2017年8月

当你需要的不仅仅是一个基本的图像浏览器,而是一个完整的图像编辑器,请查看这些程序。

像大多数人一样,你计算机上可能有些照片和其他图像。而且,像大多数人一样,你可能想要经常查看那些图像和照片。

而启动一个 GIMP 或者 Pinta 这样的图片编辑器对于简单的浏览图片来说太笨重了。

另一方面,大多数 Linux 桌面环境中包含的基本图像查看器可能不足以满足你的需要。如果你想要一些更多的功能,但仍然希望它是轻量级的,那么看看这四个 Linux 桌面中的图像查看器,如果还不能满足你的需要,还有额外的选择。

Feh

Feh 是我以前在老旧计算机上最喜欢的软件。它简单、朴实、用起来很好。

你可以从命令行启动 Feh:只将其指向图像或者包含图像的文件夹之后就行了。Feh 会快速加载,你可以通过鼠标点击或使用键盘上的向左和向右箭头键滚动图像。不能更简单了。

Feh 可能很轻量级,但它提供了一些选项。例如,你可以控制 Feh 的窗口是否具有边框,设置要查看的图像的最小和最大尺寸,并告诉 Feh 你想要从文件夹中的哪个图像开始浏览。

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Feh 的使用

Ristretto

如果你将 Xfce 作为桌面环境,那么你会熟悉 Ristretto。它很小、简单、并且非常有用。

怎么简单?你打开包含图像的文件夹,单击左侧的缩略图之一,然后单击窗口顶部的导航键浏览图像。Ristretto 甚至有幻灯片功能。

Ristretto 也可以做更多的事情。你可以使用它来保存你正在浏览的图像的副本,将该图像设置为桌面壁纸,甚至在另一个应用程序中打开它,例如,当你需要修改一下的时候。

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在 Ristretto 中浏览照片

Mirage

表面上,Mirage有点平常,没什么特色,但它做着和其他优秀图片浏览器一样的事:打开图像,将它们缩放到窗口的宽度,并且可以使用键盘滚动浏览图像。它甚至可以使用幻灯片。

不过,Mirage 将让需要更多功能的人感到惊喜。除了其核心功能,Mirage 还可以调整图像大小和裁剪图像、截取屏幕截图、重命名图像,甚至生成文件夹中图像的 150 像素宽的缩略图。

如果这还不够,Mirage 还可以显示 SVG 文件。你甚至可以从命令行中运行。

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使用 Mirage

Nomacs

Nomacs 显然是本文中最重量级的图像浏览器。它所呈现的那么多功能让人忽视了它的速度。它快捷而易用。

Nomacs 不仅仅可以显示图像。你还可以查看和编辑图像的元数据,向图像添加注释,并进行一些基本的编辑,包括裁剪、调整大小、并将图像转换为灰度。Nomacs 甚至可以截图。

一个有趣的功能是你可以在桌面上运行程序的两个实例,并在这些实例之间同步图像。当需要比较两个图像时,Nomacs 文档中推荐这样做。你甚至可以通过局域网同步图像。我没有尝试通过网络进行同步,如果你做过可以分享下你的经验。

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Nomacs 中的照片及其元数据

其他一些值得一看的浏览器

如果这四个图像浏览器不符合你的需求,这里还有其他一些你可能感兴趣的。

Viewnior 自称是 “GNU/Linux 中的快速简单的图像查看器”,它很适合这个用途。它的界面干净整洁,Viewnior 甚至可以进行一些基本的图像处理。

如果你喜欢在命令行中使用,那么 display 可能是你需要的浏览器。 ImageMagickGraphicsMagick 这两个图像处理软件包都有一个名为 display 的应用程序,这两个版本都有查看图像的基本和高级选项。

Geeqie 是更轻和更快的图像浏览器之一。但是,不要让它的简单误导你。它包含的功能有元数据编辑功能和其它浏览器所缺乏的查看相机 RAW 图像格式的功能。

Shotwell 是 GNOME 桌面的照片管理器。然而它不仅仅能浏览图像,而且 Shotwell 非常快速,并且非常适合显示照片和其他图形。

在 Linux 桌面中你有最喜欢的一款轻量级图片浏览器么?请在评论区随意分享你的喜欢的浏览器。


作者简介:

我是一名长期使用自由/开源软件的用户,并因为乐趣和收获写各种东西。我不会很严肃。你可以在这些网站上找到我:Twitter、Mastodon、GitHub。

via: https://opensource.com/article/17/7/4-lightweight-image-viewers-linux-desktop

作者:Scott Nesbitt 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

The Real Reason to Not Use SIGKILL

在 Linux 中,通常可以发送一些信号来杀死一个进程,一般用来杀死进程的信号有 SIGTERM、 SIGKILL。但是,如果希望进程合理地终止,就不要发送硬中断信号 SIGKILL,因为该信号是不能拦截的,进程接到该信号之后会马上退出,并没有机会进行现场清理——这包括对线程的关闭等操作。更好的做法是,发送 SIGTERM 信号,这样进程在接到该信号后,可以做一些退出的准备工作。

或许你之前对如何杀死进程并没有感到什么不同,但是,看了这幅漫画,你不觉得那些孩子们(线程)很可怜么——虽然 温和的 SIGTERM 也是要全家干掉的。哭~


via: http://turnoff.us/geek/dont-sigkill/

作者:Daniel Stori 译者&校对&点评:wxy 合成:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

Apache Hadoop 软件库是一个框架,它允许使用简单的编程模型在计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。Apache™ Hadoop® 是可靠、可扩展、分布式计算的开源软件。

该项目包括以下模块:

  • Hadoop Common:支持其他 Hadoop 模块的常用工具。
  • Hadoop 分布式文件系统 (HDFS™):分布式文件系统,可提供对应用程序数据的高吞吐量访问支持。
  • Hadoop YARN:作业调度和集群资源管理框架。
  • Hadoop MapReduce:一个基于 YARN 的大型数据集并行处理系统。

本文将帮助你逐步在 CentOS 上安装 hadoop 并配置单节点 hadoop 集群。

安装 Java

在安装 hadoop 之前,请确保你的系统上安装了 Java。使用此命令检查已安装 Java 的版本。

java -version
java version "1.7.0_75"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_75-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.75-b04, mixed mode)

要安装或更新 Java,请参考下面逐步的说明。

第一步是从 Oracle 官方网站下载最新版本的 java。

cd /opt/
wget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F; oraclelicense=accept-securebackup-cookie" "http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz"
tar xzf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz

需要设置使用更新版本的 Java 作为替代。使用以下命令来执行此操作。

cd /opt/jdk1.7.0_79/
alternatives --install /usr/bin/java java /opt/jdk1.7.0_79/bin/java 2
alternatives --config java
There are 3 programs which provide 'java'.

