前面我们说过以前很多时候我们或第三方库使用jdk不推荐使用的内部类,比如sun.,jdk.internal.，在jdk9之后这些类被强封装了，为了保持兼容性，默认运行运行时访问,其行为可以通过java选项--illegal-access=值，控制，默认值为permit,其他可选值有warn,debug,deny

两种方式:1、可选的编译时依赖(类似于maven的provided scope)声明: requires static , requires transitive static2、使用services模式，缺点就是需要使用侵入性的ServiceLoader API

incubator modules：孵化模块 以jdk.incubator开头，比如jdk.incubator.httpclient(jdk11之后这是正式的模块了:[java.net.http][1],具体参考:[链接]

我们开发内部用的二方库时往往需要定义一些bean，这些bean中有的可能已经被业务方系统配置使用了，在非SpringBoot方式集成中可能导致冲突。导致按type注入失败(因为存在两个已有的实现)。为什么要强调非SpringBoot呢，因为SpringBoot可以使用@ConditionOnMissingXxx条件注解。

有个时候多人多team协作开发过程中，会存在临时修改的二方包，同样版本需要重新拉取的情况。发现大部分人包括自己长久以来也是采用最原始的方法，一层层找到对应的目录删除对应的文件。某天实在是受不了了，写了个小工具分享下，小代码解决小问题。

可以看到，数据结构就是每个线程都有一个ThreadLocalMap类型的threadLocals变量来维护线程内的所有ThreadLocal实例。ThreadLocalMap并不继承Map，底层数据结构是一个数组ThreadLocalMap.Entry[] table数组(默认大小16)，以及ThreadLocalMap.Entry(注意，它并不像HashMap那样，它并不是个链表元素，没有next引用),Entry的...

三次握手建立连接：为了能够说清楚后面的RST攻击，需要结合上图说说：SYN标志位、序号、滑动窗口大小。建立连接的请求中，标志位SYN都要置为1，在这种请求中会告知MSS段大小，就是本机希望接收TCP包的最大大小。发送的数据TCP包都有一个序号。它是这么得来的：最初发送SYN时，有一个初始序号，根据RFC的定义，各个操作系...

上图时连接池类图关系。PoolingHttpConnectionManager:就是我们通常所说的连接池CPool：实际池化连接保持者RouteSpecificPool:与Route关联的连接池

数字证书还可能存在的问题：证书作废 CA伪造 其他

先看看Spark Streaming 的 JobSet, Job，与 Spark Core 的 Job, Stage, TaskSet, Task 这几个概念。

题外话：从字面上来看，ZooKeeper表示动物园管理员，而Hadoop生态系统中，许多项目的Logo都采用了动物，比如Hadoop采用了大象的形象，所以可以ZooKeeper就是对这些动物进行一些管理工作的。

从Java8发布到现在有好几年了,而Java9也提上发布日程了(没记错的话好像就是这个月2017年7月，也许会再度跳票吧，不过没关系，稳定大于一切，稳定了再发布也行)，现在才开始去真正学习，说来也是惭愧。虽然目前工作环境仍然以Java6为主，不过Java8目前已是大势所趋了。Java8带来了许多令人激动的新特性，如lambda表达式，...

我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势。这个很有意思，在经济学上有个长裙理论，就是说，如果长裙的销量高了，说明经济不景气了，因为姑娘们没钱买各种丝袜了。

Hadoop分布式文件系统(hadoopdistributed filesystem，HDFS)。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 它是基于流数据模式的访问和处理超大文件。(分布式最大的好处就是其...

Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最新的Dataset API。Spark SQL的一种用法是直接执行SQL查询语句，你可使用最基本的SQL语法，也可以选择HiveQL语法...

Spark Streaming支持从多种数据源提取数据，如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis以及TCP套接字，并且可以提供一些高级API来表达复杂的处理算法，如：map、reduce、join和window等。

编程指南：[链接] ApiDoc: [链接] 0、例子 [链接] 1、集群模式与如何部署？ 集群模式：[链接] 提交部署应用：[链接] 1.1、如何监控？[链接] 2、RDD算子： Actions：[链接] Transformers：[链接] 3、如何配置，有哪些配置选项？ 配置大全：[链接]提示：默认master端口7077,spark-ui端口:4040 4、调优 [链接]

spark是分布式并行数据处理框架 与mapreduce的区别： mapreduce通常将中间结果放在hdfs上，spark是基于内存并行大数据框架，中间结果放在内存，对于迭代数据spark效率更高，mapreduce总是消耗大量时间排序，而有些场景不需要排序，spark可以避免不必要的排序所带来的开销，spark是一张有向无环图，spark支持scala，pytho...

Thymeleaf 目前最新版本3.0Thymeleaf作为Spring-Boot官方推荐模板引擎，而且支持纯HTML浏览器展现(模板表达式在脱离运行环境下不污染html结构).是时候了解一番了。

使用Spring Boot很容易创建一个独立运行（运行jar,内嵌Servlet容器）、准生产级别的基于Spring框架的项目，使用Spring Boot你可以不用或者只需要很少的Spring配置。

Ctrl+Shif+P , F1 打开命令面板 Ctrl+P 快速打开 Ctrl+Shift+N 打开新实例窗口 Ctrl+Shift+W 关闭窗口实例

{代码...} {代码...} {代码...} {代码...} {代码...} {代码...}

{代码...} 注意：headless模式需要Chrome 59支持，而且windows版尚未支持。 相关配置选项地址参考：[链接][链接][链接][链接]

上述实现了1、将DEBUG、INFO、WRAN/ERROR日志分开打印到不同文件2、通过包名来按模块打印到特定文件3、日志文件每天rolling、保存最大历史日志文件数

问题描述：由于数据库的数据量特别大，而且公司没有搞主从读写分离，导致从数据库读取数据比较慢，而我需要从数据库查询出特定标识来拼url去抓。实际运行中就发现了一个有趣的现象。爬虫抓取的速度超过了我用scheduler给它推送url的速度，导致爬虫从scheduler获取不到url,同时此刻线程池所有线程都已停止。这个时候，根...

1、web.xml {代码...} 2、applicationContext.xml {代码...} 3、BaseDao {代码...} 4、BaseEntity {代码...}

【问题描述】在工作中，有一个比较复杂的feature使用的是hibernate的Criteria实现的查询，但是PM要求在查询数据前，先告知用户有多少条数据，让用户去选择返回多少条记录。 【解决办法】使用Projections.count("property") 或者 Projections.rowCount()

解决思路：其实我的Service层是加了@Transactional注解的，但是由于某些原因，在service外使用了dao.getSession()从而导致该问题。问题代码如下：(这段代码没有放在被@Transactional注解的Serivce层，从而导致问题)

清空缓存当调用session.evict(customer); 或者session.clear(); 或者session.close()方法时，Session的缓存被清空。

{代码...} {代码...}