我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后，它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞，吸引力使我不得不飞向它，以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色，却是望眼欲穿，千呼万唤始出来。而Scala程序员，却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽，它在OO的方向上几乎走到了极致，硬将它拉入FP阵营，确乎有些强人所难了。而Scala则不，因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
Scala是一种强大的语言，很快就成为许多开发人员的最爱。然而，语言只是一个起点 - 并非每个函数都将由语言核心覆盖。Scala还创建了一些厉害的框架。接下来看看Scala的4个强大框架以及其优点和缺点。请记住，框架的最佳选择总是应符合您特定项目的要求——因此，请酌情考虑我们的推荐，根据您自己的项目要求决定最适合您的项目。
在 Reactive 越来越流行的今天，传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了，为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断，总结一下主要有以下几点：
1. 为什么要调优？ 1.1 实验：一个简单的示例 Play Framework2.1的基本设计思想是能够快速处理大量耗时较少的请求，比较耗时的请求采用异步方式完成。为了很好地说明这一点，让我们来看一个例子，编写控制器代码如下： public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public static Result test(Long id) { if(id!=0){ try { System.out.pr
kafka-manager 工具目前改名为cmak,下载地址为：https://github.com/yahoo/CMAK/releases/tag/3.0.0.5 现在下载最新版本的cmak文件： cmak-3.0.0.5.zip 将该文件下载并放置到/opt/software目录。
Akka 是一个用于在 JVM 上构建高并发、分布式和容错的事件驱动应用程序的运行时工具包。Akka 既可以用于 Java，也可以用于 Scala。本指南通过描述 Java 版本的Hello World示例来介绍 Akka。如果你喜欢将 Akka 与 Scala 结合使用，请切换到「快速入门 Akka Scala 指南」。
在讨论lagom之前，先从遇到的需求开始介绍：现代企业的it系统变得越来越多元化、复杂化了。线上、线下各种系统必须用某种方式集成在一起。从各种it系统的基本共性分析：最明显的特征应该是后台数据库的角色了，起码，大家都需要使用数据。另外，每个系统都可能具备大量实时在线用户、海量数据特性，代表着对数据处理能力有极大的要求，预示系统只有通过分布式处理方式才能有效运行。
介绍 从Play2.5.x开始，Play使用Akka Streams实现流处理，废弃了之前的Enumerator/Iteratee Api。根据官方文档描述，迁移至Akka Streams之后，Play2.5.x的整体性能提升了20%，性能提升相当可观。虽然官方已经更新了JavaStream的文档，但是ScalaStream的文档仍然没有更新，已经提了issue，希望能尽快得到反馈。 ReactiveMongo是一个基于Scala开发的完全异步非阻塞、并且提供流处理功能的MongoDB驱动。该项目目前的流处
We recently introduced Instant Messaging on LinkedIn, complete with typing indicators and read receipts. To make this happen, we needed a way to push data from the server to mobile and web clients over persistent connections instead of the traditional requ
近两三年的时间，微服务是热度陡增，作为旧有SOA体系的一下特殊展现，在企业级应用市场上面应用越来越广泛，越来越多的团队，开始采用微服务架构来改造现有的架构体系。不管实施的情况如何，至少已经有成形的案例在线上跑。哪我们这些远未达到微服务架构的产品该如何呢，手痒的话就自己动手鼓捣吧，毕经并不是都有那样的环境来运用微服务技术。
