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深入理解Magento – 第六章 – 高级Magento模型:配置报错 

深入理解Magento 作者: Alan Storm 翻译: Hailong Zhang 第六章 – 高级Magento模型 我们讲过Magento有两种模型,简单模型和EAV(En...
kun坤 2020-06-02 14:47:07 2 浏览量 回答数 1

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深入理解Magento – 第六章 – 高级Magento模型 :报错

深入理解Magento 作者:Alan Storm 翻译:Hailong Zhang 第六章 – 高级Magento模型 我们讲过Magento有两种模型,简单模型和EAV(En...
kun坤 2020-06-14 15:19:25 0 浏览量 回答数 1

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深入理解Magento – 第六章 – 高级Magento模型 - Magento报错

" 深入理解Magento 作者:Alan Storm 翻译:Hailong Zhang 第六章 – 高级Magento模型 我们讲过Magento有两种模型,简单模型和EAV&#x...
montos 2020-06-03 20:30:01 2 浏览量 回答数 1

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Nginx性能为什么如此吊

Nginx性能为什么如此吊,Nginx性能为什么如此吊,Nginx性能为什么如此吊 (重要的事情说三遍)的性能为什么如此吊!!!         最近几年,web架构拥抱解耦的...
小柒2012 2019-12-01 21:20:47 15038 浏览量 回答数 3

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转自:阿里云官网 — 知乎 写好代码,阿里专家沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家,相信同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一文教会你如何写复杂业务代码 了解我的人都知道,我一直在致力于应用架构和代码复杂度的治理。 这两天在看零售通商品域的代码。面对零售通如此复杂的业务场景,如何在架构和代码层面进行应对,是一个新课题。针对该命题,我进行了比较细致的思考和研究。结合实际的业务场景,我沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家。 我相信,同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一个复杂业务的处理过程 业务背景 简单的介绍下业务背景,零售通是给线下小店供货的B2B模式,我们希望通过数字化重构传统供应链渠道,提升供应链效率,为新零售助力。阿里在中间是一个平台角色,提供的是Bsbc中的service的功能。 在商品域,运营会操作一个“上架”动作,上架之后,商品就能在零售通上面对小店进行销售了。是零售通业务非常关键的业务操作之一,因此涉及很多的数据校验和关联操作。 针对上架,一个简化的业务流程如下所示: 过程分解 像这么复杂的业务,我想应该没有人会写在一个service方法中吧。一个类解决不了,那就分治吧。 说实话,能想到分而治之的工程师,已经做的不错了,至少比没有分治思维要好很多。我也见过复杂程度相当的业务,连分解都没有,就是一堆方法和类的堆砌。 不过,这里存在一个问题:即很多同学过度的依赖工具或是辅助手段来实现分解。比如在我们的商品域中,类似的分解手段至少有3套以上,有自制的流程引擎,有依赖于数据库配置的流程处理: 本质上来讲,这些辅助手段做的都是一个pipeline的处理流程,没有其它。因此,我建议此处最好保持KISS(Keep It Simple and Stupid),即最好是什么工具都不要用,次之是用一个极简的Pipeline模式,最差是使用像流程引擎这样的重方法。 除非你的应用有极强的流程可视化和编排的诉求,否则我非常不推荐使用流程引擎等工具。第一,它会引入额外的复杂度,特别是那些需要持久化状态的流程引擎;第二,它会割裂代码,导致阅读代码的不顺畅。大胆断言一下,全天下估计80%对流程引擎的使用都是得不偿失的。 回到商品上架的问题,这里问题核心是工具吗?是设计模式带来的代码灵活性吗?显然不是,问题的核心应该是如何分解问题和抽象问题,知道金字塔原理的应该知道,此处,我们可以使用结构化分解将问题解构成一个有层级的金字塔结构: 按照这种分解写的代码,就像一本书,目录和内容清晰明了。以商品上架为例,程序的入口是一个上架命令(OnSaleCommand), 它由三个阶段(Phase)组成。 @Command public class OnSaleNormalItemCmdExe { @Resource private OnSaleContextInitPhase onSaleContextInitPhase; @Resource private OnSaleDataCheckPhase onSaleDataCheckPhase; @Resource private OnSaleProcessPhase onSaleProcessPhase; @Override public Response execute(OnSaleNormalItemCmd cmd) { OnSaleContext onSaleContext = init(cmd); checkData(onSaleContext); process(onSaleContext); return Response.buildSuccess(); } private OnSaleContext init(OnSaleNormalItemCmd cmd) { return onSaleContextInitPhase.init(cmd); } private void checkData(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleDataCheckPhase.check(onSaleContext); } private void process(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleProcessPhase.process(onSaleContext); } } 每个Phase又可以拆解成多个步骤(Step),以OnSaleProcessPhase为例,它是由一系列Step组成的: @Phase public class OnSaleProcessPhase { @Resource private PublishOfferStep publishOfferStep; @Resource private BackOfferBindStep backOfferBindStep; //省略其它step public void process(OnSaleContext onSaleContext){ SupplierItem supplierItem = onSaleContext.getSupplierItem(); // 生成OfferGroupNo generateOfferGroupNo(supplierItem); // 发布商品 publishOffer(supplierItem); // 前后端库存绑定 backoffer域 bindBackOfferStock(supplierItem); // 同步库存路由 backoffer域 syncStockRoute(supplierItem); // 设置虚拟商品拓展字段 setVirtualProductExtension(supplierItem); // 发货保障打标 offer域 markSendProtection(supplierItem); // 记录变更内容ChangeDetail recordChangeDetail(supplierItem); // 同步供货价到BackOffer syncSupplyPriceToBackOffer(supplierItem); // 如果是组合商品打标,写扩展信息 setCombineProductExtension(supplierItem); // 去售罄标 removeSellOutTag(offerId); // 发送领域事件 fireDomainEvent(supplierItem); // 关闭关联的待办事项 closeIssues(supplierItem); } } 看到了吗,这就是商品上架这个复杂业务的业务流程。需要流程引擎吗?不需要,需要设计模式支撑吗?也不需要。对于这种业务流程的表达,简单朴素的组合方法模式(Composed Method)是再合适不过的了。 因此,在做过程分解的时候,我建议工程师不要把太多精力放在工具上,放在设计模式带来的灵活性上。而是应该多花时间在对问题分析,结构化分解,最后通过合理的抽象,形成合适的阶段(Phase)和步骤(Step)上。 过程分解后的两个问题的确,使用过程分解之后的代码,已经比以前的代码更清晰、更容易维护了。