这两天在看设计模式相关的书，正好看到了门面模式，感觉不太能领悟它的精髓，就想找一些例子来看，突然发现这个slf4j框架不就是一个门面(facade /fəˈsɑ:d/)么，干脆就直接拿来看一看了，正好也把java的日志系统也了解了解。
hi,各位小伙伴，我是小六六，今天呢？我给大家分享的是能够帮助我们更好的开发Java应用程序的库，只要用上了，你的开发效率至少提升十倍，让我们来看看它们分别是哪些库吧！
初看起来，上来就是一大堆的术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下让你不知所措，心想着：管不得很多人都和我说AOP多难多难。当我看进去以后，我才行发现：他就是一些Java基础上的朴实无华的应用，包括IOC（见《Spring IOC(依赖注入、控制反转)概念理解》），包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而已。
跟许多人一样，我一开始接触 Java 虚拟机只是因为面试需要用到，所以硬着头皮看看。所以很多人对于为什么要学虚拟机这个问题，他们的答案都是：因为面试。但我经过了几年的学习和实战，我发现其实学习虚拟机并不仅仅在于面试，而在于更深入地理解 Java 这门语言，以及为未来排查线上问题打下基础。
初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而已。
拿 Java 来说：比如我们有两个服务 A、B 在两个服务器上，此时我们要在 A 上调用 B 的服务获取其上的数据 Foo。那么在 A 中可以写成 Foo f = b.XXXService();。在这里 Foo 是 A、B 两个服务所定义的数据传输结构，b 是 B 服务所抽象出来的对象，其内部实现可以是各种网络数据交互协议，比如说 http 协议。简单来说：RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数。
AOP：全称是 Aspect Oriented Programming 即：面向切面编程。 AOP（Aspect Oriented Programming），即面向切面编程，可以说是OOP（Object Oriented Programming，面向对象编程）的补充和完善。OOP引入封装、继承、多态等概念来建立一种对象层次结构，用于模拟公共行为的一个集合。不过OOP允许开发者定义纵向的关系，但并不适合定义横向的关系，例如日志功能。日志代码往往横向地散布在所有对象层次中，而与它对应的对象的核心功能毫无关系对于其他类型的代码，如安全性、异常处理和透明的持续性也都是如此，这种散布在各处的无关的代码被称为横切（cross cutting），在OOP设计中，它导致了大量代码的重复，而不利于各个模块的重用。
作为程序猿，定位问题是我们的日常工作，而日志是我们定位问题非常重要的依据。传统方式定位问题时，往往是如下步骤：
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2021年11月中国软件工程师陈兆军发现了一个在Java服务中常用日志组件Log4j2的一个高危漏洞，并提交给官方。
@EqualsAndHashCode : 注解在类上, 为类提供 equals() 和 hashCode() 方法。
- 下面就是一个完整的rewrite handler，这些内容都是写在http配置内的：
来自：IBM developerWorks 作者：赵 爱兵, 软件工程师, IBM 链接： https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-exception-misdirection/#ibm-pcon（点击尾部阅读原文前往） 导语 在写代码的过程中，我们往往会忽略一些异常处理的基础知识。本文旨在介绍 Java 异常的常见误区和一些细节处理，包括异常的选择、错误代码的利用、处理多层次的异常、以及如何添加有效信息到异常等。 本文着重介绍了 Java 异常选择
周末与一些小伙伴交流的过程当中，发现一些小伙伴公司的项目中使用的Log4j版本还是2.14.0，我一听就有点震惊了：你们还在使用Log4j的2.14.0版本，这个版本存在重大漏洞啊！
在正式理解这个概念前，先把 守护线程 与 守护进程 这二个极其相似的说法区分开，守护进程通常是为了防止某些应用因各种意外原因退出，而在后台独立运行的系统服务或应用程序。 比如：我们开发了一个邮件发送程序，一直不停的监视队列池，发现有待发送的邮件，就将其发送出去。如果这个程序挂了(或被人误操作关了)，邮件就不发出去了，为了防止这种情况，再开发一个类似windows 系统服务的应用，常驻后台，监制这个邮件发送程序是否在运行，如果没运行，则自动将其启动。 而我们今天说的java中的守护线程(Daemon Thre
