BoneCP - библиотека управления соединениями с БД. Использую ее уже более 2-х лет в разных проектах, в том числе и в системах с нагрузкой. Автор позиционирует ее как более производительную замену библиотекам c3p0 и dbcp. Представленные им бенчмарки это только подтверждают.
Среди полезных возможностей можно отметить:
логирование всех sql-операций
доступ к статистике через JMX
кэширование PreparedStatement-ов
Опубликовал свой первый проект на github - netty-socketio, реализующий серверную поддержку socket.io протокола на java. В основе использован легендарный фреймворк Netty.
Socket.io - библиотека предназначенная для создания постоянной связи браузера с сервером. Таким образом возможно организовывать доставку данных в реальном времени в обе стороны. Socket.io поддерживает несколько транспортных механизмов для организации такого взаимодействия - web-sockets, xhr-polling и т.д.
В моей реализации поддерживается socket.io-client версии 0.8.7+. Из поддерживаемых транспортов пока только xhr-polling и websocket.
Smooks - отличный инструмент, который решает задачу парсинга xml используя xml-маппинг тэгов и аттрибутов на объекты и их свойства. Вообще продукт позиционируется как инструмент для трансформации, биндинга, валидации и обработки данных в различных форматах (CSV, XML, EDI). Я рассматриваю этот продукт как достойную альтернативу других механизмов парсинга xml - JAXB, JAXP, Digester и пр.
Предположим нам надо распарсить такой вот xml:
Xml необходимо распарсить в List из объектов типа PlayerRole:
Для начала создадим xml-маппинг необходимый для преобразования данных в объекты:
В Smooks все метаданные, необходимые для парсинга участков xml, представляются в виде бинов с сылками друг на друга. Адресация в xml осуществляется с помощью xpath-выражений. Если при парсинге необходима какая-то пост-обработка данных можно воспользоваться возможностью выполнения groovy-скриптов (тэг g:groovy), при этом код работы с xml будет более лаконичн чем на java. Из groovy также возможны обращение к бинам smooks.
Ну и наконец пример запуска механизма парсинга данных с приведенным конфигом:
Чтобы получить результат парсинга надо выбрать бин, обрабатывающий root-овый тэг, в нашем случае это бин с id="roles-bean".
Я выбраю этот движок для разбора xml т.к. он почти не требует кода и интегрирован с groovy. Использую его когда в проекте требуется распарсить различные конфигурационные ресурсы на этапе запуска сервера.
Известно, что проект cglib давно находится в заброшенном состоянии, также при работе с ним возникают некоторые проблемы, описанные здесь. Наиболее популярная альтернатива этому проекту - javassist. Он используется в таких проектах как JBoss AS, Hibernate, Weld ...
Только вот в Spring он еще не появился. Замена библиотеки cglib, используемой для генерации proxy-объектов, на javassist, судя по плану проекта, состоится в версии 3.1 проекта. Вот jira-таск. В этом же таске я прикрепил аттачи в виде трех классов и пары патчей, которые позволяют окончательно перейти на Javassist.
Для включения поддержки Javassist вам понадобится пристроить к себе в проект вот эти три класса - JavassistAopProxy, JavassistAopProxyFactory и JavassistApplicationContext. Затем вместо spring-овой реализации ApplicationContext-а задействовать org.springframework.aop.framework.JavassistApplicationContext. Если вы не создаете его напрямую, а используете org.springframework.web.context.ContextLoaderListener сконфигурированный в web.xml, то вам необоходимо будет добавить в этот же web.xml такие строки:
Хотя это событие было предсказуемо, после коммерциализации MySQL и OpenOffice, верить в него не хотелось. Похоже oracle хочет разделить версии JVM на "free" и "premium", подробнее тут.
Дана таблица по которой, в зависимости от опыта игрока, определяется его уровень:
Диапазон опыта Уровень
0 < exp <= 12 1
12 < exp <= 30 2
30 < exp <= 67 3
... ...
231 < exp <= 300 10
Задача: реализовать алгоритм поиска уровня.
Для решения задачи я задействую класс java.util.TreeMap. Почему этот класс? Все просто, он реализует важный интерфейс - java.util.NavigableMap, появившийся с версии Java 1.6. Его метод
Map.Entry<K,V> ceilingEntry(K key)как раз позволяет найти запись в map-е удовлетворяющую условию K(n) < key <= K(n+1) и при этом будет содержать значение по ключу K(n+1). Таким образом, остается составить map-у из записей: ключ - макс. значение опыта на уровне, значение - уровень. Код решения:
Для наглядности я захардкодил map-у в коде, на деле же она создается из xml.
При реализации грамотных многопоточных механизмов, порой используют только синхронизованные блоки кода. Но, не следует также забывать и о функции CAS (Compare and swap, представленной соответствующей процессорной командой). Данная функция присутствует во всех классах пакета java.util.concurrent.atomic.
Алгортимы с использованием CAS являются безблокировочными, ведь потокам не приходится ожидать блокировок для их исполнения. Операция CAS выполняется успешно или неуспешно, но независимо от исхода она завершается в предсказуемые сроки. В случае неуспешности выполнения программа может сделать попытку выполнения этой функции, либо выполнить другие операции.
До недавнего времени примение CAS-у в своей практике я не находил. Однако, когда потребовалось реализовать многопоточный алгоритм обновления максимального значения, он оказался весьма уместен:
