本文介绍了如何使用High-level-rest-client和JavaAPI完成对Elasticsearch的聚合查询。作者指出在5.x版本后，官方不太支持使用transportClient进行查询，而且由于实际环境涉及到加密，无法使用transportClient方式进行查询，因此选择了High-level-rest-client方式。文章详细介绍了pom.xml文件中需要引入的相关jar包，以及配置ElasticsearchConfig和ElasticsearchService类来实现对Elasticsearch的聚合查询。ElasticsearchService类中包含了在指定时间范围内查询关键字对应值的功能，通过High-level-rest-client创建client，构建查询条件，并处理查询结果。整体介绍了如何使用JavaAPI和High-level-rest-client完成对Elasticsearch的聚合查询。

本文为进阶版，重新实现了SpringBoot中多线程并发动态执行计划任务的方法。通过ScheduledTask类实现动态刷新和并发执行功能，将任务从数据库中获取并更新到任务列表中。使用LogTask对象存储任务信息，通过refresh()方法实现任务的刷新和更新。读者可在项目中实现从数据库获取任务对象集合的方法，并调用refresh()方法来实现任务的动态更新和并发执行。整体实现更加灵活，解决了数据库变更导致计划任务未刷新的问题，同时支持多线程并发执行任务。

本文介绍了如何实现Java端进行加密，Python端进行解密的非对称RSA功能。在Java端使用的是RSA/ECB/OAEPWithSHA-256AndMGF1Padding算法对数据进行加密，而Python端使用RSA算法对加密数据进行解密。在Java端需要注意数据长度限制以及公钥格式是DER的问题，而在Python端需要注意Base64格式转换和换行符的处理。通过该功能可以实现跨语言的数据加解密操作，提供了Java和Python端的代码示例。详细代码请查看作者Github。

本文介绍了在Java中使用ProtoBuf对数据进行操作的步骤。首先是安装Protobuf环境，然后编写protobuf文件定义数据格式，并根据该文件生成Java文件。接着介绍了Maven配置相关依赖，以及操作Protobuf数据的方法。通过示例代码展示了如何生成pb数据、获取pb数据并转换为json字符串，以及如何编辑headers数据。最后提供了完整的Java类代码示例以供参考。整个过程涉及到安装、定义、生成、操作等多个步骤，通过这些步骤可以在Java中方便地使用ProtoBuf对数据进行处理。

在开发中同时使用@Scheduled()和@KafkaListener()可能导致计划任务失效，因为Kafka监听消费会一直占用线程。为了解决这个问题，可以使用ScheduledExecutorService来代替计划任务，通过设置延迟时间实现周期执行任务。此外，还可以编写一个方法来计算当前时间与周期时间的时间差，从而确定下次执行任务的等待时间。综上所述，通过这两种方法可以实现周期执行和模拟注解方式的计划任务，根据实际需求进行调整时间单位。