主页

JSON 之 Jackson

Jackson 是 Java 生态下的一款 JSON (返)序列化工具,具有高效、强大、安全(没有 Fastjson 那么多的安全漏洞)等特性。同时应用广泛,Spring Boot/Cloud、Akka、Spark 等众多框架都将其作为默认 JSON 处理工具。 依赖要使用 Jackson,需要在项目中添加如下依赖(注:使用 Spring Boot 时不需要手动添加,Spring 框架已经默认包含

JDBC 批量插入:MyBatis、PostgreSQL

当一次插入数据很多时,使用批量插入可以显著提升性能,在此以 PostgreSQL 为例介绍几种批量插入的方式。 JDBC batch execute使用 JDBC 时,可以使用 Statement#addBatch(String sql) 或 PreparedStatement#addBatch 方法来将SQL语句加入批量列表,然后再通过 executeBatch 方法来批量执行。 reWrite

Flink Kafka 确定一次消费与写入

Flink Kafka Exactly Once,确定一次消费/写入。示例代码:https://github.com/yangbajing/learn-bigdata/tree/master/learn-flink/src/main/scala/connector/kafka 。 ConsumerProducerProducer exactly once 需要启用 flink 的检查点,并在实例化

微服务开放环境:Spring & Akka & Docker

随着微服务的流行,服务拆分与服务依赖越来越多,想在本机搭建一套完整的开发环境愈来愈有挑战。代码服务还好,多开几个 IDE 并启动多个应用服务即可,但若你使用了多种数据库系统、缓存系统、消息系统等时,在本机手动安装就非常繁琐了……可以通过 Docker 来简化这些系统的安装。 本文是对近一年微服务开发环境实践记录,我们在微服务开发中混合使用了 Spring Cloud 框架和 Akka 库,同时应用

Nacos SDK for Scala

Nacos SDK for Scala:https://github.com/yangbajing/nacos-sdk-scala 。 支持 Scala 2.12, 2.13 ;支持 Akka Discovery 和 Play WS。 使用12345678// Scala APIlibraryDependencies += "me.yangbajing.nacos4s" %% "nacos-cli

Akka HTTP 非官方中文翻译

Akka HTTP 10.1.11 非官文中文翻译在线阅读地址: 中文文档:Akka HTTP Unofficial Chinese 码云镜像:Akka HTTP Unofficial Chinese 翻译难免有错误或表达不够清楚的地方。因此,Akka HTTP 中文版翻译采用了基于原始 Paradox 的 md 文件对照翻译的形式,英文原文将显示在中文译文的上方。翻译的源码内容可以在 htt

译:Akka 2.6.4 Released

原文地址: https://akka.io/blog/news/2020/03/13/akka-2.6.4-released 亲爱的 hakkers 们, 我们很激动的宣布 Akka 2.6 的新的修补版本发布。除了 bug 修复和改进,还有与 Akka Cluster 相关的3个比较大的新特性。它相对 2.6.3(版本)的显著变化包括: 可靠交付(at-least-once-delivery)

译:Akka gRPC 0.8.0 Released

亲爱的 hakker 们! 我们高兴的公布 Akka gRPC 0.8.0 版本!gRPC 是请求/响应和流式处理(非持久化)场景的传输机制。参见 Why gRPC? (获得)何时使用 gRPC 作为传输机制的更多信息。这个版本引入了许多令人兴奋的新特性,并使我们更接近 1.0.0 (版本),我们预计在数据周内发布。 主要的改进包括: 基本支持 gRPC Server Reflection #3

在 Scala/Java/Spring 微服务中使用日志

应用开发、运行时,日志作为调试、留痕的重要工具非常重要。对此,Akka Fusion 库为日志处理提供了开箱即用的支持: 预置的日志 encoder 配置 通过 filebeat 输出日志到 Elasticsearch 良好的自定义支持 使用 fusion-log 库,需要添加以下依赖。 12resolvers += Resolver.bintrayRepo("helloscala&

怎样优雅的关闭 ActorSystem

使用 CoordinatedShutdown 可以优雅的方式关闭 ActorSystem。默认情况下,需要调用 ActorSystem 上的 terminate 方法才会触发 CoordinatedShutdown,但也可以设置为在 JVM 退出时自动运行(比如接收到操作系统的 SIGTERM 信号或Java虚拟机退出)。要使在程序退出时 CoordinatedShutdown 自动调用,需要如下

Ambari编译记录

Download and build Ambari 2.7.5 source12345678wget https://www-eu.apache.org/dist/ambari/ambari-2.7.5/apache-ambari-2.7.5-src.tar.gz (use the suggested mirror from above)tar xfvz apache-ambari-2.7.5-s

Scala实战:求解 Top K 问题

问题描述服务器上有一个 movies.csv 文件,里面保存了每部电影的评分(为了简化和专注问题,CSV文件每一行只有两个字段:movieId和rating)。文件通过HTTP服务器发布。要求从文件内找出排名最高的10部电影。 解法1:全量排序求Top 10通过 wget、curl 等工具先将文件下载到本地,再读出文件内所有行并解析出 movieId和rating 字段,按 rating 字段排序

OAuth 2 服务的 Akka 实现:access_token 管理

实现一个 OAuth 2 服务有几个核心点: OAuth 2 协议解析 连接的用户可能很多,系统需支持横向扩展 每个连接用户的 access_token 的状态控制:有效期控制 服务要支持容错、可恢复、可扩展、高并发等特性 使用 Akka 来实现 OAuth 2 服务会发现逻辑非常的清晰,且能很好的实现以上几个核心点。 每个连接用户或 access_token 可抽像为一个 Actor,这样多

怎样在 Akka Persistence 中实现分页查询

在 Akka Persistence 中,数据都缓存在服务内存(状态),后端存储的都是一些持久化的事件日志,没法使用类似 SQL 一样的 DSL 来进行分页查询。利用 Akka Streams 和 Actor 我们可以通过编码的方式来实现分页查询的效果,而且这个分页查询还是分步式并行的…… EventSourcedBehaviorAkka Persistence的EventSourcedBehav

2019年12月深圳Scala Meetup预热:《Akka HTTP、gRPC与Typed Actor工程实践》

2019年12月深圳Scala Meetup1. 活动介绍 好久不见,继Tubi TV赞助的两场北京Scala Meetup圆满落幕,深圳的Scala Meetup又要开幕啦!虽然连深圳都变冷了,但是Scalaer的热情丝毫不减,欢迎大家前来一起探讨Scala在生产环境中的实践和应用! 2. 时间地点 时间:2019年12月21日下午 13:00-18:00 (13:00开始签到)地点:深圳市罗湖