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Vimer 的福音：Mac 下 Caps + hjkl 作为方向键

2017-07-25 | 阅读(3,960)

本人所用的键盘是 WASD VP3 61 Key 的 -- Poker 3 方案，可以不借助于软件直接键盘上设置为 Caps + hjkl 来作为方向键。Caps 跳线为 Fn, 并选择一个 Layer, 把原本 Fn + ijkl 的方向键组合键重新映射为 Fn + hjkl 即可。

办公室的 61 键的键盘借于朋友体验，所以又重新把 DAS 87 键摆了出来。由于习惯了 61 键的 Caps + hjkl 的方向键，在 87 键盘上每次按方向键时右手都要离开它的 Home Row，很是不爽。别说是 87 键，即便是有些键盘把方向键压缩在右 Shift 下方，都无法接受右手右下移去按方向键。

Caps 键没什么卵用(只会用 Caps 来输入大写字母的当我没说)，却常年占据着黄金位置(左手掌无需移动就能按到)，所以主意是如何把 Caps 另作他们，对于 Vimer 来说最理想的方向键是 Caps + hjkl。

Mac 下有个键盘映射的工具 Karabiner, 先前的版本 KeyRemap4MacBook 只支持到 Mac OS 10.8, 而 Karabiner 也只能支持 10.9 到 10.11。而我的 Mac 系统是 macOS Sierra 10.12, 有一个不完全特性的 Karabiner 叫做 Karabiner-Elements, 它不能像 KeyRemap4MacBook 和 Karabiner 那样支持直接组合键的映射。因此在 macOS Sierra 一直未能把方向键映射成某个功能键(如 Caps) + hjkl，不得不用物理方向键。

有两种方法把 Caps + hjkl 映射为方向键

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Spring 定时任务(Schedule) 和线程

2017-06-05 | 阅读(10,558)

Spring 定时任务实例

Spring 中使用定时任务很简单，只需要  @EnableScheudling 注解启用即可，并不要求是一个 Spring Mvc 的项目。对于一个 Spring Boot 项目，使用定时任务的简单方式如下：

pom.xml 中

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使用 avro-tools, jq 查看 Apache Avro 序列化文件

2017-06-04 | 阅读(5,434)

Apache Avro 是类似于 Google protobuf 那样的数据交换协议，但 Avro 可以用 JSON 格式来定义 Schema, 所以相比而言更容易上手。它也是 Hadoop, Kafka 所采用的交换格式。对于生成的 avro 序列化文件如果要编写代码来解读其中内容的话就太过于麻烦，Apache 给了我们一个便捷的工具来处理 Avro Schema 和数据。

Java 版的 Avro Tools 可点击链接 avro-tools-1.8.2.jar 下载，当前版本 1.8.2(发布于 2017/05/20)，执行命令是

java -jar avro-tools-1.8.2.jar ..............

如果是 Mac 平台，还可以通过

brew install avro-tools

来安装，执行命令就只是 avro-tools 了。

在本文中还会用到一个 JSON 格式化高亮显示的工具 jq, 在 Mac 下通过以下命令安装

brew install jq

avro-tools 和 jq 已准备就绪，接下来演示下如何使用它们。

avro-tools 能做什么

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AWS S3 Key 前缀分布优化数据请求的性能

2017-05-12 | 阅读(2,679)

很早就想写下这篇日志的，因为实际使用 AWS S3 来存取文件使用什么样的 Key 对性能的影响是极其大的。当然，如果你对 S3 的并发请求在 50 以内是无所谓的，要是并发要求很高的话，Key 的选择就变得至关重要的，不可不察。S3 Key 从第一个字符算起的任意长度子字符串都被称作前缀(prefix), 而对 S3 文件访问性能影响不在完整的 Key, 恰恰是那个前缀。

背景：我们最初在使用 S3 时，存储的文件的 Key 直接用了数据库的自增 ID，于是保存到 Bucket 中大概下面那样子的

examplebucket/12134850.csv
examplebucket/12134851.csv
examplebucket/12134852.csv
examplebucket/12134853.csv
examplebucket/12134854.csv
examplebucket/12134855.csv
examplebucket/12134856.csv
examplebucket/12134857.csv
examplebucket/12134858.csv

