• Java 8 可重复注解的理解与应用

    calendar Jan 16, 2017   ---   · 3 min read · java8  ·
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    Java 8 可重复注解的理解与应用

    Java 8 之前如何重复使用注解

    在 Java 8 之前我们不能在一个类型重复使用同一个注解，例如 Spring 的注解 @PropertySource 不能下面那样来引入多个属性文件

    @PropertySource("classpath:config.properties")
    @PropertySource("file:application.properties")
    public class MainApp {}
    上面的代码无法在 Java 7 下通过编译，错误是: Duplicate annotation

    于是我们在 Java 8 之前想到了一个方案来规避 Duplicate Annotation 的错误: 即声明一个新的 Annotation 来包裹 @PropertySource, 如 @PropertySources
    1@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
2public @interface PropertySources {
3  PropertySource[] value();
4}

    然后使用时两个注解齐上阵 Read More

  • Mockito 如何 mock 返回值为 void 的方法

    calendar Jan 16, 2017   ---   · 3 min read · mockito  ·
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    Mockito 如何 mock 返回值为 void 的方法
    最初接触 Mockito 还思考并尝试过如何用它来 mock 返回值为 void 的方法，然而 Google 查找到的一般都会说用 doThrow() 的办法

    doThrow(new RuntimeException()).when(mockObject).methodWithVoidReturn();
    因为无法使用常规的 when(mockObject.foo()).thenReturn(...) 的方法。

    当时我就纳闷，为何我想 mock 一个返回值为 void 的方法，却是在模拟抛出一个异常，现在想来如果一个返回值为 void 的方法，为何要去 mock 这个方法呢？

    回想一个我们要 mock 一个方法的意图是什么：

    1. 在特定输入参数的情况下期待需要的输出结果(返回值)
    2. 在方法抛出某种类型异常调用者作出的反应

    对于 void 返回值的方法，如果要验证有没有被调用过几次可以在事后用 verify() 方法去断言。所以基本上对于 void 返回值的方法一般可不用去 mock 它，只需用  verify() 去验证，或者就是像前面一样模拟出现异常时的情况。

    所以本文并不像是去直接回答标题所示的问题: Mockito 如何 mock  返回值为  void 的方法，而是如何应对 mock  对象的  void 方法 Read More

  • Mockito 中捕获 mock 对象方法的调用参数

    calendar Jan 15, 2017   ---   · 3 min read · mockito  ·
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    Mockito 中捕获 mock 对象方法的调用参数
    Mockito 可以帮助我们创建 Mock 对象，mock 被调用的方法，断言调用次数，在方法参数不易确定的情况下还能帮我们捕获参数。下面是我们第一个问题:

    为什么要捕获调用参数

    在被 mocker 方法调用参数明确的情况下可无需捕获参数，例如，下面的情景：
     1@Test
 2public void dontCaptureArgument() {
 3  UserDao userDao = Mockito.mock(UserDao.class);
 4  UserService userService = new UserService(userDao);
 5
 6  User user = new User(1, "Yanbin");
 7  userService.saveUser(user); //假如它的实现是 userDao.save(user)
 8
 9  verify(userDao, times(1)).save(user); //断言了 userDao.save(user) 操作的还是 user 对象
10}

    如果 UserService 的 save(user) 最终操作的不是同一个对象，它的实现稍加变化如下 Read More

  • Java 8 CompletableFuture 浅入

    calendar Dec 23, 2016   ---   · 3 min read · java8 Future CompletableFuture CompletionStage  ·
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    Java 8 CompletableFuture 浅入
    Java 1.5 有了 Future, 可谓是跨了一大步，继而 Java 1.8 新加入一个 Future 的实现 CompletableFuture, 从此线程与线程之间可以愉快的对话了。最初两个线程间的协调我采用过 Object 的  wait() 和 notify() , Thread 的 join() 方法，那可算是很低级的 API 了，是否很多 Java 程序都不知道它们的存在，或根本没用过它们。


    如果是简单的等待所有线程完成可使用 Java 1.5 的 CountDownLatch, 这里有一篇介绍 CountDownLatch 协调线程, 就是实现的 waitAll(threads) 功能。而 Java 8 的 CompletableFuture 的功能就多去，可简单使用它实现异步方法。虽说 CompletableFuture 实现了 Future 接口，但它多数方法源自于 CompletionStage, 所以还里氏代换，用 Future 来引用 CompletableFuture 实例就很牵强了; 这也是为什么 PlayFramework 自 2.5 开始直接暴露的类型是 CompletionStage 而非其他两个。

