Jasper Ji

开口不在舌头上

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发表于 更新于

坚持冥想已经有六七年了，略有点经验与大家分享下，一家之言，只供参考。

时间

冥想多长时间比较好？我目前是30分钟，之前一段时间都是1个小时，改成30分钟是因为后来找的工作太远，个人建议不低于30分钟为好。

什么时间冥想比较好？我是早上冥想了，下午很少冥想。首先早上精神比较好，不容易发困，下午冥想的时候往往劳累一天状态不是很好。早上冥想是因为时间比较好安排，只要你起的早，时间都是可以挪出来的。

姿势

首推双盘，其次单盘，最不好散盘。能单盘不要散盘，能双盘不要单盘。单盘基本上大家都可以，双盘如果身体不够瘦或者腿实在太硬，还是有点难度的。不过双盘只是时间问题了，我单盘五年一直双盘不上，基本上都已经放弃对双盘的想法，不过五年后的某天我居然可以双盘了，所以现在觉得双盘这个只是时间的问题，可能每个人不太一样，不过就是不要太主观的设置一个时间点，顺其自然就好，功夫到了自然盘的上。

双盘和单盘冥想有什么差别，进入状态后其实差别不大，不过双盘确实比较稳。双盘比较难，很大程度是因为在一开始不熟练的情况下，疼痛会干扰到无法安心坐下去。双盘我目前采用先盘左腿，再盘右腿的吉祥坐，另外手印也采用右手放在左手掌的方式，目前自我感觉这样的姿势可以很好的安心双盘。

调身，总的来说身体瘦一点，下午少吃点，对于盘腿还是有帮助的。我断食21天时，双盘完全不是问题，所以还是不要自己太胖。

观呼吸

干坐着，心可能会更乱，一般人都会觉得坐不了多久，自己就想不坐了。我早期接触的时候，也是不得其法，一开始就那样坐着，时间比较短。后来去了禅寺的禅堂坐了几次香（打坐），下午香时间最长一个半小时，当时还是散盘，到最后腿巨痛，虽然坚持了下来，后来问一个坐的比较好的小姑娘，原来她在用数呼吸，我也学着使用这个方式。数呼吸，一呼一吸算一下，从1到10，重复，实际上比较难，你会发现你的心会莫名的飞出个念头，打乱数呼吸的节奏。不过你只要持续的数，专注了，我当时觉得时间一下子变短了，腿也不痛了，所以数呼吸对于摄心还是很有效果了。结果一数就是到现在了，关于数呼吸详细的内容可以参阅南传佛教的典籍《清静道论》。

心态

不管什么原因让你开始冥想，但不要对冥想有一个心理期许，放长远一点，用余生去练习，每个阶段你能收获什么取决于你走的有多远，而多远不是你主观可以预判的。虎头蛇尾的冥想我也见过几个，其实冥想对我而言更多获得了一种内心的平静，而我觉得这就够了。但很多人，不是这样想的，期许太多，最终没有能坚持下来。坚持冥想，全身心的投入到工作，让冥想成为一种习惯，不要太热衷，也不要太懈怠。

书籍

最好的依旧是坚持练习，少看书，偶尔看一点就可以了，多了反而是障碍。偏方法的推荐《清静道论》或者南传佛教相关的书籍，不过《清静道论》是根本。心态类的推荐《禅者的初心》，心态要对，这很关键。

如何开始？

去禅寺的禅堂学习冥想是我走过的路，正规的禅寺有一套很完备的机制，让你短时间内可以上路。不过很多人在禅寺的时候可以冥想，但出了禅寺就不行了，总是找各种理由。禅寺只是开始的地方，冥想之路才刚开始。

