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hazelcast缓存

发布时间: 2022-09-09 16:28:19

java编程中哪个数据库使用最频繁

mysql用得最多了,再就PostgreSQL。

Ⅱ springboot application.properties 写多个配置文件怎么写

springboot application.properties 写多个配置文件的方法:

# 文件编码

banner.charset= UTF-8

# 文件位置

banner.location= classpath:banner.txt

# 日志配置

# 日志配置文件的位置。 例如对于Logback的`classpath:logback.xml`

logging.config=

# %wEx#记录异常时使用的转换字。

logging.exception-conversion-word=

# 日志文件名。 例如`myapp.log`

logging.file=

# 日志级别严重性映射。 例如`logging.level.org.springframework = DEBUG`

logging.level.*=

# 日志文件的位置。 例如`/ var / log

logging.path=

# 用于输出到控制台的Appender模式。 只支持默认的logback设置。

logging.pattern.console=


# 用于输出到文件的Appender模式。 只支持默认的logback设置。

logging.pattern.file=

# 日志级别的Appender模式(默认%5p)。 只支持默认的logback设置。

logging.pattern.level=

#注册日志记录系统的初始化挂钩。

logging.register-shutdown-hook= false

# AOP 切面

# 添加@EnableAspectJAutoProxy。

spring.aop.auto= true

# 是否要创建基于子类(CGLIB)的代理(true),而不是基于标准的基于Java接口的代理(false)。

spring.aop.proxy-target-class= false

# 应用程序上下文初始化器

# 应用指标。

spring.application.index=

# 应用程序名称。

spring.application.name=

# 国际化(消息源自动配置)
#
spring.messages.basename= messages

# 以逗号分隔的基础名称列表,每个都在ResourceBundle约定之后。

# 加载的资源束文件缓存到期,以秒为单位。 设置为-1时,软件包将永久缓存。

spring.messages.cache-seconds= -1

# 消息编码。

spring.messages.encoding= UTF-8

# 设置是否返回到系统区域设置,如果没有找到特定语言环境的文件。

spring.messages.fallback-to-system-locale= true

# REDIS (Redis 配置)

# 连接工厂使用的数据库索引。

spring.redis.database= 0

# Redis服务器主机。

spring.redis.host= localhost

# 登录redis服务器的密码。

spring.redis.password=

# 给定时间池可以分配的最大连接数。 使用负值为无限制。

spring.redis.pool.max-active= 8

# 池中“空闲”连接的最大数量。 使用负值来表示无限数量的空闲连接。

spring.redis.pool.max-idle= 8

# 连接分配在池耗尽之前在抛出异常之前应阻止的最大时间量(以毫秒为单位)。 使用负值无限期地阻止。

spring.redis.pool.max-wait= -1

# 定义池中维护的最小空闲连接数。 此设置只有在正值时才有效果。

spring.redis.pool.min-idle= 0

# redis服务器端口

spring.redis.port= 6379

# redis服务器名称

spring.redis.sentinel.master=

# spring.redis.sentinel.nodes=

# 连接超时(毫秒)。

spring.redis.timeout= 0

# 管理员 (Spring应用程序管理员JMX自动配置)

# 开启应用管理功能。

spring.application.admin.enabled= false

# JMX应用程序名称MBean。

spring.application.admin.jmx-name= org.springframework.boot:type= Admin,name= SpringApplication

