一个log的重构

本文讨论了一个项目的日志记录功能重构方案,对比了使用log4j、Spring 3.0的asynchronous logging及自定义动态代理三种方法,并最终选择了动态代理方案进行实现。文章通过一个动态代理案例展示了如何创建代理实例并在方法调用前后增加额外的操作。

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项目最近在enhancement,很多东西现在一看都需要重构,特别是本人以前写的,哎,才疏学浅啊,还要努力学习才行。
项目中有个记log的功能(可以理解的很简单,点击link就记一条log),是嵌在各个功能方法里边写的,这么写即难看,又不利于维护,而且对性能还会造成影响,所以现在考虑重构,重新来过。
目前有3种方案:
1)用log4j
2)用spring3.0自带的一个asynchronous logging来做
3)自己用动态代理的模式实现
如果可以的话,每种方法都想试一下,目前比较倾向于3),用动态代理,新new一个thread专门去做log的记录,这样的结构要好很多,易维护;

 

一>先看一个简单的dynamic proxy case:
------------------------interface

public interface Phone
{
 public void call(int s, String p);
}

 ------------------------implements

public class CellPhone implements Phone
{
 @Override
 public void call(int s, String p)
 {
  System.out.println("this is cellphone");
 }
}

 ------------------------proxy

public class DynamicProxyFactory implements InvocationHandler
{
 private Object ob;

 
 public Object createProxyInstance(Object targetObject)
 {
  this.ob = targetObject;
  return Proxy.newProxyInstance(targetObject.getClass().getClassLoader(), targetObject.getClass().getInterfaces(), this);
 }
 
 @Override
 public Object invoke(Object arg0, Method arg1, Object[] arg2)
   throws Throwable
 {
  System.out.println("dynamic start!");
  System.out.println("again dynamic start!");
  Object result = arg1.invoke(ob,arg2);
  System.out.println("again dynamic end!");
  System.out.println("dynamic start!");
  return result;
 }
}

 -----------------------test class

public class MainPhone
{

 /**
  * @param args
  */
 public static void main(String[] args)
 {
  //static delegate
  /*Phone cell = new CellPhone();
  cell.call(1,"static delegate");
  
  Phone audioCell = new AudioCellPhone(cell);
  audioCell.call(1,"static delegate");
  
  Phone videoAudioCell = new VideoAudioCellPhone(audioCell);
  videoAudioCell.call(1,"static delegate");*/
  
  //dynamic delegate
  Phone cellPhone = new CellPhone();
  DynamicProxyFactory delegate = new DynamicProxyFactory(); 
  Phone proxyPhone = (Phone)delegate.createProxyInstance(cellPhone);
  proxyPhone.call(5,"dynamic love");
 }

}

 

从上往下,依次是接口-实现类-动态代理类-main入口,结果预期:

dynamic start!
again dynamic start!
this is cellphone
again dynamic end!
dynamic start!

 

如果你想在现有的操作下再套一层(比如说,原来那个方法实现了user request,你现在用代理模式成功的添加了日志,以后user如果要求再添加什么功能,可以直接在DynamicProxyFactory中写,‘again dynamic start!’).
但是实际将动态代理应用在项目中一直会有问题,即前一篇blog, 不过问题都解决了。

 

二>动态代理模式已经建立,下面用new thread来使perfermence更加完善.

thread的用法参考上一篇blog,运用的时候一般用runnable接口来实现,把你想让这个thread做的事情放在override的run()方法中,但是这时又碰到一些问题,参数的问题。
run()中可能需要project传来的参数,从而来完成一些操作,但是run()并没有参数可以让你传递,怎么办?

