使用 JDK 5 的线程池实现有近 20 年的时间了，快速创建一个线程池经常是调用 Executors 中的工厂方法。但是涉及过更精细的线程池管理控制时不得不用 ThreadPoolExecutor 的构造方法，这也就是为什么有些公司不建议用 Executors 的工厂方法创建线程池，而应该直接创建 ThreadPoolExecutor 或 ForkJoinPool 实例。
例如代码ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
实际上调用的是new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
前两个参数 corePoolSize 和 maximumPoolSize 是一样的; OL, TimeUnit.MILLISECONDS 表示线程创建后只要线程池还在就是永生的; workQueue 是一个大小为 Integer.MAX_VALUE 的队列， 几乎可以无限提交任务，耗尽内存
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
不建议用 Executors 的工厂方法的原因大致有二： Read More
OAuth 是 Open Authorization 的缩写，是一种开放的可为 Web 或桌面应用进行用户验证和授权的协议。例如，在互联网上的许多应用，可不用额外注册帐户而采用第三方的帐户(Gmail, Apple Id 等)登陆并完成授权，这就有 OAuth 身影。
当我们提到 OAuth 的时候，常常会碰到 OAuth 1.0, OAuth 2.0, OpenID, 和 Auth0.- OAuth 1.0 于 2007 年 4 月 发布(OAuthCore 1.0)，存在严重的安全漏洞，2009 年 6 月发布修正版(OAuthCore 1.0 Revision A). 较少使用了, 每个 token 加密，但不要求 HTTPS/TLS 协议
- OAuth 2.0 于 2012 年 10 月发布，它与 OAuth 1.0 互不兼容，目前多数平台都支持此版本，它强制使用 HTTPS/TLS 协议，更安全，相关的概念有 Access Token, Refresh Token, Bearer Token
- OpenID 侧重于 Authentication, 它是在 OAuth 上层用于鉴定用户是否可以登陆，OAuth 专注在 Authorization。与 OpenID 相对应的有 SAML(Security Assertion Markup Language)
- Auth0 是一个软件产品 -- 身份管理平台(Auth0 Authentication Platform - Identity Access Management)，或者说是一套解决方案，这个缺德的命名纯粹是来搅浑水的。前面的 OAuth 1.0, OAuth 2.0 和 OpenID 都是协议规范，Okta 旗下的 Auth0 使用该名字抢了 OAuth 的光芒。
那 Amazon Cognito 是什么呢？它和 Auth0 类似，也是一个身份访问管理平台(Implement secure, frictionless customer identity and access management that scales)，提供了用户的登陆验证，权限管理。背后的实现也是 OAuth 2.0, OIDC(OpenID Connection), 和 SAML。因此通过对 Cognito 的学习的另一个目的是由此了解 OAuth 2.0 协议的相关内容。 Read More
本文进行实际测试 FastAPI 的并发能力，即同时能处理多少个请求，另外还能接收多少请求放在等待队列当中; 并找到如何改变默认并发数; 以及它是如何运用线程或进程来处理请求。我们可以此与 Flask 进行对比，参考 Python Flask 框架的并发能力及线,进程模型，是否真如传说中所说的 FastAPI 性能比 Flask 强, FastAPI 是否对得起它那道闪电的 Logo。
本文使用 JMeter 进行测试，测试机器为 MacBook Pro, CPU 6 核超线程，内存 16 Gb。
对于每一种类型 Web 服务基本的测试是每秒发送 2 个请求，连续发送 1000 个，500 秒发送完所有请求，程序中 API 方法接受到请求后 sleep 800 秒，保证在全部 1000 个请求送出之前一直占着连接，并有充足的时间对连接进行分析。在测试极端并发数时，由于在 Mac OS X 尽管设置了 ulimit 最多也只能创建 4000 多一点线程，所以在模拟更多用户数时，JMeter 在远程 Linux(Docker 或虚拟机) 上运行测试用例。
