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博客有半年没更新了，不是我偷懒，而是之前服务器到期了，开博客这么多年，钱其实花了不少，但是没有一点收益，所以上了谷歌广告，如果文章对你稍稍有一点帮助，希望能花一秒钟帮忙点一下广告，谢谢。 今天这篇文章呢，不难，其实是解答我一直以来心里的一个疑问。是这样的，之前看五八技术委员会主席沈剑老师的公众号架构师之路的一篇文章：http 如何像 tcp 一样实时的收消息，里面其中的一个方案是用 http 短连接轮询的方式实现“伪长连接”。但是对于轮询，我们的第一反应肯定是有延时，但是标题不是说的是实时吗？当然我们可以把轮询的时长缩短一些，先不说这样大部分时间的轮询调用，可能都没消息返回，造成服务器资源浪费，轮询时间再短也是有延时啊，所以难道是伪实时？反正一般消息延时个三五秒，甚至十秒八秒一分钟，大家也不会在意，只会认为对方返回慢，对不起，这是我们程序员的锅，但是 http 真的不能实现实时吗？沈剑老师提出了一种方法：首选 webim 和 webserver 之间建立一条 http 连接，专门用作消息通道，这条连接叫 http 消息连接。然后会有如下处理： 没有消息到达的时候，这个 http 消息连接将被夯住，不返回，由于 http 是短连接，这个 http 消息连接最多被夯住 90 秒，就会被断开（这是浏览器或者 webserver 的行为）； 在 1 的情况下，如果 http 消息连接被断开，立马再发起一个 http 消息连接； 此时在在 1 和 2 的配合下，浏览器与 webserver 之间将永远有一条消息连接在，然后还有一种情况 每次收到消息时，这个消息连接就能及时将消息带回浏览器页面，并且在返回后，会立马再发起一个 http 消息连接 这样就能做到使用 http 端连接轮询的方式实现了实时收消息。不过需要说明的是，其实还有一种情况：消息到达时，上一个 http 消息连接正在返回，也就是第二种情况的时候突然来了一个消息，此时没有 http 消息连接可用。虽然理论上 http 消息连接的返回是瞬时的，没有消息连接可用出现的概率极小，但是根据墨菲定律我们知道，这种情况肯定会出现，所以这种情况下我们可以将消息暂存入消息池中，下一个消息连接到达后，无需等待，直接去消息池中取消息，将将消息带回，然后立刻返回生成新的消息连接即可。 以上过程，可以参考沈剑老师的公众号，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/6BCucq6QsH8lfDGLtQCl2A 不过以上都不是今天这篇文章的重点，和今天这篇文章的标题也没有任何关系。重点是当时看了沈剑老师的这篇文章后我一直有一个疑问：第一步的时候如何夯住？总不能 sleep 吧，这多不优雅啊，由于一直以为没有遇到过类似的需求，所以这么几年来我也没深究这个问题，但是心里确实一直记着，直到前一段时间，听马士兵教育的公开课，当时再讲类似的问题的时候提到了夯住 http 的连接（具体是哪个问题，还真不记得了），虽然当时上课的老师没提怎么实现，但是评论区我问了一下，如何夯住不返回？然后有一个同学回复说，用 DeferredResult，然后下课后搜了一下资料，果然可以，如下是实现的笔记，所以这才是重点，希望对有这个疑问的同学也有一点帮助。 消息返回实体类，大家可以根据实际情况，自己定义即可： package cn.bridgeli.deferredresulttest.entity; import lombok.Data; import lombok.Getter; /** * @author bridgeli */ @Data public class DeferredResultResponse { private Integer code; private String msg; public enum Msg { TIMEOUT("超时"), FAILED("失败"), SUCCESS("成功"); @Getter private String desc; Msg(String desc) { this.desc = desc; } } } controller 接口： package cn.bridgeli.deferredresulttest.controller; import cn.bridgeli.deferredresulttest.entity.DeferredResultResponse; import cn.bridgeli.deferredresulttest.service.DeferredResultService; import org.springframework.http.HttpStatus; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.context.request.async.DeferredResult; import javax.annotation.Resource; /** * @author bridgeli */ @RestController @RequestMapping(value = "/deferred-result") public class DeferredResultController { @Resource private DeferredResultService deferredResultService; /** * 为了方便测试，简单模拟一个 * 多个请求用同一个requestId会出问题 */ private final String requestId = "test"; @GetMapping(value = "/get") public DeferredResult<DeferredResultResponse> get(@RequestParam(value = "timeout", required = false, defaultValue = "10000") Long timeout) { DeferredResult<DeferredResultResponse> deferredResult = new DeferredResult<>(timeout); deferredResultService.process(requestId, deferredResult); return deferredResult; } /** * 设置DeferredResult对象的result属性，模拟异步操作 * * @param desired * @return */ @GetMapping(value = "/result") public String settingResult(@RequestParam(value = "desired", required = false, defaultValue = "成功") String desired) { DeferredResultResponse deferredResultResponse = new DeferredResultResponse(); if (DeferredResultResponse.Msg.SUCCESS.getDesc().equals(desired)) { deferredResultResponse.setCode(HttpStatus.OK.value()); deferredResultResponse.setMsg(desired); } else { deferredResultResponse.setCode(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR.value()); deferredResultResponse.setMsg(DeferredResultResponse.Msg.FAILED.getDesc()); } deferredResultService.settingResult(requestId, deferredResultResponse); return "Done"; } } 其中：/get 接口模拟沈剑老师说的消息连接，/result 接口模拟有一条新消息来了，然后 /get 接口会立即返回。主要注意的是 requestId，在实际项目中不能使用同一个，否则会出现问题，这个测一下就知道了，也很容易想到原因。 ...