不过,还有两个问题值得我们去关注一下: 1、领域知识被割裂肢解什么叫被肢解? 因为我们到目前为止做的都是过程化拆解,导致没有一个聚合领域知识的地方。每个Use Case的代码只关心自己的处理流程,知识没有沉淀。相同的业务逻辑会在多个Use Case中被重复实现,导致代码重复度高,即使有复用,最多也就是抽取一个util,代码对业务语义的表达能力很弱,从而影响代码的可读性和可理解性。 2、代码的业务表达能力缺失 试想下,在过程式的代码中,所做的事情无外乎就是取数据--做计算--存数据,在这种情况下,要如何通过代码显性化的表达我们的业务呢? 说实话,很难做到,因为我们缺失了模型,以及模型之间的关系。脱离模型的业务表达,是缺少韵律和灵魂的。 举个例子,在上架过程中,有一个校验是检查库存的,其中对于组合品(CombineBackOffer)其库存的处理会和普通品不一样。原来的代码是这么写的: boolean isCombineProduct = supplierItem.getSign().isCombProductQuote(); // supplier.usc warehouse needn't check if (WarehouseTypeEnum.isAliWarehouse(supplierItem.getWarehouseType())) { // quote warehosue check if (CollectionUtil.isEmpty(supplierItem.getWarehouseIdList()) && !isCombineProduct) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } // inventory amount check Long sellableAmount = 0L; if (!isCombineProduct) { sellableAmount = normalBiz.acquireSellableAmount(supplierItem.getBackOfferId(), supplierItem.getWarehouseIdList()); } else { //组套商品 OfferModel backOffer = backOfferQueryService.getBackOffer(supplierItem.getBackOfferId()); if (backOffer != null) { sellableAmount = backOffer.getOffer().getTradeModel().getTradeCondition().getAmountOnSale(); } } if (sellableAmount < 1) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + supplierItem.getId() + "]"); } } 然而,如果我们在系统中引入领域模型之后,其代码会简化为如下: if(backOffer.isCloudWarehouse()){ return; } if (backOffer.isNonInWarehouse()){ throw new BizException("亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } if (backOffer.getStockAmount() < 1){ throw new BizException("亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + backOffer.getSupplierItem().getCspuCode() + "]"); } 有没有发现,使用模型的表达要清晰易懂很多,而且也不需要做关于组合品的判断了,因为我们在系统中引入了更加贴近现实的对象模型(CombineBackOffer继承BackOffer),通过对象的多态可以消除我们代码中的大部分的if-else。 过程分解+对象模型 通过上面的案例,我们可以看到有过程分解要好于没有分解,过程分解+对象模型要好于仅仅是过程分解。对于商品上架这个case,如果采用过程分解+对象模型的方式,最终我们会得到一个如下的系统结构: 写复杂业务的方法论 通过上面案例的讲解,我想说,我已经交代了复杂业务代码要怎么写:即自上而下的结构化分解+自下而上的面向对象分析。 接下来,让我们把上面的案例进行进一步的提炼,形成一个可落地的方法论,从而可以泛化到更多的复杂业务场景。 上下结合 所谓上下结合,是指我们要结合自上而下的过程分解和自下而上的对象建模,螺旋式的构建我们的应用系统。这是一个动态的过程,两个步骤可以交替进行、也可以同时进行。这两个步骤是相辅相成的,上面的分析可以帮助我们更好的理清模型之间的关系,而下面的模型表达可以提升我们代码的复用度和业务语义表达能力。其过程如下图所示: 使用这种上下结合的方式,我们就有可能在面对任何复杂的业务场景,都能写出干净整洁、易维护的代码。 能力下沉 一般来说实践DDD有两个过程: 1. 套概念阶段 了解了一些DDD的概念,然后在代码中“使用”Aggregation Root,Bonded Context,Repository等等这些概念。更进一步,也会使用一定的分层策略。然而这种做法一般对复杂度的治理并没有多大作用。 2. 融会贯通阶段 术语已经不再重要,理解DDD的本质是统一语言、边界划分和面向对象分析的方法。 大体上而言,我大概是在1.7的阶段,因为有一个问题一直在困扰我,就是哪些能力应该放在Domain层,是不是按照传统的做法,将所有的业务都收拢到Domain上,这样做合理吗?说实话,这个问题我一直没有想清楚。 因为在现实业务中,很多的功能都是用例特有的(Use case specific)的,如果“盲目”的使用Domain收拢业务并不见得能带来多大的益处。相反,这种收拢会导致Domain层的膨胀过厚,不够纯粹,反而会影响复用性和表达能力。 鉴于此,我最近的思考是我们应该采用能力下沉的策略。 所谓的能力下沉,是指我们不强求一次就能设计出Domain的能力,也不需要强制要求把所有的业务功能都放到Domain层,而是采用实用主义的态度,即只对那些需要在多个场景中需要被复用的能力进行抽象下沉,而不需要复用的,就暂时放在App层的Use Case里就好了。 注:Use Case是《架构整洁之道》里面的术语,简单理解就是响应一个Request的处理过程 通过实践,我发现这种循序渐进的能力下沉策略,应该是一种更符合实际、更敏捷的方法。因为我们承认模型不是一次性设计出来的,而是迭代演化出来的。 下沉的过程如下图所示,假设两个use case中,我们发现uc1的step3和uc2的step1有类似的功能,我们就可以考虑让其下沉到Domain层,从而增加代码的复用性。 指导下沉有两个关键指标:代码的复用性和内聚性。 复用性是告诉我们When(什么时候该下沉了),即有重复代码的时候。 内聚性是告诉我们How(要下沉到哪里),功能有没有内聚到恰当的实体上,有没有放到合适的层次上(因为Domain层的能力也是有两个层次的,一个是Domain Service这是相对比较粗的粒度,另一个是Domain的Model这个是最细粒度的复用)。 比如,在我们的商品域,经常需要判断一个商品是不是最小单位,是不是中包商品。像这种能力就非常有必要直接挂载在Model上。 public class CSPU { private String code; private String baseCode; //省略其它属性 /** * 单品是否为最小单位。 * */ public boolean isMinimumUnit(){ return StringUtils.equals(code, baseCode); } /** * 针对中包的特殊处理 * */ public boolean isMidPackage(){ return StringUtils.equals(code, midPackageCode); } } 之前,因为老系统中没有领域模型,没有CSPU这个实体。你会发现像判断单品是否为最小单位的逻辑是以StringUtils.equals(code, baseCode)的形式散落在代码的各个角落。这种代码的可理解性是可想而知的,至少我在第一眼看到这个代码的时候,是完全不知道什么意思。 业务技术要怎么做 写到这里,我想顺便回答一下很多业务技术同学的困惑,也是我之前的困惑:即业务技术到底是在做业务,还是做技术?业务技术的技术性体现在哪里? 通过上面的案例,我们可以看到业务所面临的复杂性并不亚于底层技术,要想写好业务代码也不是一件容易的事情。 业务技术和底层技术人员唯一的区别是他们所面临的问题域不一样。业务技术面对的问题域变化更多、面对的人更加庞杂。而底层技术面对的问题域更加稳定、但对技术的要求更加深。比如,如果你需要去开发Pandora,你就要对Classloader有更加深入的了解才行。 但是,不管是业务技术还是底层技术人员,有一些思维和能力都是共通的。比如,分解问题的能力,抽象思维,结构化思维等等。 用我的话说就是:“做不好业务开发的,也做不好技术底层开发,反之亦然。业务开发一点都不简单,只是我们很多人把它做“简单”了因此,如果从变化的角度来看,业务技术的难度一点不逊色于底层技术,其面临的挑战甚至更大。 因此,我想对广大的从事业务技术开发的同学说:沉下心来,夯实自己的基础技术能力、OO能力、建模能力... 不断提升抽象思维、结构化思维、思辨思维... 持续学习精进,写好代码。我们可以在业务技术岗做的很”技术“!。
