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函数式编程语言及工具

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search（9）- elastic4s logback-appender

jquery es 日志服务 nosql xml

前面写了个cassandra-appender，一个基于cassandra的logback插件。正是cassandra的分布式数据库属性才合适作为akka-cluster-sharding分布式应用的logger。所以，cassandra-appender核心功能就是对logback消息的存写部分了。同样，基于ES的logback-appender核心部分就是对ES的存写过程了。在ES里这个过程还附带了索引indexing过程。将来对历史消息的搜索、分析会更加方便。直接看看消息存写这部分elastic4代码：

2020-05-11

6180

CassandraAppender - distributed logging，分布式软件logback-appender

json 日志服务 nosql

农历年最后一场scala-meetup听刘颖分享专业软件开发经验，大受启发。突然意识到一直以来都没有完全按照任何标准的开发规范做事。诚然，在做技术调研和学习的过程中不会对规范操作有什么严格要求，一旦技术落地进入应用阶段，开始进行产品开发时，只有严格按照专业的软件开发规范才能保证软件产品的质量。刘颖在meetup中提到了异常处理(exception handling)和过程跟踪（logging)作为软件开发规范中的重要环节。我们在这篇先讨论logging。logging通过记录软件运行过程帮助开发者跟踪软件运行情况，分析运算结果或者异常产生原因，是一个成功完整的软件不可缺少的环节。 logback应该是java生态链中最流行、最通用的logger了。虽然logback已经提供了STDOUT、FILE、DB等多种跟踪信息输出方式，即ConsoleAppender、FileAppender、DBAppender，但针对分布式应用的appender还是需要定制。因为分布式软件是跨系统运行的，跟踪信息自然也会在不同的系统中产生并存储，所以分布式应用需要分布式存储才能实现跟踪信息的全局管理。logback是一套开发架构，任何定制的appender可以很方便地整合入logback。那么我们就尝试开发一套基于cassandra的logback-appender。

2020-02-23

5520

Akka-CQRS（5）- CQRS Writer Actor 部署和测试

scala 日志服务 tcp/ip

上篇我们做了一个WriterActor的例子，主要目的是示范WriterActor如何作为集群分片用persistentActor特性及event-sourcing模式实现CQRS的写功能。既然是集群分片，那么我们就在这篇讲讲WriterActor的部署和测试，因为这个里面还是有些值得注意的地方。下面是一段WriteActor，即集群分片（cluster-sharding）的部署代码：

2019-05-25

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