Bucket 中有百万个文件，当初测试时 60 个左右的 Lambda 实例同时访问这个 Bucket 中不同的文件时，加载每个 S3 文件的时间大约在几百毫秒，然后并发上到 70， 80 后加载同样大小的 S3 文件的时间陡然增加到 10 秒以上，并发继续上到 100 以上直接导致众多 S3 的请求超时。后来了解到虽然一个 Bucket 中放多少个文件是没有限制的，而且官方文档说了文件多了并不影响访问的性能，但背后却有一个文件的分区存储机制，这个才是关键。

S3 的分区存储就像是硬盘分区，或文件分布在不同硬盘上的效果。试想一下，如果我们多个线程同时从一块硬盘上读取数据，每个线程需共同一个磁头来读取数据，性能就差; 但如果那些线程同时从不同的硬盘上读取各自的数据，那性能就大大提升了，它们互不干扰。在使用机械硬盘时我有过这样的体验，在同一个磁盘上拷贝文件比从一个磁盘拷贝到另一个磁盘要慢很多。 阅读全文 >>

AWS Java Lambda 使用 Logback 记录日志

2017-03-18 | 阅读(1,413)

直接一句话：去掉 Log4J 的依赖，把  Slf4J, Logback, 和 log4j-over-slf4j 依赖加进来就行了，配置文件换成 logback.xml，这就完了，不要往下看了，都是些废话。

当我们用 Serverless 命令 sls create -t aws-java-maven -p hello-lambda 创建的示例项目中直接用的是 Log4J 日志组件，而且也没用像  Slf4j, 或 Apache Common Logging 更上一层的通用日志框架。查看了几个 AWS 本身的组件 S3, SNS, 和 Kinesis 的 SDK, 它们内部是用的 Apache Common Logging 声明的日志变量

import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.commons.logging.Logger;

private static final Log log = LogFactory.getLog(AmazonKinesis.class)

而我们自己的组件中通用日志组件是 Slf4j, 底层实现为 Logback, 所以我们希望在 Lambda 中使用 Logback 来写日志。

选用一个通用日志框架总是明智之举，因为一个项目经常杂糅了多种日志实现，使用 Slf4J 或 Apache Common Logging 可以把它们(Log4J, Logback, 或更多)输出到共同的目的地，并且有统一的日志输出接口。而我们认为通用日志框架还是 Slf4J 要先进些，所以我们在 Java Lambda 中的日志方案是 Slf4J + Logback，还需要把 Log4J 的日志桥接到 Slf4J 上来，再经由 Logback 输出。

回到前面创建的 hello-lambda 项目，看其中怎么用的 Log4J，先瞧瞧 pom.xml 文件怎么引入的 Log4J, 它是间接通过一个 AWS 定义的 Log4J Appender 引入的 阅读全文 >>

5 个最好的 Vim 速查卡 (Cheat Sheet)

2017-01-14 | 阅读(6,331)

Vim(Vi Improved) 早已替代了 Vi, 它存在于大多数的 Linux 发行版中。所以基本上 Vi 和 Vim 在你的系统中就是同一个程序，我用的 Mac, vi 命令就是一个指向到 vim 的链接

ls -l $(which vi)
lrwxr-xr-x 1 root wheel 3 Sep 20 23:47 /usr/bin/vi -> vim

macOS Sierra 自带的 Vi/Vim 版本仍然是 7.4，我用 brew install macvim 安装了最新版的 Vim 8.0, 由于只想启动 MacVim 控制台的 Vim,  所以把 vi/vim 命令链接到新版 Vim 上。

alias vim=/usr/local/Cellar/macvim/8.0-121/MacVim.app/Contents/MacOS/Vim
alias vi=vim

这里找来了 5 个最好的 Vim Cheat Sheet, 不仅每个按键本身的操作，还有组合健, 窗口，缓冲区，寄存器等操作。

1. Vim Cheat Sheet for Programmers

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Giter8 -- 把项目布局模板放到 GitHub 上

2016-10-14 | 阅读(1,084)

因为学习或做些小 Demo, 会临时建立一个项目, 项目的布局也常有类似, 不想每次为一个 Maven 项目而执行 mkdir -p example/src/{main,test}/{java,resources}, 或是通过 IDE 来创建, 于是萌生了把自己常用的项目模板放到 GitHub 上的想法. 我们当然可以把直接在 GitHub 上创建一个个项目模板仓库, 想用时只要 git clone 下来, 但克隆的总是与 GitHub 上相应的仓库有关联.

