对列表的去重处理，Java 8 在 Stream 接口上提供了类似于 SQL 语句那样的 distinct() 方法，不过它也只能基于对象整体比较来去重，即通过 equals/hashCode 方法。distinct 方法的功效与以往的 new ArrayList(new HashSet(books)) 差不多。用起来是

List<Book> unique = book.stream().distinct().collect(Collectors.toList())

并且这种去重方式需要在模型类中同时实现 equals 和 hashCode 方法。

回到实际项目中来，我们很多时候的需求是要根据对象的某个属性来去重。比如接下来的一个实例，一个 books 列表中存在 ID 一样，name 却不同的 book, 我们认为这是重复的，所以需要根据 book 的 id 属性对行去重。在 collect 的时候用到的方法是 collectinAndThen(...), 下面是简单代码: Read More

$ brew install clojure

Error: No available formula with the name "clojure"
Clojure isn't really a program but a library managed as part of a
project and Leiningen is the user interface to that library. To install Clojure you should install Leiningen:
brew install leiningen
and then follow the tutorial:
https://github.com/technomancy/leiningen/blob/stable/doc/TUTORIAL.md

初识 Mockito 这个测试框架后，我们要使用 Mock 的属性创建一个被测试类实例时，大概会下面这么纯手工来打造。

假定类 UserService 有一个属性 UserDao userDao, 需要构造 UserService 实例时 Mock 内部状态

UserDao userDao = Mockito.mock(UserDao.class);
UserService testMe = new UserService(userDao);

如此，userDao 的行为就可以自由模拟了，这种纯手工方式都不需要给测试类添加

@RunWith(MockitoJunitRuner.class)
//或
MockitoAnnotations.initMocks(this);

因为上面两句是给 Mockito 的注解使用的。

如果所有的 Mock 对象全部通过手工来创建，那就不容易体现出 Mockito 的优越性出来。因此对于被测试对象的创建，Mock 属性的注入应该让 @Mock 和 @InjectMocks 这两个注解大显身手了。

标注在实例变量上的 @Mock 相当于是 Mockito.mock(Class) 创建了一个 Mock 对象，而 @InjectMock 标的实例会寻找到相应 Mock 属性想法构造出被测试类的实例。看下面的例子： Read More

docker login [OPTIONS] [SERVER]

aws-docker
  ├── Dockerfile
  └── java-webapp-0.0.1-SNAPSHOT.jar

Bash 环境

多数时候我们用的是 Bash, 比如个人的 Linux 不愿去定制，远程服务器的由不得你去定制，所以就从 Bash 说起。

默认键绑定 emacs, 操作是 ctrl-x, ctrl-e

在默认的 Bash  环境下，只要在命令行中按下 ctrl-x, ctrl-e 就会把当前命令的内容调入到环境变量  $EDITOR 指示的编辑器(默认为 emacs)去编辑，编辑后保存退出就会立即执行。

如果未安装 Emacs 编辑器，在按下 ctrl-x, ctrl-e 会得到如下提示

[vagrant@localhost ~]$
-bash: emacs: command not found

如果希望使用 vi 来编辑当前命令，就需要设置 EDITOR 环境变量，比如在 .bashrc 中加入

export EDITOR=vi

那么在命令行中按下 ctrl-x, ctrl-e 使用打开  vi 来编辑当前命令。

注：Emacs 要用 ctrl-x, ctrl-c, 再回答 y, 命令保存到临时文中; 而 vi 的相应操作是 :wq, 至少这个操作上 vi 要简洁些。 Read More

Java 世界里进行并发编程有 Future 和  ExecutorService(当成 ThreadPool 来对待)，及至 Java 8 引入了更为趁手的 CompletableFuture。那么使用 Scala 该如何进行并发编程呢？Scala 能毫无障碍的使用 Java 类库，所以完全可以用 Java 的 API 来使用线程池，只是那不太 Scala 罢了。

既然是 Scala, 就尽量写成 Scala Style 吧，Scala 也有自己的 Future, 还有 Promise 呢? 至于 Promise 与 Future 多大区别，语义上似乎也差不多，只看到 Promise 中有一个 Future 的属性。如果想玩得高级一点的话就该把  Actor 弄起来，它算是所谓的纤程，多个  Actor 可跑在同一个线程中，当然启动要快，内存消耗少，还避免了上下文切换。

这里还是先体验 Scala Future 的用法。Future 本身只是描述了一个任务，及将要获得的结果(或执行的动作)，因此那样一个任务也是要放到线程池中去执行。这和 Java 的 Future/ThreadPool 是一样的概念。稍有不同的是线程池的创建与使用，线程池的默认大小配置等。看个简单的应用示例，本次测试的 Scala 版本是 2.11.12，为了突出实际的线程池大小，我们把任务数设置为 20 个

Scala Future 并发编程体验

探索是否能以流式写数据到 S3

通常，在我们项目中用 Java 代码上传数据到 S3 是下面那样的操作

AmazonS3 s3Client = AmazonS3ClientBuilder.defaultClient();

s3Client.putObject("bucket_name", "s3key.txt", new ByteArrayInputStream("hello".getBytes()), new ObjectMetadata()); //ObjectMetadata 没什么特别的话可以为 null

虽然  putObject() 的第三个参数是一个流，但它是输入流, 并非输出流啊。也就是说在执行该方法时必须把所有待上传的上据全部准备在这个输入流中，所以这里就直接用一个 ByteArrayInputStream 来包裹需上入到 S3 的数据内容。

当然 putObject() 也就无法像 FileObjectOutputStream 那样流式写入内容到文件中，因为 putObject() 前后都没有与 bucket 上那个文件上有联系。即使是用 PipedInputStream/PipedOutputStream  也不行, 比如说下面的代码 Read More