MongoDB我们都知道是一个Nosql，其次MongoDB可以存储海量数据，正好满足我们的需求，日志本身就会很多，基本每一个操作可能都会保存一条日志记录，如果选用mysql或者oracle的话成本感觉相对较高，而MongoDB会存在少量数据丢失的情况，当然我们用来保存日志，少几条操作也没关系？是吧！
之前都是使用SparkStreaming开发，最近打算学习一下Flink，就从官网下载了Flink 1.11，打算搞一个客户端，将程序提交在yarn上。因为Flink从1.7之后就不再提供Hadoop的依赖，所以很多依赖就要自己下载，于是各种ClassNotFoundException，其中以log*.class为首的格外猖狂，可能是因为flink和Hadoop的日志实现有点区别，就一直哐哐哐报错，slf4j、log4j、logback各种jar包十几个，百度好久也没搞清各个jar有什么区别，用在何处，就打算自己总结一下。
如果对于commons-loging、log4j、slf4j、LogBack等都已经非常清楚了，可以忽略本文。几次解决日志冲突问题时对这几个概念的简单总结，希望对这块基础没有理解透的同学能有所帮助，当然如果对这块有更深刻理解的同学，也贡献出自己的知识和见解。
最近的任务经常涉及到日志的记录，特意去又学了一遍logging的记录方法。跟java一样，python的日志记录也是比较繁琐的一件事，在写一条记录之前，要写好多东西。典型的日志记录的步骤是这样的： 创建logger 创建handler 定义formatter 给handler添加formatter 给logger添加handler 写成代码差不多就是酱婶的（这个是照别的网页抄的，参考附注）： 1 import logging 2 3 # 1、创建一个logger 4 logger = logg
背景： 最近的一个项目需要用到招标，临时加了给我们的系统增加了一个性能需求，多少呢？ 一秒钟300次NTP（不知道ntp的同学可以百度一下），平均3ms一次啊，没测试过，心里没有底。(⊙o⊙)… 情境
不知不觉，银 4 已经走过一半了，明显能感受到大家的学习热情在减退，不管是 24 届春招，还是 25 届暑期实习，以及社招，希望大家都能有一个好的去处。
Kotlin号称是Android版本的swift，距离它1.0正式版本的推出快一年了。它像swift一样，可以写客户端也可以写服务端。由于公司项目比较繁忙，我一直没有时间关注和更进它，只是偶尔花点时间看一下它的语法。
本地作业运行器使用单JVM运行一个作业，只要作业需要的所有类都在类路径(classpath)上，那么作业就可以正常执行。在分布式的环境中，情况稍微复杂一些。开始的时候作业的类必须打包成一个作业JAR文件并发送给集群。Hadoop通过搜索驱动程序的类路径自动找到该作业JAR文件，该类路径包含JonfConf或Job上的setJarByClass()方法中设置的类。另一种方法，如果你想通过文件路径设置一个指定的JAR文件，可以使用setJar()方法。JAR文件路径可以是本地的，也可以是一个HDFS文件路径。通过使用像Ant或Maven的构建工具可以方便地创建作业的JAR文件。当给定范例所示的POM时，下面的Maven命令将在包含所有已编译的类的工程目录中创建一个名为hadoop-example.jar的JAR文件：
我们在定义一个方式的时候，应该考虑到一个方法不应该太长，它就应该是专门是来执行单一功能的。这样其实对维护和性能都有好处。
本文着重介绍了 Java 异常选择和使用中的一些误区，希望各位读者能够熟练掌握异常处理的一些注意点和原则，注意总结和归纳。只有处理好了异常，才能提升开发人员的基本素养，提高系统的健壮性，提升用户体验，提高产品的价值。
文章写的比较啰嗦,有些东西可以不看,因为想看懂框架, 想了解SSH或者SSM框架的设计原理和设计思路,又去重新看了一遍反射和注解， 然后看别人的博客说想要看懂框架得先看懂设计模式,于是遇到了动态代理这个大坑,写博客等于是对自己学习过程的一个回顾和总结
SPI 是 Java 提供的一种服务加载方式，全名为 Service Provider Interface。根据 Java 的 SPI 规范，我们可以定义一个服务接口，具体的实现由对应的实现者去提供，即服务提供者。然后在使用的时候再根据 SPI 的规范去获取对应的服务提供者的服务实现。通过 SPI 服务加载机制进行服务的注册和发现，可以有效的避免在代码中将服务提供者写死。从而可以基于接口编程，实现模块间的解耦。
为什么使用logback 记得前几年工作的时候，公司使用的日志框架还是log4j，大约从16年中到现在，不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目，日志框架基本都换成了logback，总结一下，logback大约有以下的一些优点： 内核重写、测试充分、初始化内存加载更小，这一切让logback性能和log4j相比有诸多倍的提升 logback非常自然地直接实现了slf4j，这个严格来说算不上优点，只是这样，再理解slf4j的前提下会很容易理解logback，也同时很容易用其他日志框架替换log
