你应当知道的7个Java工具

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介:
AlexZhitnitsky告诉我们这7个辅助工具的主要功能特点,这些工具每个 java程序员都应该了解一下。这篇 文章最初发表在takipi的博客–Java与Scala异常分析和性能监控.
  在准备进行锁和负载 测试之前,应该对一些最新的最具创新性的工具有一个快速了解。为了防止你错过这些信息,rebellabs最近公布了对Java工具和技术全景的一个全球性调查结果。除了一些已有的或知名度很高的工具,现在市场上还充满了很多不为人知的全新的工具和框架。
  在这篇文章中我们决定收集制作一个关于这类工具的简略名单,他们中的大多数工具只是最近推出的。其中一些工具是为Java定制的,但也有一些是支持其他语言。但对于Java项目而言,他们都是非常好的,并且拥有同一个愿景:简单化。让我们开始吧。
   1.JClarity–性能监测工具
  它发布于去年9月。围绕java性能,当前这款工具提供了两个产品:Illuminate和Censum。
  Illuminate是一款性能监测工具,而censum是一种聚焦于垃圾收集日志分析的应用。
  它不仅仅提供了数据收集功能和可视化,对于检测到的问题,这两个工具能够提供具有实践性强的建议,帮助开发人员去解决问题。
  “我们要做的是把问题从数据收集阶段转移到数据分析和观察阶段”–JClarityCo-FounderBenEvans.
  主要特性:
  瓶颈检测(磁盘I/O,垃圾收集,死锁等)
  实施计划–提出解决问题的具体建议,如“应用程序需要增加活动线程数”。
  解释–一般性问题的定义以及引起该问题的常见原因,例如“垃圾回收时停顿时间耗时比例过高,可能意味着堆内存不够,太小了”。
  独特之处:进行监测和性能问题确认后,他会立即提供可行性的意见来解决这些问题
  幕后故事:JClarity是在伦敦建立的,他的创始人包括MartijnVerburg,KirkPepperdin和BenEvans,都是在java性能领域有着非常丰富经验的人。
  想要获取更多关于JClarity的信息,点击这里
   2.Bintray-二元次的社交平台
  当从一些”匿名”仓库中导入库文件时,Java开发人员在某种程度上被蒙在鼓里。Bintray给这些代码添了“一张脸”,作为一个社会化平台为java开发者服务,分享开源的软件包(会不会有人说这是二元次的github?).它拥有超过85000个文件包,涵盖18000个库,展示了当前流行的和新版本的包。
  主要特性:
  上传你的二进制文件,让全世界都可以看到,并且可以和其他开发者进行交流,并得到一些反馈。
  使用Gradle/Maven/Yum/Apt工具下载包文件,或者直接从平台下载。
  管理包的版本说明和相关文档
  REST风格的API-查询/检索文件接口和自动分发接口
  独特之处:Bintray的基础功能类似于maven中央仓库。但他增加了一个社交层,提供了一个将文件分发到CDN服务器的简单办法。
  幕后故事:JFrog基于Israel和California,开发了Bintray。该工具是去年4月公开的,并在上次JavaOne大会上赢得了Duke’schoiceaward奖项
  JFrog也开发Artifactory,Artifactory当然也是跑在Bintray上的。
   3.Librato–监控和可视化云服务
  Librato作为一个监控和管理云应用的托管服务,它可以瞬间完成自定义面板的创建,而不需要用户去配置或者安装任何软件。
  相比其他面板,他的外观和感受如黄油般顺滑。
  “仅当你能够从数据中获得具有实际意义的信息时,数据才是有价值的”—JoeRuscio,Co-Founder&CTO
  主要特性:
  数据收集:集成了Heroku、AWS、数十种集成代理,以及绑定了java、Clojure等语言。
  自定义报告:性能指标和告警可以通过邮件、HipChat、Campfire以及HTTPPOST请求与你所想到的任何东西进行整合
  数据可视化:带有注释、相关性分析,共享和嵌入选项的美观的图片展示
  告警:当指标超过一定阈值时会自动发出通知告警
  特别之处:很难找到任何Librato不知道如何表述以及对数据的理解。
  幕后故事:FredvandenBosch,JoeRuscio,MikeHeffnerandDanStodin几个人在SanFrancisco创建了Librato