请求的 URL 是 http://localhost:8080/?id=${count}, 带一个自增序列用以识别不同的请求， JMeter 的 Thread Group 配置为 Number of Threads (users): 1000, Ramp-up period (seconds): 500 Read More
Python 是一个动态语言，可以动态的给实例或类增减属性或方法，给类添加的属性会影响到前后所有创建的实例。但是使用__slots__属性可以限定类或实例属性和方法，如果没有__slots__的话实例的属性和方法包含在实例的__dict__字典中，类的属性和方法包含在类的__dict__字典中。
在使用__slots__按常规写法可能会出现的问题大概有- AttributeError: 'Xxx' object has no attribute 'yyy'
- AttributeError: 'Xxx' object attribute 'yyy' is read-only
- ValueError: 'yyy' in __slots__ conflicts with class variable
我们来看下面的例子 Read More- AWS SNS(Simple Notification Service) 以消息订阅，推送的方式对组件进行解藕。当有新消息发送到 SNS 主题中，SNS 会向当前所有的订阅者发送一个消息(广播)，它本身不像 SQS 那样会存储消息，而只是一个纯粹的消息路由。SNS 消息可以订阅到 Amazon Kinesis Data Firehose, SQS, Lambda, Email, Email-JSON, HTTP, HTTPs, Platform application endpoint, 和 SMS。同邮件列表一样，订阅 SNS 消息也是需要确认的，不然 SNS 消息就可能恶意满天飞。
本文试验如何用 HTTP 端点订阅 SNS 消息，订阅确认，以及发送消息到 SNS 主题后消息推送到 HTTP 端点的细节，重点是了解订阅及被推送过来消息时的 HTTP 报文内容。SNS 的 HTTP 端点订阅需要一个公网上的 HTTP URL, 对 SNS 可见，所以我在本地测试时在家中路由器上加一个端口映射，对 Modem 获得的公有 IP 的 8080 端口访问转发到写此文用所用机器的 8080 端口上。
在本机需要在 8080 端口上启动一个 HTTP 服务以迎接 AWS 消息的到来，比如用 python 3 的话，简单运行命令python -m http.server 8080。如果不想在 API 代码中分析 HTTP 报文数据，只需打开 Wireshark(过滤条件 tcp.port=8080 && http) 抓取 8080 上的 HTTP 数据通信即可。在 API 代码中如何处理 HTTP 请求数据不是本文的重点。 Read More 
本文旨在测试 Python Flask 框架的默认并发能力，即同时能处理多少个请求，以及请求等待队列大致有多大; 并找到如何改变默认并发数。虽然网上或许很容易找到它们的默认并发数，但通过实验的方式可以得到更感性的认识。
本文写作时使用的环境为- 测试机器为 MacBook Pro, CPU 6 核超线程，内存 16 Gb
- JMeter 5.5 -- 连续发送请或压力测试
- Python 3.10.9
- Flask 2.2.2
从 JMeter 每半秒发送一个请求，连续发送 1000 个，程序中 API 方法接受到请求后 sleep 800 秒，保证在全部 1000 个请求送出之前一直占着连接，以此来找到同时被处理的请求数目，并且有足够的时间统计当前的 TCP 连接数。在测试极端规模的并发数时，由于在 Mac OS X 很难突破 5000 个线程的限制，这时就让 JMeter 分布到远程 Linux(Docker 或虚拟机) 上执行。
请求的 URL 是 http://localhost:8080/?id=${count}, 带一个自增序列用以识别不同的请求， JMeter 的 Thread Group 配置为 Number of Threads (users): 1000, Ramp-up period (seconds): 500 Read More
JMeter 是一个极好的测试 Web API 及压力测试的工具，另一个的话就是 Python 版的 LOCUST(它也能远程运行测试)。JMeter 的测试可以在本地模拟并发用户，那么为什么要远程执行 JMeter 测试呢？因为一台机器能模拟的并发用户数受限，一个用户就是对应着一个 Java 线程。比如我在 MacBook Pro(内存 16Gb) 上无论如何调整ulimit -n,ulimit -u, 或用 JAVA_TOOL_OPTIONS, HEAP, JVM_ARGS 设置-Xmx, 调大到 10 G, 或用 -Xss 调小栈大小，都无法让 JMeter 模拟的用户数达到 5000。