发表于

主要是想把Elasticsearch整合到当前的系统中，用来搜索文章。

环境

Elasticsearch 7.12.0
Logstash 7.12.0
Mysql 8.0

数据同步

把Elasticsearch整合到现有系统意味需要把当前要搜索的数据添加到Elasticsearch里面，这就有个数据同步问题。因为是测试工程使用的是Logstash的全量数据同步。Logstash的新版本已经包含了Jdbc的插件，所以不需要安装。

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input {
  jdbc {
      # myslq驱动，可以官网下载，我用的是Maven依赖已经下载的Jar文件
      jdbc_driver_library => ""
      # Mysql驱动类全类名，注意mysql8.x以上需要加cj
      jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
      # mysql连接url
      jdbc_connection_string => ""
      # mysql 用户名
      jdbc_user => ""
      # mysql 密码
      jdbc_password => ""
      # 设置定时任务，多久执行一次查询，默认一分钟，需要无延迟可使用schedule => "* * * * * *"
      schedule => "* * * * *"
      # 清空上次的sql_last_value记录
      clean_run => true
      # 要执行的sql（同步）语句，替换成你自己的sql
      statement => "SELECT * FROM t_article"
  }
}

output {
   elasticsearch {
      # es主机和端口
      hosts => ["127.0.0.1:9200"]
      # 同步数据在ES的索引名称，替换为你自己的。
      index => "my-cms"
      # es文档的id，表示使用mysql表的id
      document_id => "%{id}"
  }
}

生产环境的数据同步可以参考阿里云Elasticsearch

参考:
Jdbc input plugin

Spring Boot配置

添加Maven依赖

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<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

添加Elasticsearch客户端配置类

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@Configuration
@EnableElasticsearchRepositories(basePackages = "io.pratik.elasticsearch.repositories")
@ComponentScan(basePackages = { "io.pratik.elasticsearch" })
public class ElasticsearchClientConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {
	@Override
	@Bean
	public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
		// 配置连接信息
		final ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder().connectedTo("localhost:9200")
				.build();

		return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
	}
    
    /**
     * 这个很重要，不添加的话无法使用@Filed注解
     */
    @Bean
    @Override
    public EntityMapper entityMapper() {

        ElasticsearchEntityMapper entityMapper = new ElasticsearchEntityMapper(
                elasticsearchMappingContext(), new DefaultConversionService()
        );
        entityMapper.setConversions(elasticsearchCustomConversions());

        return entityMapper;
    }
}

测试文章类，必须要加type='_doc'，不然无法使用。另外遇到的问题是我数据库的日期用的是Date话，一直提示解析错误，最后使用LocalDateTime后就好了。

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@Data
@Document(indexName = "my-cms", type = "_doc")
public class EsArticle {
	@Id // org.springframework.data.annotation.Id
	private Integer id; // 文章ID

	@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
	private String title; // 文章标题

	@Field(name = "content", type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
	private String articleContent; // 文章正文内容

	@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
	@Field(name = "create_time")
	private LocalDateTime createTime; // 文章创建时间
}

创建Repository类。

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public interface ElasticArticleRepository extends ElasticsearchRepository<EsArticle, Integer> {
	
}

生成Controller，使用Postman测试接口是否正常工作。

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@RestController
@RequestMapping("/article")
public class SearchController { 
	@Autowired
    private ElasticArticleRepository elasticRepository;

    @PostMapping(value = "/search")
    public List<EsArticle> handleSearchRequest(
            @RequestParam Map<String, Object> requestParam) {
        BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        // 构造ES查询条件
        String keyword = (String) requestParam.get("keyword");
        queryBuilder.should(QueryBuilders.matchPhraseQuery("title", keyword))
                .should(QueryBuilders.matchPhraseQuery("content", keyword));
 