  Selection    Command
-----------------------------------------------
*  1           /opt/jdk1.7.0_60/bin/java
 + 2           /opt/jdk1.7.0_72/bin/java
   3           /opt/jdk1.7.0_79/bin/java

Enter to keep the current selection[+], or type selection number: 3 [Press Enter]

现在你可能还需要使用 alternatives 命令设置 javacjar 命令路径。

alternatives --install /usr/bin/jar jar /opt/jdk1.7.0_79/bin/jar 2
alternatives --install /usr/bin/javac javac /opt/jdk1.7.0_79/bin/javac 2
alternatives --set jar /opt/jdk1.7.0_79/bin/jar
alternatives --set javac /opt/jdk1.7.0_79/bin/javac

下一步是配置环境变量。使用以下命令正确设置这些变量。

设置 JAVA_HOME 变量:

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_79

设置 JRE_HOME 变量:

export JRE_HOME=/opt/jdk1.7.0_79/jre

设置 PATH 变量:

export PATH=$PATH:/opt/jdk1.7.0_79/bin:/opt/jdk1.7.0_79/jre/bin

安装 Apache Hadoop

设置好 java 环境后。开始安装 Apache Hadoop。

第一步是创建用于 hadoop 安装的系统用户帐户。

useradd hadoop
passwd hadoop

现在你需要配置用户 hadoop 的 ssh 密钥。使用以下命令启用无需密码的 ssh 登录。

su - hadoop
ssh-keygen -t rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys
exit

现在从官方网站 hadoop.apache.org 下载 hadoop 最新的可用版本。

cd ~
wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz
tar xzf hadoop-2.6.0.tar.gz
mv hadoop-2.6.0 hadoop

下一步是设置 hadoop 使用的环境变量。

编辑 ~/.bashrc,并在文件末尾添加以下这些值。

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

在当前运行环境中应用更改。

source ~/.bashrc

编辑 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh 并设置 JAVA_HOME 环境变量。

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_79/

现在,先从配置基本的 hadoop 单节点集群开始。

首先编辑 hadoop 配置文件并进行以下更改。

cd /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop

让我们编辑 core-site.xml

<configuration>
<property>
  <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>

接着编辑 hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
 <name>dfs.replication</name>
 <value>1</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.name.dir</name>
    <value>file:///home/hadoop/hadoopdata/hdfs/namenode</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.data.dir</name>
    <value>file:///home/hadoop/hadoopdata/hdfs/datanode</value>
</property>
</configuration>

并编辑 mapred-site.xml

<configuration>
 <property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value>
 </property>
</configuration>

最后编辑 yarn-site.xml

<configuration>
 <property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
</configuration>

现在使用以下命令格式化 namenode:

hdfs namenode -format

要启动所有 hadoop 服务,请使用以下命令:

cd /home/hadoop/hadoop/sbin/
start-dfs.sh
start-yarn.sh

要检查所有服务是否正常启动,请使用 jps 命令:

jps

你应该看到这样的输出。

26049 SecondaryNameNode
25929 DataNode
26399 Jps
26129 JobTracker
26249 TaskTracker
25807 NameNode

现在,你可以在浏览器中访问 Hadoop 服务:http://your-ip-address:8088/

hadoop

谢谢阅读!!!


via: https://www.unixmen.com/setup-apache-hadoop-centos/

作者:anismaj 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

下文是 James Henry(@MrJamesHenry)所提交的内容。我是 ESLint 核心团队的一员,也是 TypeScript 布道师。我正在和 Todd 在 UltimateAngular 平台上合作发布 Angular 和 TypeScript 的精品课程。

本文的主旨是为了介绍我们是如何看待 TypeScript 的以及它在加强 JavaScript 开发中所起的作用。

我们也将尽可能地给出那些类型和编译方面的那些时髦词汇的准确定义。

TypeScript 强大之处远远不止这些,本篇文章无法涵盖,想要了解更多请阅读官方文档,或者学习 UltimateAngular 上的 TypeScript 课程 ,从初学者成为一位 TypeScript 高手。

背景

TypeScript 是个出乎意料强大的工具,而且它真的很容易掌握。

然而,TypeScript 可能比 JavaScript 要更为复杂一些,因为 TypeScript 可能向我们同时引入了一系列以前没有考虑过的 JavaScript 程序相关的技术概念。

每当我们谈论到类型、编译器等这些概念的时候,你会发现很快会变的不知所云起来。

这篇文章就是一篇为了解答你需要知道的许许多多不知所云的概念,来帮助你 TypeScript 快速入门的教程,可以让你轻松自如的应对这些概念。

关键知识的掌握

在 Web 浏览器中运行我们的代码这件事或许使我们对它是如何工作的产生一些误解,“它不用经过编译,是吗?”,“我敢肯定这里面是没有类型的...”

更有意思的是,上述的说法既是正确的也是不正确的,这取决于上下文环境和我们是如何定义这些概念的。

首先,我们要作的是明确这些。

JavaScript 是解释型语言还是编译型语言?

