spock接入编译报错问题

最近在用 spock,但是搭环境时候碰到一个依赖问题,这里记录下解决过程:

为了使用最新版的特性,引入的 spock 的核心依赖是这样的:

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<dependency>
<groupId>org.spockframework</groupId>
<artifactId>spock-core</artifactId>
<version>1.2-groovy-2.5</version>
</dependency>

<dependency>
<groupId>org.spockframework</groupId>
<artifactId>spock-spring</artifactId>
<version>1.2-groovy-2.5</version>
<scope>test</scope>
</dependency>

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Spring Boot 的 @Resource 注解不生效问题解决

背景

本来想搭一下 Spring-Boot 组合 Spock 做单元测试,弄了一个很小的 demo 项目测试,结果等到运行的时候 @Resource 注释不生效,bean name 也没错。反而 @Autowired 是能成功注入的,这个真的是奇了怪了。项目大概是这样的:

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@SpringBootConfiguration
public class App {
public static void main(String[] args) {
ConfigurableApplicationContext applicationContext = SpringApplication.run(App.class, args);
A a = applicationContext.getBean(A.class);
B b = a.getB();
System.out.println(b);
}
}

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ES如何确定分片数量

分片不宜过大,在故障恢复的时候会更大的影响集群。

The shard is the unit at which Elasticsearch distributes data around the cluster. The speed at which Elasticsearch can move shards around when rebalancing data, e.g. following a failure, will depend on the size and number of shards as well as network and disk performance.

TIP: Avoid having very large shards as this can negatively affect the cluster’s ability to recover from failure. There is no fixed limit on how large shards can be, but a shard size of 50GB is often quoted as a limit that has been seen to work for a variety of use-cases.

ES 只新增数据,不更新数据。更新也只是把旧的数据标记删除,再新增新的数据。被删除的数据在段合并前,是会一直占用资源的。有一种思路是按时间区间将数据分成不同的索引存储,比如 2017 年一份索引、2018 年一份索引。这样索引会更小,每次进入下一个年份都有机会调整分片数量和索引结果,冷数据也可以按年进入归档状态,不会影响在热数据上的业务服务。

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IDEA load project 慢问题排查

去打开 IDEA 的 DEBUG 日志,日志地址在 help - Show log in finder 里,日志配置文件在 /Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/bin/log.xml。启动时的日志有一段明显很值得怀疑:

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2018-05-06 15:34:45,576 [  93768]   INFO - ij.components.ComponentManager - com.seventh7.mybatis.ref.CmProject initialized in 75086 ms
2018-05-06 15:34:45,588 [ 93780] INFO - ellij.project.impl.ProjectImpl - 152 project components initialized in 75849 ms

com.seventh7.mybatis.ref.CmProject 初始化耗了 75 秒。去把 MyBatis 插件禁用以后重新测试:

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2018-05-06 15:40:13,639 [ 138286]   INFO - ellij.project.impl.ProjectImpl - 150 project components initialized in 999 ms

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AtomicInteger的lazySet探究

研究 ForkJoinPool 的时候碰到如下代码:

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final boolean tryUnpush(ForkJoinTask<?> t) {
ForkJoinTask<?>[] a; int s;
if ((a = array) != null && (s = top) != base &&
U.compareAndSwapObject
(a, (((a.length - 1) & --s) << ASHIFT) + ABASE, t, null)) {
U.putOrderedInt(this, QTOP, s);
return true;
}
return false;
}

U.putOrderedInt 这个方法有点迷惑,他和 AtomicInteger 的 lazySet 是一个机制。然后查了些资料:

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jdk8 fork/join 框架探究

直接看代码

join

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public final V join() {
int s;
if ((s = doJoin() & DONE_MASK) != NORMAL)
// 如果没有正常完成去处理异常
reportException(s);
return getRawResult();
}

doJoin

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private int doJoin() {
int s; Thread t; ForkJoinWorkerThread wt; ForkJoinPool.WorkQueue w;
// status<0表示任务已经执行完毕
return (s = status) < 0 ? s :
((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread) ?
(w = (wt = (ForkJoinWorkerThread)t).workQueue).
tryUnpush(this) && (s = doExec()) < 0 ? s :
wt.pool.awaitJoin(w, this, 0L) :
externalAwaitDone();
}

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JDK1.8的LongAdder分析

文档地址在这里 LongAdder Api

直接看代码

add
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public void add(long x) {
Cell[] as; long b, v; int m; Cell a;
// cells非null或者在base上cas递增失败
if ((as = cells) != null || !casBase(b = base, b + x)) {
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
// getProbe()是个随机数,与m求与运算,能获得一个最小0最大m的数
(a = as[getProbe() & m]) == null ||
// 利用随机数,去cells上随机取一个Cell做CAS递增
!(uncontended = a.cas(v = a.value, v + x)))
// 如果递增失败,即出现竞争,调longAccumulate方法
longAccumulate(x, null, uncontended);
}
}

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神奇的quasar

先埋个坑

https://github.com/puniverse/quasar
http://docs.paralleluniverse.co/quasar/
http://colobu.com/2016/07/14/Java-Fiber-Quasar/
http://geek.csdn.net/news/detail/71824
http://colobu.com/2016/08/01/talk-about-quasar-again/ (这个哥们的博客写的好,可以看一看)
http://geek.csdn.net/news/detail/71824(写的比较好,Vert.x 中的 vertx-sync 封装了 Quasar,很有意思~~)
https://www.jianshu.com/p/bc7d0d18e89f(vertx-sync)

比较有意思,是一个 Java 的协程实现,可以看看是怎么实现的。

再买几个坑:CompletableFuture、ForkJoinPool

Java的内存可见性

已知的 Java 内能保证内存可见性(能做到线程间通信)现在知道大致有这些:

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