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。

本文介绍了如何在Spring Boot项目中实现平滑关闭，并提供了自动化关闭脚本的使用方法。核心代码包括GracefulShutdown.java和Shutdown.java，其中GracefulShutdown类实现了Tomcat的定制化关闭操作，而Shutdown类则是在GracefulShutdown的基础上进行定制化关闭操作流程。另外，还提供了ApplicationStarterRunner.java、CommonInfo.java和HttpCommonUtil.java等辅助类来实现服务启动后的进程号设置和获取当前服务的PID等功能。最后，还给出了配置文件application.properties的相关内容和使用步骤。对于关闭操作流程的定制化，只需在Shutdown.java中的shutdown方法中编写相应的关闭操作即可。同时，也详细介绍了如何使用提供的自动化关闭脚本，包括下载、上传、配置环境变量和执行脚本的步骤，方便用户快速、方便地关闭服务。

本文介绍了如何使用Java获取指定topic每个分区的当前偏移量。首先通过在pom.xml中引入spring-kafka的依赖，然后在properties文件中配置消费者信息。接着通过编写KafkaUtil工具类中的方法，可以获取指定topic下每个分区的偏移量信息。最后，在主程序中传入需要获取偏移量的topic集合和配置信息，调用KafkaUtil方法即可实现获取每个分区的当前偏移量。同时，作者提供了properties文件自动注入的方式加载配置信息。

本文介绍了利用Dom4j库解析soap格式的xml数据的方法，目前只实现了3层结构的xml数据解析，支持标准格式、嵌套数组、嵌套对象、数组嵌套对象、对象嵌套数组等数据格式的解析处理。通过实现的`SoapXmlFormatUtil`类，可以将xml数据解析成JSONObject对象，并通过测试数据验证了解析结果的准确性。最后，通过执行速度测试表明，在处理5万条xml数据的解析过程中，平均解析速度为4166条/s，具有较高的解析效率。

本文介绍了如何基于原生的mongoClient构建多数据源的客户端，通过引入相应的依赖和配置文件，实现了方便快捷地构建多个mongo数据源。使用MongoClientsInit对象可以轻松获取不同数据源的MongoDatabase对象，然后在实现类中可以通过MongoSourceFind来进行具体的查询操作。这种实现方式避免了使用SpringBoot的mongoTemplate，简化了配置，并且适配了不同版本的SpringBoot，提供了一种更加灵活方便的解决方案。

基于SpringKafka构建的客户端代码使用了spring-kafka库，通过配置KafkaConfig类实现了对Kafka生产者的一系列参数设置，包括缓存容量、控制握手次数等。KafkaService接口定义了发送数据到指定topic、检验topic是否存在以及创建指定topic的方法。KafkaServiceImpl则实现了这些方法，通过KafkaAdmin和KafkaTemplate完成对Kafka的操作，包括发送数据、校验topic是否存在以及创建topic。整体实现了对Kafka客户端的便捷操作，提高了代码的可读性和易用性。

该段落介绍了一个项目，它利用Ajax技术实现了动态模糊查询功能，特别针对模板的选择进行了优化。用户可以通过输入框输入关键词，系统即时反馈匹配的模板列表，提升搜索效率与用户体验。此功能模块基于jQuery和Bootstrap构建，并嵌入layui框架来处理弹出层的交互，如确认和取消按钮操作。此外，文档还涵盖了从HTML结构、CSS样式到JavaScript逻辑的全面实现细节，包括如何隐藏搜索结果、选择模板、删除已选项及最终确认提交的过程。对外部库的引用也清晰列出，便于开发者快速集成这一功能至他们的项目中。

栈是一种特殊的线性数据结构，仅允许在一端（栈顶）进行元素的添加与移除，遵循后进先出（LIFO）原则。栈可以通过顺序存储或链式存储实现，其中顺序栈使用固定大小的数组存储元素，链栈则利用链表灵活性动态调整大小。栈的基本操作包括初始化、判断栈空、进栈、出栈及读取栈顶元素等，这些操作的时间复杂度均为O(1)。栈在算法与程序设计中扮演关键角色，如函数调用、表达式求值、深度优先搜索等场景。特别地，通过共享栈设计，两个栈可共用一片连续存储空间，提高空间利用率。在Java应用中，栈能实现复杂功能，如综合计算器，通过解析中缀表达式转换为后缀表达式并计算结果，展示了栈在处理递归、括号匹配及运算符优先级问题上的高效性。

在Python中，Elasticsearch游标查询是处理大量数据的有效工具。通过使用Elasticsearch库，可以实现滚动查询，允许在默认两分钟的游标过期时间内持续获取数据。这种查询方法适用于需要一次性处理大批量数据的场景，通过使用游标可以有效地管理和获取查询结果。代码示例展示了如何初始化Elasticsearch连接，并定义了一个方法`search_by_scroll_id`，该方法使用游标方式查询指定索引和文档类型的数据，并支持聚合语句以及自定义的时间范围过滤条件。通过这种方式，可以高效地处理和分析大规模数据集。