传统意义上,程序员经常将自己的程序编译之后运行出结果就认为这种语言是编译型语言。

从初学者的角度来说,编译的过程就是将我们自己编辑好的高级语言程序转换成机器实际运行的格式。

就像 Go 语言,可以使用 go build 的命令行工具编译 .go 的文件,将其编译成代码的低级形式,它可以直接执行、运行。

# We manually compile our .go file into something we can run
# using the command line tool "go build"
go build ultimate-angular.go
# ...then we execute it!
./ultimate-angular

作为一个 JavaScript 程序员(这一刻,请先忽略我们对新一代构建工具和模块加载程序的热爱),我们在日常的 JavaScript 开发中并没有编译的这一基本步骤,

我们写一些 JavaScript 代码,把它放在浏览器的 <script> 标签中,它就能运行了(或者在服务端环境运行,比如:node.js)。

好吧,因此 JavaScript 没有进行过编译,那它一定是解释型语言了,是吗?

实际上,我们能够确定的一点是,JavaScript 不是我们自己编译的,现在让我们简单的回顾一个简单的解释型语言的例子,再来谈 JavaScript 的编译问题。

解释型计算机语言的执行的过程就像人们看书一样,从上到下、一行一行的阅读。

我们所熟知的解释型语言的典型例子是 bash 脚本。我们终端中的 bash 解释器逐行读取我们的命令并且执行它。

现在我们回到 JavaScript 是解释执行还是编译执行的讨论中,我们要将逐行读取和逐行执行程序分开理解(对“解释型”的简单理解),不要混在一起。

以此代码为例:

hello();
function hello(){
    console.log("Hello")
}

这是真正意义上 JavaScript 输出 Hello 单词的程序代码,但是,在 hello() 在我们定义它之前就已经使用了这个函数,这是简单的逐行执行办不到的,因为 hello() 在第一行没有任何意义的,直到我们在第二行声明了它。

像这样在 JavaScript 是存在的,因为我们的代码实际上在执行之前就被所谓的“JavaScript 引擎”或者是“特定的编译环境”编译过,这个编译的过程取决于具体的实现(比如,使用 V8 引擎的 node.js 和 Chome 就和使用 SpiderMonkey 的 FireFox 就有所不同)。

在这里,我们不会在进一步的讲解编译型执行和解释型执行微妙之处(这里的定义已经很好了)。

请务必记住,我们编写的 JavaScript 代码已经不是我们的用户实际执行的代码了,即使是我们简单地将其放在 HTML 中的 <script> ,也是不一样的。

运行时间 VS 编译时间

现在我们已经正确理解了编译和运行是两个不同的阶段,那“ 运行阶段 Run Time ”和“ 编译阶段 Compile Time ”理解起来也就容易多了。

编译阶段,就是我们在我们的编辑器或者 IDE 当中的代码转换成其它格式的代码的阶段。

运行阶段,就是我们程序实际执行的阶段,例如:上面的 hello() 函数就执行在“运行阶段”。

TypeScript 编译器

现在我们了解了程序的生命周期中的关键阶段,接下来我们可以介绍 TypeScript 编译器了。

TypeScript 编译器是帮助我们编写代码的关键。比如,我们不需将 JavaScript 代码包含到 <script> 标签当中,只需要通过 TypeScript 编译器传递它,就可以在运行程序之前得到改进程序的建议。

我们可以将这个新的步骤作为我们自己的个人“编译阶段”,这将在我们的程序抵达 JavaScript 主引擎之前,确保我们的程序是以我们预期的方式编写的。

它与上面 Go 语言的实例类似,但是 TypeScript 编译器只是基于我们编写程序的方式提供提示信息,并不会将其转换成低级的可执行文件,它只会生成纯 JavaScript 代码。

# One option for passing our source .ts file through the TypeScript
# compiler is to use the command line tool "tsc"
tsc ultimate-angular.ts

# ...this will produce a .js file of the same name
# i.e. ultimate-angular.js

官方文档中,有许多关于将 TypeScript 编译器以各种方式融入到你的现有工作流程中的文章。这些已经超出本文范围。

动态类型与静态类型

就像对比编译程序与解释程序一样,动态类型与静态类型的对比在现有的资料中也是极其模棱两可的。

让我们先回顾一下我们在 JavaScript 中对于类型的理解。

我们的代码如下:

var name = 'James';
var sum = 1 + 2;

我们如何给别人描述这段代码?

“我们声明了一个变量 name,它被分配了一个 “James” 的字符串,然后我们又申请了一个变量 sum,它被分配了一个数字 1 和数字 2 的求和的数值结果。”

即使在这样一个简单的程序中,我们也使用了两个 JavaScript 的基本类型:StringNumber

就像上面我们讲编译一样,我们不会陷入编程语言类型的学术细节当中,关键是要理解在 JavaScript 中类型表示的是什么,并扩展到 TypeScript 的类型的理解上。

从每夜拜读的最新 ECMAScript 规范中我们可以学到(LOL, JK - “wat’s an ECMA?”),它大量引用了 JavaScript 的类型及其用法。

直接引自官方规范:

ECMAScript 语言的类型取决于使用 ECMAScript 语言的 ECMAScript 程序员所直接操作的值。

ECMAScript 语言的类型有 Undefined、Null、Boolean、String、Symbol、Number 和 Object。

我们可以看到,JavaScript 语言有 7 种正式类型,其中我们在我们现在程序中使用了 6 种(Symbol 首次在 ES2015 中引入,也就是 ES6)。

现在我们来深入一点看上面的 JavaScript 代码中的 “name 和 sum”。

我们可以把我们当前被分配了字符串“James”的变量 name 重新赋值为我们的第二个变量 sum 的当前值,目前是数字 3。

var name = 'James';
var sum = 1 + 2;

name = sum;

name 变量开始“存有”一个字符串,但现在它“存有”一个数字。这凸显了 JavaScript 中变量和类型的基本特性:

“James” 值一直是字符串类型,而 name 变量可以分配任何类型的值。和 sum 赋值的情况相同,1 是一个数字类型,sum 变量可以分配任何可能的值。

在 JavaScript 中,值是具有类型的,而变量是可以随时保存任何类型的值。

这也恰好是一个“动态类型语言”的定义。

相比之下,我们可以将“静态类型语言”视为我们可以(也必须)将类型信息与特定变量相关联的语言:

var name: string = ‘James’;

