Java 已经22岁了,依靠强大的功能、庞大的开发社区和无人能及的生态系统,长期占据世界编程语言排行榜首,成为当之无愧的业界之王。本人在大学时期被这种很有艺术性的开发语言所吸引,果断抛弃C,学习方式很简单,只看JDK API源码,直到现在都是如此。刚毕业就一直从事Java开发方面的工作,至今也有十来年了。从JSP、WebWork到Struts、JSF,从JDBC、Hibernate到TopLink、JPA。从NIO、Mina到Netty、Grizzly。很多框架都用过,研究过。后来渐渐觉得各阶段主流的框架功能很强大,设计理念也很好,但是我们大部分情况只使用其中一小部分功能,框架在实现上性能也普遍一般(除少数追求性能的框架),且适应新版JDK发布版本普及也会滞后两三年以上。慢慢地发现用了那么多整合的框架并没有比JBuilder时代的开发速度敏捷多少,很多时候在原始的Servlet、JDBC基础上做一定的封装就能满足大部分的需求。人人觉得一个优秀的框架除了保证性能和稳定性,也要注重简易性,而不是满足开发者需求的同时大量依赖包、繁琐的配置(过多的配置性的注解也是配置)和臃肿的jar刷其存在感。在长期看JDK API源码、学习开源框架设计理念和参考JavaEE规范接口设计的习惯下自然有了自己的思路和设计想法,开始学写自己的框架。于是,在2015年框架基本雏形出来并命名为Redkale,2016年正式开源。
太臃肿
如今在Java界,Tomcat、Struts2、Hibernate、MyBatis、Jetty、Spring MVC/Spring Boot/Spring XXX这些框架大家都耳熟能详,似乎不懂其中一二都不好意思说自己会Java,Spring已经成了Java的代名词,很多四五年以上的开发人员只识开源框架不识JDK,谈起这些框架的原理、优缺点,各种SOA、集群、分布式、事务、微服务概念头头是道,都可以出书了,但是写出来的代码或做出来的数据结构设计,堪比实习生。2004年发布正式版的Spring以其轻量著称,一战成名,打败了J2EE,成为Java事实上的"标准"。然而经过十几年的发展,其生态越来越庞大,功能的增多,复杂的配置,兼容性,历史包袱,使得整个框架体系越来越臃肿,还有不计其数的衍生插件,已经不比当年J2EE轻多少了。在那个JBuilder还是主流IDE的年代,建一个Web系统还是比较简单,除了Tomcat比较大点,其他都算轻量。现在很多人建一个Web项目,需要复杂的Maven建工程,一行代码还没开始写,仅仅是导入SSH/SSM这些框架就需要好几十M,还得进行一堆SSH配置,简单的日志都需要配备log4j/snf4j。可能只是简单的管理系统,必须要搞这么复杂吗? 现在一个1-2M的框架大家都认为是轻量级,MyBatis是JDBC基础上的再次封装,jar包大小近6M,但比Hibernate还是轻量些。这些只是基础框架,如果系统还需要其他功能性的框架(Lucene、Mail、Json) 会使开发包更大。同时大量的开源框架抑制了新JDK的普及,NIO出来都十五年, AIO(NIO.2)也出来六年了,如今还有很多人把NIO给贴上高性能的标签,JDK 5——Java第一个重大更新的版本在2004年发布,直到五-六年后Spring的注解方式才得到普及(Spring旧版本xml方式普及度高), Java第二个重大更新的版本JDK 8发布也有三年了,大部分人还停留在只识语法糖Lambda的程度,在JDK功能越来越强大的情况下,开发Java系统并不简化多少。相对于现在流行的NodeJs做个Web系统来说,Java就是个巨无霸。其实呢,Java无需这么复杂,真的可以很简单。
异步呢
用Java开发异步系统是件很难的事情,首先Java规范中异步接口很少,Servlet 3.0虽然支持异步,也出来好几年了,但现在直接用Servlet写代码的人已经不多,而基于Servlet的Struts、Spring Boot这些框架又没把异步太当回事,基本都是实现的Servet同步方法。其次JDBC更是迄今为止还没有异步接口,基于JDBC的Hibernate、MyBatis同样不会有异步接口。再者开源框架以异步接口为主的凤毛麟角。 所以Java程序员在写业务代码时基本都是用同步方式,特别是最耗时的数据源操作JDBC无法异步。
