sbt 项目通过 sbt-aspectj-plugin 使用 AspectJ

Java 在运用面向方向编程时,依照  AspectJ 的语法自己书写 *.aj 文件可以得到尽可能大的控制能力。如果是一个 sbt 的项目,有一个 sbt-aspectj-plugin 插件可以帮上我们的忙。那么如何应用这个插件呢? 该插件首页面告诉我们要在 project/plugins.sbt 中加上下面这句话

其他就是参考例子 runnable sample projects,然而这几个例子并非那么直白。所以还是自己做一个最简单的例子来体验 sbt 项目如何使用 AspectJ. 阅读全文 >>

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走进函数式编程 (Becomming Functional) (递归)

阅读完递归这一章我仍然无法理解递归为何被作为函数式编程的一个特性。只是递归有时候会简洁,但没弄好却更让人犯迷糊,用循环的话就四平八稳,总是比较好理解。当然有些情况用循环去思考确实难于处理。递归方法内部调用方法本身通常也比较慢,因为需要频繁的保存现场,创建栈帧,恢复现场,所以受内存限制,递归到达一定深度容易导致堆栈溢出。

章中还说到递归的一个优点在于它只需处理输入的值,而循环则需关注整个集合本身。这个该如何理解呢?在每一次递归调用的时候传入的都是当前需要被处理的数据。

先来比较下循环变换成递归的一个简单示例,用 Scala 实现 阅读全文 >>

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Java 8 的泛型增强

Java 5 引入了泛型,这是一次重大的改进,从此集合中的东西不需要每次显式的去转型。不过 Java 5 还不具备类型推断的能力,所以声明泛型必须写成

List<String> list = new ArrayList<String>();

一直到 Java 6 也是如此。自 Java 7 起泛型增强为可根据声明类型进行推断,所以 Java 7 中可以这么写

List<String> list = new ArrayList<>();  //<> 中的参数可省略,如果类型参数多, 或多层嵌套时很省事

List<String> list = Collections.emptyList(); //见  Java 泛型 -- 依据声明的变量类型自动推断

Java 8 开始对泛型类型推断又进一步增强:可根据方法上下文进行推断,例如下面的代码在 Java 7 下编译不过

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走进函数式编程 (Becomming Functional) (不可变性)

不可变性(Immutable--不是不让谁变性) 在设计模式中似乎不那么显眼,但是它在函数式编程却起着举足轻重的意义了。我们都知道 Java 的 String 是设计为 Immutable 的,对 String 改变都会产生新的 String 实例,这有助于共享常量池中字符串与并发。

这里再回顾上一篇关于纯虚函数(输入决定输出,无副作用函数,非 C++ 中可重载无 Body 的函数),由此可知,Immutable 也有助于实现纯虚函数,因为一个不可变实例被传入到某个函数中,该实例的内部状态是无法被修改的,也就是说该函数是无副作用的。

先来感受一下可变类型在并发环境下的一个弊端,看个例子,可变的 Customer 类有三个属性 name, email 和  age, 它还有一个更新方法 updateNameAndEmail() 阅读全文 >>

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走进函数式编程 (Becomming Functional) (2)

函数式编程第二式,纯函数 (Pure Functions). 何谓纯函数,纯函数就是数据库的函数一样没有副作用,不修改对象的内部状态,或者说只进行计算。给定什么输入,永远得到相同的输出,即输出只依赖于输入

纯函数有什么好处呢?极其容易测试,只需要给定一组输入,对输出进行断言。如果是带副作用的方法,它修改了某个私有的属性,很难进行状态判定。

Scala 基于统一访问原则,属性与方法不需要那么明晰,所以属性与方法名是不能重名的。它对有无副作用存在这么一个约定:

空括号方法 (empty-paren method), 如 def width() {...} 它是有副作的。这样调用 obj.width()
无参方法 (parameterless method), 如 def width {...}, 它是无副作的。这样调用 obj.width, 这和使用属性一致形式

Java 也有类似的约定,get 开头的或 getter 方法往往是无副作用的。要是有人偏偏在 getName() 方法里修改了对像的属性而引入了 Bug,那只会让人唏嘘不已。

方法的副作用一般有哪些呢?

  1. 输出内容到屏幕
  2. 写数据到文件或数据库
  3. 修改了对象的属性

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走进函数式编程 (Becomming Functional) (1)

本人正在阅读 《Becoming Functional》这本书,且对 Scala 的使用经验已有数年,所以品读的同时更是对头脑中函数编程的概念进行重新整理。函数编程并非一定要诸多语言特性的支持,它是一种不同的思维方式;比如说我们公司项目如今还是用的 Java 7,但我们一直以函数式思维来书写我们的代码。我们正在从 Java 7 升级到 Java 8,待到 Java 8 时代码行文肯定要比现在简练的多,但函数式编程思维未变。

下面是函数式编程基本概念

  1. First-class functions: 函数是第一类型
  2. Pure functions:  纯函数,无边界效应,输出依赖于输入,易测试。像数据库的函数而非存储过程
  3. Recursion: 递归,Scala 强调尾递归优化,避免坠入 StackOverflow
  4. Immutable variables: 这在 OO 里也是一种不错的模式,它与 Pure function 也是相辅的。可能是首先映入函数式编程思维的概念,它不关乎并发性能,解决了并发冲突
  5. Nostrict evaluation: 即变量值的赖加载,变量不到用时不初始化。在 Java 只能用方法来模拟实现
  6. Statements: 表达式优于控制结构,语句可以有返回值的,如 val a = if (condition) 1 else 2
  7. Pattern Matching: 模式匹配,不光是通常对数值或字符串的 switch/case, 还能应用到任何对象的匹配,进行类型检查或从对象中提取元素

 

Becoming Functional》逐章对上面七大概念进行讲解.

