服务器资源搭建

MKOnlinePlayer搭建在线音乐播放器

地址:https://github.com/mengkunsoft/MKOnlineMusicPlayer

搭建环境:php7.2.11,httpd,mysql8.0.17

遇到的问题:

1
undefined function json_decode()

解决办法:

centos:

1
sudo yum install php-pecl-json

ubuntu

1
sudo aptitude install php5-json

音乐搜索神器

地址:https://github.com/maicong/music

搭建环境:php5.4.16 httpd

在线Json解析

地址:https://github.com/bimohxh/jsonon

ZFile(文件管理系统)

地址:https://docs.zfile.vip/#/

搭建自己的服务

appwrite

laf

supabase

使用wordPress + WebStack搭建导航网站

wordPress
WebStack

自己动手搭建RustDesk服务器

​ 公司从去年开始需要打卡了,为了不受制度约束,本人开始着手寻找技术(偷懒)方案。刚开始在手机上使用企业微信+模拟定位App(有广告)能正常实现远程打卡,一段时间后,发现模拟定位在企微上不生效了(怀疑是企微屏蔽了模拟定位)。为了能找到一劳永逸的方法,便开始寻找能远程控制手机的程序,最终选择了RustDesk

使用一段时间后发现连接不太稳定,查询官网了解到默认服务器架设在国外,但是提供自建服务器的方法。

搭建服务器需要准备的步骤:

(1)自有服务器(本人使用的是阿里云最低配置(1核2G))

(2)服务器软件下载链接(按需下载)

(3)开放21115/21116/21117/21118/21119(TCP)端口)和21116(UDP)端口,使用firewall-cmd --list-ports查看开放的端口

21115 是hbbs用作NAT类型测试
21116 UDP是hbbs用作ID注册与心跳服务
21116 TCP是hbbs用作TCP打洞与连接服务
21117 是hbbr用作中继服务
21118和21119是为了支持网页客户端。如果您不需要网页客户端(21118,21119)支持,对应端口可以不开。

(4)安装运行环境(推荐使用pm2),安装命令如下

1
2
yum install npm  
npm install pm2

启动运行

1
2
pm2 start hbbs -- -r <your ip here> -k _
pm2 start hbbr

使用中遇到的问题

(1)No route to host (os error 113)

该提示说明防火墙端口未开放访问

(2)No route to host (os error 111)

该提示说明服务未启动

大牛的经验

  1. 当你面对做不到的需求时,你不要说这个需求做不到。尤其是,你不要马上说做不到,你要先想一下,这样让别人觉得你是想做的,但是,在认真思考过后,你觉得做不到,并
    且给出一个你觉得做得到的方案。这里的诀窍是—— 给出另一个你可以做到的方案,而不是把对方的方案直接回绝掉 。

  2. 当你面对过于复杂的需求时,你不要说不。你要反问一下,为什么要这样做?这样做的目的是什么?当了解完目的以后,你可以给出一个自己的方案,或是和对方讨论一个性价
    比更好的方案。你可以回复说,这个需求好复杂,我们能不能先干这个,再做那个,这样会更经济一些。这里的诀窍是—— 我不说我不能完全满足你,但我说我可以部分满足你 。

  3. 当你面对时间完全不够的需求时,你也不要说不。既然对方把压力给你,你要想办法把这个压力还回去,或是让对方来和你一同分担这个压力

    惯用的方式是给回三个选择:

    a. 我可以加班加点完成,但是我不保证好的质量,有 bug 你得认,而且事后你要给我 1 个月的时间还债。

    b. 我可以加班加点,还能保证质量,但我没办法完成这么多需求,能不能减少一些?

    c. 我可以保质保量地完成所有的需求,但是,能不能多给我 2 周时间

技术专家方法论

一个复杂业务的处理过程

业务背景

简单的介绍下业务背景,零售通是给线下小店供货的B2B模式,我们希望通过数字化重构传统供应链渠道,提升供应链效率,为新零售助力。阿里在中间是一个平台角色,提供的是Bsbc中的service的功能。

图片

商品力是零售通的核心所在,一个商品在零售通的生命周期如下图所示:

图片

在上图中红框标识的是一个运营操作的“上架”动作,这是非常关键的业务操作。上架之后,商品就能在零售通上面对小店进行销售了。因为上架操作非常关键,所以也是商品域中最复杂的业务之一,涉及很多的数据校验和关联操作。
针对上架,一个简化的业务流程如下所示:

