Scala 中应用 Future 并发编程

Java 世界里进行并发编程有 Future 和  ExecutorService(当成 ThreadPool 来对待),及至 Java 8 引入了更为趁手的 CompletableFuture。那么使用 Scala 该如何进行并发编程呢?Scala 能毫无障碍的使用 Java 类库,所以完全可以用 Java 的 API 来使用线程池,只是那不太 Scala 罢了。

既然是 Scala, 就尽量写成 Scala Style 吧,Scala 也有自己的 Future, 还有 Promise 呢? 至于 Promise 与 Future 多大区别,语义上似乎也差不多,只看到 Promise 中有一个 Future 的属性。如果想玩得高级一点的话就该把  Actor 弄起来,它算是所谓的纤程,多个  Actor 可跑在同一个线程中,当然启动要快,内存消耗少,还避免了上下文切换。

这里还是先体验 Scala Future 的用法。Future 本身只是描述了一个任务,及将要获得的结果(或执行的动作),因此那样一个任务也是要放到线程池中去执行。这和 Java 的 Future/ThreadPool 是一样的概念。稍有不同的是线程池的创建与使用,线程池的默认大小配置等。看个简单的应用示例,本次测试的 Scala 版本是 2.11.12,为了突出实际的线程池大小,我们把任务数设置为 20 个

Scala Future 并发编程体验

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实现 Amazon S3 数据(文件)分段上传

探索是否能以流式写数据到 S3

通常,在我们项目中用 Java 代码上传数据到 S3 是下面那样的操作

AmazonS3 s3Client = AmazonS3ClientBuilder.defaultClient();
s3Client.putObject("bucket_name", "s3key.txt", new ByteArrayInputStream("hello".getBytes()), new ObjectMetadata()); //ObjectMetadata 没什么特别的话可以为 null

虽然  putObject() 的第三个参数是一个流,但它是输入流, 并非输出流啊。也就是说在执行该方法时必须把所有待上传的上据全部准备在这个输入流中,所以这里就直接用一个 ByteArrayInputStream 来包裹需上入到 S3 的数据内容。

当然 putObject() 也就无法像 FileObjectOutputStream 那样流式写入内容到文件中,因为 putObject() 前后都没有与 bucket 上那个文件上有联系。即使是用 PipedInputStream/PipedOutputStream  也不行, 比如说下面的代码 阅读全文 >>

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用 PreparedStatement 向 SqlServer 中一次性插入多条记录

标准 SQL 都提供了下面这种方式一条 INSERT INTO 语句插入多条记录

INSERT INTO Customers(Id, Name, Age) VALUES (1, 'Name1', 21.5), (2, 'Name2', 32.3)

VALUES 之后用括号列出每一条记录。但是在 Java 中想把上面的语句转换成 PreparedStatement  来插入多条记录时就有些问题。要么写成

INSERT INTO Customers(Id, Name, Age) VALUES(?, ?, ?), (?, ?, ?), (?, ?, ?) ....

我们不知道 VALUES 后应该列多少个问号,而且  JDBC 对参数的个数是有限制的,最多 2000 个参数。如果根据字段个数来算一次添加多少条记录,那么这条 SQL 语句也是动态的,不能很好的作为 PreparedStatement 进行预编译。以一个表三个字段为例,2000 个参数下一次性最多能插入记录数 666 条,也可能由于输入是 666 条记录的任意数量,所以生成的语句非静态的。

这种方式与每次手动拼凑一个完全静态的 INSERT INTO 语句应该不会有太多的差别。

如果只是写成 

INSERT INTO Customers(Id, Name, Age) VALUES(?, ?, ?)

然后试图进行下面的操作 阅读全文 >>

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体验 Scala 2.12 支持的 Java 8 风格(SAM) Lambda

上一次关注 Scala 新版本特性还是在将近五年前,针对的是  Scala 2.10. 后来也一直在使用 Scala,基本上是 Scala 2.11,但对 Scala 2.11 所带来的新特性基本无知,大约有个 Macro 功能,没什么机会用上,应用 sbt 时稍有接触。还是老句老话,了解新特性最可靠的文档是每个版本的的 Release Notes, 比如 Scala 2.12.0 Release Notes.

其中 Scala 2.12 带来的主要特性在于对 Java 8 的充分支持:

  1. Scala 可以有方法实现的 trait 直接编译为带默认方法的 Java 接口
  2. Lambda 表达式无需生成相应的类,而是用到 invokedynamic 字节码指令(这个是 Java 7 加进来的新指令)
  3. 最方便的功能莫过于终于支持 Java  8 风格的 Lambda,即功能性接口的 SAM(Single Abstract Method)

Scala 的 Lambda 内部实现

这儿主要是体验 Scala 2.12 如何使用 Java 8 风格的 Lambda. 在 Scala 2.12 之前,Scala 对 Lambda 的支持是为你准备了一大堆的 trait 类,有

  1. Function0, Function1, ...... Function22 (接收多个参数,返回一个值)
  2. Product1, Product2, ...... Product22 (函数返回多个值,即 TupleX 时用的)

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Spark 提交任务时 Invalid signature file digest 错误

第一次用  spark-submit 提交任务,是 Scala 的程序,命令格式是

spark-submit --class <main-class> --master local[*] --name "My first Spark Job" spark-test-fat-1.0-SNAPSHOT.jar