Play Mongo 是一个专门为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块, 该项目基于 MongoDB 官方的 Scala 驱动，并且提供了更多的实用功能，例如，
原文地址：https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
由于前段时间忙于毕设，导致Spring学习的东西忘了很多，所以最近又开始从头看Spring的基础。基础的Bean的装配不再多说了。这一次，主要是深入一点了解Spring配置文件结构搭配对于Bean装配的影响。
介绍 Lagom是一个帮助您构建反应式微服务的框架。 大多数微服务框架着重于帮助您构建脆弱的单实例微服务，根据定义，这些微服务不具可扩展性或不具有弹性。 Lagom帮助您将微服务作为系统（反应系统）进行构建，以确保您的微服务从一开始就具有弹性。 构建反应系统可能很困难，但是Lagom则将从复杂性中脱离出来。 Akka和Play在下面做了大量的工作，开发人员可以专注于一个更简单的事件驱动的编程模型，同时受益于一个消息驱动的系统。 Lagom提供了一个有意见的框架，像导轨一样加快你的旅程。 Lagom工
Scala是可伸缩语言(Scalable Language)的缩写，读作skah-lah， 于2004年1月20日发布了第一个公开版本。其实早在2001年，Martin Odersky就开始Scala的设计工作，Martin 是瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）计算机与通信科学学院的一名教授， Martin曾和Haskell 语言设计者之一 Philip Wadler合作，设计了一个原型系统GJ， 最终演变为 Java 泛型。Martin还曾受雇于 Sun 公司，编写了 javac 的参考编译器，这套系统后来
在Play项目中我们经常需要开发一些自定义Filter完成一些特定任务，在Filter实现中通常需要根据Response的Content-Type做相应的处理。例如实现一个CacheFilter只缓存js/css/img等静态文件，LoggerFilter只打印html响应的请求，GzipFilter忽略image类型响应(因为image本身就是压缩类型)。所以正确的获取Content-Type在开发Filter时显得尤为重要。在Play2.5.x中，Content-Type的获取方式发生了一些变化，下面对
作为一个Java开发者，Spring框架应该基本上都用过的，由于Spring框架太过于强大，导致我们可能只知道Spring框架，但其实还有很多优秀的框架可以供我们使用，本文将介绍6个和spring框架类似的框架。
过去的每一年，涌现出越来越多的Java框架。就像JavaScript，每个人都认为他们知道一个好的框架的功能应该是怎么样的。连我的老祖母现在也使用 一个我从来没有听说过而且可能永远不会使用的框架。玩笑
Syncthing 是一个持续文件同步程序，它在两台或多台计算机之间同步文件。该项目的主要功能和核心优势包括：
即时响应性是一项决定任何应用程序成败的关键因素。有两种方式来提高即时响应性：1.多线程，并行运行多个任务。2.有策略的计算，惰性运行任务。
MongoDB 从 3.6 开始为开发者提供了 Change Streams 功能，利用 Change Streams 功能可以非常方便地监听指定 Collection 上的数据变化。例如在 mongo shell 中，我们可以通过如下方式监听 shopping 数据库 order 表上的变化：
前言 LinkedIn 的即时通信系统目前单台机器可以处理数十万的持久连接，这是不断调优的结果。 最近，他们在官网博客中发布了优化过程，介绍了即时通信系统的技术选型、调优的重点。 基础技术构成 即时通信技术的基本要求就是server能够向client推送数据，需要通过持久连接实现，而不是传统的“请求-响应”模式。 对于这个需求，LinkedIn 选择了 Server-sent events (SSE)来实现。 SSE 特点是简单、兼容性好，client只需要和server建立一个普通的HTTP连接，当ser
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