图片

过程分解

像这么复杂的业务,我想应该没有人会写在一个service方法中吧。一个类解决不了,那就分治吧。

说实话,能想到分而治之的工程师,已经做的不错了,至少比没有分治思维要好很多。我也见过复杂程度相当的业务,连分解都没有,就是一堆方法和类的堆砌。

不过,这里存在一个问题:即很多同学过度的依赖工具或是辅助手段来实现分解。比如在我们的商品域中,类似的分解手段至少有3套以上,有自制的流程引擎,有依赖于数据库配置的流程处理:

图片

本质上来讲,这些辅助手段做的都是一个pipeline的处理流程,没有其它。因此,我建议此处最好保持KISS(Keep It Simple and Stupid),即最好是什么工具都不要用,次之是用一个极简的Pipeline模式,最差是使用像流程引擎这样的重方法。

除非你的应用有极强的流程可视化和编排的诉求,否则我非常不推荐使用流程引擎等工具。第一,它会引入额外的复杂度,特别是那些需要持久化状态的流程引擎;第二,它会割裂代码,导致阅读代码的不顺畅。大胆断言一下,全天下估计80%对流程引擎的使用都是得不偿失的。

回到商品上架的问题,这里问题核心是工具吗?是设计模式带来的代码灵活性吗?显然不是,问题的核心应该是如何分解问题和抽象问题,知道金字塔原理的应该知道,此处,我们可以使用结构化分解将问题解构成一个有层级的金字塔结构:

图片

按照这种分解写的代码,就像一本书,目录和内容清晰明了。

以商品上架为例,程序的入口是一个上架命令(OnSaleCommand), 它由三个阶段(Phase)组成。

@Command
public class OnSaleNormalItemCmdExe {

@Resource
private OnSaleContextInitPhase onSaleContextInitPhase;
@Resource
private OnSaleDataCheckPhase onSaleDataCheckPhase;
@Resource
private OnSaleProcessPhase onSaleProcessPhase;

@Override
public Response execute(OnSaleNormalItemCmd cmd) {

    OnSaleContext onSaleContext = init(cmd);

    checkData(onSaleContext);

    process(onSaleContext);

    return Response.buildSuccess();
}

private OnSaleContext init(OnSaleNormalItemCmd cmd) {
    return onSaleContextInitPhase.init(cmd);
}

private void checkData(OnSaleContext onSaleContext) {
    onSaleDataCheckPhase.check(onSaleContext);
}

private void process(OnSaleContext onSaleContext) {
    onSaleProcessPhase.process(onSaleContext);
}

}

每个Phase又可以拆解成多个步骤(Step),以OnSaleProcessPhase为例,它是由一系列Step组成的:

@Phase
public class OnSaleProcessPhase {

@Resource
private PublishOfferStep publishOfferStep;
@Resource
private BackOfferBindStep backOfferBindStep;
//省略其它step

public void process(OnSaleContext onSaleContext){
    SupplierItem supplierItem = onSaleContext.getSupplierItem();

    // 生成OfferGroupNo
    generateOfferGroupNo(supplierItem);

   // 发布商品
    publishOffer(supplierItem);

    // 前后端库存绑定 backoffer域
    bindBackOfferStock(supplierItem);

    // 同步库存路由 backoffer域
    syncStockRoute(supplierItem);

    // 设置虚拟商品拓展字段
    setVirtualProductExtension(supplierItem);

    // 发货保障打标 offer域
    markSendProtection(supplierItem);

    // 记录变更内容ChangeDetail
    recordChangeDetail(supplierItem);

    // 同步供货价到BackOffer
    syncSupplyPriceToBackOffer(supplierItem);

    // 如果是组合商品打标,写扩展信息
    setCombineProductExtension(supplierItem);

    // 去售罄标
    removeSellOutTag(offerId);

    // 发送领域事件
    fireDomainEvent(supplierItem);

    // 关闭关联的待办事项
    closeIssues(supplierItem);
}

}

看到了吗,这就是商品上架这个复杂业务的业务流程。需要流程引擎吗?不需要,需要设计模式支撑吗?也不需要。对于这种业务流程的表达,简单朴素的组合方法模式(Composed Method)是再合适不过的了。

