众所周知，Akka系统是基于Actor模式的分布式运算系统，非常适合构建大数据平台。所以，无可避免地会出现独立系统之间、与异类系统、与移动系统集成的需求。由于涉及到异类和移动系统，系统对接的方式必
restapi作为前后端交互的枢纽：面对大批量的前端请求，需要确保回复的及时性。使用缓存是一项有效工具。我们可以把多数前端请求的回复response存入缓存，特别是一些需要大量计算才能获取的回复值，更可以大大提高后端的反应速度。值得庆幸的是akka-http已经提供了对缓存的支持，是基于java8 caffein的一套缓存操作工具包的。下面就介绍一下akka-http的caching。
该文介绍了如何使用Akka HTTP和Slick在Scala中实现基于HTTP的流式数据传输。通过使用Akka HTTP和Slick，可以方便地处理HTTP请求和响应，以及从数据库中获取数据并将其传输到客户端。该文还介绍了如何使用Akka流式处理技术来实现HTTP服务，并处理响应数据。
前一段时间我们探讨了SDP的一个基于集群的综合数据平台解决方案，由多种数据库组成，包括：JDBC, Cassandra 及MongoDB。其中Cassandra和MongoDB属于分布式数据库，可以在集群中任何部署节点调用。而JDBC数据库则是非分布式的，无法部署在多个节点。假设我们把每种数据库的数据处理功能以微服务microservice形式提供出来的话，任何从其它集群节点对JDBC数据库微服务的调用都需要进行数据的序列化（serialization）。虽然Cassandra和MongoDB是分布式
在前面一篇讨论里我们介绍了通过http进行文件的交换。因为文件内容是以一堆bytes来表示的，而http消息的数据部分也是byte类型的，所以我们可以直接用Source[ByteString,_]
在 Go 1.22 中，标准库 net/http 的 `ServeMux` 路由模式增强[1]，可以区分 HTTP 请求方法和支持通配符。
该文章讲述了在技术社区中，从技术面试到工作交接的流程和注意事项。文章强调了技术社区的重要性，并描述了如何成为一名优秀的技术社区成员。
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：
Akka-http的客户端Api应该是以HttpRequest操作为主轴的网上消息交换模式编程工具。我们知道：Akka-http是搭建在Akka-stream之上的。所以，Akka-http在客
Unmarshalling是Akka-http内把网上可传输格式的数据转变成程序高级结构话数据的过程，比如把Json数据转换成某个自定义类型的实例。按具体流程来说就是先把Json转换成可传输格式数
该文介绍了如何使用Akka HTTP和SSE实现服务端推送文件给客户端的功能。首先介绍了SSE的概念和Akka HTTP的SSE库，然后通过一个具体的应用场景和代码示例详细讲解了如何实现该功能。
Akka-http是一项系统集成工具。这主要依赖系统之间的数据交换功能。因为程序内数据表达形式与网上传输的数据格式是不相同的，所以需要对程序高级结构化的数据进行转换（marshalling or
在云计算的推动下，软件系统发展趋于平台化。云平台系统一般都是分布式的集群系统，采用大数据技术。在这方面akka提供了比较完整的开发技术支持。我在上一个系列有关CQRS的博客中按照实际应用的要求对akka的一些开发技术进行了介绍。CQRS模式着重操作流程控制，主要涉及交易数据的管理。那么，作为交易数据产生过程中发挥验证作用的一系列基础数据如用户信息、商品信息、支付类型信息等又应该怎样维护呢？首先基础数据也应该是在平台水平上的，但数据的采集、维护是在系统前端的，比如一些web界面。所以平台基础数据维护系统是一套前后台结合的系统。对于一个开放的平台系统来说，应该能够适应各式各样的前端系统。一般来讲，平台通过定义一套api与前端系统集成是通用的方法。这套api必须遵循行业标准，技术要普及通用，这样才能支持各种异类前端系统功能开发。在这些要求背景下，相对gRPC, GraphQL来说，REST风格的http集成模式能得到更多开发人员的接受。
当我们把Akka-http作为数据库数据交换工具时，数据是以Source[ROW,_]形式存放在Entity里的。很多时候除数据之外我们可能需要进行一些附加的信息传递如对数据的具体处理方式等。我
该文介绍了如何利用Akka HTTP构建一个基于HTTP的RESTful API，该API使用Akka Streams来处理流式数据，并使用Akka HTTP来处理HTTP请求。同时，该文还介绍了如何使用Akka HTTP构建一个简单的Web服务器，并使用它来处理HTTP请求。
关于grpc，在前面的scalaPB讨论里已经做了详细的介绍：google gRPC是一种全新的RPC框架，在开源前一直是google内部使用的集成工具。gRPC支持通过http/2实现protobuf格式数据交换。protobuf即protocol buffer，是google发明的一套全新的序列化传输协议serialization-protocol，是二进制编码binary-encoded的，相对java-object，XML，Json等在空间上占有优势，所以数据传输效率更高。由于gRPC支持http/2协议，可以实现双向通讯duplex-communication，解决了独立request/response交互模式在软件编程中的诸多局限。这是在系统集成编程方面相对akka-http占优的一个亮点。protobuf格式数据可以很方便的转换成 json格式数据，支持对外部系统的的开放协议数据交换。这也是一些人决定选择gRPC作为大型系统微服务集成开发工具的主要原因。更重要的是：用protobuf和gRPC进行client/server交互不涉及任何http对象包括httprequest,httpresponse，很容易上手使用，而且又有在google等大公司内部的成功使用经验，用起来会更加放心。