    顾名思义，CompletableFuture 代表着一个 Future 完成后该干点什么，具体大致有：

    1. Future 完成后执行动作，或求取下一个 Future 的值。then...
    2. 多个 Future 的协调; 同时完成该怎么，其中一个完成该如何。allOf, anyOf

    有时候可以把 Future 想像成与线程是一一对应的。 Read More

  • 巩固 Java Future 的使用

    calendar Dec 22, 2016   ---   · 2 min read · Future CompletableFuture  ·
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    Future 还是一 Java 1.5 带进来的产物，但过去那么多年实际代码中却很少有直接接触, 大约它多是隐匿在各种现成框架中默默的为我们服务。Future 本身不代表着多线程，而是代表着需异步计算的结果, 将来的一个期待，至于后来真正的结果不可知。在此之前想要获得一个 Runnable 在其他线程中的计算结果颇费波折，有了 Future 加之它身后的 Callable 一切就变得简单了。


    对比一下 Java 1.5 前后的下面几个概念

    1. Callable 相当于之前的 Runnable, 只是 Callable 是有返回值的
    2. ExecuteService.submit(callable): Future 就类似于之前的 Thread(runnable)
      只是前者 submit 后立即执行，通过 get() 获得结果，后者用 start() 方法启动，runnable 是没有结果的。如果你也不想关心 Future 的结果也能 ExecuteService.submit(runnable)

    只有 callable 被提交(到线程池) 后返回的 Future 才可能会有结果, 所以下面的代码永远等不到结果
    Future future = new FutureTask<>(() -> "Never");
    String result = future.get();

    最容易理解的 Future 基本使用代码如下： Read More

  • Java 的参数检查与断言 - Guava Preconditions

    calendar Dec 13, 2016   ---   · 1 min read · Assert Guava  ·
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    在前一篇 Scala 的参数检查与断言: require, assert, assume 和 ensuring，捉摸 Scala 的断言时提到了 JDK 内置对断言的粗略支持，也就是 assert 语句，并且默认该特性是被关掉，需 -ea 开启。

    assert object != null;
    assert object != null : "object can't be null";
    还进一步接触了 Scala 的 Predef 方法 require, assert, assume, 和 ensuring 是怎么检验参数与断言运算结果的，Scala 的这些方法在校验失败时相应的抛出 IllegalArgumentException 和  AssertionError 异常。

    JDK  7 引入了 Objects 工具类，它的三个 T requireNotNull(T object) 方法能对参数进行 null 值检查，null 时抛出 NullPointerException

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  • Java 单元测试如何断言(检查)控制台输出

    calendar Oct 18, 2016   ---   · 1 min read · JUnit Rule  ·
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    关于在 JUnit 单元测试中如何断言某个函数的控制台输出已是我一个长久的问题. 虽然有控制台输出的函数有了副作用, 不能称之为一个纯函数, 在讲求函数式编程的今天, 纯函数是最好测试的, 所谓的 Data In, Data Out. 但总还是有这样的需求, 比如自己实现的某个日志框架的 Appender, 需要验证它向控制台的输出内容.

    我先前在项目中的办法是, 先把把标准输出定向到一个 ByteArrayOutputStream 中去, 完后把这个流转成字符串来断言它的内容, 最后恢复标准输出为 System.out, 代码如下:

    ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();
    System.setOut(new PrintStream(output));

    System.out.print("Hello");

    assertThat(output.toString(), is("Hello");
    System.setOut(System.out);

    这样也能完成任务, 本质也是对的, 但稍显复杂了些. 今天读 Spring in Action 一书, 发现它用了 StandardOutputStreamLog 这个 JUnit 的 @Rule, 来自于 System Rules. 其实 StandardOutputStreamLog 类已不推荐使用, 取而代之的是 SystemOutRule, 所以应用 SystemOutRule 来断言控制台输出的测试方法就是 Read More