茶什i 2020-01-10 11:53:44 0 浏览量 回答数 0

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canal原理 binlog介绍 binlog是Mysql sever层维护的一种二进制日志,与innodb引擎中的redo/undo log是完全不同的日志;其主要是用来记录对mysql数据更新或潜在发生更新的SQL语句,并以"事务"的形式保存在磁盘中;Mysql binlog日志有ROW,Statement,MiXED三种格式: Row: 仅保存记录被修改细节,不记录sql语句上下文相关信息优点:能非常清晰的记录下每行数据的修改细节,不需要记录上下文相关信息。由于所有的执行的语句在日志中都将以每行记录的修改细节来记录,因此,可能会产生大量的日志内容。 Statement: 每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中优点:只需要记录执行语句的细节和上下文环境,避免了记录每一行的变化。但是存在某些函数和存储过程不一定能够保证在slave上和master上执行结果一致。 Mixed:以上两种格式的结合。不过,新版本的MySQL对row level模式也被做了优化,并不是所有的修改都会以row level来记录,像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录,如果sql语句确实就是update或者delete等修改数据的语句,那么还是会记录所有行的变更;因此,现在一般使用row level即可。 通过变量binlog_format查看当前binlog格式: binlog的位置由文件和文件的相对位置唯一确定,我们可以通过命令行查询binlog的内容: 数据库的主从复制是binlog的用途之一,其原理为: MySQL master 将数据变更写入二进制日志 MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log) MySQL slave 重放 relay log 中事件,将数据变更反映它自己的数据 canal简介 作为阿里巴巴的一个开源项目,canal 不仅在公司内部经受了跨集群、跨国同步的考验,而且已经在很多大型的互联网公司比如美团等都有广泛的应用。 canal是通过模拟成为mysql 的slave的方式,监听mysql 的binlog日志来获取数据并转存到不同的目的地(destination)。 canal架构 canal server是canal的基本部署实例,在实现上一个canal server 部署实例由多个binlog数据通道实例组成的。canal server就是一个jvm运行实例, binlog数据通道实例由Parser、Sink和store模块组成,完成binlog的解析、过滤和存储一整条链路功能。跟binlog数据通道的关系为: 其中数据通道实例的逻辑拓扑结构可表示为: canal部署 数据通道实例默认跟数据库实例一一对应,每个通道实例在部署上有自己独立的属性配置目录,目录里面维护两类配置文件: -instance.properties:配置数据库的连接信息和过滤配置等信息 canal.properties:作为所有数据通道的公共部分,用于配置全局性的信息,如mq地址、zk地址以及cannal server运行时参数等 canal server负责本实例上的所有数据通道的可用性,采用pull的消费模型供canal客户端读取消息。在部署上面,可以单独部署,在生产环境上,建议采用HA高可用部署方案: 大致步骤为: canal server要启动某个canal instance时都先向zookeeper进行一次尝试启动判断 (实现:创建EPHEMERAL节点,谁创建成功就允许谁启动) 创建zookeeper节点成功后,对应的canal server就启动对应的canal instance,没有创建成功的canal instance就会处于standby状态 一旦zookeeper发现canal server A创建的节点消失后,立即通知其他的canal server再次进行步骤1的操作,重新选出一个canal server启动instance. canal client每次进行connect时,会首先向zookeeper询问当前是谁启动了canal instance,然后和其建立链接,一旦链接不可用,会重新尝试connect. 通过合理配置数据通道的备份数量,可以实现canal server集群的高可用和部分负载均衡功能,canal在zk集群的注册信息结构为: 了解了canal的基本原理和部署方式之后,再来看看如何基于canal设计数据同步架构。 总体流程 canal server:通过binlog通讯协议拉取mysql 服务器的日志,完成解析并存储到消息系统kafka,canal client消费kafka数据写入s3包括合并和去重,结果数据以分区形式加载到hive表。涉及到的主要功能组件: mysql :需要同步的mysql服务器,对于开启gtid的阿里云 rds,因为slave binlog数据格式是经过简化的,同步的mysql服务器需要选择mysql master,对于aws rdb数据库,暂没有此要求,可以使用mysql slave。 canal server:拉取并解析mysql binlog日志,并封装成易于下游模块使用的数据结构。canal server实例是部署的基本单元,对一个数据库实例可以根据要求的可用性级别部署一个或多个canal server,如果一个数据库实例对应有多个canal server实例,因为同一个mysql同步部署单元中只能有一个主canal实例处于Active状态,于是在多canal实例的情况下需要借助zookeeper选主。 kafka:canal server将解析后的binlog数据发送到配置的kafka topic,canal server支持将同一个mysql实例的所有binlog发送到同一个topic、多个分表发送到一个topic以及每个表到独立的topic等。 canal client:拉取kafka topic数据,根据topic数据大小进行数据的并行消费、合并、排序和去重等功能。canal client可以作为常驻进程托管到实时流系统比如spark streaming、flink等,也可以是作为批处理任务托管到离线调度系统。 s3: kafka消费后的数据暂存外部系统,可以是aws的s3或者hdfs、甚至是本地文件系统等,根据使用使用环境和可用性要求选取。 hive:mysql增量数据导入到hive分区表,表结构根据mysql表的schema 自动创建。 数据消费 canal 的EventStore基于本地内存存储实现,数据的存储、读取和ack采用类似Disruptor的RingBuffer的实现思路: RingBuffer定义了3个cursor: Put : Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置 Get : 数据订阅获取的最后一次提取位置 Ack : 数据消费成功的最后一次消费位置 canal客户端在数据消费支持并行消费、批量消费和异步消费,增大消费处理能力。 上面示例代码演示了一个从canal server集群中循环拉取消息的过程:首先设置canal server的zk地址和destination(对应一个canal server)以及订阅的库表(可以通过filter可以对destination进一步过滤筛选)等信息,然后通过调用getWithoutAck方法批量读取,如果读取并且处理没有异常抛出,就可以通过ack确认进行下一批次读取。通过这种读取canal server数据并实时消费的方式在普通场景下是可行的,但在生产环境中更适合结合kafka,下文详述。 kafka 在简单的数据同步场景,可以按照上面实现自己的canal客户端直接读取canal server的数据,但是对于生产环境使用场景,因为binlog的存储时间有限(比如阿里云rds数据库默认保存18小时),为防止数据不可用以及对于需要重复消费等场景,有必要将数据存储到第三方消息系统,如kafka或者rocketmq。在canal中,可以直接配置canal消息转存到kafka和rocketmq这两个消息系统,并可以自定义配置投递到topic的规则。如果topic存在多个分区,还可以指定数据在分区之间的路由方式,以kafka为例: 我们只关注supplier.sku_link_rel表的binlog,发送到topic为supplier.sku_link_rel中,并且设置根据表的主键id在6个分区中路由。同时忽略系统库mysql的消息,减少不必要的数据传输。对于分表的方式,还可以将多个分表的数据合并到同一个topic: 示例中,将名字以sale_order_line开头的表的数据合并到topic:order_center.sale_order_line,注意其中topic路由方式按照表的主键$pk
游客2q7uranxketok 2021-02-05 14:41:30 0 浏览量 回答数 0

