分类： Programming

关于编程的各个方面

ThreeTen Extra Java 时间日期处理利器

最近一些需求有对多个时间区间进行判断，例如交集之类的，而2个时间区间可以多达13种情况，实现起来特别容易绕晕，正好找到这样一个工具类可以满足需求，只需要一个方法便可计算出结果，很方便。ThreeTen 的设计里面 Instant 表示时间点，Interval 表示时间段，使用Interval即可对区间进行判断。

例如：判断是否有交集（Overlaps）

Instant startA = Instant.parse("2018-08-01T00:00:00Z");
Instant stopA = Instant.parse("2018-08-10T00:00:00Z");
Instant startB = Instant.parse("2018-07-30T00:00:00Z");
Instant stopB = Instant.parse("2018-08-02T00:00:00Z");

Interval areaA = Interval.of(startA, stopA);
Interval areaB = Interval.of(startB, stopB);
boolean flag1 = areaA.overlaps(areaB);

同样的，还有是否邻接、包含、相等、之前，之后等等。当然，除了Interval，还有别的类可以用，非常强大。官方文档也非常详细。

官网链接：https://www.threeten.org/threeten-extra/index.html

Maven

<dependency>
    <groupId>org.threeten</groupId>
    <artifactId>threeten-extra</artifactId>
    <version>1.4</version>
</dependency>

Podam 一个Pojo填充随机值利器

　　开发中常常遇到需要Mock数据来测试功能是否完整，手动一个一个填数据有点浪费时间，最近找到这样一个小工具，非常方便的给Pojo类所有字段填上随机值，非常好用，这里推荐下。

官网：https://mtedone.github.io/podam/

使用方法：

1、添加Maven依赖

<dependency>
    <groupId>uk.co.jemos.podam</groupId>
    <artifactId>podam</artifactId>
    <version>7.1.1.RELEASE</version>
</dependency>

2、基础使用

public class Case {
    private Long id;
    private Long applyId;
    private Long billId;
    // get/set ......
}

PodamFactory factory = new PodamFactoryImpl();
Case case = factory.manufacturePojo(Case.class);

　　就这样简单的调用，case这个对象的三个字段都是随机值了，基本上满足测试需求，当然Podam远不止这么简单。

OAuth2 与 JWT 那些事

　　自从微博流行后，OAuth2 概念自然也在开发圈里活跃起来，各种微博客户端雨后春笋般出现。到后来的 Web 前后端分离流行起来后，JWT 又映入眼帘。
　　15年花图相册上线后，自认为在PC上看图已经有很好的体验了，做到极致的响应式页面能适配从手机屏到4K屏。经过一年多的使用，并没达到之前的预料，这一Geek般操作在实际使用中还是有很多不足，这里就不列举了。
　　为此何不针对不同平台，分别做一套程序，并调整不同的功能。例如微信小程序，仅提供基础浏览，分享某一个相册，隔离其他相册。基于这些点的考虑，有很多技术方案选型。本文简单聊聊 OAuth2 和 JWT。

　　Oauth2有四个角色非常重要

　　Resource Owner 资源拥有者
　　Resource Server 资源服务器
　　Authorization Server 授权服务器
　　Client 客户端

　　举个例子：

　　用户拥有花图相册上的照片资源（PC端upload），花图服务器提供存放这些照片资源，同时提供授权服务。这时候，如果有一个【花图App】用户将其装在手机上，选择使用花图账号登录，跳转到一个花图相册登录界面，随后进行授权确认。再返回App中，App便可以与花图服务器进行交互，获取到用户照片资源，显示出来。这里面还有很多细节如：AppId，AppSecret，Grant，Access_Token，Refresh_Token，Expires等不具体描述了。

　　JWT本质只是提供了一种 Client 与 Server 间交互数据的协议，提供编码，防篡改等一些特性，通常与一些权限框架结合使用，例如 Shiro、Security 等。通过自定义 Token 签发一定程度上取代 Web 里面的 Session。

