1.Intellij IDEA使用Maven构建Scala开发环境
2.Spark中cache和persist的区别
3.Scala中的码跳WrappedArray源码详解
4.scala manifest和classmanifest的区别
5.idea实用系列4使用Maven构建Scala项目
6.理解计算机系统：计算机的组成

Intellij IDEA使用Maven构建Scala开发环境

       在开发Scala项目时，选择合适的码跳IDE与构建工具至关重要。根据Scala官方指南，码跳建议使用Intellij IDEA与sbt作为开发与构建工具。码跳然而，码跳sbt默认依赖国外Maven仓库，码跳标识指标源码导致国内用户下载速度缓慢。码跳为了解决这一问题，码跳推荐采用Intellij IDEA配合Scala插件与Maven构建Scala开发环境。码跳

       一、码跳背景：考虑到国内用户面临的码跳下载延迟问题，使用Intellij IDEA、码跳Scala插件和Maven构建Scala项目，码跳是码跳更为高效且便捷的解决方案。Maven作为构建工具，码跳能够帮助开发者管理依赖、编译代码和执行测试，而Intellij IDEA与Scala插件则提供了友好的开发环境。

       二、软件安装：首先，确保已安装最新版本的Intellij IDEA，通过官网下载并按照指示完成安装。对于Scala插件，同样在Intellij IDEA中通过Marketplace安装，搜索并下载“Scala”插件以增强IDEA的Scala开发功能。

       三、配置：配置关键在于引入Scala编译插件和SDK。

       说明1：安装scala-maven-plugin是构建Scala项目的关键步骤。此插件允许Maven编译Scala源代码，确保构建流程顺利进行。

       说明2：安装scala-library组件，目的是让IDEA的Scala插件自动添加Scala SDK。这样，开发者无需手动指定SDK路径，简化了配置过程，提高开发效率。

       通过以上步骤，构建了一个针对国内用户优化的微信助力源码Scala开发环境。使用Intellij IDEA、Scala插件与Maven的组合，不仅解决了国外Maven仓库下载延迟的问题，还为开发者提供了高效、便捷的开发体验。这一配置不仅适用于初学者，也能满足有经验开发者的需求，为Scala项目开发提供强大的支持。

Spark中cache和persist的区别

       cache

       ã€€ã€€é»˜è®¤æ˜¯å°†æ•°æ®å­˜æ”¾åˆ°å†…存中，懒执行

       ã€€ã€€def cache(): this.type = persist()

       ã€€ã€€persist

       ã€€ã€€å¯ä»¥æŒ‡å®šæŒä¹…化的级别。

       ã€€ã€€æœ€å¸¸ç”¨çš„是MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK。

       ã€€ã€€â€_2”表示有副本数。尽量避免使用_2和DISK_ONLY级别

       ã€€ã€€cache和persist的注意点

       ã€€ã€€1.都是懒执行(有的叫延迟执行)，需要action触发执行，最小单位是partition

       ã€€ã€€2.对一个RDD进行cache或者persist之后，下次直接使用这个变量，就是使用持久化的数据

       ã€€ã€€3.如果使用第二种方式，不能紧跟action算子

Scala中的WrappedArray源码详解

       WrappedArray是Scala中的一个类，用于表示Array[T]。它的设计旨在方便地使用Java数组，并为Scala数组添加额外方法和功能。WrappedArray实现多个特质，如AbstractSeq、IndexedSeq、ArrayLike和CustomParallelizable，使其在多种上下文中与Scala集合类型一样使用。

       WrappedArray的主要用法包括获取数组长度、访问数组元素、使用foreach遍历数组、将WrappedArray转换为Array、使用zipWithIndex获取元素及其索引、使用reduce求和、使用distinct去除重复元素、使用exists判断是否存在满足条件的元素以及使用toArray方法指定类型转换。