# 自动配置

# 自动配置类排除。

spring.autoconfigure.exclude=

# spring 核心配置

# 跳过搜索BeanInfo类。

spring.beaninfo.ignore= true

# spring 缓存配置

# 由底层缓存管理器支持的要创建的缓存名称的逗号分隔列表。

spring.cache.cache-names=

# 用于初始化EhCache的配置文件的位置。

spring.cache.ehcache.config=

# 用于创建缓存的规范。 检查CacheBuilderSpec有关规格格式的更多细节。

spring.cache.guava.spec=

# 用于初始化Hazelcast的配置文件的位置。

spring.cache.hazelcast.config=

# 用于初始化Infinispan的配置文件的位置。

spring.cache.infinispan.config=

# 用于初始化缓存管理器的配置文件的位置。

spring.cache.jcache.config=

# 用于检索符合JSR-107的缓存管理器的CachingProvider实现的完全限定名称。 只有在类路径上有多个JSR-107实现可用时才需要。

spring.cache.jcache.provider=

# 缓存类型,默认情况下根据环境自动检测。

spring.cache.type=

# spring配置 (配置文件应用侦听器)

# 配置文件位置。

spring.config.location=

# 配置文件名。

spring.config.name= application

Ⅲ 如何查看hazelcast缓存数据

1.下载、运行hazelcast
下载后随便解压,其实直接执行bin/server.bat即可。但是为了能够眼见为实,于是首先把包中的
mancenter.war找了个tomcat部署起来,然后修改bin/hazelcast.xml,把management-center打开。并指向刚部署的mancenter访问路径。然后再启动hazelcast服务:bin/server.bat。
2.hibernate二级缓存和查询缓存。

Ⅳ GitHub上面有哪些经典的java框架源码

  • Bazel:来自Google的构建工具,可以快速、可靠地构建代码。官网

  • Gradle:使用Groovy(非XML)进行增量构建,可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网

  • Buck:Facebook构建工具。官网

  • 字节码操作

    编程方式操作字节码的开发库。

  • ASM:通用底层字节码操作和分析开发库。官网

  • Byte Buddy:使用流式API进一步简化字节码生成。官网

  • Byteman:在运行时通过DSL(规则)操作字节码进行测试和故障排除。官网

  • Javassist:一个简化字节码编辑尝试。官网

  • 集群管理

    在集群内动态管理应用程序的框架。

  • Apache Aurora:Apache Aurora是一个Mesos框架,用于长时间运行服务和定时任务(cron job)。官网

  • Singularity:Singularity是一个Mesos框架,方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网

  • 代码分析

    测量代码指标和质量工具。

  • Checkstyle:代码编写规范和标准静态分析工具。官网

  • Error Prone:将常见编程错误作为运行时错误报告。官网

  • FindBugs:通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网

  • jQAssistant:使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网

  • PMD:对源代码分析查找不良的编程习惯。官网

  • SonarQube:通过插件集成其它分析组件,对过去一段时间内的数据进行统计。官网

  • 编译器生成工具

    用来创建解析器、解释器或编译器的框架。

  • ANTLR:复杂的全功能自顶向下解析框架。官网

  • JavaCC:JavaCC是更加专门的轻量级工具,易于上手且支持语法超前预测。官网

  • 外部配置工具

    支持外部配置的开发库。

  • config:针对JVM语言的配置库。官网

  • owner:减少冗余配置属性。官网

  • 约束满足问题求解程序

    帮助解决约束满足问题的开发库。

  • Choco:可直接使用的约束满足问题求解程序,使用了约束规划技术。官网

  • JaCoP:为FlatZinc语言提供了一个接口,可以执行MiniZinc模型。官网

  • OptaPlanner:企业规划与资源调度优化求解程序。官网

  • Sat4J:逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网

  • 持续集成

  • Bamboo:Atlassian解决方案,可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可,也可以购买商业版。官网

  • CircleCI:提供托管服务,可以免费试用。官网

  • Codeship:提供托管服务,提供有限的免费模式。官网

  • fabric8:容器集成平台。官网

  • Go:ThoughtWork开源解决方案。官网

  • Jenkins:支持基于服务器的部署服务。官网

  • TeamCity:JetBrain的持续集成解决方案,有免费版。官网

  • Travis:通常用作开源项目的托管服务。官网

  • Buildkite: 持续集成工具,用简单的脚本就能设置pipeline,而且能快速构建,可以免费试用。官网

  • CSV解析

    简化CSV数据读写的框架与开发库

  • uniVocity-parsers:速度最快功能最全的CSV开发库之一,同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网