在这段代码中,我们能够更好地显式声明我们对变量 name 的意图,我们希望它总是用作一个字符串。

你猜怎么着?我们刚刚看到我们的第一个 TypeScript 程序。

当我们 反思reflect我们自己的代码(非编程方面的双关语“反射”)时,我们可以得出的结论,即使我们使用动态语言(如 JavaScript),在几乎所有的情况下,当我们初次定义变量和函数参数时,我们应该有非常明确的使用意图。如果这些变量和参数被重新赋值为与我们原先赋值不同类型的值,那么有可能某些东西并不是我们预期的那样工作的。

作为 JavaScript 开发者,TypeScript 的静态类型注释给我们的一个巨大的帮助,它能够清楚地表达我们对变量的意图。

这种改进不仅有益于 TypeScript 编译器,还可以让我们的同事和将来的自己明白我们的代码。代码是用来读的。

TypeScript 在我们的 JavaScript 工作流程中的作用

我们已经开始看到“为什么经常说 TypeScript 只是 JavaScript + 静态类型”的说法了。: string 对于我们的 name 变量就是我们所谓的“类型注释”,在编译时被使用(换句话说,当我们让代码通过 TypeScript 编译器时),以确保其余的代码符合我们原来的意图。

我们再来看看我们的程序,并添加显式注释,这次是我们的 sum 变量:

var name: string = 'James';
var sum: number = 1 + 2;

name = sum;

如果我们使用 TypeScript 编译器编译这个代码,我们现在就会收到一个在 name = sum 这行的错误: Type 'number' is not assignable to type 'string',我们的这种“偷渡”被警告,我们执行的代码可能有问题。

重要的是,如果我们想要继续执行,我们可以选择忽略 TypeScript 编译器的错误,因为它只是在将 JavaScript 代码发送给我们的用户之前给我们反馈的工具。

TypeScript 编译器为我们输出的最终 JavaScript 代码将与上述原始源代码完全相同:

var name = 'James';
var sum = 1 + 2;

name = sum;

类型注释全部为我们自动删除了,现在我们可以运行我们的代码了。

注意:在此示例中,即使我们没有提供显式类型注释的 : string: number ,TypeScript 编译器也可以为我们提供完全相同的错误 。

TypeScript 通常能够从我们使用它的方式推断变量的类型!

我们的源文件是我们的文档,TypeScript 是我们的拼写检查

对于 TypeScript 与我们的源代码的关系来说,一个很好的类比,就是拼写检查与我们在 Microsoft Word 中写的文档的关系。

这两个例子有三个关键的共同点:

  1. 它能告诉我们写的东西的客观的、直接的错误:

    • 拼写检查:“我们已经写了字典中不存在的字”
    • TypeScript:“我们引用了一个符号(例如一个变量),它没有在我们的程序中声明”
  2. 它可以提醒我们写的可能是错误的:

    • 拼写检查:“该工具无法完全推断特定语句的含义,并建议重写”
    • TypeScript:“该工具不能完全推断特定变量的类型,并警告不要这样使用它”
  3. 我们的来源可以用于其原始目的,无论工具是否存在错误:

    • 拼写检查:“即使您的文档有很多拼写错误,您仍然可以打印出来,并把它当成文档使用”
    • TypeScript:“即使您的源代码具有 TypeScript 错误,它仍然会生成您可以执行的 JavaScript 代码”

TypeScript 是一种可以启用其它工具的工具

TypeScript 编译器由几个不同的部分或阶段组成。我们将通过查看这些部分之一 The Parser(语法分析程序)来结束这篇文章,除了 TypeScript 已经为我们做的以外,它为我们提供了在其上构建其它开发工具的机会。

编译过程的“解析器步骤”的结果是所谓的抽象语法树,简称为 AST。

什么是抽象语法树(AST)?

我们以普通文本形式编写我们的程序,因为这是我们人类与计算机交互的最好方式,让它们能够做我们想要的东西。我们并不是很擅长于手工编写复杂的数据结构!

然而,不管在哪种情况下,普通文本在编译器里面实际上是一个非常棘手的事情。它可能包含程序运作不必要的东西,例如空格,或者可能存在有歧义的部分。

因此,我们希望将我们的程序转换成数据结构,将数据结构全部映射为我们所使用的所谓“标记”,并将其插入到我们的程序中。

这个数据结构正是 AST!

AST 可以通过多种不同的方式表示,我使用 JSON 来看一看。

我们从这个极其简单的基本源代码来看:

var a = 1;

TypeScript 编译器的 Parser(语法分析程序)阶段的(简化后的)输出将是以下 AST:

{
  "pos": 0,
  "end": 10,
  "kind": 256,
  "text": "var a = 1;",
  "statements": [
    {
      "pos": 0,
      "end": 10,
      "kind": 200,
      "declarationList": {
        "pos": 0,
        "end": 9,
        "kind": 219,
        "declarations": [
          {
            "pos": 3,
            "end": 9,
            "kind": 218,
            "name": {
              "pos": 3,
              "end": 5,
              "text": "a"
            },
            "initializer": {
              "pos": 7,
              "end": 9,
              "kind": 8,
              "text": "1"
            }
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

我们的 AST 中的对象称为节点。

示例:在 VS Code 中重命名符号

在内部,TypeScript 编译器将使用 Parser 生成的 AST 来提供一些非常重要的事情,例如,发生在编译程序时的类型检查。

但它不止于此!

