾情打造的 WAF，核心检测能力由智能语义分析算法驱动。其具有便捷性、安全性、高性能、高可用的特点。雷池通过反向代理的方式接入，来对流量进行检测和过滤，将过滤后的流量转发至网站服务器。
在网站开发中，圆角图片是非常常见的一种设计元素。使用 PHPGrafika 库可以很方便的实现圆角图片的制作。本文将介绍如何使用 PHPGrafika 库制作圆角图片的方法。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/evictors/Evictor.java
基于 K8s Operator 模式开发的应用程序因其具有全生命周期的自动化管理、可扩展性强和故障自愈等特点，成为云化方案落地的重要方向。业界中主流的 Kafka Operator on K8s 方案分别有 Strimzi 社区推出的 strimzi-kafka-operator[1]和 banzaicloud 公司推出的 koperator[2]。相较于 koperator，strimzi-kafka-operator 具有更完善 Kafka 的上下游生态、自定义 Operator 扩展性强和可定制等特点。
在Java 8中stream().map()，您可以将对象转换为其他对象。查看以下示例：
监控是Spark非常重要的一部分。Spark的运行情况是由ListenerBus以及MetricsSystem 来完成的。通过Spark的Metrics系统，我们可以把Spark Metrics的收集到的信息发送到各种各样的Sink，比如HTTP、JMX以及CSV文件。 目前支持的Sink包括：
上一篇主要介绍了AFNetworkActivityIndicatorManager这个与UIKit相关的类，这一篇主要介绍AFImageDownloader有关图像的下载。
只需要在dependencies中增加 spring-kafka的配置即可。完整效果如下：
上一期大家的反馈还不错，希望小编多多写写这种类似心得的文章。刚好小编最近也要学新东西了，打算把之前学的东西都整理一下写写，希望给大家带来一点小小的帮助吧~所以今天还是基于上一篇的主题，不过今天讲讲VRP加上了TW之后的算法实现，如何去除冗余。
本文节选自电子书《Netkiller Java 手札》地址 http://www.netkiller.cn/ 5.21.7. 完整的发布订阅实例 上面的例子仅仅是做了一个热身，现在我们将实现 一个完整的例子。 例 5.5. Spring boot with Apache kafka. SpringApplication package cn.netkiller; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.spring
打开哪吒监控面板控制后台后，选择设置，主题选择默认Default，然后将下面的自定义代码粘贴进去即可
本文节选自电子书《Netkiller Java 手札》 5.21. Spring boot with Apache Kafka Spring boot 1.5.1 5.21.1. 安装 kafka 一下安装仅仅适合开发环境，生产环境请使用这个脚本安装 https://github.com/oscm/shell/tree/master/mq/kafka cd /usr/local/src wget http://apache.communilink.net/kafka/0.10.2.0/kafka_2.12-
上一篇主要讲述了AFNetworkActivityIndicatorManager数据加载指示器。这一篇主要讲述了UIKit的几个分类。
在Spark Streaming中，目前官方推荐的方式是createDirectStream方式，但是这种方式就需要我们自己去管理offset。目前的资料大部分是通过scala来实现的，并且实现套路都是一样的，我自己根据scala的实现改成了Java的方式，后面又相应的实现。 Direct Approach 更符合Spark的思维。我们知道，RDD的概念是一个不变的，分区的数据集合。我们将kafka数据源包裹成了一个KafkaRDD，RDD里的partition 对应的数据源为kafka的partition。唯一的区别是数据在Kafka里而不是事先被放到Spark内存里。其实包括FileInputStream里也是把每个文件映射成一个RDD。
pywinauto 查找窗口和控件时会有超时时间与轮询机制，可以通过timings 模块设置全局等待时间。
Broker 是一个Kafka的Server，一台单物理机或者集群都可以拥有多个broker一个broker可以容纳多个主题，这个与复制因子、主题的分区都有关系。
Caffeine是一个高性能的Java缓存库，它基于Guava Cache进行了增强，提供了更加出色的缓存体验。Caffeine的主要特点包括：
生产完成后，需要对产品进行完工确认（也叫 报工确认）； 一般情况下，可以通过事务码（T-Code）CO11 或 CO11N 进行确认。 对于一些零配件的生产时，往往需要确认大量的数量，因而有些用户就会有批量报工的需求。 批量报工可以通过两种方式实现：录制BDC 或者 Call 系统标准 BAPI。 1) 录制BDC这里就不讲述了，直接在CO11N上录屏即可； 2) Call 系统标准 BAPI：BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT. 在报工时，当涉及到 倒冲料扣料 的操作时，则需要 Call 两个BAPI来操作： 1. BAPI_PRODORDCONF_GET_TT_PROP 获取生产订单相关属性 2. BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT 报工确认
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