该文介绍了如何利用Akka HTTP构建一个基于HTTP的分布式文件系统。主要包括了Akka HTTP的入门介绍、基于HTTP的文件上传和下载功能实现，以及如何使用Akka Stream来处理文件上传和下载中的流式数据。此外，还提供了一个基于HTTP的分布式文件系统的示例代码。
该文章介绍了在 AKKA 中，如何使用 Stream 进行高性能的 HTTP 文件上传/下载功能。首先，介绍了基于 Stream 的 HTTP 文件上传功能，它通过 chunk 进行小数据传输，能够充分利用网络带宽，提高上传速度。然后，介绍了基于 Stream 的 HTTP 文件下载功能，它通过将文件分块传输，能够充分利用网络带宽，提高下载速度。最后，总结了基于 Stream 的 HTTP 文件上传/下载功能在 AKKA 中的重要性，它能够提高系统的性能和可扩展性，同时能够降低系统的资源消耗，提高系统的效率。
上篇我们讨论了Akka-http的文件交换。由于文件内容编码和传输线上数据表达型式皆为bytes，所以可以直接把文件内容存进HttpEntity中进行传递。那么对于在内存里自定义的高级数据类型则
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。
最近我们在一个项目上使用spray来发布restful service。 spray是个性能很好而且功能非常完整的service框架，包含很多组件，从底层http服务器到高层的rest路由DSL都有。
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。
到现在，我们已经完成了POS平台和前端的网络集成。不过，还是那句话：平台系统的网络安全是至关重要的。前一篇博客里我们尝试实现了gRPC ssl/tls网络连接，但测试时用的证书如何产生始终没有搞清楚。现在akka-http开发的ws同样面临HTTPS的设置和使用问题。所以，特别抽出这篇博文讨论一下数字证书的问题。
再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们，使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程，并行运算，分布式的数据处理应用程序，前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理，能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming，non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装（suite）的了解，感觉akka是一套理想的分布式编程工具：一是actor模式提供了多种多线程编程方式，再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程，而集群环境变化只需要调整配置文件，无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库，那么如果以akka-stream为基础，设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样，用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。
研究关于restapi的初衷是想搞一套通用的平台数据表维护http工具。前面谈过身份验证和使用权限、文件的上传下载，这次来到具体的数据库表维护。我们在这篇示范里设计一套通用的对平台每一个数据表的标准维护方式。http服务端数据表维护CRUD有几个标准的部分组成：Model,Repository,Route。我们先看看这几个类型的基类：
上篇提到，按当前对web-service功能需要，我们需要完成数据转换marshalling，服务接口routing这两部分的调研和示范。上篇已经完成了对序列化marshalling的讨论，这篇就介绍一下routing了。akka-http提供了一套功能强大，使用又很方便的Routing DSL。Route是个类型：
如果我们的服务部署在公司内网环境，不能直接访问互联网服务，就需要通过可以访问互联网的代理服务器来实现访问互联网的服务。此处我们使用Nginx作为代理服务器。
上面这段文字摘抄自 Akka 官网（akka.io），翻译成中文也就是：“Akka 是一个为 Java 和 Scala 构建高并发、分布式和弹性消息驱动应用程序的工具包”。而 Akka 具有的一切特性，其实都源自于一个用于处理并发计算问题的模型——Actor 模型。
上期讨论过OAuth2, 是一种身份认证+资源授权使用模式。通过身份认证后发放授权凭证。用户凭授权凭证调用资源。这个凭证就是一种令牌，基本上是一段没什么意义的加密文，或者理解成密钥也可以。服务方通过这个令牌来获取用户身份信息，也就是说服务端必须维护一个已经获得身份验证的用户信息清单。研究了一下JWT，发现它本身可以携带加密后的一些信息包括用户信息，而这些信息又可以通过同样的加密算法解密恢复。也就是说服务端是可以直接对收到的JWT解密恢复用户信息，这样用起来就方便多了。还记着我们的POS例子里客户端必须构
最近在做一个新项目的时候，发现项目的 build/ .idea/ gradle/ .gradle/ 会在被提交的时候也提交到 gitlab 仓库中去了。所以想使用 .gitignore 文件忽略这些文件夹。
上次对restapi开了个头，设计了一个包括了身份验证和使用权限的restful服务开发框架。这是一个通用框架，开发人员只要直接往里面加新功能就行了。虽然这次的restapi是围绕着数据库表的CRUD操作设计的，但文件类数据在服务端与客户端之间的交换其实也很常用，特别是多媒体类如图片等文件类型。那我们就试着设计一个文件交换服务功能然后看看能不能很方便的加入到restapi框架内。
=零或更多 =还有一个？= 0或1 {3} =正好3倍{2，4} =两倍，三倍或四倍{2，} =两倍或更多倍