        StopWatch watch = new StopWatch();
        watch.start(); // 开始计时
 
        Page<EsArticle> articles = (Page<EsArticle>)
                elasticRepository.search(queryBuilder);  // 检索数据
 
        watch.stop();  // 结束计时
        System.out.println(String.format("数据检索耗时：%s ms",
                watch.getTotalTimeMillis()));
 
        return articles.getContent();
    }
}

发表于 更新于

是在Mac环境下跑的例子。

安装ELK相关软件

ELK主要指Elasticsearch、Logstash、Kibana，使用elastic.co提供的安装指南，使用Brew安装。

切换Tab

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brew tap elastic/tap

安装软件

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brew install elastic/tap/elasticsearch-full  # 安装Elasticsearch
brew install elastic/tap/logstash-full # Logstash
brew install elastic/tap/kibana-full # Kibana

可以在前台或者后台启动软件

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brew services start elastic/tap/elasticsearch-full # 后台启动
elasticsearch # 前台启动

brew services start elastic/tap/logstash-full
logstash

brew services start elastic/tap/kibana-full
kibana

Spring Boot配置

Maven添加Logstash依赖

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<dependency>
	<groupId>net.logstash.logback</groupId>
	<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
	<version>5.3</version>
</dependency>

在Resources目录下添加logback-spring.xml配置文件

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml" />
    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    	<!-- 配置输出地址 -->
        <destination>127.0.0.1:4560</destination>
        <!-- 日志输出编码 -->
        <encoder charset="UTF-8"
                class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>UTC</timeZone>
                </timestamp>
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "logLevel": "%level",
                        "serviceName": "${springAppName:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger{40}",
                        "rest": "%message"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
    </appender>
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="LOGSTASH" />
        <appender-ref ref="CONSOLE" />
    </root>
</configuration>

配置Logstash，创建一个logstash-sample.conf文件

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input {
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4560
    codec => json
  }
}
output{
  elasticsearch {
     hosts => ["http://localhost:9200"] # Elasticsearch 地址
     index => "spring_cms-%{+YYYY.MM.dd}" # 这里我用spring_cms，可以替换为自己的。需要注意ES关于索引的命名规范
  }
}

使用配置文件重启Logstash服务

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logstash  -f logstash-sample.conf

最后在项目中输出一段测试日志

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logger.info("Hello，ELK");

最后在Kibana创建索引就应该能看到日志了。

额外工具

一开始发现Kibana中没有数据，猜测Elasticsearch没有收到数据，最后用到了ElasticSearch head这个可以查看Elasticsearch存储的工具，具体安装可以参考Github的说明。

运行这个工具遇到问题，发现ElasticSearch连接不上，原来是跨域访问的问题，使用brew安装ElasticSearch后会有如下目录

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Data:    /usr/local/var/lib/elasticsearch/elasticsearch_xxxx/ # xxxx此处是你自己的电脑名
Logs:    /usr/local/var/log/elasticsearch/elasticsearch_xxxx.log # xxxx此处是你自己的电脑名
Plugins: /usr/local/var/elasticsearch/plugins/
Config:  /usr/local/etc/elasticsearch/

编辑配置文件nano /usr/local/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml，添加如下配置。

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http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

最后就可以正常访问了。

总结

使用ELK访问日志确实很方便，实际开发中可能会使用云服务商提供ELK服务。

发表于

打包现有Java工程的Jar到Docker镜像，也是遇到了问题。

不熟悉Dockerfile

COPY 源 目标

一开始把源和目标的顺序给弄反了，但是还在镜像中有那个文件，结果执行java -jar xxx.jar老提示Error: Unable to access jarfile xxx.jar。最后登录到容器内部发现jar的文件大小不对，最后才反应过来把顺序弄反了。

登入容器内部

一开始为了诊断Java运行Jar文件不成功的问题，我就想看看容器内的文件是否已经在。最后用如下命令，登入容器，这个还是比较有用，不过应该去掉镜像的CMD命令。

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docker run -t -i xxx_container /bin/bash

镜像大小

一开始用的FROM openjdk:8，打出的镜像有800多M，后来使用FROM openjdk:8-jdk-alpine，大小150多M，我的Jar包实际只有不到50M的样子，所以还是比较大了。

