基本语法 1.Grovvy的注释分为//和/**/和java的一样. 2.Grovvy语法可以不已分号结尾. 3.单引号,里面的内容严格的对应java中的String,不对$符号进行转义. def s1 = 'i am a student $' println s1 i am a student $ 4.双引号“ ”的内容中如果有$号的话,会先对表达式先求值. def age = 100 def s2 = "他已经 $age 岁了" println(s2) 他已经 100 岁了 5.三

手把手教你从空白页面开始通过拖拉拽可视化的方式制作[立体键盘]的静态页面,不用手写一行CSS代码,全程只用10来行表达式就完成了[盲打练习]的交互逻辑. 整个过程在众触应用平台进行,快速直观. 最终UI效果图 效果图是用Win + Shift + S快捷键截的屏,所以Meta和Shift键处于按下的高亮状态 交互效果图 自由按键 vs 盲打练习 立体旋转效果图 等不及了,马上亲自动手试一试:https://keyboard.zc-app.cn/z 下面的文章描述的是重点要点,手把手的教学请移步哔

什么是 Groovy? Groovy 是 JVM 的一个替代语言 —替代 是指可以用 Groovy 在 Java 平台上进行 Java 编程,使用方式基本与使用 Java 代码的方式相同.在编写新应用程序时,Groovy 代码能够与 Java 代码很好地结合,也能用于扩展现有代码.目前的 Groovy 版本是 1.5.4,在 Java 1.4 和 Java 5 平台上都能使用,也能在 Java 6 上使用. Groovy 的一个好处是,它的语法与 Java 语言的语法很相似.虽然 Groovy

二. 工具 1. 控制台 groovyConsole: Groovy 控制台是一个非常易于使用和简单的轻量级的编辑器.你可以在里面做很多事情. 在编辑器里面可以书写代码,Windows 下,按下Ctrl + R 来运行代码,清除工作台的输出信息使用Ctrl + W 快捷键. 2. 编译 groovyc: 可以借助 Java 7 的动态调用设计的优势,可以使用--indy 标识符.这个在 Groovy 命令行下也同样适用. 动态调用可以帮助编译器提高性能,例如鸭子类型,元编程,方法缺失调用等. 3

官方文档 注释(Comments) 和Java一样,支持单行(使用//).多行(/* */)和文档注释(使用/** */). Shebang line UNIX系统支持一种特殊的单行注释叫作Shebang line,用于指明脚本的运行环境,这样就可以直接在终端中使用./xxx.groovy运行(当然,前提是文件得有可运行的权限),而不用像groovy xxx.groovy这样运行: #!/usr/bin/env groovy println "Hello from the shebang lin

摘自: http://www.blogjava.net/BlueSUN/archive/2007/03/10/103014.html Groovy轻松入门--通过与Java的比较,迅速掌握Groovy (更新于2008.10.18) 在前几篇文章中,我已经向大家介绍了Groovy是什么,学习Groovy的重要性等内容,还不了解Groovy的朋友不妨去看看我Blog中的 Groovy分类 .下面我将通过Groovy与Java的比较,解开Groovy的神秘面纱.Ready? Start! 注意:本教

lambda表达式是java8给我们带来的几个重量级新特性之一,借用lambda表达式,可以让我们的java程序设计更加简洁.最近新的项目摒弃了1.6的版本,全面基于java8进行开发,本文是java8新特性的第一篇,将探讨行为参数化.lambda表达式,以及方法引用. 一. 行为参数化 行为参数化简单的说就是函数的主体仅包含模板类通用代码,而一些会随着业务场景而变化的逻辑则以参数的形式传递到函数之中,采用行为参数化可以让程序更加的通用,以应对频繁变更的需求. 考虑一个业务场景,假设我们需要通过

一.委托 委托是一种用于封装命名和匿名方法的引用类型. 把方法当参数,传给另一个方法(这么说好理解,但实际上方法不能当参数,传入的是委托类型),委托是一种引用类型,委托里包含很多方法的引用 创建的方法和声明的委托返回值类型相同,参数个数相同,参数类型相同时. 这个方法就满足属于这个委托(创建的方法是 public 或者是static 都没影响,只要前三项满足即可) 用普通方式创建一个委托 //声明委托(声明委托的位置也可以在class内部) public delegate string del(

转自 :Groovy轻松入门——通过与Java的比较,迅速掌握Groovy (更新于2008.10.18) 在前几篇文章中,我已经向大家介绍了Groovy是什么,学习Groovy的重要性等内容,还不了解Groovy的朋友不妨去看看我Blog中的 Groovy分类.下面我将通过Groovy与Java的比较,解开Groovy的神秘面纱.Ready? Start! 注意:本教程是针对Groovy最新版本编写的 Groovy和Java的相同点有:0+, 3+, 4+, 6+, 8+, 10+, 12+,

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

SPRING BOOT配置 注意事项 行表达式标识符可以使用${...}或$->{...},但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突,因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$->{...}. 配置示例 数据分片 sharding.jdbc.datasource.names=ds0,ds1 sharding.jdbc.datasource.ds0.type=org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource sharding.jdbc.datasour

一.什么是Sharding-JDBC Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务.它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架. 二.Sharding-JDBC能做什么 分库 & 分表 读写分离 分布式主键 分布式事务 三.适用项目框架 Sharding-JDBC适用于: 任何基于Java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Sprin

Sharding-JDBC中的分片策略有两个维度,分别是: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy) 表分片策略(TableShardingStrategy) 其中,数据源分片策略表示:数据路由到的物理目标数据源,表分片策略表示数据被路由到的目标表. 特别的,表分片策略是依赖于数据源分片策略的,也就是说要先分库再分表,当然也可以只分表. Sharding-JDBC的数据分片策略 Sharding-JDBC的分片策略包含了分片键和分片算法.由于分片算法与业务实现紧密相关,

定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架. 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等. 支持任意实现JDBC规范的数据库.目前

sharding-JDBC学习笔记 ShardingSphere ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.容器.云原生等各种多样化的应用场景. ShardingSphere定位为关系型数据库中间件,旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型

一.ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景.详细一点的介绍直接看官网:https://shardingsphere.apache.org/document/current/c

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据

一.分片策略 https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/concept/sharding/ Sharding-JDBC 中的分片策略有两个维度:分库(数据源分片)策略和分表策略.分库策略表示数据路由到的物理目标数据源,分表分片策略表示数据被路由到的目标表.分表策略是依赖于分库策略的,也就是说要先分库再分表,当然也可以不分库只分表.跟 Mycat 不一样,Sharding-JDBC 没有提供内置的

源码:Sharding-JDBC(分库分表) 一.Sharding-JDBC介绍 1,介绍 Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件,从 3.0 开始Sharding-JDBC被包含在 Sharding-Sphere中,之后该项目进入进入Apache孵化器,4.0版本之后的版本为Apache版本. ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计

分片键 分片算法 分片策略 SQL Hint 分片键 用于分片的数据库字段,是将数据库(表)水平拆分的关键字段.例:将订单表中的订单主键的尾数取模分片,则订单主键为分片字段. SQL中如果无分片字段,将执行全路由,性能较差. 除了对单分片字段的支持,ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片. 分片算法 通过分片算法将数据分片,支持通过=.>=.<=.>.<.BETWEEN和IN分片.分片算法需要应用方开发者自行实现,可实现的灵活度非常高. 目前提供4种分片算法.由于分