@WebServlet(value = {"/order/*"}, comment = "订单模块")
public class OrderServlet extends HttpBaseServlet {
@Resource
private OrderService service;
@WebMapping(url = "/order/find", comment = "查询单个订单")
@WebParam(name = "#", type = long.class, comment = "订单ID")
public void logout(HttpRequest req, HttpResponse resp) throws IOException {
long orderid = req.getRequstURILastPath(0L);
resp.finishJson(service.findOrder(orderid));
}
}
@Comment("订单服务")
public class OrderService implements Service {
@Resource
private DataSource source;
@Comment("查询单个订单")
public Order findOrder(long orderid) {
return source.find(Order.class, orderid);
}
}
以上范例是大多数Java开发者的常规写法,Servlet调用Service,Serivce调用数据库操作返回结果,都是同步操作, 而基于JDBC的开发使得最耗时的数据库操作占用了大量的线程时间,即使HTTP使用NIO、AIO(NIO.2)都收效甚微。而在NodeJs里,IO操作都是异步的。如下:
http.post("/url", {id:10}, function(request, response) {
service.getResource(request, function(result){
response.write(JSON.stringify(result));
response.end();
});
});
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool(config);
pool.getConnection(function(err, connection) {
connection.query( 'SELECT * FROM table', function(err, rows) {
connection.end();
});
});
这也是Nodejs做些小系统比Java还快。Java在语言和IO上的性能优势弥补不了同步来带的线程消耗。
Redkale 一个全新设计的Java异步微服务框架。集HTTP、WebSocket、REST、JSON、RPC、DB操作、依赖注入等功能于一身,其 redkale-1.6.1.jar 包大小仅790K,且不依赖任何第三方包。大部分框架自身就很庞大,满足了开发者的需求同时也带来复杂的配置。如同上班只有三四里路,要买辆汽车代步,开车轻松的同时会带来车的保险保养,堵车,加油,下车库,找停车位等副作用, 其效果还不如一辆自行车来得简单高效。Redkale 返璞归真,抛弃沉重的历史包袱(javax.servlet、JPA等),基于JDK 8设计微服务架构,尽可能挖掘新JDK的优势,在保证高性能的情况下追求框架的简易性。其核心分三层结构:接入层Servlet、逻辑层Service、数据层Source。 并且三层都支持异步接口,从HTTP接收请求到Service处理逻辑再到Source拉取数据,全程都可异步,最大限度的提高CPU使用率。为适应前后台分工的开发场景,Redkale提供方便的API文档生成功能,无需编写标准的Doc文档也能让前端开发人员知道后台API接口。
Servlet