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学习Docker后，发现还是得学习下k8s，目前使用Spring Cloud，引入k8s后原来现有的架构确实会有些变化，比如k8s的服务与Spring Eureka实际上有些功能相似的地方。最早我打算使用微服务的时候也是看中可以使用其他语言，但实际上使用了Eureka后，发现用其他语言还是有困难的，Java依旧是服务的首选。引入k8s后这似乎成为了一些可能，不过目前还没有使用来着。

书籍

关于k8s的书籍目前只买了《Kubernetes实战》，之前也是选了几本，但这本当时一看就觉得干货很多，不过在解决细节问题时还是依赖网路了，不过这次可能错了，关于k8s的资料网上的还是太少，解决细节的问题最后还是依靠这本书。这本书在理论和细节方面结合的很好。

使用本地镜像

我用的minikube，本地构建的doker镜像，我并没有推送到docker的镜像服务器，打出的docker镜像，其实还是蛮大的，Python和Flask，只是个简单的Hello World的例子，有800多M。再将这个推送到docker镜像服务器太慢了，实际我根本就没有成功，但拉取镜像速度还不错。

一开始我使用kubectrl run创建Pods。

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kubectrl run testflask --image=testflask --port=5000 --generator=run/v1

上面这种方式还是有局限，网上说要把imagePullPolicy设置成IfNotPresent或者Never。但是怎么设置？网上的博文根本不说，最后还是从《Kubernetes实战》这书找到答案，使用配置文件来创建，创建一个flasktest.yaml的配置文件。这里需要注意的是配置文件中一定要使用空格缩进而不是Tab，貌似我用的vs code和textmate都是使用Tab缩进。

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: flasktest
spec:
  containers:
  - image: testflask
    name: flasktest-container
    imagePullPolicy: IfNotPresent # 拉取的策略
    ports:
    - containerPort: 5000 # 容器的端口
      protocol: TCP

通过配置文件来创建pods

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kubectl create -f flasktest.yaml # 通过配置文件创建pods

最后发现还是有问题，这个镜像始终还是无法拉下来，网上搜索半天也没有找到个解决方案，最后打算直接使用docker的公共镜像docker/getting-started，估计是网络的问题，始终没有拉取下来。我一直把minikube的当成本地的了，docker也是共用一个，实际上犯了个严重的认知错误，minikube在VirtualBox创建了一个minikube虚拟机在运行，docker肯定与我本地的不是一个，《Kubernetes实战》书中提供了一种把本地的docker复制到minikube虚拟机中docker镜像库的方法。

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docker save testflask | (eval $(minikube docker-env) && docker load)

可以使用minikube ssh登录到minikube虚拟机中，查看docker镜像是否已经复制过去了。最后顺利启动了，不过怎么访问服务呢？

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kubectl expose rc flasktest --type=LoadBalancer --name flasktest-http

不过这里也个问题，提示replicationcontrollers "flasktest" not found。其实命令kubectrl run testflask --image=testflask --port=5000 --generator=run/v1中，--generator=run/v1是创建replicationcontroller的，但我使用的是配置文件创建，问题不大，修改下配置文件。如下：

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apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: flasktest
spec:
  replicas: 3
  selector:
    app: flasktest
  template:
    metadata:
      labels:
        app: flasktest
    spec:
        containers:
        - image: testflask
          name: flasktest-container
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          ports:
          - containerPort: 5000
            protocol: TCP

重新创建，再启动服务，服务时启动了，不过还是有问题，使用minikube没有外部的ip的访问，需要使用如下命令。不过这个端口是随机的，跟原来用docker的那个不太一样。

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minikube service flasktest-http

总结

网络的问题使本来简单的入门变得复杂，另外k8s的资料目前确实不是很多，一些细节网上的很少有人总结出来。不过感觉方案虽好，但是镜像大，以及可能要自己部署私有的镜像，再到其他的，其实投入还是蛮多的。