使用gRPC作为云平台和移动前端的连接方式，网络安全应该是必须考虑的一个重点。gRPC是支持ssl/tls安全通讯机制的。用了一个周末来研究具体使用方法，实际上是一个周末的挖坑填坑过程。把这次经历记录下来与各位分享。
每当我告诉别人我一直在用Java工作时，大家的反应都是： “纳尼！Java？为啥是Java？” 说实话，本人刚开始的时候也是同样的反应。但是由于Java的类型安全，执行性能和坚如磐石的工具，我渐渐地开
通过@Configuration租借表明类是配置类，该类应该包含在Spring应用上下文中如何创建bean的细节。 注意和上一节相比，移除了@ComponentScan注解。
说实话，本人刚开始的时候也是同样的反应。但是由于Java的类型安全，执行性能和坚如磐石的工具，我渐渐地开始欣赏Java。同时我注意到，现在的Java已今非昔比——它在过去的10年间稳健地改善着。
已经想不起来上一次买技术相关的书是什么时候了，一直以来都习惯性的下载一份电子档看看。显然，如果不是基于强烈的需求或强大的动力鞭策下，大部分的书籍也都只是蜻蜓点水，浮光掠影。 就像有位同事说的一样，有些书没有真真切切的经历过，你去看，看了就是看了，只是没有留下多少印象。我回头仔细想了想，大概就是这样，好比你去看设计模式相关的书籍，了解到了适配器模式，但是还是不够深刻。比如说某天你去面试的时候别人会问你，"你了解过适配器模式么，你有过这个模式的开发经历么，你能否画出你使用适配器模式的UML图..." 如
在2018年，Java仍然是世界上最流行的编程语言。它拥有一个巨大的生态系统，在全世界有超过900万Java开发人员。虽然Java不是最直接的语言，但是您不需要从头编写Java程序。有许多优秀的Java框架可以编写在Java虚拟机上运行的web和移动应用程序、微服务和REST api。
上一篇讨论了SSL/TLS安全连接，主要是一套在通信层面的数据加密解决方案。但我们更需要一套方案来验证客户端。要把不能通过验证的网络请求过滤掉。
前面我们完成了一个CQRS模式的数据采集（录入）平台。可以预见：数据的产生是在线下各式各样的终端系统中，包括web、桌面、移动终端。那么，为了实现一个完整的系统，必须把前端设备通过某种网络连接形式与数据采集平台集成为一体。有两种方式可以实现需要的网络连接：Restful-api, gRPC。由于gRPC支持http/2通讯协议，支持持久连接方式及双向数据流。所以对于POS设备这样的前端选择gRPC作为网络连接方式来实现实时的操作控制应该是正确的选择，毕竟采用恒久连接和双向数据流效率会高很多。gRPC是google公司的标准，基于protobuffer消息：一种二进制序列化数据交换机制。gRPC的优势在这里就不再细说，读者可以参考前面有关gRPC的讨论博文。
小爱接入层是小爱云端负责设备接入的第一个服务，也是最重要的服务之一，本篇文章介绍了小米技术团队2020至2021年在这个服务上所做的一些优化和尝试，最终将单机可承载长连接数从30w提升至120w+，节省了机器30+台。
为了使用 Akka 持久化（Persistence）功能，你必须在项目中添加如下依赖：
Lightbend（最近由 Typesafe改名而来），是Akka背后的公司，最近发布了一款开源的微服务框架，Lagom（在瑞典语中，“刚刚好的”意思），它构建在Reactive平台之上。尤其是使用了Play框架和Akka家族产品，并添加了ConductR用于部署。默认情况下，Lagom是消息驱动和异步的，使用分布式CQRS持久化模式，并将事件溯源（event sourcing）作为主要实现。 按照Jonas Bonér（他是Lightbend的CTO和Akka的创建者）的说法，将其命名为Lagom的原因在
在Flink1.9.0源码研究过程中，调试源码是一个非常重要的手段，通过查看真实的运行数据和变量，来了解源码内部运行逻辑
在Spring中，对象无需自己查找或创建与其所关联的其他对象。相反，容器负责把需要相互协作的对象引用赋予各个对象。例如，一个订单管理组件需要信用卡认证组件，但它不需要自己创建信用卡认证组件。订单管理组件只需要表明自己两手空空，容器就会主动赋予它一个信用卡认证组件。
前面几篇讨论了关于gRPC方式的前后端连接集成方式。gRPC也是一个开放的标准，但讲到普及性就远远不及基于http/1.1协议的web-service了。特别是gRPC的前端编程还是有一定的门槛，所以作为一种开放的网络大平台还是必须考虑用web-service方式的集成。平台服务api可以有两样选择：一种是传统web-service方式，新的一种是rest api款式。rest api比较适合数据库表的crud操作。在2017年我曾经写了一系列博客介绍akka-http，这里就不再叙述它的细节了。这篇我们只聚焦在解决当前问题上。在POS控制平台例子里不会涉及到POST操作，应该全部是GET类型的，如：
