---- 现象 ---- Java 8 Lambda-Streams让我们一步迈入了函数式编程的世界，使用它可以写出更简洁、更灵活的代码。...但是Java 8 Lambda-Streams遇到异常时，会终止后续程序运行，而且当我们碰到受检异常时，我们不得不try、catch处理，这样会破坏函数式编程的可阅读性和美观度。...Java 8 Lambda-Streams中的异常 ---- 当Java 8 Lambda-Streams中抛出受检异常必须处理或者我们批处理任务，不受单个业务的失败而继续执行时，我们必须处理一切异常。...当然我们有很多自己处理异常的方式，详细可参考：https://javadevcentral.com/throw-checked-exceptions-in-java-streams。...8 新增的Lambda-Streams遇到异常的情况，目前Java官方团队没有引入更好的处理方式，我们可能需要手动处理，不过我们可以用vavr封装的Try来优雅的处理。
现在你也许对 Java 8 中新的 Stream API 的运作方式在理解上比较自信，但你也许并没用它来进行过数据库查询操作。...创建实体 创建实体的方式非常直接。我们就使用实体生成的实现，把列的值设置好然后持久化到数据源就可以了。...Java 8 的 Stream API对数据库中的数据进行流式操作。...AND hare.age >= 5; 如果我们添加了一个 Speedment 不可以对流进行优化的操作, 它就会像一般的 Java 8 流那被处理。...Speedment 进行设置，还有如何使用 Java 8 的 Stream API 来从数据库中创建、更新、读取以及删除实体。
它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。...什么是聚合操作 在传统的 J2EE 应用中，Java 代码经常不得不依赖于关系型数据库的聚合操作来完成诸如： 客户每月平均消费金额 最昂贵的在售商品 本周完成的有效订单（排除了无效的） 取十个数据样本作为首页推荐...而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。...Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。...流的构成 当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤： 获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。...alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams...用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作...在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。...alpakka提供的producer也就是akka-streams的一种组件，可以与其它的akka-streams组件组合形成更大的akka-streams个体。
Martin还曾受雇于 Sun 公司，编写了 javac 的参考编译器，这套系统后来演化成了 JDK 中自带的 Java 编译器。...Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...；Distributed Data可以帮助你在集群之间分享数据；Alpakka可以帮你为Akka Streams集成不同的数据源；Akka Persistence可以帮你处理Actor消息的持久化存储，...大数据处理 Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。
它是基于 JVM（Java虚拟机）的，主要使用 Scala 编程语言开发，但也提供了 Java API，因此可以在 Java 和 Scala 中使用。...插件和扩展：Akka 提供了丰富的插件和扩展机制，可以轻松集成其他库和框架，如 Akka HTTP、Akka Streams 等，以构建全栈应用程序。...下面看下Akka的特性： 可以更简单地构建并发和分布式系统 Akka基于Actor模型和Streams，让我们可以构建可伸缩的，并且可以高效使用服务器资源，使用多个服务器进行扩展的系统。...---- 传统编程模型存在的问题 对封装特性的挑战 面向对象编程中的封装要求数据只能通过对象提供的方法间接访问，但多线程下多个线程同时修改对象内部数据会导致线程安全问题。...Actor保持了封装性，因为消息的处理是串行的，不需要使用锁来同步多线程访问。 Actor的状态是本地的，不共享，通过消息传递数据，符合现代系统中内存工作方式。
数据库到 Kafka，Kafka Streams 进行分布式流处理，最近使用 KSQL 对 Kafka topic 执行类似 SQL 的查询等等。...它支持隔离、身份验证、授权和配额；•多层体系结构：Pulsar 将所有 topic 数据存储在由 Apache BookKeeper 支持的专业数据层中。...import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams...._val pulsarSource = source(consumerFn, Some(MessageId.earliest)) Akka 源的物化值是 Control 的一个实例，该对象提供了一种"...现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。