SpringBoot 帮我们简单、快速地创建一个独立的、生产级别的 Spring 应用（说明：SpringBoot底层是Spring）
common-logging是 apache提供的一个通用的日志接口。用户可以自由选择第三方的日志组件作为具体实现，像log4j，或者jdk自带的logging， common-logging会通过动态查找的机制，在程序运行时自动找出真正使用的日志库。当然，common-logging内部有一个Simple logger的简单实现，但是功能很弱。所以使用common-logging，通常都是配合着log4j来使用。使用它的好处就是，代码依赖是common-logging而非log4j， 避免了和具体的日志方案直接耦合，在有必要时，可以更改日志实现的第三方库。使用common-logging的常见代码：
SparkStreaming用久了，打算学习一下Flink，就从官网下载了Flink 1.11，打算搞一个客户端，将程序提交在yarn上。因为Flink从1.7之后就不再提供Hadoop的依赖，所以很多依赖就要自己下载，于是各种ClassNotFoundException，其中以log*.class为首的格外猖狂，可能是因为flink和Hadoop的日志实现有点区别，就一直哐哐哐报错，slf4j、log4j、logback各种jar包十几个，百度好久也没搞清各个jar有什么区别，用在何处，就打算自己总结一下。
1.1 Kotlin的身世 写了许久 Java，有没有发现其实你写了太多冗余的代码？ 后来你体验了一下 Python，有没有觉得不写分号的感觉真是超级爽？ 你虽然勤勤恳恳，可到头来却被 NullPoi
本文主要介绍了在 Java 开发中，容易出现的命名实体、异常、集合、IO、多线程、并发、缓存、设计模式等方面的问题，并提供了解决方案。
参考：https://juejin.cn/post/7225871227743043644
作者：何甜甜在吗 链接：juejin.im/post/5d4d61326fb9a06aff5e5ff5
前两天写了一篇关于《阿里Java开发手册中的 1 个bug》的文章，评论区有点炸锅了，基本分为两派，支持老王的和质疑老王的。
记得前几年工作的时候，公司使用的日志框架还是log4j，大约从16年中到现在，不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目，日志框架基本都换成了logback，总结一下，logback大约有以下的一些优点：
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不知各位是否还记得这两篇文章APP启动流程解析 和 Android Hook告诉你 如何启动未注册的Activity，这两篇文章中使用的技术基础都包含了 代理模式，其中在文章中也说道
不知各位是否还记得这两篇文章APP启动流程解析 和 Android Hook告诉你 如何启动未注册的Activity，这两篇文章中使用的技术基础都包含了 代理模式，其中在文章中也说道 “说到代理其实就是代理模式，关于什么是代理模式以及动态代理和静态代理的使用可以持续关注我，后面会单独写篇文章进行介绍。”
如果你是因为这个bug，不幸点入这篇文章，我想说你运气属实不好，那么让我们掌声欢迎这个受害者。
在遥远的希艾斯星球爪哇国塞沃城中，两名年轻的程序员正在为一件事情苦恼，程序出问题了，一时看不出问题出在哪里，于是有了以下对话：
前面宏哥一连几篇介绍如何通过开源jar包Log4j.jar、log4j2.jar和logback实现日志文件输出，Log4j和logback确实很强大，能生成三种日志文件，一种是保存到磁盘的日志文件，一种是控制台输出的日志，还有一种是HTML格式的日志文件。有时候，我们不一定都需要这些文件，在我们自动化测试框架里，我们只需要把日志文件保存到磁盘文件中，所以，这里介绍一种不用Log4j或者logback来实现日志文件写入和保存。
Apache Commons包含了很多开源的工具，用于解决平时编程经常会遇到的问题，减少重复劳动。篇幅很长所以拆分为两篇。
来源 | 美团技术博客 在遥远的希艾斯星球爪哇国塞沃城中，两名年轻的程序员正在为一件事情苦恼，程序出问题了，一时看不出问题出在哪里，于是有了以下对话： “Debug一下吧。” “线上机器，没开Debug端口。” “看日志，看看请求值和返回值分别是什么？” “那段代码没打印日志。” “改代码，加日志，重新发布一次。” “怀疑是线程池的问题，重启会破坏现场。” 长达几十秒的沉默之后：“据说，排查问题的最高境界，就是只通过Review代码来发现问题。” 比几十秒长几十倍的沉默之后：“我轮询了那段代码一十七遍之后，
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