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java程序执行js脚本

public class ExecJs {

    /**
     * 记录日志类
     */
    private Logger log = Logger.getLogger(ExecJs.class);
    /**
     * 后置处理,执行js脚本
     * @param js
     * @throws Exception
     */
    public void execJs(String js, Map<String,Object> map) throws Exception {
        if (log.isDebugEnabled()) {
            log.debug("execJs js : " + js);
            Iterator<Entry<String, Object>> it = map.entrySet().iterator();
            while (it.hasNext()) {
                Entry<String, Object> entry = (Entry<String, Object>) it.next();
                log.info("EXECJS MAP : " + entry.getKey() + "---" + entry.getValue());
            }// end while
        }// end if
        if ("".equals(js) || js == null) {
            log.info("EXECJS ERROR : JAVASCRIPT CONTENT IS NULL");
        } else if(map == null || map.size()<=0){
            log.info("EXECJS ERROR : MAP CONTENT IS NULL");
        } else {
            // 获取脚本引擎
            ScriptEngineManager mgr = new ScriptEngineManager();
            ScriptEngine engine = mgr.getEngineByName("javascript");
            // 绑定数据
            ScriptContext newContext = new SimpleScriptContext();
            Bindings bind = newContext.getBindings(ScriptContext.ENGINE_SCOPE);
            bind.putAll(map);
            try {
                engine.setBindings(bind, ScriptContext.ENGINE_SCOPE);
                engine.eval(js);
            } catch (Exception e) {
                log.info("EXECJS EXCEPTION : EXECUTE JAVASCRIPT EXCEPTION", e);
                throw (e);
            }// end try
        }// end if
    }
}
调用例子
boolean flag = false;
String js = “var a = 1; var b = a + aKey;println(b);”;
Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>();
map.put(“aKey”, “aValue”);
try {
flag = execJs.execJs(js, map);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}

5款工具助你写出更好的Java代码

摘要:工欲善其事,必先利其器。一名优秀的开发者手里肯定握着不少秘密武器,本文开发者分享了他在开发Java项目时,所用到的5款有助于提高代码质量的工具。

作者在IDR解决方案中,一直寻找方法来编写出更好的代码,后来他们发现,通过使用一些工具使用好的工具不仅可以提高代码质量,还可以提高开发人员的工作效率。在本文,作者将介绍5款在IDR解决方案的(开发语言为Java)中,最常用也最实用的工具给Java开发人员,希望它们帮你开发出更好的代码。

1.FindBugs

顾名思义,FindBugs是一款帮助开发者发现bug的工具,它是一个开源项目,遵循GNU公共许可协议,运行的是Java字节码而不是源码。

它是一款静态分析工具,它检查类或者JAR文件,将字节码与一组缺陷模式进行对比来发现可能存在的问题,这些问题包括空指针引用、无限递归循环、死锁等。

FindBugs在发现错误后,会进行等级划分,它把发现的错误分为四个等级:

 

  1. scariest(恐怖的)
  2. scary(吓人的)
  3. troubling(令人困扰的)
  4. of concern(值得关注的)

 

FindBugs是一个独立的GUI应用程序,有多种使用方式,可以作为Eclipse、NetBeans、IntelliJ IDEA插件使用,也可以从命令行、Ant、Maven使用。

2.Apache Ant

Apache Ant是由Apache软件基金会所提供的一款开源软件,是一个将软件编译、测试、部署等步骤联系在一起加以自动化的一个工具,主要用于Java环境中进行软件开发,它还可以用于构建C或C++应用程序,也可以针对目标任务运用在多种软件开发过程上。

Apache Ant有大量商用或开源的“antlibs”供大家使用,它非常灵活,因为他对编码约定或目录布局都是没有任何限制的。Apache Ant被广泛运用在各种Java IDE环境中,如Eclipse、NetBeans、IntelliJ IDEA等。

3.JProfiler

JProfiler是一个商业授权的Java剖析工具,由EJ技术有限公司开发,主要是针对Java EE和Java SE应用程序使用。它把CPU、内存和线程分析析组合在一个强大的应用中,从而可以用来分析性能瓶颈、内存泄漏、CPU负载以及线程问题。

JProfiler支持多种剖析模式:本地会话实时分析模式、远程会话实时分析模式、离线分析模式、快照比较、查看HPROF快照。此外,JProfiler既可以作为单独的应用程序使用,也可以作为一个插件使用,也可以在Adobes Coldfusion和Glassfish中作为应用服务器集成的一部分。

4.Bash

全称是Bourne-Again SHell,发布于1989年。它是一个Unix shell或命令式语言解析器,它作为GNU项目,是Bourne shell的一个免费替代。它在GNU操作系统上作为shell被广泛运用,它已是大多数Linux系统以及Mac OS X v10.4默认的shell,它能运行于大多数Unix风格的操作系统之上,甚至被移植到了Microsoft Windows上的Cygwin系统中,以实现Windows的POSIX虚拟接口。此外,它也被DJGPP项目移植到了MS-DOS上。

