如何在IntelliJ IDEA调试异步代码
开启异步堆栈跟踪：Settings -> Build, execution, deployment -> Debugger -> Async stack traces -> Instrumenting agent 调试异步代码是一个挑战，因为任务通常在一个线程中调度，在另一个线程执行。每个线程都有自己的堆栈，因此很难弄清楚线程启动之前发生了什么。 IntelliJ IDEA
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如何利用 AREX 在本地快速复现线上问题
在软件开发过程中，线上问题的复现和定位是开发日常的一个活动。然而令开发人员头疼的是，由于线上环境与本地环境的配置和数据存在差异（如数据库中的数据、缓存中的数据等），线上的问题往往无法快速在本地测试环境中进行复现，排查困难度大大增加。 面对这种问题，可以利用 AREX 这款自动化回归测试工具来进行快速复现。AREX 的基本原理是在生产环境中录制流量和数据，在测试环境回放并自动比对接口服务内的外部请求
JUnit5 TempDirectory临时目录用法
测试时，我们通常需要访问一个临时文件。然而，自己管理这些文件的创建和删除可能会很麻烦。 在本问中，我们将了解JUnit 5如何通过提供TempDirectory扩展来缓解这种情况。 有关JUnit测试的深入指南，请查看JUnit 5文档：https://junit.org/junit5/docs/current/user-guide/#overview TempDirectory扩展 从5.4.2
自动化回归测试平台——AREX上手实践
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/ssOqc1dQPLkpZ61uqF8hdw AREX 是一款开源的自动化测试平台，基于 Java Agent 技术与比对技术，通过流量录制回放能力实现快速有效的回归测试。同时提供了接口测试、接口比对测试等丰富的自动化测试功能，无需编程能力也可快速上手。 AREX 可以通过 Docker-Compose 一键安装所有的基础服务组件。除
AREX-无代码侵入的流量回放实践
转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/_HGSxmOtqlN4N5iuNIbD7A 官网地址：http://arextest.com 对于一个初上线的简单服务，只需通过常规的自动化测试加上人工即可解决，但我们线上核心的业务系统往往比较复杂，通常也会频繁的需求迭代，如何保证被修改后的系统原有业务的正确性就比较重要。常规的自动化测试需要投入大量的人力资源，准备测试数据、脚本等，
使用Infer静态分析器查找程序间的bug
静态分析器在程序运行之前捕获错误的能力正在稳步提高。在Facebook使用Infer静态分析器（https://fbinfer.com/）的过程中，我们经常被问及Infer与其他开源分析工具（如Findbugs、错误倾向和Clang静态分析器）之间的差异。一个主要区别是程序间错误，或涉及多个程序之间交互的错误。 我们将看看Infer在Java和C中发现的两个程序间错误示例——一个来自开源DuckD
什么是Web1、Web2、Web3？有什么区别？
Web 1、Web 2和Web 3。几年来，互联网正从我们过去所知道的网络演变而来。继Web1和当前的Web2之后，“Web3”变得更加相关，成为开发中的关键步骤。差异在哪里？ 要理解Web3，需要弄清web的前两个阶段。 什么是Web1？ Web1技术包括核心web协议：HTML、HTTP和URI。Web1的主要特点是： 它们具有只读内容；使用网络只是为了从静态页面上的文本中获取信息。 在线状态
用于Android Java的开源死锁检测器
FaceBook的工程师开发了一种新的静态分析器，它可以在不运行代码的情况下捕获Android的Java代码中的死锁。这款分析器与以往研究的不同之处在于它能够用数亿行代码分析代码库中的修改。 FaceBook的工程师已经在Meta的持续集成系统中部署了我们的分析器，在那里它扫描对Android应用程序系列的每一次提交。在过去两年中，开发人员针对死锁报告采取了200多次修复，修复率约为54%。 分析
Mutability Detector：用于检测Java中可变性的分析工具
什么是Mutability Detector（可变性检测器）？ 可变性检测器设计用于分析Java类，并报告给定类的实例是否是不可变的。它可以用于： 在单元测试中：使用assertImmutable(MyClass.class)这样的断言。你的类实际上是不可变的吗？在你刚刚做出的改变之后呢？ 作为FindBugs插件：你用@Immutable注释的那些类，是真的不可变吗？ 在运行时：您的API是否需
Chronicle Map：一款基于堆外内存的键值存储