  • 数据库

    简化数据库交互的相关工具。

  • Apache Phoenix:HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网

  • Crate:实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网

  • Flyway:简单的数据库迁移工具。官网

  • H2:小型SQL数据库,以可以作为内存数据库使用着称。官网

  • HikariCP:高性能JDBC连接工具。官网

  • JDBI:便捷的JDBC抽象。官网

  • Protobuf:Google数据交换格式。官网

  • SBE:简单二进制编码,是最快速的消息格式之一。官网

  • Wire:整洁轻量级协议缓存。官网

  • 帮实现依赖翻转范式的开发库。官网

  • Apache DeltaSpike:CDI扩展框架。官网

  • Dagger2:编译时注入框架,不需要使用反射。官网

  • Guice:可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网

  • HK2:轻量级动态依赖注入框架。官网

  • 开发流程增强工具

    从最基本的层面增强开发流程。

  • ADT4J:针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网

  • AspectJ:面向切面编程(AOP)的无缝扩展。官网

  • Auto:源代码生成器集合。官网

  • DCEVM:通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网

  • HotswapAgent:支持无限次重定义运行时类与资源。官网

  • Immutables:类似Scala的条件类。官网

  • JHipster:基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网

  • JRebel:无需重新部署,可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网

  • Lombok:减少冗余的代码生成器。官网

  • Spring Loaded:类重载代理。官网

  • vert.x:多语言事件驱动应用框架。官网

  • 分布式应用

    用来编写分布式容错应用的开发库和框架。

  • Akka:用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网

  • Apache Storm:实时计算系统。官网

  • Apache ZooKeeper:针对大型分布式系统的协调服务,支持分布式配置、同步和名称注册。官网

  • Hazelcast:高可扩展内存数据网格。官网

  • Hystrix:提供延迟和容错。官网

  • JGroups:提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网

  • Orbit:支持虚拟角色(Actor),在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网

  • Quasar:为JVM提供轻量级线程和角色。官网

  • 分布式数据库

    对应用程序而言,在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。

  • Apache Cassandra:列式数据库,可用性高且没有单点故障。官网

  • Apache HBase:针对大数据的Hadoop数据库。官网

  • Druid:实时和历史OLAP数据存储,在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网

  • Infinispan:针对缓存的高并发键值对数据存储。官网

  • 发布

    以本机格式发布应用程序的工具。

  • Bintray:发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网

  • Central Repository:最大的二进制组件仓库,面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central官网Repository,也可以在所有其他构建工具中使用。

  • IzPack:为跨平台部署建立创作工具(Authoring Tool)。官网

  • JitPack:打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目,发布可立即使用的组件。官网

  • Launch4j:将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网

  • Nexus:支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网

  • packr:将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网

  • 文档处理工具

    处理Office文档的开发库。

  • Apache POI:支持OOXML规范(XLSX、DOCX、PPTX)以及OLE2规范(XLS、DOC、PPT)。官网

  • documents4j:使用第三方转换器进行文档格式转换,转成类似MS Word这样的格式。官网

  • jOpenDocument:处理OpenDocument格式(由Sun公司提出基于XML的文档格式)。官网

  • 函数式编程

    函数式编程支持库。

  • Cyclops:支持一元(Monad)操作和流操作工具类、comprehension(List语法)、模式匹配、trampoline等特性。官网

  • Fugue:Guava的函数式编程扩展。官网

  • Functional Java:实现了多种基础和高级编程抽象,用来辅助面向组合开发(composition-oriented development)。官网

  • Javaslang:一个函数式组件库,提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网

  • jOOλ:旨在填补Java 8 lambda差距的扩展,提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网