我们在写代码的时候，提升错误恢复能力是提升代码健壮的重要措施。而“为了创建一个更加健壮的系统，那么每一个组件都必须是健壮的”。从而，在Java中出现了异常处理机制。...不像C语言，基本处理错误的代码都是程序员写上去的，而在Java中，除非是要自己自定义异常的时候，我们一般都是通过异常处理代码块来解决问题的。不但提高了代码的健壮性，还提高了代码的可读性。...Error（错误）一般情况下不会通过代码进行处理，因为一般能报错误的情况，都是十分严重的情况，大多数错误都是由JVM（Java虚拟机）引起的。...如果程序中真的出现了多个异常，则只会执行try代码片段中的第一个出现异常的语句的异常处理语句，剩余的异常不会再处理。 使用多态进行异常处理 什么是多态呢？...IOException 使用要导入包import java.io.IOException; ClassNotFoundException Sun 的API文档中的函数上声明异常，那么该异常是非运行是异常
在 Java 中，所有的异常都有一个共同的祖先java.lang包中的 Throwable类。...Throwable： 有两个重要的子类：Exception（异常） 和 Error（错误） ，二者都是 Java 异常处理的重要子类，各自都包含大量子类。...Error（错误）:是程序无法处理的错误，表示运行应用程序中较严重问题。大多数错误与代码编写者执行的操作无关，而表示代码运行时 JVM（Java 虚拟机）出现的问题。...在 Java中，错误通过Error的子类描述。 Exception（异常）:是程序本身可以处理的异常。Exception 类有一个重要的子类 RuntimeException。...注意：异常和错误的区别：异常能被程序本身处理，错误是无法处理。
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...适合用于大规模运算的场景。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。...它使用 parallel 方法并行处理所有的task，并使用 reduce 方法计算最终的结果。 4.
Java中的异常处理是Java程序设计的一个核心概念，异常处理能够提高程序的可靠性和稳定性。在Java中，异常是指在程序执行过程中出现的一些错误情况，比如数据格式错误、文件不存在、网络连接中断等。...Java中提供了一套完善的异常处理机制，程序员可以通过捕获异常、处理异常、抛出异常等方式来处理这些异常情况。...一、异常的分类在Java中，异常分为两种类型：Checked Exception和Unchecked Exception。...二、异常处理的机制Java中的异常处理机制主要包括：抛出异常、捕获异常和处理异常。...7之后，引入了try-with-resources语句，该语句可以自动关闭实现了AutoCloseable接口的资源，例如输入输出流、数据库连接等。
java web 数据源有很多，大家先简单了解一下吧 1、DBCP DBCP是Apache推出的数据库连接池(Database Connection Pool)。...包，在JavaWeb服务器Tomcat中其实内置了数据源。...配置数据源的步骤： 拷贝数据库连接的jar mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar到tomcat/lib目录下 配置数据源XML文件 4、BoneCP bonecp 号称比...https://github.com/brettwooldridge/HikariCP 快速，简单，可靠的数据源，spring boot2.0 已经将 HikariCP 做为了默认的数据源链接池，在官网测试中秒杀一切其他数据源...数据源建立后的相关信息保存在 HikariDataSource 中变量 HikariPool pool。
该规范已经成为了业界标准， 并且在Java 9中已经实现，对应的实现接口为java.util.concurrent.Flow。...有一点需要提醒的是，虽然Java 9已经实现了Reactive Streams，但这并不意味着像RxJava、Reactor、Akka Streams这些流处理框架就没有意义了，事实上恰恰相反。...举个例子来说，MongoDB的Java驱动实现了Reactive Streams规范， 开发者使用任何一个流处理框架，仅需要几行代码即可实时监听数据库的变化。...从上文的讨论中我们发现，通常需要设置一个较大的线程池以获得较好的性能，较大的线程池会导致以下三个问题： 额外的内存开销。 在Java中，每个线程都有自己的栈空间，默认是1MB。..., Scala, Kafka and Akka Streams
导语 ：2018年下半年，腾讯某数据中心进行了年度35kv高压电气试验（简称电试）工作，尽管准备足够充分，在电试变更过程中还是出现了出人意料的紧急情况……那么，我们是如何将形势转危为安的呢？...背景 ①变更 基础设施变更为“在互联网数据中心（IDC）范围内，对为IT系统提供正常运行环境的基础设施进行的可能造成数据中心可靠性影响或潜在影响的操作”。...电试作为一次重大变更，为了保证变更中数据中心的安全，数据中心经理作为一线直接管理者，需要主动承担风险管理的责任，本文从腾讯数据中心电试变更实例出发，介绍过程中遇到的情况，分享数据中心管理者如何实现变更风险控制目标...该数据中心为交流直供加高压直流（AC+HVDC）的双路供电架构，以其为例对电试过程进行拆分如下图，A路为AC直供侧： 可见，电试变更对IDC的直接影响在于，A/B路市电进线将分别中断4到8小时，中断过程中机房由单路市电提供电力...2、现场调度 变更尤其是重大变更中，数据中心经理需要坐镇现场，做好现场调度安排，同时接收并处理第一手信息。在本次电试时现场做了如下工作： 召开变更工前会。