       这段代码定义了`WrappedArray`抽象类，用于表示`Array[T]`类型的包装数组。它继承了多个特质以提供序列、索引访问、数组操作和并行操作支持。重要成员包括元素类型标签、数组长度、获取和更新元素的方法、底层数组、克隆对象、构建器创建新集合等。

       这段代码的一直播源码伴生对象包含辅助方法和具体实现类。它提供了创建空的`WrappedArray`实例、根据给定值创建实例、为隐式转换提供支持以在构建集合时生成`WrappedArray`实例、返回构建器用于构建`IndexedSeq`类型集合等功能。此外，还有针对引用类型和其他基本数据类型的实现类，提供相应的方法和属性。

       通过使用`WrappedArray`伴生对象，可以创建和操作不同类型的包装数组。利用`WrappedArray`类，可以对数组进行封装，并进行序列、数组和并行操作。

scala manifest和classmanifest的区别

       Manifest是scala2.8引入的一个特质，用于编译器在运行时也能获取泛型类型的信息。在JVM上，泛型参数类型T在运行时是被“擦拭”掉的，编译器把T当作Object来对待，所以T的具体信息是无法得到的；为了使得在运行时得到T的信息，scala需要额外通过Manifest来存储T的信息，并作为参数用在方法的运行时上下文。

       def test[T] (x:T, m:Manifest[T]) { ... }

       æœ‰äº†Manifest[T]这个记录T类型信息的参数m，在运行时就可以根据m来更准确的判断T了。但如果每个方法都这么写，让方法的调用者要额外传入m参数，非常不友好，且对方法的设计是一道伤疤。好在scala中有隐式转换、隐式参数的功能，在这个地方可以用隐式参数来减轻调用者的麻烦。

       èŽ·å–class manifests的两种基本方式:

        1 def classOf[T <: Any](implicit m: scala.reflect.Manifest[T]): Class[T] = m.erasure.asInstanceOf[Class[Tï¼½

        通过implicit m: scala.reflect.Manifest[T]声明一个隐式参数，这样scala编译器能在编译时提供T的类型信息了

        2 def classOf[T <: Any : Manifest] : Class[T] = manifest[T].erasure.asInstanceOf[Class[Tï¼½

        其中 T <: Any : Manifest，拆分成两部分来看

        T <: Any

        T 是Any的子类型（即可以是任意基本类型scala.AnyVal 和引用类型 scala.AnyRef)

        T : Manifest 相当于对classOf 方法currying

        隐式增加参数列表如下：(implicit evidence$1: Manifest[T])，

        通过manifest[T] 方法即可获取Manifest实例

        可见形式1 和形式2实质是一样的。

       åº”用：

        1最常见的是获取类型参数的Class，形如someMethod[Type]

        如akka中源码： def actorOf[T <: Actor : Manifest]: ActorRef = actorOf(manifest[T].erasure.asInstanceOf[Class[_ <: Actorï¼½)

        class Worker extends Actor {

        def receive = {

        case Work(start, nrOfElements) =>

        self reply Result(calculatePiFor(start, nrOfElements)) // perform the work

        }

        }

        就可以如此使用了： val workerActorRef = actorOf[Worker]

        2 编程方式创建范型数组

        def evenElems[T: ClassManifest](xs: Vector[T]): Array[T] = {

        val arr = new Array[T]((xs.length + 1) / 2)

        for (i <- 0 until xs.length by 2)

        arr(i / 2) = xs(i)

        arr

        }

        scala> evenElems(Vector("a","b","c"))

        res: Array[java.lang.String] = Array(a, c)

idea实用系列4使用Maven构建Scala项目

       借助Maven构建Scala项目可简化整个流程，因为它倾向于使用约定而非繁杂配置。Maven通过分析pom.xml文件，使得开发者能快速理解项目的结构和配置。

       要构建Scala项目，通常采用Scala Maven插件。它作为最流行的Scala项目构建工具，自动从中央仓库下载Scala和其他依赖项，无需额外安装。

       在Linux（如Debian）系统中，利用apt-get命令即可轻松安装Maven。通过下载并解压Maven文件，然后配置到环境变量中，Windows和Red Hat Linux用户也能简便安装Maven。