关于规则引擎，我们在工作中应该会经常遇到，例如我们对不同的用户给不同的折扣。前一段时间在网上闲逛，发现一个很简单的规则引擎，一下是学习笔记。 在使用之前，我们要先导入 jar 包： <dependency> <groupId>org.jeasy</groupId> <artifactId>easy-rules-core</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.jeasy</groupId> <artifactId>easy-rules-mvel</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> 一. 使用零配置的方式： 规则引擎入口： package cn.bridgeli.demo.rule; import org.jeasy.rules.api.Facts; import org.jeasy.rules.api.Rules; import org.jeasy.rules.api.RulesEngine; import org.jeasy.rules.core.DefaultRulesEngine; import org.jeasy.rules.core.RulesEngineParameters; import org.junit.Test; /** * @author bridgeli */ public class ThreeEightRuleTest { @Test public void testRule() { /** * 创建规则执行引擎 * 注意: skipOnFirstAppliedRule意思是，只要匹配到第一条规则就跳过后面规则匹配 */ RulesEngineParameters parameters = new RulesEngineParameters().skipOnFirstAppliedRule(true); RulesEngine rulesEngine = new DefaultRulesEngine(parameters); //创建规则 Rules rules = new Rules(); rules.register(new EightRule()); rules.register(new ThreeRule()); rules.register(new ThreeEightRuleUnitGroup(new EightRule(), new ThreeRule())); rules.register(new OtherRule()); Facts facts = new Facts(); for (int i = 1; i <= 50; i++) { //规则因素，对应的name，要和规则里面的@Fact 一致 facts.put("number", i); //执行规则 rulesEngine.fire(rules, facts); System.out.println(); } } } 这个是判断 1- 50 里面，哪些是 3 的倍数、哪些是 8 的倍数、哪些是 3 和 8 的倍数。 ...

在学习 volatile 关键字的时候，我们都知道他有两个作用：1. 内存可见性；2. 禁止指令重排序。但是我们一般都是说，那么怎么证明呢？请看下面这段代码： package cn.bridgeli.demo; /** * @author BridgeLi * @date 2020/7/4 10:27 */ public class Disorder { private static int x = 0; private static int y = 0; private static volatile int a = 0; private static volatile int b = 0; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { int i = 0; for (; ; ) { i++; x = 0; y = 0; a = 0; b = 0; Thread one = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { a = 1; x = b; } }, "one"); Thread two = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { b = 1; y = a; } }, "two"); one.start(); two.start(); one.join(); two.join(); if (0 == x && 0 == y) { System.out.println("第 " + i + " 次（" + x + ", " + y + ")"); break; } } } } 如果仔细分析这段代码，我们就会发现，如果 CPU 没有乱序执行，那么无论任何时候 x 和 y 都不可能同时为零，但是事实上，这段代码是有可能出现 x 和 y 同时为零的，具体大家可以自己测试，需要说明的时候，什么时候指令重排了，要看运气，可能很快出现，也可能要等一会。 ...