  • 游戏开发

    游戏开发框架。

  • jMonkeyEngine:现代3D游戏开发引擎。官网

  • libGDX:全面的跨平台高级框架。官网

  • LWJGL:对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网

  • GUI

    现代图形化用户界面开发库。

  • JavaFX:Swing的后继者。官网

  • Scene Builder:开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网

  • 高性能计算

    涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。

  • Agrona:高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网

  • Disruptor:线程间消息传递开发库。官网

  • fastutil:快速紧凑的特定类型集合(Collection)。官网

  • GS Collections:受Smalltalk启发的集合框架。官网

  • HPPC:基础类型集合。官网

  • Javolution:实时和嵌入式系统的开发库。官网

  • JCTools:JDK中缺失的并发工具。官网

  • Koloboke:Hash set和hash map。官网

  • Trove:基础类型集合。官网

  • High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网

  • IDE

    简化开发的集成开发环境。

  • Eclipse:老牌开源项目,支持多种插件和编程语言。官网

  • IntelliJ IDEA:支持众多JVM语言,是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网

  • NetBeans:为多种技术提供集成化支持,包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5

  • Imgscalr:纯Java 2D实现,简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网

  • Picasso:安卓图片下载和图片缓存开发库。官网

  • Thumbnailator:Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网

  • ZXing:支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网

  • im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库,基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网

  • Apache Batik:在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集,包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块,可以集成使用也可以单独使用,还可以扩展自定义的SVG标签。官网

  • JSON

    简化JSON处理的开发库。

  • Genson:强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网

  • Gson:谷歌官方推出的JSON处理库,支持在对象与JSON之间双向序列化,性能良好且可以实时调用。官网

  • Jackson:与GSON类似,在频繁使用时性能更佳。官网

  • LoganSquare:基于Jackson流式API,提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网

  • Fastjson:一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网

  • Kyro:快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网

  • JVM与JDK

    目前的JVM和JDK实现。

  • JDK 9:JDK 9的早期访问版本。官网

  • OpenJDK:JDK开源实现。官网

  • 基于JVM的语言

    除Java外,可以用来编写JVM应用程序的编程语言。

  • Scala:融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网

  • Groovy:类型可选(Optionally typed)的动态语言,支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网

  • Clojure:可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网

  • Ceylon:RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网

  • Kotlin:JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网

  • Xtend:一种静态编程语言,能够将其代码转换为简洁高效的Java代码,并基于JVM运行。官网

  • 日志

    记录应用程序行为日志的开发库。

  • Apache Log4j 2:使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网

  • kibana:分析及可视化日志文件。官网

  • Logback:强健的日期开发库,通过Groovy提供很多有趣的选项。官网

  • logstash:日志文件管理工具。官网

  • Metrics:通过JMX或HTTP发布参数,并且支持存储到数据库。官网

  • SLF4J:日志抽象层,需要与具体的实现配合使用。官网

  • 机器学习

    提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。

  • Apache Flink:快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网

  • Apache Hadoop:在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网

  • Apache Mahout:专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网

  • Apache Spark:开源数据分析集群计算框架。官网

  • DeepDive:从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网

  • Deeplearning4j:分布式多线程深度学习开发库。官网

  • H2O:用作大数据统计的分析引擎。官网

  • Weka:用作数据挖掘的算法集合,包括从预处理到可视化的各个层次。官网

  • QuickML:高效机器学习库。官网、GitHub

  • 消息传递

    在客户端之间进行消息传递,确保协议独立性的工具。

  • Aeron:高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网

  • Apache ActiveMQ:实现JMS的开源消息代理(broker),可将同步通讯转为异步通讯。官网

  • Apache Camel:通过企业级整合模式(Enterprise Integration Pattern EIP)将不同的消息传输API整合在一起。官网

  • Apache Kafka:高吞吐量分布式消息系统。官网

  • Hermes:快速、可靠的消息代理(Broker),基于Kafka构建。官网

  • JBoss HornetQ:清晰、准确、模块化,可以方便嵌入的消息工具。官网

  • JeroMQ:ZeroMQ的纯Java实现。官网

  • Smack:跨平台XMPP客户端函数库。官网

  • Openfire:是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单,并可利用Web界面进行管理。官网GitHub