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毫无疑问,Java 8是Java自Java 5(发布于2004年)之后的最重要的版本。这个版本包含语言、编译器、库、工具和JVM等方面的十多个新特性。在本文中我们将学习这些新特性,并用实际的例子说明在什么场景下适合使用。 这个教程包含Java开发者经常面对的几类问题: 语言 编译器 库 工具 运行时(JVM) 2. Java语言的新特性 Java 8是Java的一个重大版本,有人认为,虽然这些新特性领Java开发人员十分期待,但同时也需要花不少精力去学习。在这一小节中,我们将介绍Java 8的大部分新特性。 2.1 Lambda表达式和函数式接口 Lambda表达式(也称为闭包)是Java 8中最大和最令人期待的语言改变。它允许我们将函数当成参数传递给某个方法,或者把代码本身当作数据处理:函数式开发者非常熟悉这些概念。很多JVM平台上的语言(Groovy、Scala等)从诞生之日就支持Lambda表达式,但是Java开发者没有选择,只能使用匿名内部类代替Lambda表达式。 Lambda的设计耗费了很多时间和很大的社区力量,最终找到一种折中的实现方案,可以实现简洁而紧凑的语言结构。最简单的Lambda表达式可由逗号分隔的参数列表、->符号和语句块组成,例如: Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach( e -> System.out.println( e ) ); 在上面这个代码中的参数e的类型是由编译器推理得出的,你也可以显式指定该参数的类型,例如: Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach( ( String e ) -> System.out.println( e ) ); 如果Lambda表达式需要更复杂的语句块,则可以使用花括号将该语句块括起来,类似于Java中的函数体,例如: Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach( e -> { System.out.print( e ); System.out.print( e ); } ); Lambda表达式可以引用类成员和局部变量(会将这些变量隐式得转换成final的),例如下列两个代码块的效果完全相同: String separator = ","; Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach( ( String e ) -> System.out.print( e + separator ) ); 和 final String separator = ","; Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach( ( String e ) -> System.out.print( e + separator ) ); Lambda表达式有返回值,返回值的类型也由编译器推理得出。如果Lambda表达式中的语句块只有一行,则可以不用使用return语句,下列两个代码片段效果相同: Arrays.asList( "a", "b", "d" ).sort( ( e1, e2 ) -> e1.compareTo( e2 ) ); 和 Arrays.asList( "a", "b", "d" ).sort( ( e1, e2 ) -> { int result = e1.compareTo( e2 ); return result; } ); Lambda的设计者们为了让现有的功能与Lambda表达式良好兼容,考虑了很多方法,于是产生了函数接口这个概念。函数接口指的是只有一个函数的接口,这样的接口可以隐式转换为Lambda表达式。java.lang.Runnable和java.util.concurrent.Callable是函数式接口的最佳例子。在实践中,函数式接口非常脆弱:只要某个开发者在该接口中添加一个函数,则该接口就不再是函数式接口进而导致编译失败。为了克服这种代码层面的脆弱性,并显式说明某个接口是函数式接口,Java 8 提供了一个特殊的注解@FunctionalInterface(Java 库中的所有相关接口都已经带有这个注解了),举个简单的函数式接口的定义: @FunctionalInterface public interface Functional { void method(); } 不过有一点需要注意,默认方法和静态方法不会破坏函数式接口的定义,因此如下的代码是合法的。 @FunctionalInterface public interface FunctionalDefaultMethods { void method(); default void defaultMethod() { } } Lambda表达式作为Java 8的最大卖点,它有潜力吸引更多的开发者加入到JVM平台,并在纯Java编程中使用函数式编程的概念。如果你需要了解更多Lambda表达式的细节,可以参考官方文档。 2.2 接口的默认方法和静态方法 Java 8使用两个新概念扩展了接口的含义:默认方法和静态方法。默认方法使得接口有点类似traits,不过要实现的目标不一样。默认方法使得开发者可以在 不破坏二进制兼容性的前提下,往现存接口中添加新的方法,即不强制那些实现了该接口的类也同时实现这个新加的方法。 默认方法和抽象方法之间的区别在于抽象方法需要实现,而默认方法不需要。接口提供的默认方法会被接口的实现类继承或者覆写,例子代码如下: private interface Defaulable { // Interfaces now allow default methods, the implementer may or // may not implement (override) them. default String notRequired() { return "Default implementation"; } } private static class DefaultableImpl implements Defaulable { } private static class OverridableImpl implements Defaulable { @Override public String notRequired() { return "Overridden implementation"; } } Defaulable接口使用关键字default定义了一个默认方法notRequired()。DefaultableImpl类实现了这个接口,同时默认继承了这个接口中的默认方法;OverridableImpl类也实现了这个接口,但覆写了该接口的默认方法,并提供了一个不同的实现。 Java 8带来的另一个有趣的特性是在接口中可以定义静态方法,例子代码如下: private interface DefaulableFactory { // Interfaces now allow static methods static Defaulable create( Supplier< Defaulable > supplier ) { return supplier.get(); } } 下面的代码片段整合了默认方法和静态方法的使用场景: public static void main( String[] args ) { Defaulable defaulable = DefaulableFactory.create( DefaultableImpl::new ); System.out.println( defaulable.notRequired() ); defaulable = DefaulableFactory.create( OverridableImpl::new ); System.out.println( defaulable.notRequired() ); } 这段代码的输出结果如下: Default implementation Overridden implementation 由于JVM上的默认方法的实现在字节码层面提供了支持,因此效率非常高。默认方法允许在不打破现有继承体系的基础上改进接口。该特性在官方库中的应用是:给java.util.Collection接口添加新方法,如stream()、parallelStream()、forEach()和removeIf()等等。 尽管默认方法有这么多好处,但在实际开发中应该谨慎使用:在复杂的继承体系中,默认方法可能引起歧义和编译错误。如果你想了解更多细节,可以参考官方文档。 2.3 方法引用 方法引用使得开发者可以直接引用现存的方法、Java类的构造方法或者实例对象。方法引用和Lambda表达式配合使用,使得java类的构造方法看起来紧凑而简洁,没有很多复杂的模板代码。 西门的例子中,Car类是不同方法引用的例子,可以帮助读者区分四种类型的方法引用。 public static class Car { public static Car create( final Supplier< Car > supplier ) { return supplier.get(); } public static void collide( final Car car ) { System.out.println( "Collided " + car.toString() ); } public void follow( final Car another ) { System.out.println( "Following the " + another.toString() ); } public void repair() { System.out.println( "Repaired " + this.toString() ); } } 第一种方法引用的类型是构造器引用,语法是Class::new,或者更一般的形式:Class ::new。