发表于 更新于

去年年底的时候，当时有简单的研究下Docker，不过只是下载了一些类似MongoDB的镜像运行了下，感觉Docker非常适合安装这些软件。最近开始看Kubernetes，Docker的研究难免，那么如何把现有项目打包成一个Docker镜像以及运行，去年好像有简单的试下，不过有点遗忘，再次运行发现一些问题。

准备

这里运行Flask的一个简单例子，只为演示。创建一个文件flask_test的文件夹，

目录文件

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app.py
requirements.txt
Dockerfile

app.py，默认host是127.0.0.1，这里有个问题就是打包成镜像，无法访问端口。在mac和linux都一样，具体可以参考这篇文章《Connection refused? Docker networking and how it impacts your image》

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from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

requirements.txt，这个主要是放置python依赖库，目前只有flask一项。

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flask

Dockerfile，这个是Build Docker的配置文件，EXPOSE 5000这个是指定容器内部的端口的，在Mac使用Docker客户端启动镜像时会有出现在设置里面。在Linux上构建镜像时出现下载python依赖https的错误SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED，需要去掉验证，RUN pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org -r requirements.txt，下面这个是在Mac上可以运行的配置。

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FROM python:3.9
WORKDIR /code
EXPOSE 5000

COPY requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

构建

构建Docker镜像，在当前目录运行该命令，记得不要忽略这个.，另外镜像的名字不能出现大写，我一直开始写成testFlask，结果构建失败。

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sudo docker build -t 'testflask' .

####运行
下面这个是以后台形式运行容器，8000是外部的访问端口，5000是容器内的端口。

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docker run -p 8000:5000 -d testflask

常用命令

Mac上我会用Docker Desktop，不过Linux上还是命令行是王道。主要记几个常用的命令。

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docker ps # 列出运行的容器
docker images # 列出当前的所有镜像
docker rm 容器ID # 删除指定的容器
docker rmi 镜像ID # 删除指定的镜像

后记

目前打包出的镜像居然有900多M，只有一个python和flask的依赖，觉得可能还是研究的不够。通过这个例子，发现还是得找本Docker的书籍系统的研究下，问题解决了，但是缺乏理论依据。

更新

因为初次接触docker，后来发现可以使用基础版本，修改Dockerfile文件FROM python:3.9-alpine，最后打包后50M。

发表于 更新于

Mac上安装软件基本上都在使用Brew，做一些记录。

###常用命令

brew info 有些软件长时间不用了，记不起来命令的使用，用这个可以查到如何使用。

###常见问题

更新慢

执行brew update时很慢的问题，主要是是Github访问慢的缘故，设置从镜像拉取，基本上可以解决这个问题。用了中科大的源，亲测速度感刚的。

替换brew.git
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cd "$(brew --repo)"
git remote set-url origin https://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git
替换homebrew-core.git
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cd "$(brew --repo)"/Library/Taps/homebrew/homebrew-core
git remote set-url origin https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-core.git
替换homebrew-cask.git
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cd "$(brew --repo)"/Library/Taps/homebrew/homebrew-cask
git remote set-url origin https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-cask.git

参考

brew update 更新时 shallow clone
mac使用brew update无反应,更新慢解决办法

发表于 更新于

为什么是Eclispe

最早接触Eclispe主要是用来开发Android应用，早期Android开发没有Android Studio，只能通过安装插件来开发。后来开发iOS后，Eclispe就用的少了，偶尔用来跑些简单的例子。后来做Java web，Eclispe又开始用了起来。

虽然很多人推荐IntelliJ IDEA，下载的试用了下，某些功能确实比Eclispe强大，但是Eclispe+Spring Tools，对目前的开发来说确实已经够用了，另外还是有点用不习惯，也没有Spring tools 这样的插件，所以干嘛花钱买个自己用不惯的东西呢？