  • Spark:是一个开源,跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天,电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。官网GitHub

  • Tigase: 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持,可以处理非常高的复杂和大量的用户数,可以根据需要进行水平扩展。官网

  • 杂项

    未分类其它资源。

  • Design Patterns:实现并解释了最常见的设计模式。官网

  • Jimfs:内存文件系统。官网

  • Lanterna:类似curses的简单console文本GUI函数库。官网

  • LightAdmin:可插入式CRUD UI函数库,可用来快速应用开发。官网

  • OpenRefine:用来处理混乱数据的工具,包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网

  • RoboVM:Java编写原生iOS应用。官网

  • Quartz:强大的任务调度库.官网

  • 应用监控工具

    监控生产环境中应用程序的工具。

  • AppDynamics:性能监测商业工具。官网

  • JavaMelody:性能监测和分析工具。官网

  • Kamon:Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网

  • New Relic:性能监测商业工具。官网

  • SPM:支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网

  • Takipi:产品运行时错误监测及调试商业工具。官网

  • 原生开发库

    用来进行特定平台开发的原生开发库。

  • JNA:不使用JNI就可以使用原生开发库。此外,还为常见系统函数提供了接口。官网

  • 自然语言处理

    用来专门处理文本的函数库。

  • Apache OpenNLP:处理类似分词等常见任务的工具。官网

  • CoreNLP:斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具,可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网

  • LingPipe:一组可以处理各种任务的工具集,支持POS标签、情感分析等。官网

  • Mallet:统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网

  • 网络

    网络编程函数库。

  • Async Http Client:异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网

  • Grizzly:NIO框架,在Glassfish中作为网络层使用。官网

  • Netty:构建高性能网络应用程序开发框架。官网

  • OkHttp:一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网

  • Undertow:基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器,在WildFly中作为网络层使用。官网

  • ORM

    处理对象持久化的API。

  • Ebean:支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网

  • EclipseLink:支持许多持久化标准,JPA、JAXB、JCA和SDO。官网

  • Hibernate:广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网

  • MyBatis:带有存储过程或者SQL语句的耦合对象(Couples object)。官网

  • OrmLite:轻量级开发包,免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网

  • Nutz:另一个SSH。官网,Github

  • JFinal:JAVA WEB + ORM框架。官网,Github

  • PDF

    用来帮助创建PDF文件的资源。

  • Apache FOP:从XSL-FO创建PDF。官网

  • Apache PDFBox:用来创建和操作PDF的工具集。官网

  • DynamicReports:JasperReports的精简版。官网

  • flyingsaucer:XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网

  • iText:一个易于使用的PDF函数库,用来编程创建PDF文件。注意,用于商业用途时需要许可证。官网

  • JasperReports:一个复杂的报表引擎。官网

  • 性能分析

    性能分析、性能剖析及基准测试工具。

  • jHiccup:提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网

  • JMH:JVM基准测试工具。官网

  • JProfiler:商业分析器。官网

  • LatencyUtils:测量和报告延迟的工具。官网

  • VisualVM:对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网

  • YourKit Java Profiler:商业分析器。官网

  • 响应式开发库

    用来开发响应式应用程序的开发库。

  • Reactive Streams:异步流处理标准,支持非阻塞式反向压力(backpressure)。官网

  • Reactor:构建响应式快速数据(fast-data)应用程序的开发库。官网

  • RxJava:通过JVM可观察序列(observable sequence)构建异步和基于事件的程序。官网

  • REST框架

    用来创建RESTful 服务的框架。

  • Dropwizard:偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序,使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网

  • Feign:受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器(binder)。官网

  • Jersey:JAX-RS参考实现。官网

  • RESTEasy:经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网

  • RestExpress:一个Java类型安全的REST客户端。官网

  • RestX:基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网

  • Retrofit:类型安全的REST客户端。官网

  • Spark:受到Sinatra启发的Java REST框架。官网

  • Swagger:Swagger是一个规范且完整的框架,提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网

  • Blade:国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码,优雅的设计。官网

  • 科学计算与分析

    用于科学计算和分析的函数库。

  • DataMelt:用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网

  • JGraphT:支持数学图论对象和算法的图形库。官网

  • JScience:用来进行科学测量和单位的一组类。官网

  • 搜索引擎

    文档索引引擎,用于搜索和分析。

  • Apache Solr:一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网

  • Elasticsearch:一个分布式、支持多租户(multitenant)全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网

  • Apache Lucene:是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。官网

  • 安全

    用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。

  • Apache Shiro:执行认证、授权、加密和会话管理。官网

  • Bouncy Castle,涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网:多途加密开发库。支持JCA提供者(JCA provider)

  • Cryptomator:在云上进行客户端跨平台透明加密。官网

  • Keycloak:为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本,但是看起来非常有前途。官网

  • PicketLink:PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目(Umbrella Project)。官网

  • 序列化

    用来高效处理序列化的函数库。

  • FlatBuffers:高效利用内存的序列化函数库,无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网

  • Kryo:快速、高效的对象图形序列化框架。官网

  • FST:提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网

  • MessagePack:一种高效的二进制序列化格式。官网

  • 应用服务器

    用来部署应用程序的服务器。

  • Apache Tomcat:针对Servlet和JSP的应用服务器,健壮性好且适用性强。官网

  • Apache TomEE:Tomcat加Java EE。官网

  • Jetty:轻量级、小巧的应用服务器,通常会嵌入到项目中。官网

  • WebSphere Liberty:轻量级、模块化应用服务器,由IBM开发。官网

  • WildFly:之前被称作JBoss,由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网

  • 模板引擎

    在模板中替换表达式的工具。

  • Apache Velocity:提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网

  • FreeMarker:通用模板引擎,不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网

  • Handlebars.java:使用Java编写的模板引擎,逻辑简单,支持语义扩展(semantic Mustache)。官网

  • Thymeleaf:旨在替换JSP,支持XML文件的工具。官网

  • 测试

    测试内容从对象到接口,涵盖性能测试和基准测试工具。

  • Apache JMeter:功能性测试和性能评测。官网

  • Arquillian:集成测试和功能行测试平台,集成Java EE容器。官网

  • AssertJ:支持流式断言提高测试的可读性。官网

  • Awaitility:用来同步异步操作的DSL。官网

  • Cucumber:BDD测试框架。官网

  • Gatling:设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网

  • Hamcrest:可用来灵活创建意图(intent)表达式的匹配器。官网

  • JMockit:用来模拟静态、final方法等。官网

  • JUnit:通用测试框架。官网

  • Mockito:在自动化单元测试中创建测试对象,为TDD或BDD提供支持。官网

  • PowerMock: 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网

  • REST Assured:为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网

  • Selenide:为Selenium提供精准的周边API,用来编写稳定且可读的UI测试。官网

  • Selenium:为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网

  • Spock:JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架,支持衍生的Groovy范的语言。

  • TestNG:测试框架。官网

  • Truth:Google的断言和命题(proposition)框架。官网

  • Unitils:模块化测试函数库,支持单元测试和集成测试。官网

  • WireMock:Web Service测试桩(Stub)和模拟函数。官网

  • 通用工具库

    通用工具类函数库。

  • Apache Commons:提供各种用途的函数,比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网

  • args4j:命令行参数解析器。官网

  • CRaSH:为运行进行提供CLI。官网

  • Gephi:可视化跨平台网络图形化操作程序。官网

  • Guava:集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网

  • JADE:构建、调试多租户系统的框架和环境。官网

  • javatuples:正如名字表示的那样,提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网

  • JCommander:命令行参数解析器。官网

  • Protégé:提供存在论(ontology)编辑器以及构建知识系统的框架。官网

  • 网络爬虫

    用于分析网站内容的函数库。

  • Apache Nutch:可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网

  • Crawler4j:简单的轻量级网络爬虫。官网

  • JSoup:刮取、解析、操作和清理HTML。官网

  • Web框架

    用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。

  • Apache Tapestry:基于组件的框架,使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网

  • Apache Wicket:基于组件的Web应用框架,与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网

  • Google Web Toolkit:一组Web开发工具集,包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。

  • Grails:Groovy框架,旨在提供一个高效开发环境,使用约定而非配置、没有XML并支持混入(mixin)。官网

  • Ninja:Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网

  • Pippo:小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网

  • Play:使用约定而非配置,支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网

  • PrimeFaces:JSF框架,提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网

  • Ratpack:一组Java开发函数库,用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网

  • Spring Boot:微框架,简化了Spring新程序的开发过程。官网

  • Spring:旨在简化Java EE的开发过程,提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网

  • Vaadin:基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构,客户端使用Ajax。官网

  • Blade:国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码,优雅的设计。官网

  • 业务流程管理套件

    流程驱动的软件系统构建。

  • jBPM:非常灵活的业务流程管理框架,致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网

  • Activity:轻量级工作流和业务流程管理框架。官网github

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    社区

Ⅳ 谁用过Hazelcast集群下性能跟ehcache相比如何

我自己花了半天时间对Hazelcast和ehcache做了下对比,并进行了简单的性能测试:
4线程发送、4线程接收处理,发送和接收分别在不同的机器上,局域网内10/100M网络,集群异步缓存共享模式下保存400,000个map共享数据。
Hazelcast:用时20秒,TPS:20,000
Ehcache:用时8秒,TPS:50,000
结果明显是ehcache要快一些。
两者缓存共享的机制:
hazelcast是通过建立独立的TCP通道,将数据通过Binary的方式进行缓存的复制。ehcache是通过建立RMI共享通道(其实底层也是TCPSocket)处理缓存数据的复制。Hazelcast支持多种缓存共享模型,支持的功能更多。ehcache相对来说功能单一点,更加轻量级。
为什么ehcache更快?
通过查看源码,发现ehcache发送数据的时候会根据一定时间内队列中的数据量来进行传输,并发大的情况下一次性传输的数据包size更大,而Hazelcast是一个一个包的发送,增加了发送的频率,这样并发大的时候效率会受到一定的影响,但是更加灵活。就像我们拷贝文件,如果是拷贝压缩文件明显比拷贝一个文件夹(文件夹要迭代一个一个的拷贝)要快。所以ehcache并发大的情况下效率更高一些

Ⅵ Java数据库,哪个更好用

你好,对于java来说,MySQL是最好用的数据库。因为MySQL简单,高效,而且是免费的。有很多大型的java应用都是使用的MySQL数据库。

Ⅶ 大家为什么会选择优客服的客服系统啊

优客服是一款非常优秀的开源客服系统,使用了很多先进的开源技术。缓存使用了hazelcast内存数据网格。网络方面使用了netty-socketio。无论是新手学习springboot的使用,还是老手学习websocket等技术,优客服的源码都值得一看。
但是优客服主要服务于中小客服,整体是一个单体系统。

优客服的技术架构

ImEventHandle为访客端的事件处理类,接受访客端的请求事件。
AgentEventHandle 为座席端的事件处理类,接受座席端的请求事件。
Dispatch-Agent为优客服系统的调度服务,用于访客第一次接入的时候,查找坐席。
Hazelcast-Cache为优客服使用的缓存队列,主要用于坐席队列和访客队列。
从整体来看,优客服系统属于单体系统,访客端和座席端都是通过sockio与优客服直连进行websocket通讯。