昨天听马士兵教育张福刚讲公开课，里面讲解了布隆过滤器，今天无聊没事干，整理了一下笔记。关于布隆过滤器是什么东西，有什么应用场景就不做讨论了，网上有很多，大家可以自行了解，只记录实现： pom 依赖 <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>18.0</version> </dependency> 具体实现 package cn.bridgeli.demo; import com.google.common.hash.Funnels; import com.google.common.hash.Hashing; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.Pipeline; import java.nio.charset.StandardCharsets; /** * @author BridgeLi * @date 2020/6/6 16:38 */ public class BloomFilter { private Jedis jedis = null; /** * 预估的数据量 */ private static long n = 10000; /** * 容忍的错误率 */ private static double fpp = 0.01; private static long numBits = optimalNumOfBits(n, fpp); private static int numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(n, numBits); /** * 根据预估数据量 n 和允许的错误率 fpp 计算需要的 bit 数组的长度 * * @param n * @param fpp * @return */ private static long optimalNumOfBits(long n, double fpp) { if (0 == fpp) { fpp = Double.MIN_VALUE; } return (long) (-n \* Math.log(fpp) / (Math.log(2) \* Math.log(2))); } /** * 根据预估的数据量和计算出来的需要的 bit 数组的长度，计算所需要的 hash 函数的个数 * * @param n * @param numBits * @return */ private static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long numBits) { return Math.max(1, (int) Math.round((double) numBits / n * Math.log(2))); } /** * 预热数据 */ @Before public void testBloomFilterBefore() { BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter(); bloomFilter.init(); for (int i = 0; i < n; i++) { bloomFilter.put("bf", String.valueOf(i + 100)); } } /** * 过滤数据 */ @Test public void testBloomFilter() { BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter(); bloomFilter.init(); int ex_count = 0; int ne_count = 0; for (int i = 0; i < 2 * n; i++) { boolean exist = bloomFilter.isExist("bf", String.valueOf(i + 100)); if (exist) { ex_count++; } else { ne_count++; } } System.out.println("ex_count: " + ex_count + ", ne_count: " + ne_count); } private void init() { JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379); jedis = jedisPool.getResource(); } public boolean isExist(String where, String key) { long[] indexs = getIndexs(key); boolean result = false; try (Pipeline pipeline = jedis.pipelined()) { for (long index : indexs) { pipeline.getbit(where, index); } // 只要有一个位置为 false，即代表该数据不存在 result = !pipeline.syncAndReturnAll().contains(false); } catch (Exception e) { } return result; } public void put(String where, String key) { long[] indexs = getIndexs(key); try (Pipeline pipeline = jedis.pipelined()) { for (long index : indexs) { pipeline.setbit(where, index, true); } pipeline.sync(); } catch (Exception e) { } } private long[] getIndexs(String key) { long hash1 = Hashing.murmur3_128().hashObject(key, Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8)).asLong(); long hash2 = hash1 >>> 16; long[] result = new long[numHashFunctions]; for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) { long combinedHash = hash1 + i * hash2; if (combinedHash < 0) { combinedHash = ~combinedHash; } result[i] = combinedHash % numBits; } return result; } }

今天不写博客了，水一篇玩玩。老祖宗说，工欲善其事，必先利其器。很多做开发的同学都喜欢 Mac，我也是，自从用了之后爱不释手，但是当帮助一些同学解决问题的时候，总是发现，有些同学的终端使用的是 Mac 自带的终端和 shell，特别难用，完全无法发挥 Mac 的威力，然后给他们推荐怎么配置一下更好用，但是发现很多同学都是，现在已经懒得一个一个同学的说了，所以今天我就写一篇文章，怎么配置更好用的终端和 shell，希望下次再遇到直接能甩给他这篇文章就行。 一. 终端，iterm2 很多同学首先使用的终端是原生终端，那个终端说实话太难用了，我都想不出来理由，这么好用的电脑，苹果是如何忍受这么难用的终端的，这里给大家推荐一个好用的终端：iterm2。官网地址：https://iterm2.com/，GitHub 地址：https://github.com/gnachman/iTerm2，怎么安装这个就不用说了，傻瓜式的。 需要说明的是，安装完成之后，iterm2 默认窗口的大小，个人感觉是有点小的，所以做了一点点修改，希望默认窗口能大一些，修改步骤如下：打开工具 iTerm –> 点击mac左上角的 iTerm2 –> Preferences –> 选择Profiles –> Window –> Settings for New Windows，修改：Columns 和 Rows，个人设置的是 140 和 36，感觉还行，然后关闭，重新打开iTerm。就可以看到你更改后的效果。 二. shell，Oh My Zsh shell 是什么，我也不想解释了，大家可以自己搜索，另外如果想查看自己电脑有几种 shell，可以使用如下命令： cat /etc/shells 在 Linux 系统里执行这个命令和 Mac 略有不同，你会发现 Mac 多了一个 zsh，也就是说，mac 为用户预装了个 zsh。不过由于早期配置过于复杂，无人问津，很多人跑来看看 zsh 的配置指南，二话不说扭头就走了。直到有一天，国外有个穷极无聊的程序员开发出了一个能够让你快速上手的 zsh 项目，叫做：oh my zsh，官网地址：https://ohmyz.sh/，Github 地址是：https://github.com/ohmyzsh/ohmyzsh 使它的配置一下子简单起来了，下面就简单说说这个 Oh My Zsh。 安装，就一步： 由于目前系统的默认 Shell 都是 bash（可以通过：echo $SHELL 查看），所以需要使用如下命令修改当前用户使用 zsh： ...

