我们都会为我们的代码编写测试，不是吗？毫无疑问，我知道这个问题的答案可能会从 “当然，但你知道怎样才能避免写测试吗？” 到 “必须的！我爱测试”都有。接下来我会给你几个小建议，它们可以让你编写测试变得更容易。那会帮助你减少脆弱的测试，并保证应用程序更加健壮。
大多数对象在我们的APP中使用之前，都需要某种形式的设置。无论是我们要根据APP的品牌设置样式的视图（View），还是要配置的视图控制器(View Controller)，亦或是在测试中创建存根的值时，我们经常发现需要将设置代码放在某个地方。
REST 命名自“Representational State Transfer”，具有以下属性：
代码下载地址：https://github.com/f641385712/feign-learning
继续之前，请确保你已经对gRPC概念有所了解，并且熟悉protocol buffer。需要注意的是教程中的示例使用的是 proto3版本的protocol buffer：你可以在Protobuf语言指南与Protobuf生成Go代码指南中了解到更多相关知识。
如果你仔细想想，标准和协议在任务完成后就会出现它们本来要简化的东西已经出现了一段时间了，没有两组是用同样的方法来做的。这适用于软件,移动开发如何成为标准化的最近的一个例子,你甚至可以创建一个应用程序,该应用程序将在所有主要的操作系统的工作(这不是很久以前当你必须使用不同的技术对不同型号的设备从同一家公司)。
开篇：上一篇我们学习基本的单元测试基础知识和入门实例。但是，如果我们要测试的方法依赖于一个外部资源，如文件系统、数据库、Web服务或者其他难以控制的东西，那又该如何编写测试呢？为了解决这些问题，我们需要创建测试存根、伪对象及模拟对象。这一篇中我们会开始接触这些核心技术，借助存根破除依赖，使用模拟对象进行交互测试，使用隔离框架支持适应未来和可用性的功能。
借助 gRPC，我们可以在 .proto 文件中一次定义我们的服务，并以 gRPC 支持的任何语言生成客户端和服务器代码，无论是在大型数据中心内的服务器，还是在个人的电脑的环境中，这些客户端和服务器代码都可以运行 – gRPC 可以为您处理不同语言和环境之间的通信。我们还获得了使用 protocol buffers 的所有优点，包括有效的序列化，简单的 IDL 和容易的接口更新。
调用一个函数：已经存根的就触发存根的（Stub）；未存根的就触发原有实例的（aPerson）。
XFire允许通过运行Ant任务，根据WSDL文件生成访问Web Service的客户端代码存根，同时XFire还提供了一个Eclipse插件完成相同的任务。本节里，我们将学习通过XFire Eclipse插件生成BbtForumService客户端存根代码的知识。
对于实现类中的每个方法，根据使用它的 REST 调用编辑方法定义（特别是实现）。请注意，该方法前面有一个注释，该注释是相应 REST 调用描述的副本。在实施中：
gSOAP编译工具提供了一个SOAP/XML 关于C/C++ 语言的实现，从而让C/C++语言开发web服务或客户端程序的工作变得轻松了很多。绝大多数的C++web服务工具包提供一组API函数类库来处理特定的SOAP数据结构，这样就使得用户必须改变程序结构来适应相关的类库。与之相反，gSOAP利用编译器技术提供了一组透明化的SOAP API，并将与开发无关的SOAP实现细节相关的内容对用户隐藏起来。 gSOAP的编译器能够自动的将用户定义的本地化的C或C++数据类型转变为符合XML语法的数据结构，反之亦然。
•在.proto文件中定义一个服务。•使用协议缓冲编译器生成服务器和客户端代码。•使用Go gRPC API编写一个简单的服务端和客户端。
下面是整理给你的 2018 年不应该错过的 14 个 Java 库包清单，多多少少大家应该都接触过一些，如果还没听过那就OUT了。 Guice Guice是一个Java 6以上支持依赖注入框架。由谷歌
目录1 概览1.1 什么是protocolbuffer1.2 他们如何工作1.3Python
本篇博客介绍 Remote Call-In 集成模式，一言以蔽之：此种模式用于存储在Lightning Platform中的数据由远程系统创建、检索、更新或删除 先说一下针对 salesforce的 callout 以及 call in 。 简单的来说, callout就是 salesforce call外部系统。 Call in 就是外部系统 call salesforce。此模式用于 外部系统 call salesforce的场景。
这一篇将分析网络请求收到数据时的响应AFURLResponseSerialization序列化过程。 当AFURLRequestSerialization类将所有的请求数据处理完成发送请求之后，当收到返回的数据信息时，这时就要靠AFURLResponseSerialization类来完成不同类型返回数据的序列化操作。 从AFURLResponseSerialization头文件中，可以看出与AFURLRequestSerialization类的结构非常相似。从上往下，首先声明了AFURLResponseSerialization协议，协议中只有一个方法，将response解码成指定的相关数据，这是所有响应类都需要遵循的协议。之后声明了一个AFHTTPResponseSerializer类，作为响应类的根类。