注意:这个构造器没有参数。 final Car car = Car.create( Car::new ); final List< Car > cars = Arrays.asList( car ); 第二种方法引用的类型是静态方法引用,语法是Class::static_method。注意:这个方法接受一个Car类型的参数。 cars.forEach( Car::collide ); 第三种方法引用的类型是某个类的成员方法的引用,语法是Class::method,注意,这个方法没有定义入参: cars.forEach( Car::repair ); 第四种方法引用的类型是某个实例对象的成员方法的引用,语法是instance::method。注意:这个方法接受一个Car类型的参数: final Car police = Car.create( Car::new ); cars.forEach( police::follow ); 运行上述例子,可以在控制台看到如下输出(Car实例可能不同): Collided com.javacodegeeks.java8.method.references.MethodReferences$Car@7a81197d Repaired com.javacodegeeks.java8.method.references.MethodReferences$Car@7a81197d Following the com.javacodegeeks.java8.method.references.MethodReferences$Car@7a81197d 如果想了解和学习更详细的内容,可以参考官方文档 2.4 重复注解 自从Java 5中引入注解以来,这个特性开始变得非常流行,并在各个框架和项目中被广泛使用。不过,注解有一个很大的限制是:在同一个地方不能多次使用同一个注解。Java 8打破了这个限制,引入了重复注解的概念,允许在同一个地方多次使用同一个注解。 在Java 8中使用@Repeatable注解定义重复注解,实际上,这并不是语言层面的改进,而是编译器做的一个trick,底层的技术仍然相同。可以利用下面的代码说明: package com.javacodegeeks.java8.repeatable.annotations; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Repeatable; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; public class RepeatingAnnotations { @Target( ElementType.TYPE ) @Retention( RetentionPolicy.RUNTIME ) public @interface Filters { Filter[] value(); } @Target( ElementType.TYPE ) @Retention( RetentionPolicy.RUNTIME ) @Repeatable( Filters.class ) public @interface Filter { String value(); }; @Filter( "filter1" ) @Filter( "filter2" ) public interface Filterable { } public static void main(String[] args) { for( Filter filter: Filterable.class.getAnnotationsByType( Filter.class ) ) { System.out.println( filter.value() ); } } } 正如我们所见,这里的Filter类使用@Repeatable(Filters.class)注解修饰,而Filters是存放Filter注解的容器,编译器尽量对开发者屏蔽这些细节。这样,Filterable接口可以用两个Filter注解注释(这里并没有提到任何关于Filters的信息)。 另外,反射API提供了一个新的方法:getAnnotationsByType(),可以返回某个类型的重复注解,例如Filterable.class.getAnnoation(Filters.class)将返回两个Filter实例,输出到控制台的内容如下所示: filter1 filter2 如果你希望了解更多内容,可以参考官方文档。 2.5 更好的类型推断 Java 8编译器在类型推断方面有很大的提升,在很多场景下编译器可以推导出某个参数的数据类型,从而使得代码更为简洁。例子代码如下: package com.javacodegeeks.java8.type.inference; public class Value< T > { public static< T > T defaultValue() { return null; } public T getOrDefault( T value, T defaultValue ) { return ( value != null ) ? value : defaultValue; } } 下列代码是Value 类型的应用: package com.javacodegeeks.java8.type.inference; public class TypeInference { public static void main(String[] args) { final Value< String > value = new Value<>(); value.getOrDefault( "22", Value.defaultValue() ); } } 参数Value.defaultValue()的类型由编译器推导得出,不需要显式指明。在Java 7中这段代码会有编译错误,除非使用Value. defaultValue()。 2.6 拓宽注解的应用场景 Java 8拓宽了注解的应用场景。现在,注解几乎可以使用在任何元素上:局部变量、接口类型、超类和接口实现类,甚至可以用在函数的异常定义上。下面是一些例子: package com.javacodegeeks.java8.annotations; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; public class Annotations { @Retention( RetentionPolicy.RUNTIME ) @Target( { ElementType.TYPE_USE, ElementType.TYPE_PARAMETER } ) public @interface NonEmpty { } public static class Holder< @NonEmpty T > extends @NonEmpty Object { public void method() throws @NonEmpty Exception { } } @SuppressWarnings( "unused" ) public static void main(String[] args) { final Holder< String > holder = new @NonEmpty Holder< String >(); @NonEmpty Collection< @NonEmpty String > strings = new ArrayList<>(); } } ElementType.TYPE_USER和ElementType.TYPE_PARAMETER是Java 8新增的两个注解,用于描述注解的使用场景。Java 语言也做了对应的改变,以识别这些新增的注解。 Java编译器的新特性 3.1 参数名称 为了在运行时获得Java程序中方法的参数名称,老一辈的Java程序员必须使用不同方法,例如Paranamer liberary。Java 8终于将这个特性规范化,在语言层面(使用反射API和Parameter.getName()方法)和字节码层面(使用新的javac编译器以及-parameters参数)提供支持。 package com.javacodegeeks.java8.parameter.names; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Parameter; public class ParameterNames { public static void main(String[] args) throws Exception { Method method = ParameterNames.class.getMethod( "main", String[].class ); for( final Parameter parameter: method.getParameters() ) { System.out.println( "Parameter: " + parameter.getName() ); } } } 在Java 8中这个特性是默认关闭的,因此如果不带-parameters参数编译上述代码并运行,则会输出如下结果: Parameter: arg0 如果带-parameters参数,则会输出如下结果(正确的结果): Parameter: args 如果你使用Maven进行项目管理,则可以在maven-compiler-plugin编译器的配置项中配置-parameters参数: org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin 3.1 -parameters 1.8 1.8 4. Java官方库的新特性 Java 8增加了很多新的工具类(date/time类),并扩展了现存的工具类,以支持现代的并发编程、函数式编程等。 