在API设计上,Redkale下足了功夫,敢于抛弃标准。其HTTP服务不再是javax.servlet——J2EE中使用最多的规范的实现,在接口形式上与NodeJs的HTTP模块很类似,易于操作。Servlet规范对于现在的应用来说过于体系化。时下移动APP、发达的前端、高性能浏览器、静动分离、REST、分布式这些因素已经让JSP、PHP、ASP这些通过后台生成页面的集中式开发框架显得不适时宜。NodeJs中的HTTP模块源码不过十几K,而Java里HTTP服务主流还是Tomcat——一个8M的重型机器。 Redkale摒弃了已经落伍的规范和功能(JSP、InputStream/OutputStream操作、Session对象、Filter等),弱化Web概念,HTTP与SNCP服务一样,只是接入层,无需做过重的设计。
其他语言的HTTP框架在处理请求后大多是以response关闭整个请求处理的方式为主,而Servlet规范却是在service方法执行后关闭,Servlet3.0规范虽然支持异步,显然与其他语言框架比,比较生涩难懂,其API使用方式还需与同步方式区别对待,且接口设计本身就会导致实现上性能不佳,而response关闭的方式天然的把同步与异步等同对待,无论是当前线程还是另开线程处理请求,都由response来结束请求处理。同样Servlet规范中WebSocket接口设计上也是过于复杂,且只是针对协议本身的实现,没有考虑大多开发者的使用场景,WebSocket本质上就像一个keepalive的Http请求,雷同HttpServlet。所以Redkale在设计WebSocket时尽量与HttpServlet形态保持一致,同时还集成了分布式功能,让开发者也可以很简单的实现多部署。
Service
Redkale所有API设计中最精简的当属RPC功能,RPC没有直接调用的API,其功能依附在Service。RPC或类似功能的框架在Java里一直是比较重量级的,从古老的Corba、RMI到后来的EJB、WebService,还有其他很多RPC开源框架,都有着复杂的配置和大量API学习成本,有些还需要区分客户端和服务端(如WebService)。 Service不仅只是个逻辑层的规范定义,还集成了很强大的RPC和异步调用功能,远程模式的Service就是RPC功能,系统在依赖注入过程中创建Service时通过基本的IP配置自动识别是创建本地模式的Service还是远程模式的Service,远程模式的Service使用的就是RPC,但在代码层Service的调用本地模式与远程模式完全一样。更神奇的是,带有异步回调函数AsyncHandler 的Service方法同样能执行远程模式。这种RPC的简易性是其他框架都无可匹敌的。REST风格的Service在接口设计上尽量减少注解性的配置,同时保留灵活性,减少HttpServlet的编写。
Source
除了开发类似数据库管理工具,大部分情况下开发者只用基本的增删改查操作,Hibernate、MyBatis这些框架对于对象新增/更新/删除和主键查找对象等接口定义都比较简单,但是带有过滤条件的操作,就变得难用。MyBatis需要配各种SQL,大量if else,Hibernate需要写HQL或SQL,JPA规范需要写JPQL或使用Criteria功能。过滤查询、翻页查询、过滤修改、局部修改、过滤删除都是很常见的操作,而主流ORM框架对这类操作进行简化程度很有限。Redkale 结合常规的使用场景,以JavaBean的方式提供过滤功能,无需编写SQL或类似SQL的配置,使过滤性的操作(删改查)API变得异常简单。DataSource另一个亮点是分表分库操作与单表操作的API一样。同时每个操作都提供成异步接口,但是又限于JDBC的同步性,DataSource的默认实现提供的异步接口也只是JDBC的同步操作,若开发者追求性能极致的话,可以使用AIO(NIO.2)技术编写不基于JDBC的DataSource异步实现。 DataSource提供的缓存功能还能保持进程间的同步(得利于RPC)。
思维
Redkale 追求大道至简,不仅提供高性能的功能和简易的API,还带来不同的设计思维。作为一名有追求的开发者,不能只停留在API层面,更多的是需要掌握设计能力,一个好的设计方案往往能少写很多代码。Java里很多规范和框架就是考虑太过全面,为了迎合各种良莠不齐的想法和设计。比如HTTP服务,只是系统的一个接入层,有必须设计ServletConfig、ServletContextListener、Filter、HttpSessionListener等这么多API吗,开发者在系统初期养成定义全局的BaseHttpServlet这些基类的习惯就可以控制很多东西,也无需去使用什么拦截器或AOP功能。