       为创建Scala项目，Maven提供了一个便于使用的archetype。运行archetype插件时，Maven会下载核心依赖。随后，用户只需提供一些基础信息，如groupId、artifactId和package，就能生成包含Scala和测试框架（JUnit、ScalaTest和Specs2）的安卓表白源码初始项目结构。

       项目创建后，会在当前目录下生成一个新文件夹，用于存放项目代码和测试文件。Maven管理依赖，确保项目运行所需的所有库都已正确下载。在编写代码之前，项目目录将包含一个pom.xml文件，明确项目依赖关系和构建目标。

       项目结构包括src（存放源代码）和test（存放测试代码）文件夹，以及一个用于存放构建产物的target文件夹。在src文件夹内，进一步组织代码结构，通常包括主代码和测试代码。构建文件通过mvn package命令生成。

       若需创建包含附加属性的Jar文件，添加Maven Assembly插件能实现这一目标，简化构建过程。

       常用Maven命令，如mvn dependency:copy-dependencies, mvn clean, mvn package等，使得项目管理更加高效。添加依赖项时，根据项目需求在pom.xml中输入相应的Maven坐标。

       其他有关Maven的深入阅读和资源可通过访问其官方文档和相关社区获得，提供全面指导与案例解析。

理解计算机系统：计算机的组成

       组成原理学习方法(来自大学老师的总结):

       一.计算机系统简介

       1.1 计算机系统的组成

       计算机系统由软件和硬件构成，图1-1为计算机系统的基本组成。

       1.2 计算机系统层次结构

       操作系统是一种系统软件，它是与计算机硬件直接打交道的人。我们通常说的操作系统工程师就会接触到底层硬件的驱动开发，就是让操作系统更好的控制各种硬件。

       图1-2展示了计算机系统的基本层次结构，从这个图当中我们也可以看出一个程序是如何编译运行的。

       以C/C++程序为例子：

       一个程序的核心执行流程为编译和汇编，编译就是将特殊的语言例如C++编译为汇编器可以进行翻译的语言(test.s)，而汇编器将这种语言汇编为机器语言(test.o)。

       机器语言是计算机可以直接执行的代码和语言，主要成分为0和1。卡密平台源码

       编译笼统上来说是产生目标程序的过程(包括预处理、编译、汇编这些细节过程)，也就是从test.c到test.o就是广义的、非正式的编译过程。

       1.3 语言分类

       1.3.1 语言分级（笼统概念）

       目前随着计算机科学水平不断提高，计算机语言已经发展出第四代、第五代甚至更高级的语言。

       1.3.2 解释型/编译型语言

       举LZ最喜欢的三种语言为栗子。

       Scala语言的运行过程:

       Scala语言是编译型语言，它的执行需要经过编译，但它是基于JVM平台逐条执行的。也就是每执行一条源码指令就编译成字节码程序在JVM平台上运行。

       Python语言的运行过程:

       Python语言是解释型语言，需要带着一个解释器。例如：a=1 先翻译成中间代码，解释器解读并执行。因为我们说源程序到产出机器码的过程才笼统叫做编译，因此这种源程序到中间代码的过程只能描述为“翻译”。

       Java语言的运行过程:

       Java也是一门编译型的语言。源程序文件经过编译之后形成字节码文件(.class)，这种字节码文件还不能在操作系统上直接运行，还需要在JVM(Java Virtual Mechine)平台上运行。

       二.计算机的基本组成

       冯诺依曼冯大佬，被誉为“计算机之父”，世纪最重要的数学家之一。兴趣爱好为博弈论、计算机、生化武器、原子弹等。

       该冯姓男子创建了一个广为流传、并被“取其精华、弃其糟粕”的计算机结构-----冯诺依曼计算机。

       取其精华：

       1/采用存储程序的思路进行工作：将程序按照地址顺序放在内存储器中，运行时，按地址顺序取出存放在内存储器中的指令，并分析执行，当遇到跳转指令时，跳转(cs:ip)到指定地址,再按次序执行。