概括的说，Reactive Streams 是个规范，它规范了“有非阻塞背压机制的异步的流处理”。挺简单的定义，但是能够真正正确理解异步、非阻塞并不容易，以后单独开写一篇。...这个规范由三部分组成：Java API（org.reactive-streams）、以文字描述的规范、技术兼容工具包。...其实，既然已经有了 org.reactive-streams 这样的规范，为什么还要在 JDK 中弄出个 Flow 来再重新定义一次。...Vert.x、MongoDB 响应式流驱动 这些都做了改进以符合 org.reactive-streams 中的 API 定义。...://doc.akka.io/docs/akka/current/stream/stream-introduction.html Reference: https://www.reactive-streams.org
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。...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。
Apache Kafka是一个分布式事件流平台，由LinkedIn处理实时数据流的需求而诞生，功能强大且多样。它非常适合流处理、高性能数据流水线、实时分析、日志聚合、事件存储和事件源等使用场景。...丰富的生态系统 — Kafka Streams用于流处理，Kafka Connect用于与源和目标系统集成，支持多种编程语言的客户端库。...Kafka仅针对Java开发者 Kafka使用Java(和Scala)编写，团队中至少1名熟悉Java和JVM的开发者大有裨益。但这不意味仅Java开发者可以使用Kafka。...AppDirect高级后端工程师Abid Khan表示: “随着数据量激增，RabbitMQ变得不稳定，需要大量调优。这些变更暂时解决了规模问题，但随着新增微服务和数据源，平台延迟持续增加。”...包括用于管理消息模式和网络序列化反序列化的数据的Schema Registry，用于将Kafka与各种数据源和接收端集成的预构建连接器，用于流处理的SQL接口ksqlDB，以及自平衡集群。
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”。...所有 Actor 之间不共享数据，只通过消息沟通，因此不用关心传统并发程序编写过程中的并发安全问题（因为根本没有共享的数据）。...同时，作为一个“工具包”，Akka 还额外提供了许多功能，由于篇幅有限，这里就简单介绍几个包，有兴趣可以前往官网（见参考文档）详细了解～ akka-streams：流处理组件，提供直观、安全的方式来进行异步...HTTP 全称超文本传输协议，那么传输的自然已经是经过序列化的文本数据了，所以接收方需要自行进行解码、解析，更别提异常处理、失败重试等功能了。而 akka-remote 呢？...同时，Akka 已经帮你搞定了各种异常后的处理。也就是说，使用 akka-remote，可以让数据接收方非常的简单，只专注逻辑的实现。 其次，在分布式环境中，通讯往往不是单向的。
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。...利用 Play Mongo 可以方便地实现数据监听功能，并且我们可以将 Change Stream 转换成 Akka Stream，然后以流的方式处理指定 Collection 上的数据变化， mongo...上面的实现代码底层是基于官方的 mongo-java-driver 实现的，关于可用性官方文档有如下描述： Change streams provide a way to watch changes...$WaitQueueHandler.run(BaseCluster.java:482) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 幸运的是，Akka Stream...runForeach 中需要显式捕获异常并处理，否则会导致 Source 结束并退出。
Java中的异常处理方法在Java开发中，异常处理是必不可少的一部分。良好的异常处理机制可以提高代码的可读性、可靠性，保证程序的稳定性。...本文将深度剖析Java中的异常处理机制，并分享一些最佳实践方法，帮助您在实际项目中优雅地处理异常。...一、Java异常处理简介Java异常可以分为三种类型：可检查异常（checked exception）、运行时异常（runtime exception）和错误（error）。...避免过度处理和吞掉异常：- 异常是程序中潜在的问题，过度处理或吞掉异常会隐藏问题和导致难以排查的错误。- 应该根据具体情况进行适当的处理，避免过度捕获和不必要地吞掉异常。...希望这篇文章对您在Java异常处理方面有所启示，并能在实际项目中得到应用。加油！
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