我们可以使用 AST 在 TypeScript 之上开发自己的工具,如代码美化工具、代码格式化工具和分析工具。

建立在这个 AST 代码之上的工具的一个很好的例子是: 语言服务器 Language Server

深入了解语言服务器的工作原理超出了本文的范围,但是当我们编写程序时,它能为我们提供一个绝对重量级别功能,就是“重命名符号”。

假设我们有以下源代码:

// The name of the author is James
var first_name = 'James';
console.log(first_name);

经过代码审查和对完美的适当追求,我们决定应该改换我们的变量命名惯例;使用驼峰式命名方式,而不是我们当前正在使用这种蛇式命名。

在我们的代码编辑器中,我们一直以来可以选择多个相同的文本,并使用多个光标来一次更改它们。

Manually select matches

当我们把程序也视作文本这样继续操作时,我们已经陷入了一个典型的陷阱中。

那个注释中我们不想修改的“name”单词,在我们的手动匹配中却被误选中了。我们可以看到在现实世界的应用程序中这样更改代码是有多危险。

正如我们在上面学到的那样,像 TypeScript 这样的东西在幕后生成一个 AST 的时候,与我们的程序不再像普通文本那样可以交互,每个标记在 AST 中都有自己的位置,而且它有很清晰的映射关系。

当我们右键单击我们的 first_name 变量时,我们可以在 VS Code 中直接“重命名符号”(TypeScript 语言服务器插件也可用于其他编辑器)。

Rename Symbol Example

非常好!现在我们的 first_name 变量是唯一需要改变的东西,如果需要的话,这个改变甚至会发生在我们项目中的多个文件中(与导出和导入的值一样)!

总结

哦,我们在这篇文章中已经讲了很多的内容。

我们把有关学术方面的规避开,围绕编译器和类型还有很多专业术语给出了通俗的定义。

我们对比了编译语言与解释语言、运行阶段与编译阶段、动态类型与静态类型,以及抽象语法树(AST)如何为我们的程序构建工具提供了更为优化的方法。

重要的是,我们提供了 TypeScript 作为我们 JavaScript 开发工具的一种思路,以及如何在其上构建更棒的工具,比如说作为重构代码的一种方式的重命名符号。

快来 UltimateAngular 平台上学习从初学者到 TypeScript 高手的课程吧,开启你的学习之旅!


via: https://toddmotto.com/typescript-the-missing-introduction

作者:James Henry 译者:MonkeyDEcho 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

在恒久的迷惑与过多期待的海洋中,登上一组简单响应式设计原则的小岛。

下载 Konrad Malawski 的免费电子书《为什么选择响应式?企业应用中的基本原则》,深入了解更多响应式技术的知识与好处。

自从 2013 年一起合作写了《响应式宣言》之后,我们看着响应式从一种几乎无人知晓的软件构建技术——当时只有少数几个公司的边缘项目使用了这一技术——最后成为 中间件领域 middleware field 大佬们全平台战略中的一部分。本文旨在定义和澄清响应式各个方面的概念,方法是比较在响应式编程风格下和把响应式系统视作一个紧密整体的设计方法下编写代码的不同之处。

响应式是一组设计原则

响应式技术目前成功的标志之一是“ 响应式 reactive ”成为了一个热词,并且跟一些不同的事物与人联系在了一起——常常伴随着像“ streaming ”、“ 轻量级 lightweight ”和“ 实时 real-time ”这样的词。

举个例子:当我们看到一支运动队时(像棒球队或者篮球队),我们一般会把他们看成一个个单独个体的组合,但是当他们之间碰撞不出火花,无法像一个团队一样高效地协作时,他们就会输给一个“更差劲”的队伍。从这篇文章的角度来看,响应式是一组设计原则,一种关于系统架构与设计的思考方式,一种关于在一个分布式环境下,当 实现技术 implementation techniques 、工具和设计模式都只是一个更大系统的一部分时如何设计的思考方式。

这个例子展示了不经考虑地将一堆软件拼揍在一起——尽管单独来看,这些软件都很优秀——和响应式系统之间的不同。在一个响应式系统中,正是不同 组件 parts 间的相互作用让响应式系统如此不同,它使得不同组件能够独立地运作,同时又一致协作从而达到最终想要的结果。

一个响应式系统 是一种 架构风格 architectural style ,它允许许多独立的应用结合在一起成为一个单元,共同响应它们所处的环境,同时保留着对单元内其它应用的“感知”——这能够表现为它能够做到 放大/缩小规模 scale up/down ,负载平衡,甚至能够主动地执行这些步骤。

以响应式的风格(或者说,通过响应式编程)写一个软件是可能的;然而,那也不过是拼图中的一块罢了。虽然在上面的提到的各个方面似乎都足以称其为“响应式的”,但仅就其它们自身而言,还不足以让一个系统成为响应式的。

当人们在软件开发与设计的语境下谈论“响应式”时,他们的意思通常是以下三者之一:

  • 响应式系统(架构与设计)
  • 响应式编程(基于声明的事件的)
  • 函数响应式编程(FRP)

我们将调查这些做法与技术的意思,特别是前两个。更明确地说,我们会在使用它们的时候讨论它们,例如它们是怎么联系在一起的,从它们身上又能到什么样的好处——特别是在为多核、云或移动架构搭建系统的情境下。

让我们先来说一说函数响应式编程吧,以及我们在本文后面不再讨论它的原因。

函数响应式编程(FRP)

函数响应式编程 Functional reactive programming ,通常被称作 FRP,是最常被误解的。FRP 在二十年前就被 Conal Elliott 精确地定义过了了。但是最近这个术语却被错误地 脚注1 用来描述一些像 Elm、Bacon.js 的技术以及其它技术中的响应式插件(RxJava、Rx.NET、 RxJS)。许多的 libraries 声称他们支持 FRP,事实上他们说的并非响应式编程,因此我们不会再进一步讨论它们。

响应式编程

响应式编程 Reactive programming ,不要把它跟函数响应式编程混淆了,它是异步编程下的一个子集,也是一种范式,在这种范式下,由新信息的 有效性 availability 推动逻辑的前进,而不是让 一条执行线程 a thread-of-execution 去推动 控制流 control flow

它能够把问题分解为多个独立的步骤,这些独立的步骤可以以异步且 非阻塞 non-blocking 的方式被执行,最后再组合在一起产生一条 工作流 workflow ——它的输入和输出可能是 非绑定的 unbounded