       优点：计算任务能够按序列批量执行。

       2/指令和数据都使用二进制表示：物理信号的逻辑就是基于0、1进行传输的。别看我们现在看它很容易，但是把你放到过去，你未必能想到。

       3/指令和数据以同等地位存储于存储器，可按地址寻访，其中指令由操作码和地址码组成。

       弃其糟粕：

       1.使用运算器为中心：什么都要走运算器的流程？我就打印一个Pi运算器都要走半天?那我核心的计算任务就不用干了。

       冯诺依曼计算机提出了计算机在硬件组成上的五大部件：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

       三.从计算机处理问题的过程看五大部件

       STEP1: 取指令

       机器启动后，将PC中存储的下一条指令的地址送入MAR，并命令存储器做读操作，存储器读出对应的指令并存入MDR。然后送入IR。

       [1] PC -> MAR [2] [MAR] -> MDR [3] MDR -> IR

       STEP2：分析指令

       IR中的指令送入CU进行分析。

       [4] OP(IR) -> CU

       STEP3：执行指令

       例如中分析出是取数指令，于是将送入MDR进行一个取数流程(将数据的地址送入MAR，并命令存储器读数据，将数据存储到MDR)。最后将数取到运算器的ACC中进行下一步操作，PC寄存器加一。

       [5] Ad(IR) -> MAR [6] [MAR] -> MDR [7] MDR -> ACC [8] (PC) + 1 -> PC

       3.1 主存储器的构成

       主存的工作方式就是按存储单元的地址号存取存储字。这个流程称为地址访问存储器简称访存。为了能够实现访存，主存中还必须配置两个寄存器MAR、MDR：

       早期的计算机，存储字长=指令字长=数据字长，一次访存可以取出一条数据或者指令。

       如今计算机需要适应高精度高内存利用效率的存储，存储字长、指令字长、数据字长可以各不相同。但它们都是字节的整数倍。

       3.2 运算器运算流程

       以乘法为例子： 我们要将乘数和被乘数分别放到MQ和X寄存器当中，最终计算结果是乘积高位保存到ACC，低位保存到MQ。

       假设计算机读到了指令乘 M,其详细步骤为:

       3.3 控制器的基本组成

       控制器是计算机的神经中枢，由它指挥各部件自动、协调地工作。

       3.4 I/O设备

       CPU和主存构成了主机，除主机外的大部分硬件设备都可以称为I/O设备或者外设。

       详细的外设知识点可以参照：

       四.硬件主要技术指标

       4.1 机器字长

       机器字长越长，计算机计算精度越高，针对高精度计算的运算次数越少，运算速度就越快。

       常见的机器字长有位、位的。

       4.2 运算速度

       运算速度一般使用主频和MIPS来衡量。

       1)MIPS - Million of Instruction Per Second 每秒执行多少百万条指令

       2）主频。

       主频：CPU在单位时间内发出的脉冲数。单位为MHz。 CPI(Cycle Per Instruction): 执行一条指令所需的时钟周期，也就是机器主频的倒数。

       3）Flops

       一般超算使用的是Flop/s也就是每秒执行多少次浮点数计算。

       IBM的Summit尖峰的最大运算速度为每秒完成万亿次浮点运算(TFlops)。我国的“神威•太湖之光”峰值运算速度为每秒.9万亿次浮点运算(TFlops)。

       4.3 存储容量

       存储容量 = 存储单元个数 x 存储字长

       假设MAR为位，MDR为位。则存储单元的个数是2^也就是个存储单元，存储字长为位，总的存储容量也就是2^ x = 2M 位。

       参考

       [1] 系统架构师教程.第四版 P-

       [2] 计算机组成原理 唐朔飞 第二版 高教社

Scala3 浅尝

       自从Scala3于年5月日正式发布以来，已经更新了多个小版本，预计很快将迎来3.2.0版本。我过去有较多的Scala2./2.使用经验，但最近没有实际项目可用，因此没有机会实际体验Scala3。最近有空闲时间，将一些库迁移到Scala3，记录一些体会。