提交表单前先将表单数据转换成JSON字符串传给后台,后台的接口既可用于Web也可用于APP,非要按原始表单提交,那只能使用Struts这类笨重的框架了。再如DB操作,开发者设计好的数据结构可以把关系型数据库当NoSQL数据库操作,会发现对JDBC做一定的封装就可以基本杜绝写SQL。非要写存储过程、关联五六张表进行复杂查询,再好的DB框架都满足不了你。再如Date,Date对象的本质是long值,很多人习惯性的数据库就用Date类型,这样会增加很多麻烦,增加数据库的通用性难度,JSON还需要提供各种DateFormat,如果使用long类型,时间只交给页面去format就简单很多,long的性能也更好。说了这么多,只是想表达一个观点,开发时摆脱传统思维的桎栲,换个思路去思考,很多东西会变得很简单。
相关推荐
1、文件内容:abrt-devel-2.1.11-60.el7.centos.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/abrt-devel-2.1.11-60.el7.centos.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、安装指导:私信博主,全程指导安装
房地产公司绩效管理办法(精品)
网卡驱动-r8169-linux-官方驱动,能翻墙的也可以去外网下,这里只是赚个积分,本人有时候也需要下载别人的资源,望理解,外网地址:https://www.realtek.com/Download/ToDownload?type=direct&downloadid=3378
基于非线性干扰观测器的自适应滑模反演控制策略在机械臂模型中的应用:神经网络MATLAB仿真研究,(文献+程序)基于非线性干扰观测器的自适应滑模反演控制 机械臂模型 神经网络 matlab仿真 滑膜 带原班文献 ,关键词:非线性干扰观测器; 自适应滑模反演控制; 机械臂模型; 神经网络; MATLAB仿真; 滑膜控制; 原班文献,基于非线性干扰观测器的机械臂自适应滑模反演控制:matlab神经网络仿真及原班文献解读
"电力电子方向入门学习:单相PWM整流无桥图腾柱pfc技术Simulink仿真实践,电压调控及优化性能探索",单相PWM整流无桥图腾柱pfc,simulink仿真 输入电压220v有效值 输出电压500v纹波在1%以内 功率因数为1 电流THD<5% 开关频率20k 可作为电力电子方向入门学习~~ ,关键词:单相PWM整流;无桥图腾柱PFC;Simulink仿真;输入电压220V;输出电压500V;纹波;功率因数1;电流THD<5%;开关频率20k;电力电子方向入门学习。,"单相PWM整流桥技术:无桥图腾柱PFC的Simulink仿真入门学习"
员工晋升申请表
项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行!可以放心下载 技术组成 语言:java 开发环境:idea 数据库:MySql8.0 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本),maven 数据库工具:navicat
FPGA实现CameraLink相机Base模式解码与HDMI高清视频输出方案,FPGA采集CameraLink相机Base模式 本文详细描述了FPGA采集CameraLink相机Base模式解码输出的实现设计方案,思路是这样的,CameraLink相机输入到FPGA板子,FPGA使用内部逻辑资源实现LVDS视频解码,解析出像素时钟、行同步信号、场同步信号、数据有效信号、以及像素数据,然后将视频转为Xilinx的AXI4-Sream的视频流,经VDMA送入DDR3缓存,然后读取出视频再经过AXI4-Sream to Video Out通过HDMI接口输出视频,这是Xilinx图像处理常用的套路,可谓相当精巧的方案 ,核心关键词:FPGA; CameraLink相机; Base模式; LVDS视频解码; 像素时钟; 同步信号; 像素数据; Xilinx AXI4-Sream; VDMA; DDR3缓存; HDMI接口视频输出。,"FPGA实现CameraLink相机Base模式视频解码与输出设计"
各岗位职责及操作