因此,在做过程分解的时候,我建议工程师不要把太多精力放在工具上,放在设计模式带来的灵活性上。而是应该多花时间在对问题分析,结构化分解,最后通过合理的抽象,形成合适的阶段(Phase)和步骤(Step)上。

图片

过程分解后的两个问题

的确,使用过程分解之后的代码,已经比以前的代码更清晰、更容易维护了。不过,还有两个问题值得我们去关注一下:

★ 领域知识被割裂肢解

什么叫被肢解?因为我们到目前为止做的都是过程化拆解,导致没有一个聚合领域知识的地方。每个Use Case的代码只关心自己的处理流程,知识没有沉淀。

相同的业务逻辑会在多个Use Case中被重复实现,导致代码重复度高,即使有复用,最多也就是抽取一个util,代码对业务语义的表达能力很弱,从而影响代码的可读性和可理解性。

★ 代码的业务表达能力缺失

试想下,在过程式的代码中,所做的事情无外乎就是取数据–做计算–存数据,在这种情况下,要如何通过代码显性化的表达我们的业务呢?说实话,很难做到,因为我们缺失了模型,以及模型之间的关系。脱离模型的业务表达,是缺少韵律和灵魂的。

举个例子,在上架过程中,有一个校验是检查库存的,其中对于组合品(CombineBackOffer)其库存的处理会和普通品不一样。原来的代码是这么写的:

boolean isCombineProduct = supplierItem.getSign().isCombProductQuote();

// supplier.usc warehouse needn’t check
if (WarehouseTypeEnum.isAliWarehouse(supplierItem.getWarehouseType())) {
// quote warehosue check
if (CollectionUtil.isEmpty(supplierItem.getWarehouseIdList()) && !isCombineProduct) {
throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, “亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!”);
}
// inventory amount check
Long sellableAmount = 0L;
if (!isCombineProduct) {
sellableAmount = normalBiz.acquireSellableAmount(supplierItem.getBackOfferId(), supplierItem.getWarehouseIdList());
} else {
//组套商品
OfferModel backOffer = backOfferQueryService.getBackOffer(supplierItem.getBackOfferId());
if (backOffer != null) {
sellableAmount = backOffer.getOffer().getTradeModel().getTradeCondition().getAmountOnSale();
}
}
if (sellableAmount < 1) {
throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, “亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:” + supplierItem.getId() + “]”);
}
}

然而,如果我们在系统中引入领域模型之后,其代码会简化为如下:

if(backOffer.isCloudWarehouse()){
return;
}

if (backOffer.isNonInWarehouse()){
throw new BizException(“亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!”);
}

if (backOffer.getStockAmount() < 1){
throw new BizException(“亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:” + backOffer.getSupplierItem().getCspuCode() + “]”);
}

有没有发现,使用模型的表达要清晰易懂很多,而且也不需要做关于组合品的判断了,因为我们在系统中引入了更加贴近现实的对象模型(CombineBackOffer继承BackOffer),通过对象的多态可以消除我们代码中的大部分的if-else。

图片

过程分解+对象模型

通过上面的案例,我们可以看到有过程分解要好于没有分解,过程分解+对象模型要好于仅仅是过程分解。对于商品上架这个case,如果采用过程分解+对象模型的方式,最终我们会得到一个如下的系统结构:

图片

写复杂业务的方法论

通过上面案例的讲解,我想说,我已经交代了复杂业务代码要怎么写:即自上而下的结构化分解+自下而上的面向对象分析。

接下来,让我们把上面的案例进行进一步的提炼,形成一个可落地的方法论,从而可以泛化到更多的复杂业务场景。

上下结合

所谓上下结合,是指我们要结合自上而下的过程分解和自下而上的对象建模,螺旋式的构建我们的应用系统。这是一个动态的过程,两个步骤可以交替进行、也可以同时进行。

这两个步骤是相辅相成的,上面的分析可以帮助我们更好的理清模型之间的关系,而下面的模型表达可以提升我们代码的复用度和业务语义表达能力。

其过程如下图所示:

图片

使用这种上下结合的方式,我们就有可能在面对任何复杂的业务场景,都能写出干净整洁、易维护的代码。

能力下沉

一般来说实践DDD有两个过程:

★ 套概念阶段:了解了一些DDD的概念,然后在代码中“使用”Aggregation Root,Bounded Context,Repository等等这些概念。更进一步,也会使用一定的分层策略。然而这种做法一般对复杂度的治理并没有多大作用。

★ 融会贯通阶段:术语已经不再重要,理解DDD的本质是统一语言、边界划分和面向对象分析的方法。

大体上而言,我大概是在1.7的阶段,因为有一个问题一直在困扰我,就是哪些能力应该放在Domain层,是不是按照传统的做法,将所有的业务都收拢到Domain上,这样做合理吗?说实话,这个问题我一直没有想清楚。

因为在现实业务中,很多的功能都是用例特有的(Use case specific)的,如果“盲目”的使用Domain收拢业务并不见得能带来多大的益处。相反,这种收拢会导致Domain层的膨胀过厚,不够纯粹,反而会影响复用性和表达能力。

鉴于此,我最近的思考是我们应该采用能力下沉的策略。

所谓的能力下沉,是指我们不强求一次就能设计出Domain的能力,也不需要强制要求把所有的业务功能都放到Domain层,而是采用实用主义的态度,即只对那些需要在多个场景中需要被复用的能力进行抽象下沉,而不需要复用的,就暂时放在App层的Use Case里就好了。

注:Use Case是《架构整洁之道》里面的术语,简单理解就是响应一个Request的处理过程。

通过实践,我发现这种循序渐进的能力下沉策略,应该是一种更符合实际、更敏捷的方法。因为我们承认模型不是一次性设计出来的,而是迭代演化出来的。

下沉的过程如下图所示,假设两个use case中,我们发现uc1的step3和uc2的step1有类似的功能,我们就可以考虑让其下沉到Domain层,从而增加代码的复用性。

图片

指导下沉有两个关键指标:

复用性

内聚性

复用性是告诉我们When(什么时候该下沉了),即有重复代码的时候。内聚性是告诉我们How(要下沉到哪里),功能有没有内聚到恰当的实体上,有没有放到合适的层次上(因为Domain层的能力也是有两个层次的,一个是Domain Service这是相对比较粗的粒度,另一个是Domain的Model这个是最细粒度的复用)。

比如,在我们的商品域,经常需要判断一个商品是不是最小单位,是不是中包商品。像这种能力就非常有必要直接挂载在Model上。

public class CSPU {
private String code;
private String baseCode;
//省略其它属性

/**
 * 单品是否为最小单位。
 *
 */
public boolean isMinimumUnit(){
    return StringUtils.equals(code, baseCode);
}

/**
 * 针对中包的特殊处理
 *
 */
public boolean isMidPackage(){
    return StringUtils.equals(code, midPackageCode);
}

}

之前,因为老系统中没有领域模型,没有CSPU这个实体。你会发现像判断单品是否为最小单位的逻辑是以StringUtils.equals(code, baseCode)的形式散落在代码的各个角落。这种代码的可理解性是可想而知的,至少我在第一眼看到这个代码的时候,是完全不知道什么意思。

业务技术要怎么做

写到这里,我想顺便回答一下很多业务技术同学的困惑,也是我之前的困惑:即业务技术到底是在做业务,还是做技术?业务技术的技术性体现在哪里?

通过上面的案例,我们可以看到业务所面临的复杂性并不亚于底层技术,要想写好业务代码也不是一件容易的事情。业务技术和底层技术人员唯一的区别是他们所面临的问题域不一样。

业务技术面对的问题域变化更多、面对的人更加庞杂。而底层技术面对的问题域更加稳定、但对技术的要求更加深。比如,如果你需要去开发Pandora,你就要对Classloader有更加深入的了解才行。

但是,不管是业务技术还是底层技术人员,有一些思维和能力都是共通的。比如,分解问题的能力,抽象思维,结构化思维等等。

图片

用我的话说就是:“做不好业务开发的,也做不好技术底层开发,反之亦然。业务开发一点都不简单,只是我们很多人把它做“简单”了。

因此,如果从变化的角度来看,业务技术的难度一点不逊色于底层技术,其面临的挑战甚至更大。因此,我想对广大的从事业务技术开发的同学说:沉下心来,夯实自己的基础技术能力、OO能力、建模能力… 不断提升抽象思维、结构化思维、思辨思维… 持续学习精进,写好代码。我们可以在业务技术岗做的很”技术“!。

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