Google 了, 有不少方法能建立项目基本框架, 如

  1. 创建 Maven 项目骨架,  mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=.....
  2. sbt 的 np 插件可以快速生成项目目录
  3. YEOMAN 也有自己的 Generator, 很强大也复杂

再就是现在要介绍的, 比较适合于我的口味的 Giter8, 简单实用, 定义模板更是轻松自如. Giter8 是构建在 sbt launcher 之上的用于从 GitHub 或其他任何 Git 仓库中攫取项目模板的命令行工具. 模板定义简单, 支持变量的提示输入. 下面是安装, 使用, 以及建立自己的模板: 阅读全文 >>

如何定制 Spring Boot 的 Banner

2016-10-12 | 阅读(2,961)

当我们启动一个 Spring Boot 的 Hello World 程序, 可以看到 Spring 会在控制台下输出一段 ASCII 字符组成的 Spring 字样, 像这个图中的样子, spring-boot-banner并且 ":: Spring Boot ::" 是绿色显示, 版本号灰色. 如果每个 Spring Boot 做的应用都用默认的 Banner 就不好玩了, 无外乎只在声明我正在用 Spring Boot. 好在 Spring 提供了多种方式让我们定制自己的 Banner.

官方文档: http://docs.spring.io/spring-boot/docs/1.3.8.RELEASE/reference/htmlsingle/#boot-features-banner

初始 Banner 的代码是 SpringApplicationBannerPrinter 类.

Spring Boot 默认寻找 Banner 的顺序是:

  1. 依次在 Classpath 下找 文件 banner.gif, banner.jpg, 和 banner.png, 先找到谁就用谁
  2. 继续 Classpath 下找 banner.txt
  3. 上面都没有找到的话, 用默认的 SpringBootBanner, 就是我们最常见到的那个

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想像中理想编程语言的几个特征

2016-07-12 | 阅读(367)

代码写多了, 总希望能从繁琐的代码中挣脱出来, 编程语言的设计应为快速解决问题为目的. 不断重复的表达式应有相应的语法糖加以简化.

函数式语言设计之初不被人重视, 进入到多核化之后我也渐渐从面向对象转入到了函数式的阵营.

学习设计模式时 Java Swing 堪称各种模式的典范, 但是设计的后用起来顺手又能如何, 不过 Java Swing 的性能更是硬伤, 所以有了 SWT 那种更接近于本地化的组件库.

编程语言有两种哲学: 条条大路通罗马 与 一条大路罗马. 前者可以让语言更灵活, 但却容易走上一条不归路, 譬如 Scala; 后者让你专注于解决实际的问题, 像 Python 的语法非常简单.

填满了博客中文章概要显示中的内容, 可以说一说我希望中的语言的几个特征, 主要关注语法: 阅读全文 >>

我的 Python 快速入门

2016-06-27 | 阅读(553)

本文只是我个人的掌握 Python 的快速入门笔记, 所以混乱不堪, 并不适合于每一个想要学习 Python 的读者

Python 命令进到它的 shell, ctrl+d 或 exit() 退出 python. help(str) 可以查看 str 函数的帮助, q 退出帮助. 对象的方法可用 dir 来查看, dir([]), dir(""), 进而 help([].append), help(dir([]))

Python 是用严格的缩进来格式化代码块的, Google 的 Python 代码规范是用 4 个空格来缩进. Google 建议 Java 是用两个空格.

Python 是动态类型的, 所以可以 a = 1; a = "string" 随意赋值为不同类型. Python 也能用分号把多条语句写在同一行里, 但基本没人用分号的.
Python 的基本类型有 整数, 长整数, 浮点数和复数, 以及字符串

字符串可以用单引号和双引号, 它们像 Javascript, 是完全一样的
''' 或 "”” 三引号的字符串是 here doc, 多行字符串
转义符也是用 \, 如 ''What\’s your name\n?
自然字符串: 即不转义, 用 R 或 r 来指定, 如 r"Newlines are indicated by \n”, 会输出 "\n"" 字面值. 可用于书写正则表达式
放在一起的字符串就会被 Python 自动连接, 如 print ''What\'s' ''your name?’, 输出为 "What’s your name?”

Python 的命名规则有几个必须知道的: 类名和 Java 一样; 模块, 方法, 变量名用小写字母下划线分隔, 常量用大写加下划线. 单或双下划线开头是特殊用途. 命名规则请参考 Google Python Style Guide#Naming
Python 是纯面向对象的, 任何东西都是对象, 函数也是

Python 可以用 \ 来连接语句行, 像 Bash 一样, 如 阅读全文 >>