再往下的类，都是继承自AFHTTPResponseSerializer的子类，分别是AFJSONResponseSerializer（JSON格式数据响应，默认）、AFXMLParserResponseSerializer（iOS端XML数据解析响应）、AFXMLDocumentResponseSerializer（MAC OS端XML数据解析响应）、AFPropertyListResponseSerializer（PList格式数据解析响应）、AFImageResponseSerializer（图片数据解析响应）和AFCompoundResponseSerializer（复合式数据解析响应） 在父类AFHTTPResponseSerializer中，遵循的协议方法不做任何事情 只做一次response的验证。实现方法中，只有[self validateResponse:(NSHTTPURLResponse *)response data:data error:error]验证response是否合规的方法。而且初始化init方法中，父类只是设置编码格式为UTF-8，设置http状态码为200-299，表示只有这些状态码获得了有效的响应，而不在接受范围内的状态码和内容类型会在数据解析时发生错误。而且其中一句代码self.acceptableContentTypes = nil;，本身acceptableContentTypes用于设置可接受的contentType，这里置为nil，也从侧面建议不要直接使用父类。
文档地址 https://dubbo.apache.org/zh/index.html
1、【单选题】 给定如下一个Java源文件Child.java，编译并运行Child.java，以下结果正确的是：
听名字就可以看出，remote views是一种远程view，感觉有点像远程service，其实remote views是view的一个结构，他可以在其他的进程中显示，由于它可以在其他的进程中显示，那么他就可以跨进程的更新其他进程的view，这听起来有点不可思议，感觉有点像aidl，但是我要告诉你这确实不是，那它的原理是什么呢？且听后面慢慢道来。 remote views在Android中有两个常见的应用场景：通知栏和桌面小部件。 Remote Views的应用 桌面部件与通知栏分别由AppWidget
如果需要在组件切换的时候，保存一些组件的状态防止多次渲染，就可以使用 keep-alive 组件包裹需要保存的组件。
增加了调用能力：在调用的时候，把方法入参都封装进，主要还是依靠 HandlerMethodArgumentResolver，只是把解析好的放到对应位置里去
Dubbo 支持同步和异步两种调用方式，其中异步调用还可细分为“有返回值”的异步调用和“无返回值”的异步调用。所谓“无返回值”异步调用是指服务消费方只管调用，但不关心调用结果，此时 Dubbo 会直接返回一个空的 RpcResult。若要使用异步特性，需要服务消费方手动进行配置。默认情况下，Dubbo 使用同步调用方式。
本文从gRPC的.proto文件解读其暴露的服务，由此生成gRPC的客户端/服务端存根。进而分析服务端加载启动过程。最近家里事情较多，本文短了点，大伙随便看看。
最后来看看前面一直说的Engine(工作引擎)，工作引擎接口是IServiceProviderEngine在ServiceProvider的构造函数中看到了根据指定的Mode创建了不同的实现类,下面先来看一下IServiceProviderEngine接口和其实现类的整体结构
Java通过API中Throwable类的众多子类描述各种不同的异常。因而，Java异常都是对象，是Throwable子类的实例，描述了出现在一段编码中的 错误条件。当条件生成时，错误将引发异常。
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gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用 （RPC） 可以在任何环境中运行的框架。它可以有效地连接服务 在数据中心内和数据中心之间，具有对负载平衡、跟踪、 运行状况检查和身份验证。它也适用于最后一英里 分布式计算，用于连接设备、移动应用程序和浏览器 后端服务。
Tornado web应用的结构通常包含一个或者多个RequestHandler子类，一个将请求转发至处理器的Application对象，以及一个main()函数，用于启动服务器。
在 gRPC 中，客户端应用程序可以直接在另一台计算机上的服务器应用程序上调用方法，就好像它是本地对象一样，从而使您更轻松地创建分布式应用程序和服务。与许多 RPC 系统一样，gRPC 围绕定义服务的思想，指定可通过其参数和返回类型远程调用的方法。
简介 Kiwi 是一个适用于iOS开发的行为驱动测试框架,旨在提供一个足够简单易用的BDD库. 项目主页: https://github.com/kiwi-bdd/Kiwi 示例下载: https:/
RPC（Remote Procedure Call）远程过程调用，即通过网络通信来调用远程计算机程序上的服务，而这个调用过程就像调用本地方法一样简单透明，并且不需要了解底层的网络技术协议。RPC采用C/S架构，发出请求的程序是Client，提供服务的则是Server，类似于Http请求与响应。简单总结就是：调用的方法实际在远程，而要像调用本地方法一样简单。
1.函数声明有预解析,而且函数声明的优先级高于变量; 2.使用Function构造函数定义函数的方式是一个函数表达式,这种方式会导致解析两次代码，影响性能。第一次解析常规的JavaScript代码，第二次解析传入构造函数的字符串
本篇文章，我们来研究一下 Dubbo 导出服务的过程。Dubbo 服务导出过程始于 Spring 容器发布刷新事件，Dubbo 在接收到事件后，会立即执行服务导出逻辑。整个逻辑大致可分为三个部分，第一是前置工作，主要用于检查参数，组装 URL。第二是导出服务，包含导出服务到本地 (JVM)，和导出服务到远程两个过程。第三是向注册中心注册服务，用于服务发现。本篇文章将会对这三个部分代码进行详细的分析，在分析之前，我们先来了解一下服务的导出过程。