到目前为止，我们所看到的对话模式很简单，因为它们要求 Actor 保持很少或根本就没有状态。明确地：
0x00 前言 一般来说有两种策略用来在并发线程中进行通信：共享数据和消息传递。熟悉c和java并发编程的都会比较熟悉共享数据的策略，比如java程序员就会常用到java.util.concurrent包中同步、锁相关的数据结构。 使用共享数据方式的并发编程面临的最大的一个问题就是数据条件竞争（data race）。处理各种锁的问题是让人十分头痛的一件事。 和共享数据方式相比，消息传递机制最大的优点就是不会产生数据竞争状态（data race）。实现消息传递有两种常见的类型：基于channel的消息传递和
模拟实现基于文本界面的《客户信息管理软件》。 该软件 scala 能够实现对客户对象的插入、修改、删除、显示、查询（用 ArrayBuffer 或者 ListBuffer 实现），并能够打印客户明细表。
当前社会，人们越来越享受互联网带来的种种便利，同时也对互联网产品有了更高的要求，比如更快的响应速度和更稳定的服务；另一方面，互联网产品在不断发展的过程中也面临着非常多的技术挑战，比如服务化、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？
由于H5的video未设置autoplay、playsinline属性。我们需自己注入，才能实现效果。
你可以在不定义任何配置的情况下开始使用 Akka，因为提供了合理的默认值。稍后，你可能需要修改设置以更改默认行为或适应特定的运行时环境。你可以修改的典型设置示例：
在网上找mraid相关资料，相对比较少，大多都是API介绍，概念介绍等，没有一份详细的移动端网页广告使用教程，经过自己两天的摸索，完成了开发的移动端网页版的广告加入mraid功能。
akka-cluster对每个节点的每种状态变化都会在系统消息队列里发布相关的事件。通过订阅有关节点状态变化的消息就可以获取每个节点的状态。这部分已经在之前关于akka-cluster的讨论里介绍过了。由于akka-typed里采用了新的消息交流协议，而系统消息的发布和订阅也算是消息交换，也受交流协议约束。所以想通过重写以前示范的ClusterMemberStatus来了解一下akka-typed环境下节点状态变化消息监听的一些机制。
props.put("group.id", "KafkaManagerOffsetCache")这句说明不管启动了几个kafka manager, 消费"__consumer_offsets"都使用同一个group. 解决方案: group.id从配置文件中读取,每个kafka manager使用不同的group id;
完成了一套标准的rest风格数据库CRUD操作httpserver后发现有许多不足。主要是为了追求“通用”两个字，想把所有服务接口做的更“范generic”些，结果反而限制了目标数据库的特点，最终产生了一套功能弱小的玩具。比如说吧：标准rest风格getbyId需要所有的数据表都具备id这个字段，有点傻。然后get返回的结果集又没有什么灵活的控制方法如返回数量、字段、排序等。特别对MongoDB这样的在查询操作方面接近关系式数据库的分布式数据库：上篇提到过，它的query能力强大，条件组合灵活，如果不能在网络服务api中体现出来就太可惜了。所以，这篇博文会讨论一套专门针对MongoDB的rest-server。我想达到的目的是：后台数据库是MongoDB，通过httpserver提供对MongoDB的CRUD操作，客户端通过http调用CRUD服务。后台开发对每一个数据库表单使用统一的标准增添一套新的CRUD服务。希望如此能够提高开发效率，减少代码出错机会。
当我初接触akka-cluster的时候，我有一个梦想，希望能充分利用actor自由分布、独立运行的特性实现某种分布式程序。这种程序的计算任务可以进行人为的分割后再把细分的任务分派给分布在多个服务器上的actor上去运算。这些服务器都处于同一集群环境里，它们都是akka-cluster中的节点（node）。akka-cluster的节点数量只需要通过系统配置方式按照计算能力要求随意增减，在集群上运行的分布式程序可以在不修改软件的情况下自动调整actors在各节点上的分布，重新平衡程序运算负载，不受任何影响继续运行。
为了使用集群分片（Cluster Sharding），你必须在项目中添加如下依赖：
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