 

其实有2种基本方法可以向线程传递参数,不再详细说明:


通过构造方法传递
通过变量(set方法)传递

此仅为方案三,如果有时间我会一并实现其他方案……

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
<think>嗯,用户想了解如何独自完成云仓项目的重构工作,作为实习生。首先,我需要理解云仓项目是什么。根据引用[2],云仓一件代发涉及仓储管理、订单处理、物流配送等模块,可能涉及复杂的业务流程。重构这样的项目,实习生需要系统的方法。 用户提到是实习生,可能经验不足,所以步骤需要详细且循序渐进。首先应该明确重构的目标,比如提升性能、代码可维护性或者扩展性。然后进行现状分析,了解现有系统的结构,比如模块划分和技术栈,可能用到了Flink CDC这样的技术,如引用[1]提到的。 接下来,拆分任务很重要,实习生可能时间有限,需要分阶段完成。比如先重构核心模块,如订单管理,再处理仓储模块。然后考虑技术选型,是否需要引入新技术,比如Flink CDC用于数据同步,但要注意学习成本。 代码重构部分,需要强调单元测试和代码规范,避免引入新问题。数据迁移和系统切换需要谨慎,尤其是生产环境的数据安全。测试阶段,功能测试和性能测试都不能少,可能还要灰度发布。文档和复盘也是关键,帮助未来维护和个人成长。 还要考虑用户提到的引用内容,比如引用[1]中的开源共建和内部培训,实习生可以参与社区学习,或利用现有资源。引用[2]中的业务特点,确保重构不影响物流效率。需要提醒用户注意风险评估,比如数据一致性和回滚方案,避免项目风险。最后,最佳实践建议小步快跑,持续集成,保持沟通,这些对实习生来说都很实用。</think>### 云仓项目重构方法与最佳实践 #### 一、重构前的准备工作 1. **目标定义** - 明确重构的核心目标(如提升性能$P=O(n^2)\rightarrow O(n \log n)$、优化代码可维护性、增强扩展性) - 分析当前系统痛点(如订单处理延迟$t>5s$、数据同步效率低$R<90\%$)[^2] 2. **现状分析** - 绘制现有系统架构图(包含模块如仓储管理、订单分拣、物流对接) - 使用工具(如SonarQube)扫描技术债务,量化代码重复率$D=35\%$ #### 二、重构实施步骤 1. **模块拆分与分层设计** $$ \begin{cases} \text{基础设施层: 数据库连接池配置} \\ \text{核心业务层: 订单状态机实现} \\ \text{接口适配层: 物流公司API封装} \end{cases} $$ 参考Flink CDC在数据同步层的实践经验[^1] 2. **关键技术选型** | 场景 | 技术方案 | 指标要求 | |------------|---------------------------|------------------| | 数据同步 | Flink CDC + Kafka | 延迟$<1s$ | | 订单分拣 | 规则引擎(Drools) | 吞吐量$>1000TPS$ | | 库存管理 | Redis分布式锁 | 一致性$99.99\%$ | 3. **代码重构规范** - 采用测试驱动开发(TDD),确保单元测试覆盖率$C\geq80\%$ - 使用Checkstyle强制代码规范,例如方法长度限制$L\leq50$行 #### 三、数据迁移与验证 1. **双写方案设计** $$ \exists \delta \in (0,1), \text{使得} \frac{|V_{\text{new}} - V_{\text{old}}|}{V_{\text{old}}} < \delta $$ 通过差异值$\delta$控制数据一致性偏差 2. **灰度发布流程** ```python # 流量切分示例 def traffic_switch(user_id): if hash(user_id) % 100 < 5: # 5%灰度比例 return NewSystem() else: return OldSystem() ``` #### 四、风险评估与应对 1. **关键风险矩阵** | 风险项 | 概率$P$ | 影响$I$ | 处置方案 | |----------------------|---------|---------|------------------------------| | 数据丢失 | 0.1 | 0.9 | 采用WAL日志回放机制 | | 接口兼容性故障 | 0.3 | 0.7 | 设计适配层+契约测试 | 2. **性能压测指标** $$ \lim_{n \to \infty} \frac{\text{Throughput}_{\text{new}}}{\text{Throughput}_{\text{old}}} \geq 1.5 $$ 通过JMeter验证TPS提升倍数 #### 五、知识管理体系建设 1. 建立技术wiki文档树: ``` ├── 架构设计规范 ├── 故障处理手册 └── CI/CD流水线配置 ``` 2. 定期开展code review会议,设置代码质量KPI: $$ Q = 0.6C + 0.3D + 0.1L \quad (Q \geq 0.8) $$ 其中$C$=覆盖率,$D$=文档完整度,$L$=lint通过率
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