  • Kafka 生产消费 Avro 序列化数据

    calendar Oct 16, 2016   ---   · 5 min read · Kafka Avro  ·
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    Kafka 生产消费 Avro 序列化数据
    本文实践了如何连接 Kafka 生产和消费 Avro 序列化格式的数据, 不能像 NgAgo-gDNA 那样, 为保证实验内容及结果的可重复性, 文中所用的各中间件和组件版本如下:

    1. Apache Kafka: kafka_2.11-0.10.0.1, 这个版本在初始始化生产者消费者的属性与之前版本有所不同.
    2. kafka-clients: Java API 客户端, 版本为  0.10.0.1
    3. Apache Avro: 1.8.1. 关于 Avro 序列化的内容可参见 Apache Avro 序列化与反序列化 (Java 实现)
    4. Java 8

    Apache Kafka 消息系统设计为可以传输字符串, 二进制等数据, 但直接用于传输生产消费两端都能理解的对象数据会更友好.  所以我们这里用 Avro 的 Schema  来定义要传输的数据格式, 通信时采用自定义的序列化和反序列化类进行对象与字节数组间的转换.

    以下是整个实验过程

    本地启动 Apache Kafka 服务

    请参考 简单搭建 Apache Kafka 分布式消息系统 启动 ZooKeeper 和 Kafka 即可. 程序运行会自动创建相应的主题. 启动后 Kafka 开启了本地的 9092 端口, 程序中只需要连接这个端口, 不用管 ZooKeeper 的  2181 端口. Read More

  • Apache Avro 序列化与反序列化 (Java 实现)

    calendar Oct 15, 2016   ---   · 3 min read · Avro  ·
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    Apache Avro 序列化与反序列化 (Java 实现)
    像两个人交流一样要找一个互相能理解的语言, 在国内为普通话, 跑国外多用英语相通, 两个进程间通信也需要找一个大家都能理解的数据格式. 简单的如 JSON, XML, 那是自我描述性格式, XML 有 Schema 定义, 但尚无正式的 JSON Schema 规范. 在讲求效率的场合, 纯文本式的数据交换格式无法满足要求, 于是有二进制的 Google Protobuf 和 Apache Avro. 在 Apache 的生态像 Hadoop, Kafka 中自然是选用 Avro.

    Avro 支持多种语言, 如 C, C++, C#, Java, PHP, Python 和 Ruby. 它使用 JSON 来定义 Schema, 通过工具可以由 Schema 生成相应语言的数据对象, 比如 Java 的  avro-tools.jar. 这样可以在跨进程跨语言透明的实现为对象交换.

    本文体验 Java 环境中 Avro 数据格式的序列化与反序列化.

    Avro Schema 文件就是数据生产和消费端的通信协议; 我们可以由 Schema 生成相应的 Java 对象, 然后以具体的 Java 对象交换, 或者不生成 Java 对象而纯粹以 GenericRecord 交互. 为操作数据的简单, 我们通常采用前一种方式, 即生成具体数据传输对象. Read More

  • 简单搭建 Apache Kafka 分布式消息系统

    calendar Oct 6, 2016   ---   · 2 min read · Kafka  ·
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    简单搭建 Apache Kafka 分布式消息系统

    早先都是用的基于 JMS 规范的消息系统, 像 ActiveMQ, IBM MQSeries 等. 随着互联网的发展, 大约是要适应当今大数据, 高可用性, 高效的需求, 于是诞生了 Apache Kafka 这一新时代的分布式消息系统. Apache Kafka 也是发布-订阅式的消息系统, 用 Scala 语言写的, 它最初由 LinedIn 开发并贡献到 Apache 基金会.

    Kafka 的集群实质是依赖于 ZooKeeper 的集群来协同管理, 所以这里可以参照之前的 ZooKeeper 快速搭建与体验 来搭建一个 ZooKeeper 集群(其实这是一个伪集群, 实际产品中应该把 ZooKeeper 集群分布在不同的机器上).

    本文主要是参考官方的 Kafka Quickstart 来快速体验 Kafka 消息系统, 下载的 Kafka 自带了 ZooKeeper, 默认只启动了一个  ZooKeeper 节点. 如需 ZooKeeper 集群可以不依赖于 Kafka 自带的 ZooKeeper 而单独搭建.

    下面开始演示建立一个最简单的 Kafka 系统 Read More