4.1 Optional Java应用中最常见的bug就是空值异常。在Java 8之前,Google Guava引入了Optionals类来解决NullPointerException,从而避免源码被各种null检查污染,以便开发者写出更加整洁的代码。Java 8也将Optional加入了官方库。 Optional仅仅是一个容易:存放T类型的值或者null。它提供了一些有用的接口来避免显式的null检查,可以参考Java 8官方文档了解更多细节。 接下来看一点使用Optional的例子:可能为空的值或者某个类型的值: Optional< String > fullName = Optional.ofNullable( null ); System.out.println( "Full Name is set? " + fullName.isPresent() ); System.out.println( "Full Name: " + fullName.orElseGet( () -> "[none]" ) ); System.out.println( fullName.map( s -> "Hey " + s + "!" ).orElse( "Hey Stranger!" ) ); 如果Optional实例持有一个非空值,则isPresent()方法返回true,否则返回false;orElseGet()方法,Optional实例持有null,则可以接受一个lambda表达式生成的默认值;map()方法可以将现有的Opetional实例的值转换成新的值;orElse()方法与orElseGet()方法类似,但是在持有null的时候返回传入的默认值。 上述代码的输出结果如下: Full Name is set? false Full Name: [none] Hey Stranger! 再看下另一个简单的例子: Optional< String > firstName = Optional.of( "Tom" ); System.out.println( "First Name is set? " + firstName.isPresent() ); System.out.println( "First Name: " + firstName.orElseGet( () -> "[none]" ) ); System.out.println( firstName.map( s -> "Hey " + s + "!" ).orElse( "Hey Stranger!" ) ); System.out.println(); 这个例子的输出是: First Name is set? true First Name: Tom Hey Tom! 如果想了解更多的细节,请参考官方文档。 4.2 Streams 新增的Stream API(java.util.stream)将生成环境的函数式编程引入了Java库中。这是目前为止最大的一次对Java库的完善,以便开发者能够写出更加有效、更加简洁和紧凑的代码。 Steam API极大得简化了集合操作(后面我们会看到不止是集合),首先看下这个叫Task的类: public class Streams { private enum Status { OPEN, CLOSED }; private static final class Task { private final Status status; private final Integer points; Task( final Status status, final Integer points ) { this.status = status; this.points = points; } public Integer getPoints() { return points; } public Status getStatus() { return status; } @Override public String toString() { return String.format( "[%s, %d]", status, points ); } } } Task类有一个分数(或伪复杂度)的概念,另外还有两种状态:OPEN或者CLOSED。现在假设有一个task集合: final Collection< Task > tasks = Arrays.asList( new Task( Status.OPEN, 5 ), new Task( Status.OPEN, 13 ), new Task( Status.CLOSED, 8 ) ); 首先看一个问题:在这个task集合中一共有多少个OPEN状态的点?在Java 8之前,要解决这个问题,则需要使用foreach循环遍历task集合;但是在Java 8中可以利用steams解决:包括一系列元素的列表,并且支持顺序和并行处理。 // Calculate total points of all active tasks using sum() final long totalPointsOfOpenTasks = tasks .stream() .filter( task -> task.getStatus() == Status.OPEN ) .mapToInt( Task::getPoints ) .sum(); System.out.println( "Total points: " + totalPointsOfOpenTasks ); 运行这个方法的控制台输出是: Total points: 18 这里有很多知识点值得说。首先,tasks集合被转换成steam表示;其次,在steam上的filter操作会过滤掉所有CLOSED的task;第三,mapToInt操作基于每个task实例的Task::getPoints方法将task流转换成Integer集合;最后,通过sum方法计算总和,得出最后的结果。 在学习下一个例子之前,还需要记住一些steams(点此更多细节)的知识点。Steam之上的操作可分为中间操作和晚期操作。 中间操作会返回一个新的steam——执行一个中间操作(例如filter)并不会执行实际的过滤操作,而是创建一个新的steam,并将原steam中符合条件的元素放入新创建的steam。 晚期操作(例如forEach或者sum),会遍历steam并得出结果或者附带结果;在执行晚期操作之后,steam处理线已经处理完毕,就不能使用了。在几乎所有情况下,晚期操作都是立刻对steam进行遍历。 steam的另一个价值是创造性地支持并行处理(parallel processing)。对于上述的tasks集合,我们可以用下面的代码计算所有任务的点数之和: // Calculate total points of all tasks final double totalPoints = tasks .stream() .parallel() .map( task -> task.getPoints() ) // or map( Task::getPoints ) .reduce( 0, Integer::sum ); System.out.println( "Total points (all tasks): " + totalPoints ); 这里我们使用parallel方法并行处理所有的task,并使用reduce方法计算最终的结果。控制台输出如下: Total points(all tasks): 26.0 对于一个集合,经常需要根据某些条件对其中的元素分组。