一、JPA 连表查询时数据长度正常，内容都是重复的，MySQL 数据库运行查询语句结果正常 先看写法： package cn.bridgeli.demo.repository; import cn.bridgeli.demo.entity; import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; import org.springframework.data.jpa.repository.Query; import java.util.List; /** * @author BridgeLi */ public interface E1Repository extends JpaRepository<E1, Integer> { @Query(value = "SELECT t1.id, t1.name, t2.score FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.t1_id LIMIT ?1, ?2", nativeQuery = true) List<E1> queryE1s(Integer pageNum, Integer pageSize); } package cn.bridgeli.demo.entity; import lombok.Data; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.Id; import javax.persistence.Transient; /** * @author BridgeLi */ @Data @Entity public class E1 { @Id private Integer id; private String name; @Transient private String course; private Integer score; } 整体大概就是有两张表 t1 和 t2，一对多的关系，t1 的主键是 t2 的外键，执行的截图我就不做了，问题呢，大概就是上面描述的那样，有一个连表查询的需求，JPA 做的，返回给前端的数据，返回长度是对的，但是内容都是重复的，当时第一次看到这个问题的时候，怀疑是 SQL 的问题，然后就把 ...

写了 Spring AOP 实现自定义注解，打印日志之后，感觉在调用第三方 dubbo 接口的时候，依然会有同样的问题，然后看了一下 dubbo 的官方文档，决定下一个 filter，实现 dubbo 接口的日志拦截，以下是自己完的一个小例子，同样也是供需要的同学参考。 filter 具体实现如下： package cn.bridgeli.demo.filter; import com.alibaba.dubbo.rpc.Filter; import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation; import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker; import com.alibaba.dubbo.rpc.Result; import com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException; import com.alibaba.dubbo.rpc.service.GenericService; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; /** * @author bridgeli */ public class DubboServiceFilter implements Filter { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DubboServiceFilter.class); @Override public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException { // 打印入参日志 String className = invocation.getInvoker().getInterface().getName(); String methodName = invocation.getMethodName(); String arguments = StringUtils.join(invocation.getArguments(), ";"); LOGGER.info("调用 dubbo 服务接口: " + className + "#" + methodName + "，参数：" + arguments); //开始时间 long startTime = System.currentTimeMillis(); //执行接口调用逻辑 Result result = invoker.invoke(invocation); //调用耗时 long elapsed = System.currentTimeMillis() &#8211; startTime; //如果发生异常 则打印异常日志 if (result.hasException() && invoker.getInterface() != GenericService.class) { LOGGER.error("dubbo执行异常，接口：" + className + "#" + methodName + "，参数：" + arguments, result.getException()); } else { //打印响应日志 LOGGER.info("dubbo服务响应成功：" + className + "#" + methodName + "，参数：" + arguments + "，返回值：" + result.getValue() + "，用时：" + elapsed); } //返回结果响应结果 return result; } } 在/src/main/resources/META-INF/dubbo目录下新增纯文本文件 com.alibaba.dubbo.rpc.Filter 内容为： dubboServiceFilter=cn.bridgeli.demo.filter.DubboServiceFilter 最后在服务提供者配置文件中添加配置使拦截器生效： <dubbo:provider filter="dubboServiceFilter"/> 或者 <dubbo:service filter="dubboServiceFilter"/> 这样即可实现。不过需要说明的是，因为我们项目用的 dubbo 版本是：2.5.3，所以包名和配置名还都是：com.alibaba.dubbo，而最新的版本阿里已经捐献给 apache，所以都变成了：org.apache.dubbo。最后的最后想说的是，具体大家可以参考 dubbo 的官方文档，个人认为 dubbo 的官方文档写的是极好的，各种通俗易懂。 ...