它通常被用作一个命令处理器,通常运行在一个文本窗口,它还可以从文件中读取各种命令、支持通配符的文件名、piping、命令替换、变量、控制结构等用来进行条件或迭代测试。

5.Sonarqube

Sonarqube是一个开源平台,是一款代码质量管理和环境搭建工具。它目前支持25种以上语言,包括Java、C/C++、C#、PHP、Flex、JavaScript、Python、PL/SQL、COBOL等,此外,它还可以作为Android开发的一部分。

它提供了完全自动化的分析工具,并且可以与Maven、Ant、Gradle和其它集成工具很好地集成,也可以与Java IDE进行很好的集成。它还可以用于报告重复的代码、编码标准、单元测试、代码覆盖率、复杂的代码、潜在的bug、评论、设计和架构。

来自:IDR solutions

http://www.csdn.net/article/2013-09-06/2816856-5-tools-to-help-you-write-better-Java-Code

基于Java的四大开源测试工具

摘要:成功的应用程序离不开测试人员和QA团队反复地测试,应用程序在进行最后的部署之前,需要通过测试来确保它的负载管理能力以及在特殊情况下的工作条件和工作加载情况。

测试是应用程序生命周期里至关重要的一步,应用程序在进行最后的部署之前,需要通过测试来确保它的负载管理能力以及在特殊情况下的工作条件和工作加载情况。

网络上许多开源的Java测试工具,然而真正经得起时间和实践考验的不多,本文例举了Java里的四大开源测试工具,这四个工具主要专注于前端测试,并且得到了测试人员和QA团队的广泛使用。

 

Apache JMeter——JMeter是一款开源的纯Java测试工具,其主要用于负载测试和性能测试。QA团队使用它来查找和发现相关的性能和负载管理问题,尤其是Web应用程序的性能问题。它可以用于对静态的和动态的资源(文件、Servlet、Perl脚本、Java对象、JDBC数据库连接和查询、FTP、HTTP、JMS、通用的TCP连接、LDAP和OS本地进程访问等)的性能进行测试。它可以用于对服务器,网络或对象模拟繁重的负载来测试它们的强度或分析不同压力类型下的整体性能。

Jmeter架构提供了“out of the box”功能。此外,它还支持各种插件,这些插件可以实现其独特的创新功能,用户可以根据自己的需求进行自定义配置,添加相应地插件。

Selenium ——Selenium是一个开源的自动化测试工具,其主要用于Web应用程序的自动化测试,与其它测试工具不同的是,它可以在许多平台和操作系统上运行,可以直接在浏览器下运行,并且支持所有流行的测试框架和编程语言,如C++、Java、Python、Per和Ruby等。

Sahi ——Sahi是另一个开源的自动化Web测试工具,Sahi可以专门测试动态的AJAX应用程序,还带有非常出色的自动播放效果机制。其主要特点是:独立的平台和浏览器、出色的刻录机、无需等待、无需XPath、内置Java异常交互报告。

Robotium——Robotium是一款测试Android应用程序的开源自动化测试框架,应该说,Robotium是开发者们最常用的一款开源工具。主要针对Android平台的应用进行黑盒自动化测试,它提供了模拟各种手势操作(点击、长按、滑动等)、查找和断言机制的API,能够对各种控件进行操作。Robotium无需测试应用程序源码,并且安装简单、容易编写测试用例。当然,它还可以测试基于浏览器的一些Android应用程序,但前提是有些限制条件。

各位开发者,你们使用哪一款工具呢?

来自: Open Source Testing Tools in Java

http://www.csdn.net/article/2013-07-12/2816206-Open-Source-Testing-Tools-in-Java

优化技巧分享:把内存消耗降低至原来的1/20

摘要:Plumbr是一家Java存泄露检测器开发公司,在最近的客户报告中,他们发现了一个内存耗尽相关的问题。在检测后他们查出了问题所在,通过优化最终降低了21.5倍的堆内存。

这是最近发生的又一起内存相关的事件了。这个案例是从一个最近的客户报告中提取出来,一个异常运行的应用在其产品中反复报告内存耗尽。

这个症状是由我们的一个实验性功能发现,它主要用来监测某一类数据结构的使用情况。它提供了一个信号探针,结果会指向问题源代码的某一位置。为了保护客户的隐私,我们人为重建了该例子并保持它同原真实场景在技术层面的一致性。你可以免费在此处 下载到源码

故事开始于一组从外界源加载进来的对象。同外部的信息交互是基于XML的接口,这本身并没什么大不了的,但事实上“基于XML的格式进行通讯”的实现细节被分散到了系统的每一个角落。 传入系统的文档是首先被转换成XMLBean实例,然后在整个系统范围内被使用,这中做法听起来有点傻。