利用steam提供的API可以很快完成这类任务,代码如下: // Group tasks by their status final Map< Status, List< Task > > map = tasks .stream() .collect( Collectors.groupingBy( Task::getStatus ) ); System.out.println( map ); 控制台的输出如下: {CLOSED=[[CLOSED, 8]], OPEN=[[OPEN, 5], [OPEN, 13]]} 最后一个关于tasks集合的例子问题是:如何计算集合中每个任务的点数在集合中所占的比重,具体处理的代码如下: // Calculate the weight of each tasks (as percent of total points) final Collection< String > result = tasks .stream() // Stream< String > .mapToInt( Task::getPoints ) // IntStream .asLongStream() // LongStream .mapToDouble( points -> points / totalPoints ) // DoubleStream .boxed() // Stream< Double > .mapToLong( weigth -> ( long )( weigth * 100 ) ) // LongStream .mapToObj( percentage -> percentage + "%" ) // Stream< String> .collect( Collectors.toList() ); // List< String > System.out.println( result ); 控制台输出结果如下: [19%, 50%, 30%] 最后,正如之前所说,Steam API不仅可以作用于Java集合,传统的IO操作(从文件或者网络一行一行得读取数据)可以受益于steam处理,这里有一个小例子: final Path path = new File( filename ).toPath(); try( Stream< String > lines = Files.lines( path, StandardCharsets.UTF_8 ) ) { lines.onClose( () -> System.out.println("Done!") ).forEach( System.out::println ); } Stream的方法onClose 返回一个等价的有额外句柄的Stream,当Stream的close()方法被调用的时候这个句柄会被执行。Stream API、Lambda表达式还有接口默认方法和静态方法支持的方法引用,是Java 8对软件开发的现代范式的响应。 4.3 Date/Time API(JSR 310) Java 8引入了新的Date-Time API(JSR 310)来改进时间、日期的处理。时间和日期的管理一直是最令Java开发者痛苦的问题。java.util.Date和后来的java.util.Calendar一直没有解决这个问题(甚至令开发者更加迷茫)。 因为上面这些原因,诞生了第三方库Joda-Time,可以替代Java的时间管理API。Java 8中新的时间和日期管理API深受Joda-Time影响,并吸收了很多Joda-Time的精华。新的java.time包包含了所有关于日期、时间、时区、Instant(跟日期类似但是精确到纳秒)、duration(持续时间)和时钟操作的类。新设计的API认真考虑了这些类的不变性(从java.util.Calendar吸取的教训),如果某个实例需要修改,则返回一个新的对象。 我们接下来看看java.time包中的关键类和各自的使用例子。首先,Clock类使用时区来返回当前的纳秒时间和日期。Clock可以替代System.currentTimeMillis()和TimeZone.getDefault()。 // Get the system clock as UTC offset final Clock clock = Clock.systemUTC(); System.out.println( clock.instant() ); System.out.println( clock.millis() ); 这个例子的输出结果是: 2014-04-12T15:19:29.282Z 1397315969360 第二,关注下LocalDate和LocalTime类。LocalDate仅仅包含ISO-8601日历系统中的日期部分;LocalTime则仅仅包含该日历系统中的时间部分。这两个类的对象都可以使用Clock对象构建得到。 // Get the local date and local time final LocalDate date = LocalDate.now(); final LocalDate dateFromClock = LocalDate.now( clock ); System.out.println( date ); System.out.println( dateFromClock ); // Get the local date and local time final LocalTime time = LocalTime.now(); final LocalTime timeFromClock = LocalTime.now( clock ); System.out.println( time ); System.out.println( timeFromClock ); 上述例子的输出结果如下: 2014-04-12 2014-04-12 11:25:54.568 15:25:54.568 LocalDateTime类包含了LocalDate和LocalTime的信息,但是不包含ISO-8601日历系统中的时区信息。这里有一些关于LocalDate和LocalTime的例子: // Get the local date/time final LocalDateTime datetime = LocalDateTime.now(); final LocalDateTime datetimeFromClock = LocalDateTime.now( clock ); System.out.println( datetime ); System.out.println( datetimeFromClock ); 上述这个例子的输出结果如下: 2014-04-12T11:37:52.309 2014-04-12T15:37:52.309 如果你需要特定时区的data/time信息,则可以使用ZoneDateTime,它保存有ISO-8601日期系统的日期和时间,而且有时区信息。下面是一些使用不同时区的例子: // Get the zoned date/time final ZonedDateTime zonedDatetime = ZonedDateTime.now(); final ZonedDateTime zonedDatetimeFromClock = ZonedDateTime.now( clock ); final ZonedDateTime zonedDatetimeFromZone = ZonedDateTime.now( ZoneId.of( "America/Los_Angeles" ) ); System.out.println( zonedDatetime ); System.out.println( zonedDatetimeFromClock ); System.out.println( zonedDatetimeFromZone ); 这个例子的输出结果是: 2014-04-12T11:47:01.017-04:00[America/New_York] 2014-04-12T15:47:01.017Z 2014-04-12T08:47:01.017-07:00[America/Los_Angeles] 最后看下Duration类,它持有的时间精确到秒和纳秒。这使得我们可以很容易得计算两个日期之间的不同,例子代码如下: // Get duration between two dates final LocalDateTime from = LocalDateTime.of( 2014, Month.APRIL, 16, 0, 0, 0 ); final LocalDateTime to = LocalDateTime.of( 2015, Month.APRIL, 16, 23, 59, 59 ); final Duration duration = Duration.between( from, to ); System.out.println( "Duration in days: " + duration.toDays() ); System.out.println( "Duration in hours: " + duration.toHours() ); 这个例子用于计算2014年4月16日和2015年4月16日之间的天数和小时数,输出结果如下: Duration in days: 365 Duration in hours: 8783 对于Java 8的新日期时间的总体印象还是比较积极的,一部分是因为Joda-Time的积极影响,另一部分是因为官方终于听取了开发人员的需求。如果希望了解更多细节,可以参考官方文档。 4.4 Nashorn JavaScript引擎 Java 8提供了新的Nashorn JavaScript引擎,使得我们可以在JVM上开发和运行JS应用。