Chronicle Map 是一种超快、内存中、非阻塞、键值存储，专为低延迟和多进程应用程序而设计。 简而言之，它是一个堆外键值存储。该map不需要大量 RAM 即可正常运行。它可以根据可用磁盘容量增长。此外，它还支持在多主服务器设置中复制数据。 使用场景 实时交易系统：Chronicle Map 提供内存中访问速度，并支持超低垃圾收集。Chronicle Map 可以支持最苛刻的应用程序。 高并
JSONassert：简化单元测试中的JSON字符串测试
用更少的代码编写 JSON 单元测试。非常适合测试 REST 接口。 像比较字符串一样编写 JSON 测试。JSONassert 将您的字符串转换为 JSON 对象，并将逻辑结构和数据与实际的 JSON 进行比较。当strict设置为 false（推荐）时，它允许重新排序数据和扩展结果（只要所有预期的元素都存在），从而使测试不那么脆弱。 支持的测试框架：JUnit 代码示例 在 JSONasser
JavaParser入门：以编程方式分析Java代码
是否可以解析代码并对其执行自动操作？ JavaParser库（https://github.com/javaparser/javaparser）提供Java代码的抽象语法树。AST结构允许您以简单的编程方式使用Java代码。 当使用JavaParser时，我们通常希望每次都执行一系列操作。通常，我们希望对整个项目进行操作，因此，给定一个目录，我们将探索所有Java文件。该类应有助于完成以下操作：
如何实现一个WeakSet或WeakList？
大家都知道Java里有WeakHashMap这样的数据结构，一个弱引用的Map，在内存不足GC时Entry会被回收掉，可以避免内存泄露的风险，虽然Java原生的Collections中并没有提供WeakSet或WeakList这样的数据结构，但自己实现也不难，其中最简单的方式是使用Collections.newSetFromMap转换一下： Set<Object> weakHashSe
Spring Cloud集成Resilience4J熔断器快速指南
在本文中，我们将介绍Spring Cloud断路器/熔断器，并学习如何利用它。 Spring Cloud断路器 直到最近，Spring Cloud只为我们提供了一种在应用程序中添加断路器的方法。这是通过使用Netflix Hystrix作为Spring Cloud Netflix项目的一部分实现的。 Spring Cloud Netflix项目实际上只是一个围绕Hystrix的基于注释的包装库。因
Resilience4j库使用指南
在本文中，我们将讨论Resilience4j库【https://github.com/resilience4j/resilience4j】。 该库通过管理远程通信的容错能力来帮助实现弹性系统。 该库受到Hystrix的启发，但提供了更方便的API和许多其他功能，如Rate Limiter（阻止太频繁的请求）、Bulkhead（避免太多并发请求）等。 Maven设置 首先，我们需要将目标模块添加到p
Spock注意事项-groovy的maven编译插件版本不兼容问题
有些项目虽然在Idea里执行spock单元测试时一切正常，但通过maven执行或在公司内部一些CICD系统中运行spock的单测时可能会遇到以下异常： Execution default of goal org.codehaus.gmavenplus:gmavenplus-plugin:1.6:compileTests failed 或者是这种异常： Unable to determine Gro
Kotlin结构化并发简介
随着kotlinx 0.26.0版本的发布。协同程序库和Kotlin协同程序kotlinx.coroutines结构化并发的不仅仅是一个功能，它标志着一个意识形态的巨大转变。 自2017年初Kotlin coroutines 协同程序作为Kotlin 1.1的实验特性首次推出以来，我们一直在努力向那些习惯于从线程角度考虑并发性的程序员解释协同程序的概念，因此我们的主要类比和座右铭是“协同程序是轻量
如何在Java中轻松使用工厂设计模式
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Java中的按值调用和按引用调用
今天，我们将看一看基本但棘手的面试问题，Java中的值调用和引用调用。无论是初学者还是有经验的开发人员都会在面试中遇到这个问题。这是技术面试官最喜欢的问题。这篇文章不只是用一句话来回答你，而是试着解释它。 为什么按值调用和按引用调用？？？ 方法或函数可以用两种方式调用。一种是按值调用，另一种是根据引用调用，这两种方式通常根据作为输入或参数传递给它们的值的类型来区分。 在开始之前，让我澄清一件事，在
提高正则表达式性能的几点建议
当正则表达式通常与大型数据集相匹配时它们的编写必须高效。 为什么正则表达式效率很重要？ 虽然写得好的正则表达式可能非常有效，但写得不好的正则表达可能需要很长时间才能运行，并且会显著降低系统的速度。编写一个需要数小时或数天才能完成的正则表达式是很有可能的，甚至可以编写一个在宇宙生命周期内无法完成的正则表达，因为它是针对中等大小的字符串运行的。 在实践中已经做了一些改进，使其比以前的版本更能抵抗低效的
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