　　Spring Boot 对着两种技术均有支持，还挺方便的，后续用到再细写。

Spring Boot 2.0 goes GA

　　经过 17 个月的酝酿，来自 215 个不同开发者，超过 6800 个 commits 之后，终于迎来了一个全新的 2.0 版本现在如期而至！
　　可以通过 repo.spring.io 和 Maven Central 下载使用。
　　而此次发布距离 1.0 版本已经过去了4个年头，这也是第一个开始全面支持 Spring Framework 5.0 。

　　主要包括以下新特性：
1、支持 Java 9，最低支持 Java 8
2、支持 Reactive Web 编程
3、对 Reactive Spring Data 提供自动配置项，包括 Cassandra/MongoDB/Couchbase/Redis
4、内嵌 Netty 高性能网络框架
5、内嵌容器 Tomcat/Undertow/Jetty 开始支持 HTTP/2
6、提供 Kotlin 语言支持
7、提供 Jersey 和 WebFlux 支持
8、提供全新的 Micrometer 统计支持
9、提供 Quartz 定时任务支持
10、安全配置优化

　　更多新特性了解，可以浏览这里：release notes，老版本迁移看这里：migration guide，还有熟悉的start bootstrap：start.spring.io。

Solr 7.2.1配置smartcn中文分词器

　　近期准备将歌词Style后端进行重构，首先将原来内嵌的Lucene 4.10.2升级到Solr 7.2.1。印象中上次使用Solr应该还是3的版本，变化非常大，整体看了下，其实简化了不少配置，通过admin管理界面能很方便的添加core和fieldType，也不用到处copy xml。这里简单记录下：

1、下载、解压：

wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/7.2.1/solr-7.2.1.zip
unzip solr-7.2.1.zip
cd solr-7.2.1

2、加入smartcn分词器
　　解压的contrib里面其实已经包含了smartcn分词器，默认没有启用，这里将其加入到默认的config中。

一、编辑server/solr/configsets/_default/conf/solrconfig.xml
在节点最后增加：

<lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/contrib/analysis-extras/lucene-libs/" regex="lucene-analyzers-smartcn-\d.*\.jar" />

二、编辑server/solr/configsets/_default/conf/managed-schema
在节点里面增加

<fieldType name="text_cn_smart" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
  <analyzer type="index">
    <tokenizer class="org.apache.lucene.analysis.cn.smart.HMMChineseTokenizerFactory"/>
  </analyzer>
  <analyzer type="query">
    <tokenizer class="org.apache.lucene.analysis.cn.smart.HMMChineseTokenizerFactory"/>
  </analyzer>
</fieldType>

3、启动、创建core：
　　由于我这里是root用户安装，需要加-force，官方不建议root下安装。

./solr start -force
./solr create -c lyric -force

　　通过命令创建的core，默认会读取_default下面的配置，所以在上一步需要加入所需要的组件。如无问题则可以通过浏览器打开管理界面进行下一步。

4、增加Field：
　　在Core Admin可以看到刚才创建的lyric已经出现在了右边，在Core Selector中选择lyric，可以看到更详细的信息，下拉框中已经给我们建好了几个Field，其中有一个类型为string的id和_root_，这个建议保留使用，并两者配置保持一致，其余的Dynamic Field依据情况可以删除，具体使用方法可以参考_default中的配置文件，注释说的很详细。

　　这里我们直接选择Scheme -> Add Field，将需要索引的中文字段field type设置为之前设置的text_cn_smart，若是没有这一选项，检查前面的步骤。Solr已经具备通过dataimport组件导入任意来源的数据，不过我建议还是在程序中来添加数据，这里就不细说dataimport了。

5、验证：
　　通过程序导入测试数据后，可以通过Analysis界面检查分词器是否正常工作，Query界面可以模拟查询，检验结果。_default中的配置是一份比较齐全的参考，在生产环境建议移除不需要的选项，避免影响性能。顺便提一句：Solr热度已经明显低于Elasticsearch。