“异步地” Asynchronous 被牛津词典定义为“不在同一时刻存在或发生”,在我们的语境下,它意味着一条消息或者一个事件可发生在任何时刻,也有可能是在未来。这在响应式编程中是非常重要的一项技术,因为响应式编程允许[ 非阻塞式 non-blocking ]的执行方式——执行线程在竞争一块共享资源时不会因为 阻塞 blocking 而陷入等待(为了防止执行线程在当前的工作完成之前执行任何其它操作),而是在共享资源被占用的期间转而去做其它工作。 阿姆达尔定律 Amdahl's Law 脚注2 告诉我们,竞争是 可伸缩性 scalability 最大的敌人,所以一个响应式系统应当在极少数的情况下才不得不做阻塞工作。

响应式编程一般是 事件驱动 event-driven ,相比之下,响应式系统则是 消息驱动 message-driven 的——事件驱动与消息驱动之间的差别会在文章后面阐明。

响应式编程库的应用程序接口(API)一般是以下二者之一:

  • 基于回调的 Callback-based —匿名的 间接作用 side-effecting 回调函数被绑定在 事件源 event sources 上,当事件被放入 数据流 dataflow chain 中时,回调函数被调用。
  • 声明式的 Declarative ——通过函数的组合,通常是使用一些固定的函数,像 mapfilterfold 等等。

大部分的库会混合这两种风格,一般还带有 基于流 stream-based 操作符 operators ,像 windowing、 counts、 triggers。

说响应式编程跟 数据流编程 dataflow programming 有关是很合理的,因为它强调的是数据流而不是控制流

举几个为这种编程技术提供支持的的编程抽象概念:

  • Futures/Promises——一个值的容器,具有 读共享/写独占 many-read/single-write 的语义,即使变量尚不可用也能够添加异步的值转换操作。
  • streams - 响应式流——无限制的数据处理流,支持异步,非阻塞式,支持多个源与目的的 反压转换管道 back-pressured transformation pipelines
  • 数据流变量#Dataflow_variables_and_declarative_concurrency)——依赖于输入、 过程 procedures 或者其它单元的 单赋值变量 single assignment variables (存储单元),它能够自动更新值的改变。其中一个应用例子是表格软件——一个单元的值的改变会像涟漪一样荡开,影响到所有依赖于它的函数,顺流而下地使它们产生新的值。

在 JVM 中,支持响应式编程的流行库有 Akka Streams、Ratpack、Reactor、RxJava 和 Vert.x 等等。这些库实现了响应式编程的规范,成为 JVM 上响应式编程库之间的 互通标准 standard for interoperability ,并且根据它自身的叙述是“……一个为如何处理非阻塞式反压异步流提供标准的倡议”。

响应式编程的基本好处是:提高多核和多 CPU 硬件的计算资源利用率;根据阿姆达尔定律以及引申的 Günther 的通用可伸缩性定律 Günther’s Universal Scalability Law 脚注3 ,通过减少 序列化点 serialization points 来提高性能。

另一个好处是开发者生产效率,传统的编程范式都尽力想提供一个简单直接的可持续的方法来处理异步非阻塞式计算和 I/O。在响应式编程中,因活动(active)组件之间通常不需要明确的协作,从而也就解决了其中大部分的挑战。

响应式编程真正的发光点在于组件的创建跟工作流的组合。为了在异步执行上取得最大的优势,把 反压 back-pressure 加进来是很重要,这样能避免过度使用,或者确切地说,避免无限度的消耗资源。

尽管如此,响应式编程在搭建现代软件上仍然非常有用,为了在更高层次上 理解 reason about 一个系统,那么必须要使用到另一个工具: 响应式架构 reactive architecture ——设计响应式系统的方法。此外,要记住编程范式有很多,而响应式编程仅仅只是其中一个,所以如同其它工具一样,响应式编程并不是万金油,它不意图适用于任何情况。

事件驱动 vs. 消息驱动

如上面提到的,响应式编程——专注于短时间的数据流链条上的计算——因此倾向于事件驱动,而响应式系统——关注于通过分布式系统的通信和协作所得到的弹性和韧性——则是消息驱动的 脚注4(或者称之为 消息式 messaging 的)。

一个拥有 长期存活的可寻址 long-lived addressable 组件的消息驱动系统跟一个事件驱动的数据流驱动模型的不同在于,消息具有固定的导向,而事件则没有。消息会有明确的(一个)去向,而事件则只是一段等着被 观察 observe 的信息。另外, 消息式 messaging 更适用于异步,因为消息的发送与接收和发送者和接收者是分离的。

响应式宣言中的术语表定义了两者之间概念上的不同

一条消息就是一则被送往一个明确目的地的数据。一个事件则是达到某个给定状态的组件发出的一个信号。在一个消息驱动系统中,可寻址到的接收者等待消息的到来然后响应它,否则保持休眠状态。在一个事件驱动系统中,通知的监听者被绑定到消息源上,这样当消息被发出时它就会被调用。这意味着一个事件驱动系统专注于可寻址的事件源而消息驱动系统专注于可寻址的接收者。

分布式系统需要通过消息在网络上传输进行交流,以实现其沟通基础,与之相反,事件的发出则是本地的。在底层通过发送包裹着事件的消息来搭建跨网络的事件驱动系统的做法很常见。这样能够维持在分布式环境下事件驱动编程模型的相对简易性,并且在某些特殊的和合理的范围内的使用案例上工作得很好。

然而,这是有利有弊的:在编程模型的抽象性和简易性上得一分,在控制上就减一分。消息强迫我们去拥抱分布式系统的真实性和一致性——像 局部错误 partial failures 错误侦测 failure detection 丢弃/复制/重排序 dropped/duplicated/reordered 消息,最后还有一致性,管理多个并发真实性等等——然后直面它们,去处理它们,而不是像过去无数次一样,藏在一个蹩脚的抽象面罩后——假装网络并不存在(例如EJB、 RPCCORBAXA)。

这些在语义学和适用性上的不同在应用设计中有着深刻的含义,包括分布式系统的 复杂性 complexity 中的 弹性 resilience 韧性 elasticity 移动性 mobility 位置透明性 location transparency 管理 management ,这些在文章后面再进行介绍。