本文分析下gRPC支持类型的示例，Protobuf生成代码详见前面文章“Google Protocol Buffers三两事” 以及 Maven插件使用参见前面文章 “gRPC示例初探”；具体链接见本文结尾系列文章。gRPC提供四种服务类型，分别为：简单RPC、服务端到客户端流式RPC、客户端到服务端流式RPC、双向流式RPC。将“route_guide.proto”拷贝到工程目录，Maven编译时会生成代码。
一个项目运行久了，经过业务需求的迭代，开发人员的变更，总会产生一些质量不高的代码，要么来源于对某些业务理解的不太深，要么来源于对一些紧急变更的后遗症，往往遇到这种情况，我们会适时的引入重构，避免破窗效应，让一个项目越来越杂乱。 重构其实不仅可以重新梳理下我们的业务场景，梳理我们代码的逻辑，让其更贴合业务，更重要的是可以让开发人员有机会再次设计我们的系统，结合一些更好的开源项目和技术，提升团队的技术氛围。 每一次重构其实对于一个项目来说都是无比艰难的决定，上有新业务的需求，下有重构的使命，时间紧
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
gRPC是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于Protobuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。在gRPC中一个客户端可以像使用本地对象那样直接调用位于不同机器上的服务端应用的方法(methods)。这让你能够更容易的构建分布式的应用和服务。和其他 RPC系统类似， gRPC也是基于定义一个服务，指定服务可以被远程调用的方法以及他们的参数和返回类型。在服务端，实现服务的接口然后运行一个 gRPC服务来处理可出端的请求。在客户端，客户端拥有一个存根（stub在某些语言中仅称为客户端），提供与服务器相同的方法。
1、解析思路 2、Call接口 3、CallAdapter接口 4、Callback接口 5、Converter接口 6、ExecutorCallAdapterFactory类 7、Platform类 8、HttpException类 9、面向接口编程
继承的含义以及作用: 继承就是基于某个父类的扩展.制定出来的一个新的子类.子类可以继承父类原有的属性跟方法. 也可以自己增加特有的属性跟方法.
Flutter 开发工具 DevTools 是不是有些神奇？移动端开发中用到的性能工具通常是原生应用，而 DevTools 却是基于浏览器的。为什么要基于浏览器开发，Dart VM Service Protocol 又是什么？简单了解一下。
上一篇我们主要介绍了有关数据解析类和协议，以及实现解析的架构，这一篇就分开讲述各个类是如何实现对应的数据解析的。
LRU（Least Recently Used：最近最少使用）：简单的说，就是保证基本的 Cache容量，如果超过容量则必须丢掉最不常用的缓存数据，再添加最新的缓存。每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。其实，就是清理缓冲的一种策略。 我们可以通过双向链表的数据结构实现 LRU Cache，链表头（head）保存最新获取和存储的数据值，链表尾（tail）既为最不常使用的值，当需要清理时，清理链表的 tail 即可，并将前一个元素设置为tail。结构图如下：
对于上面的Handler处理方法定义来说，直接抛出异常的做法看起来直接违反了这段描述所倡导的异常处理最佳实践标准，而且框架开发者也承认这一点。不过，让我们换一个角度再来看这样的接口设计。
HandlerMethod它作为Spring MVC的非公开API，可能绝大多数小伙伴都对它比较陌生，但我相信你对它又不是那么的生疏，因为你可能没用过但肯定见过。 比如Spring MVC的拦截器HandlerInterceptor的拦截方法的第三个入参Object handler，虽然它是Object类型，但其实绝大部分情况下我们都会当作HandlerMethod来使用；又比如我之前的这篇讲RequestMappingHandlerMapping的文章也大量的提到过HandlerMethod这个类。
@NotBlank：只能作用在String上 不能为null并且调用trim()后长度必须大于0
Tornado 4.3于2015年11月6日发布，该版本正式支持Python3.5的async/await关键字，并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字，这无疑是一种进步。其次，这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了，在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档，所以为了让更多的朋友能接触并学习到它，我开始了这个翻译项目，希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译，项目地址是tornado-zh on Github，翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。
指对象一旦被创建状态不能再改变。任何修改都会创建一个新的对象，如 String、Integer及其它包装类。
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