内容概要:本文介绍了稳定视频人脸修复(Stable Video Face Restoration, SVFR)方法,这是一个为解决一般化视频人脸修复(Generalized Video Face Restoration, GVFR)而设计的统一框架。作者针对现有技术未能有效处理时间一致性和运动伪影的问题提出SVFR方法,并通过实验展示其相较于单任务模型,在盲脸修复、颜色化和修补方面的性能显著提升。GVFR整合了三种子任务(BFR, colorization, 和 inpainting),并通过联合框架提高了训练效果,利用了预训练稳定视频扩散模型(SVD)。文中还引入了统一面部修复框架来确保跨子任务的一致特征表征,并提出了一种新的面部先验损失函数,通过面部特征点辅助修复过程并提高稳定性。 适用人群:适用于从事计算机视觉特别是视频识别和图像处理的研究者和技术工程师。 使用场景及目标:①用于高质量的人脸恢复,特别是在老旧电影或低质量监控录像等场合;②增强人脸识别准确性,确保长时间视频中身份一致性;③应用于需要真实感强的画面处理环境如在线会议直播。 其他说明:这项工作中提出的SVFR不仅解决了当前的技术难题,还为未来相关领域的研究和发展提供了重要参考价值,尤其体现在它所建立的新范例上,即如何通过多任务监督从有限数据集中获得更好的表现。
2025年义务教育新课程标准生物(2022年版)必考试题含答案.docx
直播带货销售业绩表
内容概要:本文详细记录了一个完整的基于Hadoop平台的WordCount任务实现过程,从环境准备到最终成果展示,涵盖了关键步骤的具体操作流程。首先介绍了创建所需文件夹结构并上传原始文本文件至HDFS;其次详述了构建Maven项目来组织相关源代码,以及定义Map(映射)、Combine(组合)、Reduce(归约)三个重要的处理环节所对应的程序逻辑;然后阐述了项目打包、分发过程及远程节点上部署运行该作业的整体思路;最后,通过访问Web界面确认最终生成的统计报告保存路径及其部分内容,验证任务成功完成。 适用人群:适用于初学者及有一定经验的数据工程师或研究人员,特别是那些希望快速掌握MapReduce模型实际应用技巧的人士。 使用场景及目标:此教程可以帮助用户深入了解Apache Hadoop生态系统内的MapReduce计算范式的运作机制。它演示了如何借助命令行工具高效管理和查询大规模非结构化或半结构化的数据集,从而支持后续更加复杂的分析任务的需求探索。此外,对于正在寻找入门级实战演练的学习者而言,这也是非常有价值的练习资料,既包括理论概念的学习也提供了充分的机会来进行动手实验。 其他说明:为了确保最佳实践效果,请注意跟随文中指引逐步尝试每一个新概念的应用,尤其是在编码部分,尽量不要跳过任何一步骤,并积极查阅官方文档或其他权威参考资料作为补充材料,遇到困难时也不必气馁,多做几次重复试验往往能带来意外收获。同时考虑到性能优化的可能性,可以在适当时候调整配置参数,比如增大堆栈容量或者更改块副本数目等。
2025义务教育历史新课程标准(2022版)必考题库含答案.docx
显示效果视频
员工晋升管理规定
2025年义务教育英语课程标准(2022版)必考题库及答案.docx
项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行!可以放心下载 技术组成 语言:java 开发环境:idea 数据库:MySql8.0 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本),maven 数据库工具:navicat
风储联合系统:直驱风机与储能技术的完美融合,创新能源存储解决方案,风储联合系统 直驱风机加储能系统 ,核心关键词:风储联合系统; 直驱风机; 储能系统; 联合系统。,"风储联动:直驱风机与储能系统的绿色能源集成"
双馈风力发电机模型研究:Simulink中的完美波形效果展示,涵盖DFIG模型对风速变化与电流电压特性的精准模拟。,双馈风力发电机模型研究(DFIG),simulink模型。 给定风速变化,电流与电压等波形效果完美。 ,核心关键词:双馈风力发电机模型研究(DFIG); Simulink模型; 风速变化; 电流波形; 电压波形; 效果完美。,"双馈风力发电机Simulink模型研究:风速变化下的电流电压波形优化"