整个问题中最核心的部分是一个延迟加载的缓冲方案。缓存的对象是“Person”的实例:

 

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// Imports and methods removed to improve readability
public class Person {
    private String id;
    private Date dateOfBirth;
    private String forename;
    private String surname;
}

 

 

你也许会说这才能消耗多少内存呢。但当我们揭开进一步的细节时,发现事情就变了味了。表面上根据设计,声称实现只用到的诸如上文提到的那样一些简单的类,但真实的情形是使用了基于模型生成的数据结构。使用的模型是诸如下面的这个简化的XSD片段。

 

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<xs:schema targetNamespace="http://plumbr.eu" xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"
        elementFormDefault="qualified"> <xs:element name="person"> <xs:complexType>
        <xs:sequence> <xs:element name="id" type="xs:string"/> <xs:element
        name="dateOfBirth" type="xs:dateTime"/> <xs:element name="forename"
        type="xs:string"/> <xs:element name="surname" type="xs:string"/>
        </xs:sequence> </xs:complexType> </xs:element> </xs:schema>

 

 

使用 XMLBeans,开发者生成了该模型,并在真实的场景中使用。现在我们回到开始的这个缓存的方案上来,假设它设计初衷是为了支持最多1.3M Person类的实例,而我们实际却要塞进去同等数量的大家伙,这从根上就注定了失败。

跑一组测试用例后,发现1.3M个基于XMLBean的生成的实例需要消耗大概1.5GB的堆空间。我们当时想这肯定可以做的更好。

第一个改进是显而易见的,外部同系统内部集成的实现细节是不应该把影响传递给系统的每一个角落的。所以我们把缓存改成了使用简单的  java.util.HashMap<Long, Person>。ID是键,Person是值。我们发现内存的消耗立即降低到了214MB。但这还不能令我们满意。

由于Map中的键是一个数,我们有十足的理由使用 Trove Collections来进一步降低它的内存消耗。这在实现上的改动很快,我们只需把  HashMap 改成  TLongObjectHashMap<Person> ,堆的消耗进一步降低到了143MB。

活干到这个程度我们已经可以收工了,但是工程师的好奇心驱使我们要更进一步。不由自主的我们发现了系统的数据存在着大量的重复信息。例如Date Of Birth其实已经在ID中编码了,所以Date Of Birth可以直接从ID中得到,而不必使用额外的空间去它。

经过改良,Person类现在变成了这个样子:

 

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// Imports and methods removed to improve readability
public class Person {
    private String id;
    private String forename;
    private String surname;
}

 

 

重新跑一边测试证实我们的改进的确有效,堆消耗降低到了93MB。但是我们还未满足。

该应用在64位的机器上使用老的JDK6。默认情况下,这么做不能 压缩普通对象的指针的。通过参数”-XX:UseCompressedOops“切换到压缩模式使我们获得了额外的收获,现在我们的内存消耗降低到了73MB。

 

当然,我们还能走的更远。比如基于键值建立B-tree,但这已经开始影响到了代码的可读性,所以我们决定到此为止。降低21.5倍的堆内存应该已经是一个足够好的结果了。

让我们再重复一下学到了什么

如果你对这个实验很好奇,请在此处 下载相关的代码。使用到的的测量工具和其具体描述可以在这篇博文找到。

 

  • 别把同外部模块的整合影响到系统的每一个角落
  • 冗余的数据可能带来开销。在可能的情况下尽量消除它
  • 基本数据类型是你最经常打交道的朋友,务必知道些关于它们的工具,如果还没玩过 Trove请立刻开始吧
  • JVM自带的优化技术不可忽视

原文链接:  Nikita Salnikov-Tarnovski ,编译:感谢@ NULL_文龙 的热心翻译

译文链接: http://blog.jobbole.com/40666/

自动生成代码工具

背景

很多业务很多功能对应的操作都很接近,很多代码都是共通的,只需改动一部分。如果新建一张表,共通的代码能自动生成就好,不需要拷贝原来的代码还要修改,能节省很多时间。

准备

1、MyBatis使用Generator自动生成代码,工具配置、数据库连接读取等通过它来完成。需要下载mybatis-generator-core-1.3.2

MyBatis生成的是固定格式的的几个模板,而且只能是java相关的代码,并且很多东西还不太灵活,不能满足很多业务。

2、通过velocity生成模板文件。需要下载velocity1.7

设计

1.一个表对应的数据通过MyBatis读取。

2.按一定规则自定义一套模板文件,通过velocity生成每个表对应的模板文件。自定义的模板文件可以满足PHP/JAVA等各种语言的代码生成。

开发语言:java

详细说明及源码

正准备开发中,待续!