012.现场.快用Scala(2周)

本文详细介绍了如何在两周内快速掌握Scala编程语言,涵盖了开发环境配置、数据访问方式、Java集成、程序日志处理、并发编程等多个方面,并提供了丰富的资源链接和实践指导。同时,文中也指出了在学习过程中可能遇到的小问题和解决方案,帮助开发者更加顺利地进行学习。

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[img]http://www.moilioncircle.com/images/post/release/012.jpg[/img]

[b]# 012.现场.快用Scala(2周)[/b]

不等不靠,有囧有料。终日乾乾,或跃在渊。

“快用scala”第1期:第1周做储备,第2周写代码。
前面还有个第0周:调研和决策,投票100%通过。

@史荣久 / 2015-01-21 / CC-BY-SA-3.0

[b]## 观看视频[/b]

* [url=http://v.youku.com/v_show/id_XODc2Njk3MDI0.html]优酷视频(被转720P)[/url]
* [url=http://v.qq.com/page/d/j/p/d01458fc6jp.html]腾讯视频(被转720P)[/url]
* [url=http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3935315343&uk=1380913564&fid=467516927233300]百度网盘(原始1080P)[/url]

[b]## 内容摘要[/b]

* 开发环境:eclipse,idea,maven的设置和排错
* 数据访问:anorm,jdbc,原态SQL更简洁,高效
* Java结合:Spring,集合类,普通Java调用
* 程序日志:scala宏,兼顾了美感与效率
* lazy 双重检测锁(DCL)模式
* case class和match case
* scala.collection.{JavaConversions,JavaConverters}
* mutable和immutable
* foreach,map,filter
* 伴生对象(companion),隐士(implicit)
* 没有受检异常,throw 是表达式
* getOrElse,Option
* 小坑:重构时的package和文件路径不一致
* 小伤:编译有点慢
* 问题:不爱写java了,且晕头:分号,return,类型后置

[b]## 参考资源[/b]

* [url=http://twitter.github.io/scala_school/zh_cn/index.html]Scala School[/url]
* [url=http://twitter.github.io/effectivescala/index-cn.html]Effective Scala[/url]
* [url=http://docs.scala-lang.org/style/]Scala 编码风格[/url]
* [url=http://stackoverflow.com/questions/8301947]Conversions和Converter[/url]
* [url=https://www.playframework.com/documentation/2.4.0-M2/ScalaAnorm]JDBC ScalaAnorm[/url]
* [url=https://github.com/typesafehub/scala-logging]Log scala-logging[/url]

[b]## 欢迎围观[/b]

