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网络传输的数据结构要点：

要能区分出数据来源

要能区分数据新旧

要能分辨数据正确性

除了对数据结构的直接操作，其他都应该是外部组件

数据状态

正常

过旧

冲突（定义为异常状态需要使用者自己处理）

以上抽象成Condition

可能的复杂点

多数据冲突同一个数据，组件不解决，应该由业务处理

组件需要保证每次同步都将会是原子操作，故而多线程并发会是难点

尽可能使的组件易于扩展（尽量用接口编程）

无idea情况下

建立一个目录，shell进入相应的目录，执行gradle init就能够创建一个java项目了

gradle采用约定大于配置的模式，类似maven，以下是一个gradle项目目录结构：

├─.gradle
│  ├─3.3
│  │  └─taskArtifacts
│  ├─3.5
│  │  ├─file-changes
│  │  ├─fileContent
│  │  └─taskHistory
│  └─buildOutputCleanup
├─.idea
│  ├─libraries
│  └─modules
│      ├─module1
│      └─module2
├─build
│  ├─libs
│  └─tmp
│      └─jar
├─gradle
│  └─wrapper
├─module1
│  ├─build
│  │  ├─classes
│  │  │  ├─main
│  │  │  │  └─com
│  │  │  │      └─michaelssss
│  │  │  └─test
│  │  │      └─com
│  │  │          └─michaelssss
│  │  ├─libs
│  │  ├─reports
│  │  │  └─tests
│  │  │      └─test
│  │  │          ├─classes
│  │  │          ├─css
│  │  │          ├─js
│  │  │          └─packages
│  │  ├─test-results
│  │  │  └─test
│  │  │      └─binary
│  │  └─tmp
│  │      ├─compileJava
│  │      ├─compileTestJava
│  │      │  └─emptySourcePathRef
│  │      └─jar
│  └─src
│      ├─main
│      │  └─java
│      │      └─com
│      │          └─michaelssss
│      └─test
│          └─java
│              └─com
│                  └─michaelssss
└─module2
    ├─build
    │  ├─classes
    │  │  ├─main
    │  │  │  └─com
    │  │  │      └─michaelssss
    │  │  └─test
    │  │      └─com
    │  │          └─michaelssss
    │  ├─libs
    │  ├─reports
    │  │  └─tests
    │  │      └─test
    │  │          ├─classes
    │  │          ├─css
    │  │          ├─js
    │  │          └─packages
    │  ├─test-results
    │  │  └─test
    │  │      └─binary
    │  └─tmp
    │      ├─compileJava
    │      │  └─emptySourcePathRef
    │      ├─compileTestJava
    │      │  └─emptySourcePathRef
    │      └─jar
    └─src
        ├─main
        │  └─java
        │      └─com
        │          └─michaelssss
        └─test
            └─java
                └─com
                    └─michaelssss

idea能直接识别gradle项目，不用做额外配置

使用gradle简易动作：

gradle clean build test –fullstacktrace

完全拖拽的方式实现表创建及管理（但是相应的例外建立的模型，和SQL关系不清晰，且无文档）

Gradle解决依赖和版本管理；

发布仍旧为手工发布？（好像是）；

gitlab提供了版本管理流程；

平台提供所有组件，业务只需要Gradle引入相应的项目自动解决依赖（貌似看上去挺爽的）；

又因为平台提供了所有组件，或者称为服务，所以内部普遍采用RPC的方式；

有自有wiki；

目测缺少bug track，用wiki暂时顶着（好像是）

gitlab提供了版本管理流程

由以上带来的缺点是：

新手入门还是很有成本的。

Gradle是要学习的新东东，另外Gradle不像ant那么的简单，但是可以从maven借鉴大量的概念来学习

没有显式的RPC调用语句，黑箱带来了一定程度上的阅读困难，特别是跨project的调用压根看不到服务提供者的实现细节，从而缺少了注释说明。

项目地址

[+] 加密实现

[+]将加密和解密的代码和主代码分离

[+] 添加log4j2作为日志系统

[-]  测试代码删除

[m] 改成maven项目

todo:

[+] 增加流的加密

[？] 对象的递归加密

需要关注

响应时间，吞吐量

最古典的Serial收集器在内存占用少于100MB的应用表现最好。

并行的Serial收集器在多核情况下能极大改善吞吐量，但是STW时间比较长

CMS同样在多核情况下表现好，但相比并行Serial收集器则吞吐量有下降但能极大的改善响应时间

包括新的G1收集器在内都无法解决不可控的STW时间

故而最近还有一种提议无收集器JVM，但是这样完全放弃了java的优势

还有一种java实时应用程序，用确定的STW时间来消除不可控的STW，但是极大地降低了吞吐量，且要在代码上作出一定的设计，否则程序无法顺利运行

总结：

Java的性能调优就是一场Trade off的行为