目录 前言 升级过程 总结 一、前言 由于忙着安装OpenStack等等各种事情，有半年的时间没有再亲密的接触geotrellis，甚至有半年的时间没能畅快的写代码。近来OpenStack折腾的稍见成效，历经九九八十一Failure后成功的在16台服务器上搭建了云平台，于是干了一件疯狂的事情——在OpenStack上创建建立几台虚拟机，并用他们搭建了Hadoop集群，完事将之前的geotrellis代码运行在集群上。一切看似很顺利，但是我是个有强迫症的人，一看geotrellis已经升级到了1
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的，主要是从了解akka-streams的原理为出发点。因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。这段时间所遇到的一些需求也是通过集合来解决的。不过，现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。现状是这样的：跨入大数据时代，已经有大量的现代IT系统从传统关系数据库转到分布式数据库（非关系数据库）了。不难想象，这些应用的数据操作编程不说截然不同吧，肯定也会有巨大改变。特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了，groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。当然，有很多需求可以通过集合来满足，但涉及到大数据处理我想最好还是通过流处理来实现，因为流处理stream-processing的其中一项特点就是能够在有限的内存空间里处理无限量的数据。所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷：希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。
Location 是整个 HTTP 模块中非常重要的一个子模块，它是为某个请求URI（路径）建立配置。这个模块又是属于 Server 模块的子模块，同时它还可以嵌套在另一个 Location 模块下面，因此，它的作用范围是 server 和 location 。其实，说白了，也就是我们可以为指定的一些路径去做一些额外的配置。
URL 统一资源定位符，可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的方式，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的 URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。
这里是一点小心得：由于下面两个原因，在正则表达式中使用反斜杠就会产生了一个双重转换的问题。 (1)、python自身处理字符串时，反斜杠是用于转义字符
文章主要介绍了正则表达式的一些基本概念和用法，包括字符集、匹配模式、贪婪和非贪婪模式、回溯、组、替换和捕获。还介绍了正则表达式的常用函数，如re.match、re.search和re.sub等，以及如何使用正则表达式进行文本处理。
PhalGo-Echo路由 Echo官网地址:https://labstack.com/echo Echo是PhalGo最核心的组件,负责了整体的请求路由返回等功能,并且Echo支持HTTP2协议以及
原文地址：https://dzone.com/articles/elasticmq-070-long-polling-non
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端，在需要采集日志的节点上运行采集代理，再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail，社区还有很多采集日志的组件，比如 fluentd、fluent bit 等，都是比较优秀的。
URL是Web服务的入口，用户通过浏览器发送过来的任何请求，都是发送到一个指定的URL地址，然后被响应。在Django项目中编写路由，就是向外暴露我们接收哪些URL的请求，除此之外的任何URL都不被处理，也没有返回。通俗地理解，不恰当的形容，URL路由是你的Web服务对外暴露的API。Django奉行DRY主义，提倡使用简洁、优雅的URL。
正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：
httprouter是一个轻量的、高效的http请求路由器，对http请求进行路由转发
本文主要讲解Scala的并发（并行）编程，那么为什么题目概称geotrellis使用（六）呢，主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis，具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要，就像当年参加高考或者各种考试一样，老师都会强调基础，这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark，所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言，同样要想搞明白Scala并发（并行）编程，Scala基础也很重要，没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
为了使用分布式发布订阅（Distributed Publish Subscribe），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
Go 1.22对net/http包的路由进行了两项增强：方法匹配和通配符。这些功能允许你将常见的路由表示为模式，而不是Go代码。尽管它们很容易解释和使用，但在选择多个匹配请求的模式时，确定胜出的模式的规则是一个挑战。
使用python写字符串常量时，raw string是个很好用的东东，比如在C里我要写一个Windows下的路径，得这么
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