自工作后，除了一些小项目配置事务使用过 AOP，真正自己写 AOP 机会很少，另一方面在工作后还没有写过自定义注解，一直很好奇注解是怎么实现他想要的功能的，刚好做项目的时候，经常有人日志打得不够全，经常出现问题了，查日志的才发现忘记打了，所以趁此机会，搜了一些资料，用 AOP + 自定义注解，实现请求拦截，自定义打日志，玩一下这两个东西，以下是自己完的一个小例子，也供需要的同学参考。 注解如下： package cn.bridgeli.demo.annotation; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * @author bridgeli */ @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface MyLog { /** * 方法描述 * * @return */ String desc() default ""; } 切面 package cn.bridgeli.demo.annotation; import cn.bridgeli.utils.AuthorizeUtil; import cn.bridgeli.entity.Principal; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut; import org.springframework.stereotype.Component; /** * @author bridgeli * 1. 这是一个切面类 */ @Aspect @Component @Slf4j public class MyLogAspect { /** * 2. PointCut表示这是一个切点，@annotation表示这个切点切到一个注解上，后面带该注解的全类名 * 切面最主要的就是切点，所有的故事都围绕切点发生 * logPointCut()代表切点名称 */ @Pointcut("@annotation(cn.bridgeli.demo.annotation.MyLog)") public void logPointCut() { } /** * 3. 环绕通知 * * @param joinPoint * @param myLog * @return */ @Around(value = "logPointCut() && @annotation(myLog)", argNames = "joinPoint,myLog") public Object logAround(ProceedingJoinPoint joinPoint, MyLog myLog) { // 获取方法名 String methodFullPathName = joinPoint.getTarget().getClass().getName() + "#" + joinPoint.getSignature().getName(); // 获取参数 String params = StringUtils.join(joinPoint.getArgs(), ";"); Principal currentUser = AuthorizeUtil.getCurrentUser(); log.info("当前登陆用户：" + (null == currentUser ? "" : currentUser.toString()) + "，进入 [ " + methodFullPathName + " ] 方法, 方法的描述：" + myLog.desc() + "，参数为:" + params); // 继续执行方法 long startTime = System.currentTimeMillis(); Object result = null; try { result = joinPoint.proceed(); } catch (Throwable e) { log.error("切面执行报错，参数：" + params, e); } long elapsed = System.currentTimeMillis() &#8211; startTime; log.info("[ " + methodFullPathName + " ] 方法执行结束，返回值为：" + (null == result ? "" : result.toString()) + "，用时：" + elapsed); return result; } } 然后只需要在想使用的地方 @MyLog 就可以了，当然也可以加上 @MyLog(desc = “这是方法描述”)，这样打出来的日志还会有方法是做什么的，别人看日志的时候能够一目了然。 ...