       在学习新的编程语言时，一个好的IDE支持能极大提高效率。我之前在IDEA中编写Scala2代码。目前IDEA对Scala3的支持还处于可用阶段，但还有不少不足，期待在未来的版本中得到优化。当前IDE水平对Scala3推广仍然存在阻碍，因为IDE的依赖度非常高。

       在迁移过程中，发现大多数Scala2代码可以简单迁移至Scala3，甚至直接复制源代码。官方提供了良好的迁移指南。但在迁移Scala-sql和编写新wsql库时，我选择放弃Scala2兼容语法，以亲身体验Scala3的新风格。虽然Macros迁移较为困难，Scala3的Macros实现与Scala2不兼容，API概念虽相似但API完全不同。我花了大约两个周末完成第一个Macro迁移，随后速度加快，逐渐掌握了窍门，并整理了文档，准备进一步分享。

       调试Macros时，善用IDE的调试器，了解各个数据结构至关重要。在IDEA中开启远程调试，可以将sbt命令执行时的宏代码调试起来。结合Macro和inline是有趣实践，Scala-sql在2.0.X版本中生成的ResultSetMapper存在开销，但在Scala3中尝试结合Macro和inline，实现了“zero-cost”的ResultSetMapper。Java框架往往忽视开销，Scala-sql生成的代码质量更优，享受编译时期静态类型检查带来的好处。

       在开发新接口自动化测试平台时，考虑使用Scala DSL来提供简单易用的用户界面。Scala3的Context Function简化了DSL编写，具体案例完成后将提供演示。此外，Scala3的Null Safe特性尚在实验阶段，我对其非常感兴趣。在Java中，null和NPE是普遍的错误使用模式，Kotlin/Dart等语言拥抱了Null Safe特性。利用这个新特性，发现了一些Scala-sql中没有妥善处理null的问题，当前将其放入scala3-nullsafe分支，待稳定后合并到master分支。

Gradle jvm插件系列4 scala插件权威详解

       Scala插件是Gradle JVM插件的重要扩展，它专为Scala项目设计，支持混合编译Java和Scala代码。通过双向依赖关系，你可以自由选择使用哪种语言编写，根据需要转换代码。此外，它还允许你利用API/实现分离，利用java-library插件为Scala项目提供额外功能。

       使用Scala插件非常简单，只需在构建脚本中包含相关配置。例如，你可以在示例1中找到如何引入和配置插件的基本步骤。它为项目添加了ScalaCompile和ScalaDoc任务，并对Java编译任务的依赖进行了调整。

       项目布局方面，Scala插件假设存在可包含Scala和Java源代码的目录，但并不强制。自定义布局支持，如示例2所示。依赖管理上，生产代码需要声明scala-library或scala3-library_3，测试代码则分别添加到相应的配置。

       配置Zinc编译器是关键步骤，Scala插件会自动推断或根据需要配置scalaClasspath，以确保编译器和工具的正确版本。对于不同版本的Gradle和Scala，兼容性表如表2提供了参考。

       除了基本配置，Scala插件还允许添加编译器插件，扩展源集属性，并处理目标字节码级别和Java API版本，确保编译时的兼容性和效率。例如，表3列出了源集属性的更改，表4则解释了Scala编译器参数的计算规则。

       在外部进程中编译和增量编译也是重要特性，它们能大幅减少编译时间。默认情况下，Scala插件启用增量编译，但可通过设置force属性强制重新编译所有代码。关于联合编译和依赖分析的细节，你可以在相关部分找到。

       最后，Eclipse和IntelliJ IDEA集成则提供了与各自IDE的无缝集成，如添加Scala nature和Scala SDK，以支持Scala项目在这些开发环境中的顺畅工作。