文后有本人亲自测试 Java/Python 在 Mac OS X 和 Linux 下可创建多少个线程
如果能够远程运行 JMeter 的测试就能突破单机上的线程限制了，比如 Mac OS X 不行，找个 Linux 远程机器(可以是虚拟机)来执行，一台机器不够，找多个。想要模拟 15000 个并发用户，测试可分配到 5 台机器上执行，每个节点跑 3000 个用户并发就行，有点操控肉机的感觉。 Read More- 基于 EC2 的 ECS 服务，要看看容器内的状态，一直以来都是先 SSM(Simple System Manager) 或 SSH 进到 EC2 实例，然后再
docker exec -it <container-id> sh, 查看容器的控制台日志则用docker logs <container-id> [--follow]. 但是对使用 Farget 的 ECS 服务就无能为力了，因为找不到 SSM 或 SSH 的主体, 只能通过程序日志来大概了解容器内发生的事了。
Amazon 在 2021-03-15 推出了一个新的特性ECS Exec允许我们直接连接 Fargate 或 EC2 中的容器会话，见 Amazon ECS now allows you to run commands in a container running on Amazon EC2 or AWS Fargate. ECS Exec 支持 Container Agent 版本为 1.50.2 及以上的 ECS Optimized AMI 系列，和 Fargate Platform Version 1.4.0(Linux) 或 1.0.0(Windows) 及以上。
ECS Exec 的实现原理是以往在 EC2 实例上启动的 SSM Agent，也在容器内部启动一份，然后命令aws ecs execute-command直指容器本身。参考本人写过的一篇 AWS Session Manager 管理 EC2 实例，连接过程中唯一的不同就是容器中也运行了一个 SSM Agent, 所以这个容器也就无所谓是在 EC2 实例还是在 Fargate 中。
Read More - 部署到不同环境的应用会使用到各自的配置，如 Dev, QA, Stg, Prod 有自己的数据库等资源。Spring Boot 可采用 Profile 对应不同的环境，不同 Profile 选择自己的配置文件
application-${profile}.properties。本人还是偏爱在同一个文件中分组配置，容易查错与编辑，类如在 application.properties 文件中以下面的方式1db.host=aaa 2%dev.db.host=bbb 3%prod.db.host=ccc
那么在 Python 的项目中应该如何针对不同环境进行配置呢？大概有以下几种- 不同环境的 Config 类
- YAML 文件
- TOML 文件
- JSON 文件
- INI 文件
- dotenv(.env) 文件
第一种方式是本人推荐的，其他的方式只是在不同格式的配置文件中，按环境组织不同的配置值，其他方式的不同配置读入内存中基本是体现为字典变量。在 Python 配置中要支持像配置的 placeholder(像 ${host} 还需自己实现。 Read More 
为了紧跟 Spring 6 的步伐，Spring Boot 在 2022 年 11 月 24 日释放了 3.0.0. 当前版本是 3.0.1(2022-12-23)。Spring 6 要求用 JDK 17+, Spring Boot 3 自然也要上 JDK 17+ 才能使用，对于一直死死抱住 JDK 8 不放的要升级到 Spring Boot 3 就是个比较大的挑战。
Spring Boot 到底带来了什么显著的特性呢？- 依赖于 Spring 6, 最低 Java 17, 兼容 Java 19
- 支持生成 GraalVM 本地映像，取代实验性的 Spring Native 项目
- 最低 Java EE 9 和支持 Jakarta EE 10
- 依赖从 Java EE 迁移到 Jakarta EE API
- 升级到 Tomcat 10
从 Spring Boot 2.x 升级到 Spring Boot 3 的指南请阅官方的文档 Spring Boot 3.0 Migration Guide。Spring Boot 1 的项目还得老老实实的先升级到 Spring Boot 2，如果是早期的 Spring Boot 2，第一步是升级到 Spring Boot 2.7.x， 一步步来，免得步子大了扯到X。再到是把 JDK 换成 17 或更新的版本，编译，运行，有问题就改代码。 Read More