结果报出错误

Exception in thread "main" java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes
at sun.security.util.SignatureFileVerifier.processImpl(SignatureFileVerifier.java:330)
at sun.security.util.SignatureFileVerifier.process(SignatureFileVerifier.java:263)
at java.util.jar.JarVerifier.processEntry(JarVerifier.java:318)
......
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:119)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

Google 查了下,是需要把 jar 文件中的 META-INF/*.RSA META-INF/*.DSA META-INF/*.SF 文件清理掉。我们可以执行如下命令从现有的 jar 中除去

zip -d <jar file name>.jar META-INF/*.RSA META-INF/*.DSA META-INF/*.SF

是因为 jar 包中包含有这些文件才造成提交 Spark 时验证文件签名摘要时失败。 阅读全文 >>

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IntelliJ IDEA 中创建 Maven Scala 项目

Scala 项目看家的构建工具当然是 SBT, 假如我们已习惯于 Maven, 想要用 Maven 来构建 Scala 项目该如何做呢?那首先要找到一个 Maven Scala 相应的 Archetype, 然后用命令 mvn archetype:generate 或是在 IntelliJ IDEA 使用 Maven 项目创建向导来选择一个 Maven Scala Archetype。这里主要介绍 IntelliJ IDEA 中 Maven 向导创建 Scala 项目的方式。

首先确保我们已安装了 IntelliJ IDEA 的 Maven 和  Scala 插件。插件中自带了 org.scala-tools.archetypes:scala-archetype-simple:1.2 的 Maven archetype, 这是一个貌视 Scala 官方的 archetype。我们可以尝试基于它来创建一个 Maven Scala 项目。通过 IntelliJ IDEA 的菜单 File/New/Project..., 在弹出的窗口中选择 Maven/Create from archetype, 然后找到 scala-archetype-simple, 自带版本为 1.2, 当前最新版也不过 1.3, 那还是  2010 年建立,别提有多老了。 阅读全文 >>

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JMockit 中被 Mocked 的对象属性及方法的默认值

前脚研究完 Mockito 中被 Mocked 的对象属性及方法的默认值, 虽然目今更多的是拥抱着 Mockito, 但总有时对 JMockit 也会挤眉弄眼,谁叫 JMockit 无所不能呢!被 Mockito 的 Mock 对象方法的默认返回值洗脑之后,进而觉察出 JMockit 应该有同样的实现方式。

经过类似的测试,这里不详细列出测试过程,只是在基于前篇的测试中加入 JMockit 的依赖,最新版是 1.36。测试类 MyClassTest 中使用

来构造 MyClass 的 mock 对象 myClass, 其余代码是一样的。相关代码请前往上篇 Mockito 中被 Mocked 的对象属性及方法的默认值 中找。 使用 JMockit 后跑出来的效果如下: 阅读全文 >>

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Mockito 中被 Mocked 的对象属性及方法的默认值

在 Java 测试中使用 Mockito 有段时日了,以前只是想当然的认为 Mock 的对象属性值和方法返回值都是依据同样的规则。基本类型是 0, 0.0, 或 false, 对象类型都是 null, Mock 对象的默认返回值也应该是一样的。直到最近有一天,有一个返回 Optional<String> 类型的方法,由于忘记对该方法打桩,意外的发现它返回的不是 null, 而 Optional.empty(), 因此才意识到此处定有蹊跷。着实有必要用代码验证一下 Mockito 是怎么决定属性及方法的各种返回类型的默认值的。

此次测试所用的 Mockito 版本是 mockito-core-2.12.0.

于是创建了下面一个类 MyClass 用于生成 Mock 对象,选取了一些典型的数据类型, 包括 int, Double, String, long[], Optional<String>, Collection<String>, Map<String, String>, 同时测试 Mock 对象默认的属性值与方法默认返回值。 阅读全文 >>

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记录一下 Spring 如何扫描注解的 Bean 与资源

Spring 相关代码分析

本文通过对 Spring 的源代码来理解它是如何扫描 Bean 与资源的,因为自己有一个类似的需求,想把一堆的配置文件丢到 resources 下某个目录中,在程序启动的时候能加载它们。因为文件名是不一定的,所以不能直接指定文件名来加载,通过对 Spring 扫描资源的理解后,可以在自己的代码中手工扫描那些配置文件,以后有任何新的配置文件只需要扔到相应的配置目录即可。

下面以一个最简单的 Spring Boot 项目为例,调试并观察源代码

还是直奔主题吧,不一步一步的去探寻到底是哪个实现类去扫描资源的,用 Google 找到的是 ClassPathScanningCandidateComponentProvider, 因此直接在这个类的敏感位置上打上断点,比如它的构造函数 阅读全文 >>

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配置 VIM 英语字典

使用 Vim 官方网站的字典下载链接

下载字典:

下载页面:http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=195, 当前下载链接为 http://www.vim.org/scripts/download_script.php?src_id=6351

解压缩所需字典文件

tar xzvf ~/Downloads/engspchk.targ.gz CVIMSYN/engspchk.dict

使用 Vim 整理成字典文件

vim CVIMSYN/engspchk.dict

删除前面三行:gg3dd
删除行首 GoodWord单词: :%s/^GoodWord\t//g
整理成每个单词占一行:%s/\t/^M/g,    ^M 的输入要用 ctrl-v 再按回车键,也可以用 ctrl-v-m 来输入 ^M.
删除最后一行:Gdd
排序::sort

现在的 engspchk.dict 中文件每一行只有一个单词,并且按字母排好了序的 阅读全文 >>

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