Java 使用 FFmpeg 处理视频文件示例 目前在公司做一个小东西，里面用到了 FFmpeg 简单处理音视频，感觉功能特别强大，在做之前我写了一个小例子，现在记录一下。 首先说明，我是在 https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/ 这个地方下载的软件，Windows 和 Mac 解压之后即可使用。具体代码如下： package cn.bridgeli.demo; import org.junit.Test; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; /** * @author BridgeLi * @date 2020/2/29 15:40 */ public class FfmpegTest { private static final String OS = System.getProperty("os.name").toLowerCase(); private static final String FFMPEG_PATH = "/Users/bridgeli/ffmpeg-20200216-8578433-macos64-static/bin/ffmpeg"; @Test public void testFfmpeg() { String inputWavFile = "/Users/bridgeli/inputWavFile.wav"; String inputMp3File = "/Users/bridgeli/inputMp3File.mp3"; String inputMp4File = "/Users/bridgeli/inputMp4File.mp4"; String outMergeMp3File = "/Users/bridgeli/outMergeMp3File.mp3"; String outMergeMp3AndMp4File = "/Users/bridgeli/outMergeMp3AndMp4File.mp4"; String outConcatMp3File = "/Users/bridgeli/outConcatMp3File.mp3"; // 拼接 String command = null; if (OS.contains("mac") || OS.contains("linux")) { command = FFMPEG_PATH + " -i " + inputMp3File + " -i " + inputWavFile + " -filter_complex \[0:0\]\[1:0\]concat=n=2:v=0:a=1[a] -map [a] " + outConcatMp3File; } else if (OS.contains("windows")) { command = FFMPEG_PATH + " -i " + inputMp3File + " -i " + inputWavFile + " -filter_complex \"\[0:0\]\[1:0\]concat=n=2:v=0:a=1[a]\" -map \"[a]\" " + outConcatMp3File; } // 合并（视频和音频） // String command = FFMPEG_PATH + " -i " + inputMp4File + " -i " + outConcatMp3File + " -c:v copy -c:a aac -strict experimental " + outMergeMp3AndMp4File; // 合并 // String command = FFMPEG_PATH + " -i " + inputMp3File + " -i " + inputWavFile + " -filter_complex amerge -ac 2 -c:a libmp3lame -q:a 4 " + outMergeMp3File; System.out.println(command); Process process = null; try { process = Runtime.getRuntime().exec(command); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } if (null == process) { return; } try { process.waitFor(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } try (InputStream errorStream = process.getErrorStream(); InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(errorStream); BufferedReader br = new BufferedReader(inputStreamReader)) { String line = null; StringBuffer context = new StringBuffer(); while ((line = br.readLine()) != null) { context.append(line); } System.out.println("error message: " + context); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } process.destroy(); } } 在我的认知中，完成任务是第一位的，所以按照这个简单处理一下音视频是没有问题的，具体更强大的语法，大家可以自己查询相关文档，也可以参考 https://blog.csdn.net/shshjj/article/details/98185454 这篇文中，其中我个人也在学习中。下面说两个在使用的过程中遇到的问题。 ...

今年春节真是打破了 N 多传统，很多人都是在家连门都没出过，从今天开始也要开始在家远程办公了，因为和小伙伴合作开发一个功能，但是接口目前还没给到，然后记得今年元旦前后，关于 YYYY 报错的问题，突然火了，据说有 N 多程序员被火速召回公司改 bug，所以决定写篇小文章说说这个问题：YYYY 一定会报错吗？ 首先需要说明的是：我用的 JDK 版本为：jdk-8u131-macosx-x64，所以具体表现为应该显示：2019-12-31，结果确是：2020-12-31，另外经过我的测试其实不仅 format 的时候报错，parse 的时候同样也会报错，我写了一段示例代码如下： package cn.bridgeli.demo; import org.joda.time.DateTime; import org.junit.Test; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; /** * Created by bridgeli on 2019/02/03. */ public class DateTest { @Test public void testSimpleDateFormat() throws ParseException { SimpleDateFormat simpleDateFormat1 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); DateTime dateTime1 = new DateTime(2019, 12, 31, 23, 59, 59); String date1 = simpleDateFormat1.format(dateTime1.toDate()); System.out.println("date1: " + date1); SimpleDateFormat simpleDateFormat2 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); DateTime dateTime2 = new DateTime(2020, 01, 01, 23, 59, 59); String date2 = simpleDateFormat2.format(dateTime2.toDate()); System.out.println("date2: " + date2); SimpleDateFormat simpleDateFormat3 = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd HH:mm:ss"); DateTime dateTime3 = new DateTime(2019, 12, 31, 23, 59, 59); String date3 = simpleDateFormat3.format(dateTime3.toDate()); System.out.println("date3: " + date3); SimpleDateFormat simpleDateFormat4 = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd"); DateTime dateTime4 = new DateTime(2020, 01, 01, 23, 59, 59); String date4 = simpleDateFormat4.format(dateTime4.toDate()); System.out.println("date4: " + date4); SimpleDateFormat simpleDateFormat5 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date date5 = simpleDateFormat5.parse("2019-12-31 23:59:59"); System.out.println("date5: " + date5); SimpleDateFormat simpleDateFormat6 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Date date6 = simpleDateFormat6.parse("2020-01-01"); System.out.println("date6: " + date6); SimpleDateFormat simpleDateFormat7 = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd HH:mm:ss"); Date date7 = simpleDateFormat7.parse("2019-12-31 23:59:59"); System.out.println("date7: " + date7); SimpleDateFormat simpleDateFormat8 = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd"); Date date8 = simpleDateFormat8.parse("2020-01-01"); System.out.println("date8: " + date8); } } 上面这段代码的输出结果为： ...