单体客服架构的弊端
访客端和座席端都是直连优客服。访客端的接入方式不止是web,也有可能是微信公众平台等。客服系统本质上就是调度服务加上消息中转服务器。没有统一的消息接入接口,适应性太差,耦合性比较强。
单体客服系统,就算单机处理能力很强,但是依然是单点的,没有高可用。如果机器一旦宕机,访客就完全无法使用了。
缓存和应用没有进行分离。这样,如果应用一旦重启,缓存非常容易丢失。
安全性比较差,在公网部署,很少有应用直接对外提供服务。
大规模集群改造方案
访客端与座席端服务进行解耦
提供客服系统统一接入API。2种方式,http接口和RocketMq消息接入。
Hazelcast缓存单独部署,使用客户端方式连接。
消息转发改造,主要使用Nginx的iphash和Hazelcast里的topic订阅模型。
job改造为xxl-job。
大规模集群改造后的技术架构

Ⅷ 大数据常用哪些数据库

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,关系型数据库的优势到现在也是无可替代的,比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库,这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制,适合小量数据读写场景;但是到了大数据时代,人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期,随着数据请求并发量大不断增大,一般都是采用的集群同步数据的方式处理,就是将数据库分成了很多的小库,每个数据库的数据内容是不变的,都是保存了源数据库的数据副本,通过同步或者异步方式保证数据的一致性,每个库设定特定的读写方式,比如主数据库负责写操作,从数据库是负责读操作,等等根据业务复杂程度以此类推,将业务在物理层面上进行了分离,但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题,企业数据在不断的扩增中,后面就采用分库分表的方式解决,对读写负载进行分离,但是这种实现依旧存在不足,且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库:BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等,下面简单介绍几个

(1)Cassandra:Cassandra是一个列存储数据库,支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引,log-structured修改,支持反规范化,实体化视图和嵌入超高速缓存。

(2)HBase:Apache Hbase源于Google的Bigtable,是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

(3)Amazon SimpleDB:Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储,它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

(4)Apache Accumulo:Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储,基于Google的BigTable设计,建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

(5)Hypertable:Hypertable是一个开源、可扩展的数据库,模仿Bigtable,支持分片。

(6)Azure Tables:Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别,能通过REST和Managed API访问。

2、键值数据库:Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等,下面简单介绍几个

(1)Riak:Riak是一个开源,分布式键值数据库,支持数据复制和容错。(2)Redis:Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务,Pub/Sub、Lua脚本,还支持给Key添加时限。

(3)Dynamo:Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现;在亚马逊S3产品中使用。

(4)Oracle NoSQL Database:来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID(原子性、一致性、持久性和独立性)和JSON。

(5)Oracle NoSQL Database:具备数据备份和分布式键值存储系统。

(6)Voldemort:具备数据备份和分布式键值存储系统。

(7)Aerospike:Aerospike数据库是一个键值存储,支持混合内存架构,通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库:MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等,下面简单介绍几个

(1)MongoDB:开源、面向文档,也是当下最人气的NoSQL数据库。

(2)CounchDB:Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库,使用Javascript做MapRece查询,以及一个使用HTTP的API。

(3)Couchbase:NoSQL文档数据库基于JSON模型。

(4)RavenDB:RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。

(5)MarkLogic:MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息,支持灵活的模式。

4、图数据库:Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB,下面简单介绍几个

(1)Neo4j:Neo4j是一个图数据库;支持ACID事务(原子性、独立性、持久性和一致性)。

(2)InfiniteGraph:一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系,支持分布式数据存储。

(3)AllegroGraph:AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘,提供了高可扩展性,支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、内存数据网格:Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces,下面简单介绍几个

(1)Hazelcast:Hazelcast CE是一个开源数据分布平台,它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

(2)Oracle Coherence:Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力,一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

(3)Terracotta BigMemory:来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

(4)GemFire:Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台,也是一个分布式的数据网格平台,支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

(5)Infinispan:Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储,和分布式数据节点平台,支持事务,peer-to-peer 及client/server 架构。

(6)GridGain:分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。

(7)GigaSpaces:GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统,并支持各种各样的高速缓存场景。

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