Nashorn JavaScript引擎是javax.script.ScriptEngine的另一个实现版本,这类Script引擎遵循相同的规则,允许Java和JavaScript交互使用,例子代码如下: ScriptEngineManager manager = new ScriptEngineManager(); ScriptEngine engine = manager.getEngineByName( "JavaScript" ); System.out.println( engine.getClass().getName() ); System.out.println( "Result:" + engine.eval( "function f() { return 1; }; f() + 1;" ) ); 这个代码的输出结果如下: jdk.nashorn.api.scripting.NashornScriptEngine Result: 2 4.5 Base64 对Base64编码的支持已经被加入到Java 8官方库中,这样不需要使用第三方库就可以进行Base64编码,例子代码如下: package com.javacodegeeks.java8.base64; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.Base64; public class Base64s { public static void main(String[] args) { final String text = "Base64 finally in Java 8!"; final String encoded = Base64 .getEncoder() .encodeToString( text.getBytes( StandardCharsets.UTF_8 ) ); System.out.println( encoded ); final String decoded = new String( Base64.getDecoder().decode( encoded ), StandardCharsets.UTF_8 ); System.out.println( decoded ); } } 这个例子的输出结果如下: QmFzZTY0IGZpbmFsbHkgaW4gSmF2YSA4IQ== Base64 finally in Java 8! 新的Base64API也支持URL和MINE的编码解码。 (Base64.getUrlEncoder() / Base64.getUrlDecoder(), Base64.getMimeEncoder() / Base64.getMimeDecoder())。 4.6 并行数组 Java8版本新增了很多新的方法,用于支持并行数组处理。最重要的方法是parallelSort(),可以显著加快多核机器上的数组排序。下面的例子论证了parallexXxx系列的方法: package com.javacodegeeks.java8.parallel.arrays; import java.util.Arrays; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; public class ParallelArrays { public static void main( String[] args ) { long[] arrayOfLong = new long [ 20000 ]; Arrays.parallelSetAll( arrayOfLong, index -> ThreadLocalRandom.current().nextInt( 1000000 ) ); Arrays.stream( arrayOfLong ).limit( 10 ).forEach( i -> System.out.print( i + " " ) ); System.out.println(); Arrays.parallelSort( arrayOfLong ); Arrays.stream( arrayOfLong ).limit( 10 ).forEach( i -> System.out.print( i + " " ) ); System.out.println(); } } 上述这些代码使用parallelSetAll()方法生成20000个随机数,然后使用parallelSort()方法进行排序。这个程序会输出乱序数组和排序数组的前10个元素。上述例子的代码输出的结果是: Unsorted: 591217 891976 443951 424479 766825 351964 242997 642839 119108 552378 Sorted: 39 220 263 268 325 607 655 678 723 793 4.7 并发性 基于新增的lambda表达式和steam特性,为Java 8中为java.util.concurrent.ConcurrentHashMap类添加了新的方法来支持聚焦操作;另外,也为java.util.concurrentForkJoinPool类添加了新的方法来支持通用线程池操作(更多内容可以参考我们的并发编程课程)。 Java 8还添加了新的java.util.concurrent.locks.StampedLock类,用于支持基于容量的锁——该锁有三个模型用于支持读写操作(可以把这个锁当做是java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock的替代者)。 在java.util.concurrent.atomic包中也新增了不少工具类,列举如下: DoubleAccumulator DoubleAdder LongAccumulator LongAdder 5. 新的Java工具 Java 8提供了一些新的命令行工具,这部分会讲解一些对开发者最有用的工具。 5.1 Nashorn引擎:jjs jjs是一个基于标准Nashorn引擎的命令行工具,可以接受js源码并执行。例如,我们写一个func.js文件,内容如下: function f() { return 1; }; print( f() + 1 ); 可以在命令行中执行这个命令:jjs func.js,控制台输出结果是: 2 如果需要了解细节,可以参考官方文档。 5.2 类依赖分析器:jdeps jdeps是一个相当棒的命令行工具,它可以展示包层级和类层级的Java类依赖关系,它以.class文件、目录或者Jar文件为输入,然后会把依赖关系输出到控制台。 我们可以利用jedps分析下Spring Framework库,为了让结果少一点,仅仅分析一个JAR文件:org.springframework.core-3.0.5.RELEASE.jar。 jdeps org.springframework.core-3.0.5.RELEASE.jar 这个命令会输出很多结果,我们仅看下其中的一部分:依赖关系按照包分组,如果在classpath上找不到依赖,则显示"not found". org.springframework.core-3.0.5.RELEASE.jar -> C:\Program Files\Java\jdk1.8.0\jre\lib\rt.jar org.springframework.core (org.springframework.core-3.0.5.RELEASE.jar) -> java.io -> java.lang -> java.lang.annotation -> java.lang.ref -> java.lang.reflect -> java.util -> java.util.concurrent -> org.apache.commons.logging not found -> org.springframework.asm not found -> org.springframework.asm.commons not found org.springframework.core.annotation (org.springframework.core-3.0.5.RELEASE.jar) -> java.lang -> java.lang.annotation -> java.lang.reflect -> java.util 更多的细节可以参考官方文档。 JVM的新特性 使用Metaspace(JEP 122)代替持久代(PermGen space)。在JVM参数方面,使用-XX:MetaSpaceSize和-XX:MaxMetaspaceSize代替原来的-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize。 结论 通过为开发者提供很多能够提高生产力的特性,Java 8使得Java平台前进了一大步。现在还不太适合将Java 8应用在生产系统中,但是在之后的几个月中Java 8的应用率一定会逐步提高(PS:原文时间是2014年5月9日,现在在很多公司Java 8已经成为主流,我司由于体量太大,现在也在一点点上Java 8,虽然慢但是好歹在升级了)。作为开发者,现在应该学习一些Java 8的知识,为升级做好准备。 关于Spring:对于企业级开发,我们也应该关注Spring社区对Java 8的支持,可以参考这篇文章——Spring 4支持的Java 8新特性一览 参考资料 What’s New in JDK 8 The Java Tutorials WildFly 8, JDK 8, NetBeans 8, Java EE Java 8 Tutorial JDK 8 Command-line Static Dependency Checker The Illuminating Javadoc of JDK The Dark Side of Java 8 Installing Java™ 8 Support in Eclipse Kepler SR2 Java 8 Oracle Nashorn. A Next-Generation JavaScript Engine for the JVM 举报
游客2q7uranxketok 2021-02-08 10:54:06 0 浏览量 回答数 0

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