[转]列出所有的Maven依赖

转发一个脚本,以列表形式显示maven中的依赖。
原文: List all your Maven dependencies

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# first grab all dependencies
mvn dependency:resolve
# then list them with -o to keep noise low,
# remove extra information and duplicates
mvn -o dependency:list \
| grep ":.*:.*:.*" \
| cut -d] -f2- \
| sed 's/:[a-z]*$//g' \
| sort -u

输出结果如下所示:

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asm:asm:jar:1.5.3
asm:asm:jar:3.1
biz.aQute:bnd:jar:0.0.169
cglib:cglib:jar:2.1_3
classworlds:classworlds:jar:1.1
classworlds:classworlds:jar:1.1-alpha-2
...

理解RxJava的线程模型

ReactiveX是Reactive Extensions的缩写,一般简写为Rx,最初是LINQ的一个扩展,由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发,在2012年11月开源,Rx是一个编程模型,目标是提供一致的编程接口,帮助开发者更方便的处理异步数据流,Rx库支持.NET、JavaScript和C++,Rx近几年越来越流行了,现在已经支持几乎全部的流行编程语言了,Rx的大部分语言库由ReactiveX这个组织负责维护,比较流行的有RxJava/RxJS/Rx.NET,社区网站是 reactivex.io

Netflix参考微软的Reactive Extensions创建了Java的实现RxJava,主要是为了简化服务器端的并发。2013年二月份,Ben Christensen 和 Jafar Husain发在Netflix技术博客的一篇文章第一次向世界展示了RxJava。

RxJava也在Android开发中得到广泛的应用。

ReactiveX
An API for asynchronous programming with observable streams.
A combination of the best ideas from the Observer pattern, the Iterator pattern, and functional programming.

虽然RxJava是为异步编程实现的库,但是如果不清楚它的使用,或者错误地使用了它的线程调度,反而不能很好的利用它的异步编程提到系统的处理速度。本文通过实例演示错误的RxJava的使用,解释RxJava的线程调度模型,主要介绍SchedulerobserveOnsubscribeOn的使用。

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Java中的纤程库 - Quasar

最近遇到的一个问题大概是微服务架构中经常会遇到的一个问题:

服务 A 是我们开发的系统,它的业务需要调用 BCD 等多个服务,这些服务是通过http的访问提供的。 问题是 BCD 这些服务都是第三方提供的,不能保证它们的响应时间,快的话十几毫秒,慢的话甚至1秒多,所以这些服务的Latency比较长。幸运地是这些服务都是集群部署的,容错率和并发支持都比较高,所以不担心它们的并发性能,唯一不爽的就是就是它们的Latency太高了。

简化的微服务架构

系统A会从Client接收Request, 每个Request的处理都需要多次调用B、C、D的服务,所以完成一个Request可能需要1到2秒的时间。为了让A能更好地支持并发数,系统中使用线程池处理这些Request。当然这是一个非常简化的模型,实际的业务处理比较复杂。

可以预见,因为系统B、C、D的延迟,导致整个业务处理都很慢,即使使用线程池,但是每个线程还是会阻塞在B、C、D的调用上,导致I/O阻塞了这些线程, CPU利用率相对来说不是那么高。

当然在测试的时候使用的是B、C、D的模拟器,没有预想到它们的响应是那么慢,因此测试数据的结果还不错,吞吐率还可以,但是在实际环境中问题就暴露出来了。

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[转]go's march to low latency gc

这是Twitch的Rhys Hiltner写的一篇关于Go垃圾回收监控的优秀文章,我前几天在reddit看到后就想翻译它。这几天也看到飞花无缺已经把它翻译整理了:为Go语言GC正名-2秒到1毫秒的演变史,所以我就不翻译了,因为这篇文章被墙了,我就把原文转帖在这里。

这篇文章有几个值得我们学习的地方。一是提供了Go各个版本在产品级大并发情况(50万并发用户)的垃圾回收器的改进效果,二是对Go的垃圾回收的监控分析手段,主要通过Brendan Gregg’s tools火炬图这个工具分析方法的耗时。

以下是文章原文。

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深入Go语言 - 13

本章重点介绍Go语言中的反射。
reflect可以实现运行时的反射,允许程序操纵对象的值和类型。
典型地,你可以获取 interface{}的动态类型以及的它的值和方法。

Go是静态类型的语言,每一个对象在声明和初始化的时候都已经有一个确定值,即使是声明为接口类型的变量,它的静态类型也已经确定,即使任何包含这个接口方法集的类型的对象都可以赋值给它。

我们可以在运行时获取对象的动态类型和值。

类型Type和值Value是我们使用发射库的主要用的两个概念。

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[转]系统之锹sysdig:Linux服务器监控和排障利器

中文编译地址:https://linux.cn/article-4341-1.html by GOLinux
英文原文地址:http://xmodulo.com/monitor-troubleshoot-linux-server-sysdig.html 作者: Gabriel Cánepa

当你需要追踪某个进程产生和接收的系统调用时,首先浮现在你脑海中的是什么?你可能会想到strace,那么你是对的。你会使用什么样的命令行工具来监控原始网络通信呢?如果你想到了tcpdump,你又作出了一个极佳的选择。而如果你碰到必须追踪打开的文件(在Unix意义上:一切皆文件)的需求,可能你会使用lsof。

strace、tcpdump以及lsof,确实是些伟大的工具,它们应该成为每个系统管理员工具集之中的一部分,而这也正是你为什么应该爱上sysdig的原因。它是一个强大的开源工具,用于系统级别的勘察和排障,它的创建者在介绍它时称之为“strace+tcpdump+lsof+上面点缀着lua樱桃的绝妙酱汁”。抛开幽默不说,sysdig的最棒特性之一在于,它不仅能分析Linux系统的“现场”状态,也能将该状态保存为转储文件以供离线检查。更重要的是,你可以自定义sysdig的行为,或者甚至通过内建的(你也可以自己编写)名为凿子(chisel)的小脚本增强其功能。单独的凿子可以以脚本指定的各种风格分析sysdig捕获的事件流。

在本教程中,我们将探索sysdig的安装及其基本用法,在Linux上实施系统监控和排障。

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