搜:`攻城狮朋友圈`或`moilioncircle`
求:有搜商,能自理的狮友。

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题图:在JVM系里,Lambda是语法糖,Java是硬糖,Scala是软糖,口感和口味因人而异。
原文:[url]http://www.moilioncircle.com/release/012.live.rush-scala-2w.html[/url]
<think>嗯,用户现在问的是“请求处理流程用什么代码编写的”,这个问题看起来有点模糊。首先,我需要弄清楚用户到底想知道什么。请求处理流程本身不是一个具体的软件或者工具,而是一个系统设计的概念,所以用户可能想知道的是实现这样的流程通常使用哪些编程语言或者技术栈。 回顾之前的对话,用户之前已经询问过请求处理流程的组成部分,包括高并发架构、资源分配算法和安全防护。所以这次的问题可能是想进一步了解具体的实现技术。用户可能是一个开发者或者系统架构师,正在设计一个高并发的系统,需要选择合适的技术栈和编程语言。 接下来,我需要考虑不同的组件可能使用的不同编程语言和框架。例如,高并发架构可能涉及负载均衡、服务集群、消息队列等,而资源分配算法可能涉及调度算法和容器管理,安全防护则需要考虑加密算法和防御机制。每个部分可能有不同的技术选择。 比如,负载均衡常用的工具有Nginx(C编写)、LVS(C)、HAProxy(C),这些底层高性能的工具通常用C语言开发,因为它们需要处理高吞吐量和低延迟。服务集群方面,JavaSpring Cloud、Go的Gin、Node.js的Express,这些框架适合构建微服务,不同语言有不同的优势,Java适合大型企业应用,Go适合高并发,Node.js适合I/O密集型任务。 消息队列如Kafka(ScalaJava)、RabbitMQ(Erlang)等,资源调度可能用Kubernetes(Go),安全防护可能用到加密库如OpenSSL(C)、Bouncy Castle(Java)。数据库方面,MySQL(C/C++)、Redis(C)等。 用户可能还想知道如何将这些技术整合在一起,形成完整的请求处理流程。比如,前端用Nginx做负载均衡,后端用Java或Go编写微服务,消息队列用Kafka,容器管理用Kubernetes,数据库用MySQL和Redis,安全方面用WAF和TLS。 此外,用户可能对编程语言的选择有疑问,比如为什么某些部分用C,某些用Java或Go。需要解释不同语言的适用场景,比如C适合底层高性能,Java适合企业级应用,Go适合并发处理等。 还要考虑用户可能的误区,比如认为整个流程用一种语言编写,但实际上不同组件可能用不同语言,需要协同工作。因此,需要强调技术栈的多样性和各部分的协作。 最后,确保回答结构清晰,分组件介绍,并举例说明常用的语言和框架,帮助用户理解如何选择合适的技术来实现请求处理流程。</think>请求处理流程的实现并非依赖单一代码库,而是由多语言技术栈协同构建。以下从核心组件维度说明典型代码实现方式: 一、高并发架构层 1. 负载均衡器 - **Nginx** (C语言开发) 关键代码片段(流量分发逻辑): ```nginx upstream backend { server 10.0.0.1:8080 weight=5; # $Weight=5$的加权轮询 server 10.0.0.2:8080 weight=3; keepalive 32; # 长连接优化 } ``` - **LVS** (C语言) 使用IPVS内核模块实现四层转发: ```c struct ip_vs_service *svc; svc = ip_vs_service_get(AF_INET, IPPROTO_TCP, &addr, port); // 获取服务实例 ``` 2. 服务框架 - **Java Spring Cloud** (Java) 线程池配置示例: ```java @Bean public Executor asyncExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(20); // 核心线程数$C=20$ executor.setMaxPoolSize(200); // 最大线程数$M=200$ executor.setQueueCapacity(1000); // 等待队列长度$Q=1000$ return executor; } ``` - **Go Gin框架** (Golang) 协程池实现: ```go pool := tunny.NewFunc(100, func(payload interface{}) interface{} { // 协程数$N=100$ // 处理HTTP请求 }) ``` 二、资源调度层 1. Kubernetes调度器 (Go语言) 节点选择算法核心逻辑: ```go func prioritizeNodes(pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) (schedulerapi.HostPriorityList, error) { // 计算资源利用率得分:$Score = \frac{FreeCPU}{TotalCPU} \times 100$ for _, node := range nodes { cpuAlloc := node.Status.Allocatable.Cpu().MilliValue() cpuReq := calculatePodRequest(pod) scores = append(scores, schedulerapi.HostPriority{ Host: node.Name, Score: int((cpuAlloc - cpuReq) * 100 / cpuAlloc), }) } } ``` 2. 动态扩缩容算法 (Python示例) 基于指数平滑的预测算法: ```python def predict_load(historical_data, alpha=0.7): forecast = [historical_data[0]] for t in range(1, len(historical_data)): # 公式:$y_{t+1} = \alpha x_t + (1-\alpha)y_t$ forecast.append(alpha * historical_data[t] + (1-alpha)*forecast[t-1]) return forecast[-1] # 返回下一期预测值 ``` 三、安全防护层 1. WAF规则引擎 (Lua + C) OpenResty规则示例: ```lua location / { access_by_lua_block { local sql_inject_patterns = { # SQL注入正则集合$\Phi$ [[\b(union|select|insert)\b.*?\b(from|into)\b]], [[\b\d+\s*=\s*\d+\b]] } for _, pattern in ipairs(sql_inject_patterns) do if ngx.re.find(ngx.var.request_body, pattern, "isjo") then ngx.exit(ngx.HTTP_FORBIDDEN) # 拦截恶意请求 end end } } ``` 2. TLS握手协议 (OpenSSL C代码) ECDHE密钥交换实现: ```c SSL_CTX_set_ecdh_auto(ctx, 1); // 自动选择椭圆曲线 EC_KEY *ecdh = EC_KEY_new_by_curve_name(NID_X9_62_prime256v1); SSL_CTX_set_tmp_ecdh(ctx, ecdh); // 使用P-256曲线 ``` 四、数据持久化层 1. Redis连接池 (C语言) ```c redisContext *c = redisConnectWithTimeout("127.0.0.1", 6379, timeout); redisReply *reply = redisCommand(c, "SET %s %s", "rate_limit:user123", "100"); ``` 典型技术栈组合示例: ``` 前端负载均衡:Nginx(C) + OpenResty(Lua) 业务服务层:Go(Gin)/Java(Spring Cloud) 消息队列:Kafka(Scala) 资源调度:Kubernetes(Go) 安全模块:OpenSSL(C)/BouncyCastle(Java) 数据库:MySQL(C++)/Redis(C) ``` 不同组件的语言选择遵循: - **C/C++**:需要直接操作内核、追求极致性能(网络层/加密) - **Java/Go**:业务逻辑开发效率优先 - **Python**:速实现算法原型 - **Lua**:嵌入式脚本扩展 开发建议: 1. 使用$Go 1.21$的并发模型处理高吞吐请求 2. 对延迟敏感模块采用$Rust$实现避免GC停顿 3. 用$eBPF C$程序实现内核级流量监控 4. 关键路径代码需满足$Cyclomatic\ Complexity < 10$的质量标准
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