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IntelliJ IDEA 2020.1 EAP2 发布:新增禅模式和 LightEdit 模式

IntelliJ IDEA 2020.1 的第二个早期访问版本已发布,新的 EAP 构建对调试器和事件探查器(Profiler)进行了改进,并引入了新的提交工具窗口(Commit toolwindow)以及禅模式(Zen Mode)。 用于调试器的数据流分析协助功能 IntelliJ IDEA 2020.1 向调试器添加了数据流分析协助功能(dataflow analysis assistance),此功能根据程序执行的当前状态预测并显示可能的异常以及始终为真/假的条件。 当我们调试 Java 代码并到达断点时,IDE 将基于程序的当前状态运行数据流分析,并向我们显示在代码执行到该断点之前下一步将发生的情况: 有关该功能的详细介绍请点此查看。 折叠递归调用 当在堆栈中的更高层调用同一方法时,IntelliJ IDEA 现在可以检测到递归调用。现在,IDE 会建议开发者将这些调用从子树中取出,从而可以绕过递归,并专注于消耗大部分资源的方法以及它们进行的调用。 递归调用在“调用树”选项卡中用以下新的特殊图标表示: 新的 commit 工具窗口 在 2020.1 中为 Commit UI 提供了一个新的工具窗口。看起来如下: 新的 commit 工具窗口包含"Local Changes"和"Shelf"两个选项卡。该工具窗口涵盖了所有与提交有关的任务,例如检查差异、选择要提交的文件和代码块以及输入 commit 消息。 禅模式(Zen Mode) 此版本添加了新的禅模式,以消除可能的干扰并帮助开发者完全专注于代码上。本质上,这种新模式结合了免打扰模式和全屏模式,因此不必每次想要进入或退出它们时都启用或禁用这两种模式。 要启用禅模式,请跳转至 View | Appearance | Enter Zen Mode,或从“快速切换方案”弹出窗口中选择它(Ctrl+` | View mode | Enter Zen Mode) LightEdit 模式 顾名思义,这就是一个轻量的编辑模式,专用于打开和编辑文件。LightEdit 模式允许我们在简单的编辑器窗口中打开文件,而无需创建或加载项目。这也是对不少开发者希望将 IntelliJ IDEA 作为通用文本编辑器的要求的回应。 尝试LightEdit 模式最简单的方式是通过命令行打开文件,如下所示: 下载地址:https://www.jetbrains.com/idea/nextversion

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wwwtl222333com什么是Storm13O9439III2?

什么是Storm 本文的将介绍一些 storm 入门的基础知识,包括 storm 的核心概念,storm 的并发机制和消息可靠处理机制基于 storm 1.0.x版本。 什么是Storm? Strom 是一款开源的分布式实时计算框架,是一种基于数据流的实时处理系统,数据吞吐量大,实时性高。 为什么使用Storm? 来自官方的回答: It is scalable, fault-tolerant, guarantees your data will be processed, and is easy to set up and operate. 确实如官方所言,本人在使用 storm 的过程中深有感触,其可以帮助开发人员很容易的针对海量数据实现实时、可靠的数据处理。 Storm的核心概念 Storm 计算结构中的几个核心概念为 topology,stream,spout,bolt,下面我们将依次介绍。 Topology Topology 是 storm 中最核心的概念,其是运行在 storm 集群上的一个实时计算应用,相当于 hadoop 中的一个 job,区别于 job 的时,job 会有明确的开始和结束,而 topology 由于实时的流式计算的特殊性,从启动的那一刻起会永远的运行下去,直到手动停止。 Topology 由 stream,spouts,bolts 组成,可以描述为一个有向无环图,如下: Stream Stream 是 storm 中对数据流的抽象,是由无限制的 tuple 组成的序列。Tuple 可以理解为包含一个或多个键值对的 hash。Tuples 在 stream 中流经 bolts,被逐步处理,最终得到预设的结果。 Stream 可比作一条源源不绝的河流,tuple 就是组成这条河流的无数水滴。每一个 stream 在 storm 中都有一个唯一标示的 id。 Spout 从图一可以看出,spout 是一个 topology 的数据源,负责连接数据源,并将数据转化为 tuple emit 到 topology中,经由 bolts 处理。 Spout 提供了一对核心方法来保障 storm 在数据没有被正确处理的情况下,不会被丢弃,仍能被重新处理,当然这是可选的,我们也可以不关心 tuple 是否被正确的处理,只负责向topology 中 emit 数据(在某些场景下可能不需要)。具体实现原理在后文会详细介绍。 Storm + Kakfa 是很常见的组合,storm提供了storm-kafka扩展,封装了多个可用的 kafka spouts 供直接使用,相关文档可以参考这里。 Bolt Bolt 是 topology 中的数据处理单元,每个 bolt 都会对 stream 中的 tuple 进行数据处理。复杂的数据处理逻辑一般拆分成多个简单的处理逻辑交由每个 Bolt 负责。 Bolt 可以执行丰富的数据处理逻辑,如过滤,聚合,链接,数据库操作等等。 Bolt 可以接受任意个数据流中的 tuples,并在对数据进行处理后选择性的输出到多个流中。也就是说,bolt 可以订阅任意数量的spouts 或其他 bolts emit 的数据流,这样最终形成了复杂的数据流处理网络,如图一。 理解了 storm 的核心概念后,下文将介绍storm的并发机制。 以下是付费内容 Storm 的并发 上文提到 storm 是 scalable 的,是因为 storm 能将计算切分成多个独立的 tasks 在集群上并发执行,从而支持其在多台设备水平扩容。那 storm 的并发是如何实现的呢?回答这个问题之前先来看一下 topology 是如何运行在 storm 集群中的:

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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