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
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
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
什么是Structured-Concurrency结构化并发？
本篇文章以直观的方式解释结构化并发，并展示它如何在实践中简化并发程序！ 结构化并发是一个强大的概念，了解它对于充分利用协程的强大功能非常重要。 非结构化并发 为了理解某件事并围绕该主题建立良好的直觉，从它试图首先解决的问题开始通常是有帮助的。因此，让我们考虑一个不使用结构化并发的简单示例程序，看看会出现什么问题。 下面的代码创建了三个并发任务，它们在后台单独的线程中运行。每个任务的任务是使用fet
Application Performance Monitoring (APM)工具的实用概述
在当今的互联网世界，应用程序不仅为你的品牌增值，而且还需要提供全天候的快速响应和实时问题解决。如果您的业务依赖软件应用程序进行日常运营，则应用程序性能监控（APM）至关重要。APM工具允许您快速定位性能问题，确保应用程序的最高性能。 什么是应用程序性能监控？ APM是利用遥测数据和监控软件跟踪应用程序关键性能指标的实践。这些软件工具可以帮助您了解应用程序性能、解决可用性问题和优化资源使用，还可以帮
如何分析算法的时间和空间复杂度
在计算机科学中，计算复杂性解释了算法的性能。 计算复杂性 计算复杂性或简单的复杂性是一个计算机科学概念，它关注运行任务所需的计算资源数量。 算法复杂性是比较算法效率的一种方法。可以根据程序运行所需的时间（时间复杂度）或消耗的内存量（空间复杂度）来衡量复杂度。 算法的复杂性 算法的复杂性是在一个比较的尺度上完成的。以下是不同的类型，从最好到最差。最后，我们还有一个图表，显示它们之间的比较情况。 恒定
使用Spring Boot和JPA创建GraphQL API
GraphQL既是API查询语言，也是使用当前数据执行这些查询的运行时。GraphQL让客户能够准确地要求他们所需要的东西，仅此而已，使API随着时间的推移更容易发展，并通过提供API中数据的清晰易懂的描述，支持强大的开发工具。 在本文中，我们将创建一个简单的机场位置应用程序。 生成项目 去https://start.spring.io/并生成一个项目，不要忘记添加Spring Web、H2数据库
用Java代码实现区块链技术
比特币很热门——这是多么轻描淡写的说法啊。虽然加密货币的未来有些不确定，但用于驱动比特币的区块链技术也非常流行。 区块链的应用范围几乎无穷无尽。可以说，它还有可能破坏企业自动化。关于区块链是如何运作的，有很多信息。我们有一份免费白皮书，介绍区块链技术（无需注册）。 本文将重点关注区块链体系结构，特别是演示“不可变、仅附加”分布式账本如何与简化的代码示例一起工作。 作为开发人员，与简单地阅读技术文章
每个程序员都需要知道的IntelliJ IDEA插件
Grep控制台IntelliJ插件 在成千上万行的日志中找到了什么，又累又沮丧？是的，我也是。但我找到了一种结束这种痛苦的方法。介绍Grep Console，帮助您在您搜索的日志. 使用IntelliJ Idea中的Grep控制台插件，您可以轻松地搜索和过滤类似于命令的内容。此外，它还基于下图所示的正则表达式对。 更多关于IntelliJ IDEA插件：Grep控制台（https://plugin
Spring Security：自定义访问策略
当根据谁访问哪个域对象做出安全决策时，您可能需要一个自定义的访问决策投票者。幸运的是，Spring Security有很多这样的选项来实现访问控制列表（ACL）约束。 代码可以在GitHub上找到：https://github.com/timtebeek/spring-security-samples/ 实现 我们将探索一个用户共享电子表格的系统，每个电子表格的访问权限单独存储。我们已经尽可能简单
在gRPC中如何正确处理错误
正确处理错误可能很棘手，而且在gRPC中可能更棘手。当前版本的gRPC仅具有基于简单状态代码和元数据的有限内置错误处理。在本文中，我们将看到gRPC错误处理的局限性，以及如何克服和构建健壮的错误处理框架。 代码示例 本文的工作代码示例列在GitHub上。要运行该示例，请克隆存储库：https://github.com/techdozo/grpc/tree/master/grpc-spring-bo
Java日志框架：log4j VS logback VS log4j2
如果您曾经不得不分析生产中的问题，我相信您知道良好的日志记录是多么重要。良好的日志记录需要三件事： 日志消息需要提供所需的信息，以了解应用程序在内部执行的操作。 编写日志消息必须尽可能高效，这样才能不影响应用程序的性能。 您需要能够根据不同的部署环境和情况调整日志详细信息。 虽然您仍然需要自己决定应该为每个用例编写哪些日志消息，但您不需要担心需求2和需求3。各种日志框架已经解决了这些技术需求。您只
基于Spring Boot的GraphQL项目
这是一篇面向那些想用Java创建GraphQL服务的人。它需要一些Spring Boot和Java知识，虽然我们简要介绍了GraphQL，但本教程的重点是用Java开发GraphQL服务器。 3分钟内搭建GraphQL GraphQL是一种从服务器检索数据的查询语言。在某种程度上，它是REST、SOAP或gRPC的替代品。 假设我们要从在线商店后端查询特定书籍的详细信息。 使用GraphQL，您向
使用Java构建你自己的区块链
正如我们所知，区块链的设计是不可变的。在这里，我们将设计一个简单的区块链，它将帮助您理解散列如何使区块链不可变，只需几行Java代码。 注：这只是一个演示区块链，真正的区块链涉及很多其他东西，如共识机制、数字签名、Merkle树等。。此代码示例将有助于实现理想的目的。 区块链中的第一个区块是Genesis区块。genesis区块几乎总是硬编码到利用其区块链的应用程序的软件中。 对于随后生成的每个新
Kubernetes上的gRPC负载平衡实践
Kubernetes上的gRPC负载平衡（使用无消息头服务） gRPC是用于进程间通信的最流行的现代RPC框架之一。对于微服务体系结构来说，这是一个很好的选择。毫无疑问，部署微服务应用程序最流行的方法之一是Kubernetes。 Kubernetes部署可以有相同的后端实例来服务许多客户端请求。Kubernetes的ClusterIP服务提供负载平衡的IP地址。但是，这种默认的负载平衡在gRPC中
快速排序算法简介
快速排序是一种分而治之的算法。当数据集较小时，该算法提供更好的性能。 此算法通过选择轴来工作。此轴将数组分为两部分。 1. 第1部分在数组之前，数组中的所有元素都必须小于pivot。 2. 第2部分在数组之后，数组中的所有元素都必须大于pivot 如上所述排列数组的过程称为“分区”。此分区算法是快速排序的核心。 分区是如何工作的？ 在任何时刻，阵列都将处于如下状态，如下所示。 下面是上面显示的变量
Kubernetes上的gRPC负载均衡服务
gRPC是用于进程间通信的最流行的现代RPC框架之一。对于微服务体系结构来说，这是一个很好的选择。毫无疑问，部署微服务应用程序最流行的方法之一是Kubernetes。 Kubernetes部署可以有相同的后端实例来服务许多客户端请求。Kubernetes的ClusterIP服务提供负载平衡的IP地址。但是，这种默认的负载平衡在gRPC中无法立即实现。如果您将gRPC与许多部署在Kubernetes
在这个努力程度如此低下的时代，还轮不到比拼天赋。静下心来，你能想到很多需要去做的
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