在一个响应式系统中,特别是使用了响应式编程技术的,这样的系统中就即有事件也有消息——一个是用于沟通的强大工具(消息),而另一个则呈现现实(事件)。

响应式系统和架构

响应式系统 —— 如同在《响应式宣言》中定义的那样——是一组用于搭建现代系统——已充分准备好满足如今应用程序所面对的不断增长的需求的现代系统——的架构设计原则。

响应式系统的原则决对不是什么新东西,它可以被追溯到 70 和 80 年代 Jim Gray 和 Pat Helland 在 串级系统 Tandem System 上和 Joe aomstrong 和 Robert Virding 在 Erland 上做出的重大工作。然而,这些人在当时都超越了时代,只有到了最近 5 - 10 年,技术行业才被不得不反思当前企业系统最好的开发实践活动并且学习如何将来之不易的响应式原则应用到今天这个多核、云计算和物联网的世界中。

响应式系统的基石是 消息传递 message-passing ,消息传递为两个组件之间创建一条暂时的边界,使得它们能够在 时间 上分离——实现并发性——和 空间 space ——实现 分布式 distribution 移动性 mobility 。这种分离是两个组件完全 隔离 isolation 以及实现 弹性 resilience 韧性 elasticity 基础的必需条件。

从程序到系统

这个世界的连通性正在变得越来越高。我们不再构建 程序 ——为单个操作子来计算某些东西的端到端逻辑——而更多地在构建 系统 了。

系统从定义上来说是复杂的——每一部分都包含多个组件,每个组件的自身或其子组件也可以是一个系统——这意味着软件要正常工作已经越来越依赖于其它软件。

我们今天构建的系统会在多个计算机上操作,小型的或大型的,或少或多,相近的或远隔半个地球的。同时,由于人们的生活正变得越来越依赖于系统顺畅运行的有效性,用户的期望也变得越得越来越难以满足。

为了实现用户——和企业——能够依赖的系统,这些系统必须是 灵敏的 responsive ,这样无论是某个东西提供了一个正确的响应,还是当需要一个响应时响应无法使用,都不会有影响。为了达到这一点,我们必须保证在错误( 弹性 )和欠载( 韧性 )下,系统仍然能够保持灵敏性。为了实现这一点,我们把系统设计为 消息驱动的 ,我们称其为 响应式系统

响应式系统的弹性

弹性是与 错误下 灵敏性 responsiveness 有关的,它是系统内在的功能特性,是需要被设计的东西,而不是能够被动的加入系统中的东西。弹性是大于容错性的——弹性无关于 故障退化 graceful degradation ——虽然故障退化对于系统来说是很有用的一种特性——与弹性相关的是与从错误中完全恢复达到 自愈 的能力。这就需要组件的隔离以及组件对错误的包容,以免错误散播到其相邻组件中去——否则,通常会导致灾难性的连锁故障。

因此构建一个弹性的、 自愈 self-healing 系统的关键是允许错误被:容纳、具体化为消息,发送给其他(担当 监管者 supervisors )的组件,从而在错误组件之外修复出一个安全环境。在这,消息驱动是其促成因素:远离高度耦合的、脆弱的深层嵌套的同步调用链,大家长期要么学会忍受其煎熬或直接忽略。解决的想法是将调用链中的错误管理分离,将客户端从处理服务端错误的责任中解放出来。

响应式系统的韧性

韧性 Elasticity 是关于 欠载下的 灵敏性 responsiveness 的——意味着一个系统的吞吐量在资源增加或减少时能够自动地相应 增加或减少 scales up or down (同样能够 向内或外扩展 scales in or out )以满足不同的需求。这是利用云计算承诺的特性所必需的因素:使系统利用资源更加有效,成本效益更佳,对环境友好以及实现按次付费。

系统必须能够在不重写甚至不重新设置的情况下,适应性地——即无需介入自动伸缩——响应状态及行为,沟通负载均衡, 故障转移 failover ,以及升级。实现这些的就是 位置透明性 location transparency :使用同一个方法,同样的编程抽象,同样的语义,在所有向度中 伸缩 scaling 系统的能力——从 CPU 核心到数据中心。

如同《响应式宣言》所述:

一个极大地简化问题的关键洞见在于意识到我们都在使用分布式计算。无论我们的操作系统是运行在一个单一结点上(拥有多个独立的 CPU,并通过 QPI 链接进行交流),还是在一个 节点集群 cluster of nodes (独立的机器,通过网络进行交流)上。拥抱这个事实意味着在垂直方向上多核的伸缩与在水平方面上集群的伸缩并无概念上的差异。在空间上的解耦 [...],是通过异步消息传送以及运行时实例与其引用解耦从而实现的,这就是我们所说的位置透明性。

因此,不论接收者在哪里,我们都以同样的方式与它交流。唯一能够在语义上等同实现的方式是消息传送。

响应式系统的生产效率

既然大多数的系统生来即是复杂的,那么其中一个最重要的点即是保证一个系统架构在开发和维护组件时,最小程度地减低生产效率,同时将操作的 偶发复杂性 accidental complexity 降到最低。

这一点很重要,因为在一个系统的生命周期中——如果系统的设计不正确——系统的维护会变得越来越困难,理解、定位和解决问题所需要花费时间和精力会不断地上涨。

响应式系统是我们所知的最具 生产效率 的系统架构(在多核、云及移动架构的背景下):

  • 错误的隔离为组件与组件之间裹上舱壁(LCTT 译注:当船遭到损坏进水时,舱壁能够防止水从损坏的船舱流入其他船舱),防止引发连锁错误,从而限制住错误的波及范围以及严重性。
  • 监管者的层级制度提供了多个等级的防护,搭配以自我修复能力,避免了许多曾经在侦查(inverstigate)时引发的操作 代价 cost ——大量的 瞬时故障 transient failures
  • 消息传送和位置透明性允许组件被卸载下线、代替或 重新布线 rerouted 同时不影响终端用户的使用体验,并降低中断的代价、它们的相对紧迫性以及诊断和修正所需的资源。
  • 复制减少了数据丢失的风险,减轻了数据 检索 retrieval 和存储的有效性错误的影响。
  • 韧性允许在使用率波动时保存资源,允许在负载很低时,最小化操作开销,并且允许在负载增加时,最小化 运行中断 outgae 紧急投入 urgent investment 伸缩性的风险。