First-class functions: 函数是第一类型 阅读全文 >>

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早先为 Jackson 写的 Json-Path 支持

今天才发现 Jackson 其实是支持 Json-Path 的,但以前一直不知道,关键是 Jackson 的文档也没见提到。所以很久以前是自己给 Jackson 写了一个简陋的 Json-Path 支持类,这个是为测试代码用的,所以基本够用。想要更全面的功能可使用 https://github.com/jayway/JsonPath 这个项目。对于 Jackson 中如何使用 Json-Path, 我还会进一步研究下。

我写的 RichJsonNode 类是一个 Scala 版本,最早也写过一个 Java 版本,还有一个基于 GSON 的 Java 版本的。这里只贴出 Scala 版源码。支持的基本方法及语法如下:

a/b, a/b[2], a/b[1]/c, a[1]/b, $[0]

selectNode(path), selectString(path), selectInt(path), selectDouble(path), selectBollean(path), hasField(path) 和  arrayLength(path)

源码如下: 阅读全文 >>

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Scala 如何测试异常

几年前整理过一篇 JUnit 4 如何正确测试异常,类似的问题:如何在 Scala 中测试异常呢?因 Scala 可以完全采用 JUnit 测试用例的风格,所以当然可以运用 Java 的三种方式来测试异常,即

  1. try { 待测试代码; fail() } catch(某种异常) {断言}
  2. @Test(expected = Exception.class)
  3. @Rule

回到 Scala 中来,我并不那么情愿在 Scala 中使用 JUnit 的 @Test def testMethod() 这样的测试方法风格,而多少采用 BDD 或者叫更 DSL 的风格。

那看看我们 Scala 有些什么独到的异常测试方法

一: intercept 阅读全文 >>

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自定义 Jackson 注解与禁用某一特定的注解

Jackson 是 Playfrmework 2 中默认的 JSON 处理框架,先前是  GSON,JSON 是 Playframework 中的第一等公民,可见 Jackson 在 Playframewok 中的重要地位。Jackson 提供了一系列的注解可用,像 @JsonIgnore, @JsonProperty, @JsonUnwrapped, @JsonFilter 等。人的需求总是很难得到满足,所以免不了还是要定义自己的注解。比如有这样一个需求,JavaBean 中被 @MaskField(这个即将成为我第一个自定义的注解) 标记的属性或 getter 方法,总是输出为 ******, 无此标记的属性或方法输出原始值。

我尝试过 @JsonFilter  或是单纯的自定义  JsonSerializer, 并不怎么如意。本人最终的实现方式涉及到

  • @JacksonAnnotationsInside -- 用来创建自己的 @MaskField 注解
  • JsonSerializer  -- 被 @MaskField 标记的字段采用自定义的 JsonSerializer 来序列化
  • JacksonAnnotationIntrospector  -- 禁用某一特定的注解,这样可以在做任意时候启用或禁用 @MaskField 阅读全文 >>
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Java 接口常量反模式及如何定义 Java 常量

初学 Java 的人很不经意间就会把常量定义在接口中,大概唯一的理由是接口不能实例化,而使用接口中定义的常量也是不用附着在实例上的。这主要还是 JDK 本身给我们做了很多这样的榜样, 如  java.io.ObjectStreamConstans,多是出现在 Enum 类型到来之前。

其实 Java 的接口常量是一种反模式,理由如下:

1. 接口是不能阻止被实现或继承的,也就是说子接口或实现中是能够覆盖掉常量的定义(重名),这样通过父,子接口(或实现) 去引用常量是可能不一致的
2. 同样的,由于被实现或继承,造成在继承树中可以用大量的接口, 类 或实例去引用 同一个常量,从而造成接口中定义的常量污染了命名空间。(Java 编译器竟然允许使用实例去引用类变量)
3. 接口暗含的意思是:它是需被实现的,代表着一种类型,它的公有成员是要被暴露的 API。而在接口中定义的常量说不上是 API

4. 这点有些重复,Java 允许通过子类去引用父类中定义的常量,各级对像实例去引用父类的常量,所以这会造成相当的混乱不堪。定义的常量不能保证单一的引用方式。

参见: Effective java 第 19 条: 接口只用于定义类型

既然接口中不适于定义常量,那么该在何处为常量安家呢?接口为 实现/继承 而生,如果放在类中,并且这个类是 final,且封闭掉构造方法就行。于是我们先前的接口常量定义 阅读全文 >>

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