自动补全

默认出现点号时才会出现自动补全的提示，不过可以设置，这里以Mac环境为例。

选择菜单Perferences->Java->Content Assist->Auto activation triggers for Java，默认为***.***，使用.abcdefghijklmnopqrstuvwsyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWSYZ_替换，点击Ok。

常用插件

EasyShell，这个工具主要是可以快速在当前目录打开Shell以及打开当前的文件夹。

Maven 配置文件报错

Maven使用本地Jar包后pom.xml显示错误，实际上本地Jar包是可以加载的，但总是提示错误。

dependencies.dependency.systemPath’ for com.test:test:jar must specify an absolute path but is ${pom.basedir}/libs/test.jar

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<dependency>
	<groupId>com.test</groupId>
	<artifactId>test</artifactId>
	<version>1.0</version>
	<scope>system</scope>
	<systemPath>${pom.basedir}/libs/test.jar</systemPath>
</dependency>

这个问题虽然不影响使用，但是老显示红叉，总感觉像去掉的。我原来使用Eclispe版本是2020-03 (4.15.0)，没有这个问题。但是使用最新的Eclipse版本2021-03 (4.19.0)有这个问题，包括Spring ToolSuite 4也有这个问题，我把4.15.0到4.19.0版本下载几个对比后，终于发现4.16.0开始都有问题，最后发现4.16.0版本Preferences多了一个XMl（Wide Web Developer）项，把子项Validation & Resolution，Enable validation 禁用就没有了。

升级与不升级

如果现有环境稳定，那就最好不要升级。Eclispe好处是可以支持多个语言的开发，可以装一堆插件支持，但感觉只把它当作Java IDE就可以了，现在VS Code完全可以做其他语言的IDE。

之前的Eclispe很稳定，但一次插件的安装后，弹出需要更高版本的Eclispe，然后就无法启动了。一气之下，直接删除Eclispe，重新安装那些插件，结果发现2020-03 (4.15.0)下载的Spring Tools插件不能使用，发现Spring Tools 4已经出了，但是我当前这个版本无法使用。最后下载了Spring Tools官方出品的Eclispe整合版本Spring ToolSuite 4，就结果就出现了上面提到的Maven配置报错的问题，虽然问题解决了，但是还是提示插件安装也是要谨慎，可能升级不对就的折腾半天了。

发表于

最近突然间想对比下几个语言间的性能，日常使用的是Java，但平时也会用Python，JavaScript，C，Go之类的语言。Java写项目真的也没有什么问题，成熟的生态圈，遇到问题很容易解决。不过写点小东西的时候，还是觉得Python比较好用，不过就是速度慢了点，很早之前写过一个游戏的移植，脚本语言重构真的是个大问题。Go在上家公司的时候也使用过，不过也都是小的测试了，并没有拿来写过完整点的项目。不过语言的简洁性和C的这种传承，还是很有好感，不过在当时重写公司系统时，最后还是用了Java，主要是大部分的对接都有Java的实现。C一直是我研究的语言，虽然实际写东西不多，但是却看了很多相关的书籍，另外最近研究操作系统和学习汇编语言后，对C的认识又有了新的认识，C的厉害地方就是简洁的设计，性能强大，他的诞生就是为写Unix，缺点是实用性不强，另外内存管理，实际上成熟的项目在内存管理上都有自己的框架，所以对于C/C++之类的语言光学习了语言其实并不能做什么，离应用的距离还很远。

回到正题，我实际上想把Go作为业务研究的语言了，虽然脑海中一直印象他的性能不错，但具体表现怎样能，好像我也并不清楚。最后选择对比的语言是Java、Go、C、Rust四个语言，程序都是运行100000000循环，循环内执行冒泡排序。

Java 代码

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public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		// 记录开始时间
		long start = System.nanoTime();
		int num = 100000000;
		for (int i = 0; i < num; i++) {
			int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
			bubbleSort(arr);
		}
		// 打印耗时时间
		System.out.println(System.nanoTime() - start);
	}