因此,响应式系统使 生成系统 creation systems 很好的应对错误、随时间变化的负载——同时还能保持低运营成本。

响应式编程与响应式系统的关联

响应式编程是一种管理 内部逻辑 internal logic 数据流转换 dataflow transformation 的好技术,在本地的组件中,做为一种优化代码清晰度、性能以及资源利用率的方法。响应式系统,是一组架构上的原则,旨在强调分布式信息交流并为我们提供一种处理分布式系统弹性与韧性的工具。

只使用响应式编程常遇到的一个问题,是一个事件驱动的基于回调的或声明式的程序中两个计算阶段的 高度耦合 tight coupling ,使得 弹性 难以实现,因此时它的转换链通常存活时间短,并且它的各个阶段——回调函数或 组合子 combinator ——是匿名的,也就是不可寻址的。

这意味着,它通常在内部处理成功与错误的状态而不会向外界发送相应的信号。这种寻址能力的缺失导致单个 阶段 stages 很难恢复,因为它通常并不清楚异常应该,甚至不清楚异常可以,发送到何处去。

另一个与响应式系统方法的不同之处在于单纯的响应式编程允许 时间 上的 解耦 decoupling ,但不允许 空间 上的(除非是如上面所述的,在底层通过网络传送消息来 分发 distribute 数据流)。正如叙述的,在时间上的解耦使 并发性 成为可能,但是是空间上的解耦使 分布 distribution 移动性 mobility (使得不仅仅静态拓扑可用,还包括了动态拓扑)成为可能的——而这些正是 韧性 所必需的要素。

位置透明性的缺失使得很难以韧性方式对一个基于适应性响应式编程技术的程序进行向外扩展,因为这样就需要分附加工具,例如 消息总线 message bus 数据网格 data grid 或者在顶层的 定制网络协议 bespoke network protocol 。而这点正是响应式系统的消息驱动编程的闪光的地方,因为它是一个包含了其编程模型和所有伸缩向度语义的交流抽象概念,因此降低了复杂性与认知超载。

对于基于回调的编程,常会被提及的一个问题是写这样的程序或许相对来说会比较简单,但最终会引发一些真正的后果。

例如,对于基于匿名回调的系统,当你想理解它们,维护它们或最重要的是在 生产供应中断 production outages 或错误行为发生时,你想知道到底发生了什么、发生在哪以及为什么发生,但此时它们只提供极少的内部信息。

为响应式系统设计的库与平台(例如 Akka 项目和 Erlang 平台)学到了这一点,它们依赖于那些更容易理解的长期存活的可寻址组件。当错误发生时,根据导致错误的消息可以找到唯一的组件。当可寻址的概念存在组件模型的核心中时, 监控方案 monitoring solution 就有了一个 有意义 的方式来呈现它收集的数据——利用 传播 propagated 的身份标识。

一个好的编程范式的选择,一个选择实现像可寻址能力和错误管理这些东西的范式,已经被证明在生产中是无价的,因它在设计中承认了现实并非一帆风顺,接受并拥抱错误的出现 而不是毫无希望地去尝试避免错误。

总而言之,响应式编程是一个非常有用的实现技术,可以用在响应式架构当中。但是记住这只能帮助管理一部分:异步且非阻塞执行下的数据流管理——通常只在单个结点或服务中。当有多个结点时,就需要开始认真地考虑像 数据一致性 data consistency 跨结点沟通 cross-node communication 协调 coordination 版本控制 versioning 编制 orchestration 错误管理 failure management 关注与责任 concerns and responsibilities 分离等等的东西——也即是:系统架构。

因此,要最大化响应式编程的价值,就把它作为构建响应式系统的工具来使用。构建一个响应式系统需要的不仅是在一个已存在的遗留下来的 软件栈 software stack 上抽象掉特定的操作系统资源和少量的异步 API 和 断路器 circuit breakers 。此时应该拥抱你在创建一个包含多个服务的分布式系统这一事实——这意味着所有东西都要共同合作,提供一致性与灵敏的体验,而不仅仅是如预期工作,但同时还要在发生错误和不可预料的负载下正常工作。

总结

企业和中间件供应商在目睹了应用响应式所带来的企业利润增长后,同样开始拥抱响应式。在本文中,我们把响应式系统做为企业最终目标进行描述——假设了多核、云和移动架构的背景——而响应式编程则从中担任重要工具的角色。

响应式编程在内部逻辑及数据流转换的组件层次上为开发者提高了生产率——通过性能与资源的有效利用实现。而响应式系统在构建 原生云 cloud native 和其它大型分布式系统的系统层次上为架构师及 DevOps 从业者提高了生产率——通过弹性与韧性。我们建议在响应式系统设计原则中结合响应式编程技术。

脚注

  1. 参考 Conal Elliott,FRP 的发明者,见这个演示
  2. Amdahl 定律揭示了系统理论上的加速会被一系列的子部件限制,这意味着系统在新的资源加入后会出现 收益递减 diminishing returns
  3. Neil Günter 的 通用可伸缩性定律 Universal Scalability Law 是理解并发与分布式系统的竞争与协作的重要工具,它揭示了当新资源加入到系统中时,保持一致性的开销会导致不好的结果。
  4. 消息可以是同步的(要求发送者和接受者同时存在),也可以是异步的(允许他们在时间上解耦)。其语义上的区别超出本文的讨论范围。

via: https://www.oreilly.com/ideas/reactive-programming-vs-reactive-systems

作者:Jonas BonérViktor Klang 译者:XLCYun 校对:wxy

本文由 LCTT 组织编译,Linux中国 荣誉推出