   4.Takipi的建立基于一个简单的目的:告诉开发人员到底在何时什么原因代码出现异常。每当一个新的异常抛出,或者一个错误日志发生,Takipi就会捕获它,给用户展示可能引起该异常的变量状态,经过的方法和设备。Takipi在错误发生时刻将会覆盖实际执行代码—所以在你分析异常时,就如同当异常发生时你正好在场。
  主要特性
  监控-捕获/未捕获的异常,http错误,和被日志记录的错误
  优先排序-如果异常错误涉及到新增的代码或者修改过的代码,工具会统计集群中这样的错误发生的频率,以及错误发生的概率是否在递增。
  分析-观测实际代码和变量状态,甚至跨越不同的机器和应用
  独特之处:
  生产环境的GodMode模式。错误发生时展示实际执行的异常代码和变量状态。这样你分析异常时,就如同当异常发生时你在场。
  幕后故事:Takipi创建于2012年的SanFrancisco和TelAviv。每种异常类型和错误都有唯一的怪物来代表他。\   5.Elasticsearch–搜索和分析平台
  Elasticsearch已经存在一段时间了,但是他的1.0.0版本在2月份才发布。他是一个基于lucene的,托管在github上的开源项目,他有200位开发者。你可以从这checkout出代码.Elasticsearch提供的主要特性是易于使用的,可扩展的,分布式的,rest风格的检索。
  主要特性
  实时文档存储,文档对象的每个field都建立了索引,都能被检索
  构建适应于不同规模的应用的体系结构,在此之上实现分布式搜索。
  为其他平台系统提供了具有rest风格的和原生javaapi。他也有hadoop的依赖包
  简单可用性强,不需要对搜索原理有深入的理解。该平台有免费模式,所以你可以快速开始应用起来。
  独特之处:如他所说,他具有可伸缩性,灵活的构建和易用性。提供一个易用性的平台,进行规模扩展时无需考虑核心功能与用户自定义选项间妥协。
  幕后故事:Elasticsearch由ShayBanonback创建于2010年,最近募集到了7000万刀的资金。在创建该项目前,Banon就经营一个Compass的开源项目,现在他是一个著名的搜索专家。那他进入搜索领域的动机呢?原来是为了让他妻子能够保存和检索所喜欢的食谱,进而开发的一个应用。
   6.Spark–微型Web框架
  回到java语言,Spark是一个极具自由灵感的,能够快速创建Web应用程序的微型Web框架。为了支持java8和lambdas,今年早些时候他被重写了。Spark是一个开源项目,源代码可以在github上可以看到(请点击这里),目前开发该框架的人是PerWendel和过去几年为了实现只需要付出很小的努力,便可以快速构建一个web应用这样使命的一小撮人。
  主要特性:
  快速上手,配置简单
  直观的路由匹配器
  创建可复用组建的模板引擎,它支持Freemarker,ApacheVelocity和Mustache
  Spark可以运行在Jetty上,也可以在tomcat上跑
  独特之处:图片胜过千言万语,图片更加直观,把代码check出来感受一下吧
  幕后故事:Spark的创始人是PerWendel,瑞典人。目前与其他20个人开发Spark。去看看讨论组,学习更多的关于Spark的知识,了解如何去给这个开源项目做贡献,解决bug。
   7.Plumbr–内存泄漏检测
  深入研究java虚拟机,其中的GC(GarbageCollector垃圾收集器)将那些不再使用的对象进行回收,释放内存。尽管如此,有时候,开发人员仍旧会持有那些不再使用的对象引用,占用内存。这样就会发生内存泄漏,这个时候,Plumer就该登场了。如果应用发生了内存泄漏问题,Plumer就会进行检测,生成报告,并且提供切实可行的方案去fix掉这个问题。
  主要特性
  实时的内存泄漏检测和告警
  一份包含时间,内存大小,速度(MB/h)以及泄漏事件的重要级别的报告。
  内存泄漏的代码位置
  独特之处:快,切中要点,从代码中分析并给出建议帮你修复Bug
  幕后故事:Plumbr创建于Estonia,创始人是PriitPotter,IvoM?gi,NikitaSalnikov-Tarnovski和Vladimir?or。加入这样一个拥有非常丰富经验的java团队吧,这些家伙都是非常厉害的救火队员。嗯,是这样的
最新内容请见作者的GitHub页:http://qaseven.github.io/
相关实践学习
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通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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