	// 排序
	public static void bubbleSort(int[] arr) {
		int length = arr.length - 1;
		for (int i = 0; i < length; i++) {
			for (int j = 0; j < length - i; j++) {
				if (arr[j] < arr[j + 1]) {
					int temp = arr[j];
					arr[j] = arr[j + 1];
					arr[j + 1] = temp;
				}
			}
		}
	}
}

运行时间

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3052757121

Go 代码

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package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	start := time.Now().UnixNano()
	const NUM int = 100000000
	for i := 0; i < NUM; i++ {
		arr := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
		bubbleSort(arr)
	}
	// 打印消耗时间
	fmt.Println(time.Now().UnixNano() - start)
}

// 排序
func bubbleSort(arr []int) {
	for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
		for k := 0; k < len(arr)-1-j; k++ {
			if arr[k] < arr[k+1] {
				arr[k], arr[k+1] = arr[k+1], arr[k]
			}
		}
	}
}

运行时间

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3804215000 # 纳秒

C 代码

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#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>

#include <sys/time.h>
#include <unistd.h>

void bubbleSort(int* array, int length) {
    for (int i = 0; i < length -1 ; i++) {
        for(int j=0; j < length -1 -i; j++) {
            if(array[j] < array[j+1]) {
                int temp = array[j];
                array[j] = array[j + 1];
                array[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

int main() {
    struct timeval t_val;
    gettimeofday(&t_val, NULL);
    printf("start, now, sec=%ld m_sec=%d \n", t_val.tv_sec, t_val.tv_usec);

    for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
        int array[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
        int length = sizeof(array)/sizeof(int);
        bubbleSort(array, length);
    }
    
    struct timeval t_val_end;
    gettimeofday(&t_val_end, NULL);

    struct timeval t_result;
    timersub(&t_val_end, &t_val, &t_result);

    double consume = t_result.tv_sec + (1.0 * t_result.tv_usec)/1000000;
    printf("end.elapsed time= %fs \n", consume);

    return 0;
}

运行时间

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start, now, sec=1617327646 m_sec=57219 
end.elapsed time= 1.746955s

Rust代码

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use std::time::Instant;

pub fn bubble_sort<T: Ord>(arr: &mut [T]) {
    for i in 0..arr.len() {
        for j in 0..arr.len() - 1 - i {
            if arr[j] < arr[j + 1] {
                arr.swap(j, j + 1);
            }
        }
    }
}

fn main() {
    let start = Instant::now();

    for _i in 0..100000000 {
        let mut numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];
        bubble_sort(&mut numbers);
    }

    println!("time cost: {:?} ms", start.elapsed().as_millis()); // ms
    println!("time cost: {:?} us", start.elapsed().as_micros()); // us
    println!("time cost: {:?} ns", start.elapsed().as_nanos()); // us
}

运行时间

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time cost: 1763 ms
time cost: 1763298 us
time cost: 1763300912 ns

Swift 代码

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import Foundation

func bubbleSort<T: Comparable>(with array: inout [T]) -> [T] {
    for i in 1..<array.count {
        for j in 0..<array.count-i where array[j] < array[j+1] {
            array.swapAt(j, j+1)
        }
    }
    return array
}


let start = DispatchTime.now()
for _ in 0..<10000000 {
    var intArray = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    bubbleSort(with: &intArray)
}
let end = DispatchTime.now()
let nanoTime = end.uptimeNanoseconds - start.uptimeNanoseconds
let timeInterval = Double(nanoTime) / 1_000_000_000
print("Time: \(timeInterval) seconds")

运行时间

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Time: 2.391004642 seconds

总结

最早我对比的是Java和C，因为C是在Debug模式下跑的，反而比Java的慢，这个让我无法接受，不应该啊，后来让朋友跑了下，说应该用Release模式，这才反应过来，Release + O3优化后速度一下子就上来了，明显比Java快。Rust和C基本上都有Debug和Release的区分，现在看来Rust和C是一个级别，Java和Go是另一个档次上的同一级别。现在的Java运行默认是解释和编译的混合模式，所以速度上自然也不错，和Java对标的Go数据上来看略微差点，不过考虑到Java的运行时开销，Go其实还是很有诱惑的，后续有可能赶超Java。

企业开发的话用Java依旧最好的选择，个人创业项目的话用Go其实不错。对于Rust和C，不好选择C语法上比较简洁，很多语言特性跟底层更靠近，需要一定底层知识，写操作系统的话，C依旧是首选。Rust呢？个人觉得语法上比较复杂，混杂的语言特性过于多了，既想兼容底层有想高级别的抽象上靠近现代语言，不过这样的情况下依然保持高性能，还是很令人惊讶的。这个不好选，但Rust更充满诱惑，但复杂的语法让人畏惧。

Go语言虽然有C的传承，不过在类型定义上使用后缀的形式跟C语言正好相反，有时还是比较抵触的，另外因为GC的缘故，性能毕竟还是处于应用语言的级别。Rust太复杂，Swift没有用GC是引用计数，速度上比Rust差些，语法上其实跟Rust也差不多，不过作为一个曾经的iOS开发者，虽然Swift在一段时间大家都非常看好，不过最近几年过去了，其实Swift更多还是Oc的一种替代品，并没有突破苹果的范围，服务端也没有掀起什么风浪，Swift终究是Oc的替代品，也正因为此，他也跟苹果生态深度的绑定，成了某种无法脱颖而出的枷锁。

我心中语言其实就是C语言的改良版，内存管理上希望在语言层面上解决，比如用引用计数。语法上不要太加很多的特性，有Go的那样就可以了，但不是Go。不过目前来看是没有的，要不就是自己写一个，也不是没有可能。但实在要是也没有的Go和Rust总还是不错的选择。

发表于

开始用Go应该是17年底的时候，那会做游戏，后台是用Go写的，虽然我主要负责Unity客户端方面的工作，不过也是经常帮忙给后端的Go小伙解决一些问题，自己也写一些Go的小东西。

后来又做物流系统，重写系统时有考虑用Go，不过因为大部分的外部接口对接都是Java的，为了省事就使用了Java。不过如果是自己的项目的话，还是愿意用Go，毕竟Java还是有点重。

IDE

原来有用过GoLand，为了轻量点，先用VS Code，众所周知的原因安装插件老失败，最后设置Go的代理就可以了。

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go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

C程序员的礼物

直接试着写个搜索二叉树，其实除了语法上跟C的一些类型定义次序上有点不习惯外，其他方面对于C程序员来说，还是熟悉的用法，比如指针的指针这样的概念，毕竟Go是原来C的那帮人搞的，兼顾C的同时也结合不少Python这样的现代语言的特性。

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package main

import "fmt"

type Node struct {
	data      int
	leftNode  *Node
	rightNode *Node
}

func insert(tree **Node, value int) {
	if *tree == nil {
		var tempNode Node
		tempNode.data = value
		*tree = &tempNode
		return
	}

	if (*tree).data > value {
		insert(&(*tree).leftNode, value)
	} else if (*tree).data < value {
		insert(&(*tree).rightNode, value)
	}
}

func perOrder(tree *Node) {
	if tree != nil {
		fmt.Printf("data: %d\n", tree.data)
		perOrder(tree.leftNode)
		perOrder(tree.rightNode)
	}
}

func main() {
	var tree *Node

	insert(&tree, 9)
	insert(&tree, 4)
	insert(&tree, 15)
	insert(&tree, 6)
	insert(&tree, 12)
	insert(&tree, 17)
	insert(&tree, 2)

	perOrder(tree)
}