开源实体映射框架EmitMapper介绍

Dapper是一款高效、轻量级的ORM框架，最初由Stack Overflow团队开发，基于它们对Entity Framework的不满，于是在2011年发布了。

它能够快速将数据库中的数据映射成为.NET中常用的实体类，而不用担心性能问题。

一、的优点相对于其他ORM框架的优点在于，它的性能非常好。

因为它是一个轻量级的框架，所以在开发过程中发布和查询数据的速度比较快。

它还支持直接执行SQL语句的功能，这样就可以在不熟悉ORM框架的情况下，直接进行数据库操作。

此外，还可以和一起使用，这意味着你可以使用它来增强你的Web应用程序。

二、的ORM映射使用的ORM映射时，你需要创建一个实体类，并将其用于映射数据。

例如，我们有一个名为"Employee"的实体，其中包含"FirstName"、"LastName"、"Age"等属性，我们可以定义一个代表Employee的类：public class Employee{public int ID { get; set; }public string FirstName { get; set; }public string LastName { get; set; }public int Age { get; set; }}我们还需要在实现中定义数据访问层。

这可以通过创建一个Repository类，并在其中定义方法来实现。

例如，我们可以定义一个EmployeeRepository类，其中包含一个名为"GetEmployeeByID"的方法，它需要传递一个EmployeeID参数，并返回一个Employee实例：public class EmployeeRepository{private IDbConnection db;public EmployeeRepository(string connString){db = new SqlConnection(connString);}public Employee GetEmployeeByID(int id){string query = @"SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID = @ID";return db.Query<Employee>(query, new {ID = id}).FirstOrDefault();}}或者，我们也可以通过提供的扩展方法来做到类似的效果:public Employee GetEmployeeByID(int id){string query = @"SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID = @ID";return db.QuerySingle<Employee>(query, new {ID = id});}这些方法都是简单而高效的，它们以Type-Safe的方式执行SQL查询并自动将数据填充到我们定义的Employee实例中。

时间要追溯到2005年。

那时正在做硕士论文。

题目是“AOP framework for .net”。

这个AOP框架将使用C#2.0来实现。

这当然没什么令人惊奇的。

从理论上说，任何开发语言都可以实现AOP框架。

但要按着AOP联盟的规范实现这个AOP框架，大多数的开发语言并不能很容易地完成这项任务。

微软公司在我们心目中是强大的，而出自于微软的C#自然也会被认为是强大的。

使用C#几乎可以很容易地完成大多数的应用程序（包括桌面、Web、移动等）。

但要用C#来实现标准的AOP框架却不是那么容易，甚至有点强人所难。

这到底是为什么呢？一、AOP的概念和原理AOP(Aspect Oriented Programming)的中文意思是“面向方面编程”。

它是10年前由施乐公司提出的。

这种技术并不是一种新的编程技术，和OOP(Object Oriented Programming)并不是平级的。

它只是OOP的一种扩展。

一个典型的软件系统由核心功能和系统功能组成。

所谓核心功能就是和这个系统相关的业务功能，如在mail服务器中的核心功能是接收和发送电子邮件。

系统功能则可以看成是系统的可选功能，如日志、安全等。

如果没有了这些功能，mail服务器仍可以照常工作，只是不太安全了，并且无法查找以往的记录。

实现这些系统功能，一般的作法是将系统功能的代码和核心功能的代码混在一起。

这样做不仅加大了系统设计和实现的难度，而且使设计系统核心功能的程序员必须要考虑这些系统的功能，分散了他们的注意力。

由于在软件开发中遇到以上问题，人们开始设想是否能将软件中的核心功能和系统功能分开，达到单独设计、实现、维护的目的。

于是就有人提出在设计和实现时单独进行，当编译时将单独编写的系统功能的代码织入(weaves)到核心功能的代码中，将代码织入的工具叫织入器(weaver)。

这种思想经过长期的实践，就逐渐形成了AOP的核心思想，同时也形成了AOP最早的一个实现：AspectJ。

SimpleRpc-系统边界以及整体架构阿里巴巴首席工程师经验分享，物超所值。

系统边界什么是系统边界？系统边界就是在系统设计之初，对系统所要实现的功能进行界定，不乱添加，不多添加。

这么做的好处就是，系统简单明了，主旨明确，方便开发和用户使用。

举个例子，一个自动售货机的本职工作是自动售货，用户投入零钱，选择商品，出货，找零，功能简单明了。

但是，工程师非要再给售货机添加一个播放音乐的功能，原因是能够提升用户感受，用户在买东西的时候听音乐会心情舒畅，这明显就是乱加功能。

更麻烦的是，有一天播放音乐的功能出了故障，由于售货过程依赖音乐播放功能，售货也跟着不能用了，这会更糟糕。

如果买东西和播放音乐是独立的，那么即使音乐播放不成功，也不影响用户购买，而现在用户只能眼巴巴看着售货机不断的骂售货机的设计者是个傻X。

那么SimpleRpc的功能边界是什么呢？SimpleRpc只提供一个跨网络RPC框架，用户代码在固定的锚点插入，来完成这个RPC调用。

1.这个RPC不保证数据安全。

有些rpc会使用ssl进行数据加密，但是SimpleRpc不考虑这种问题，因为服务调用在同一个机房内进行，不会涉及到外网数据传输，故不考虑数据加密。

2.SimpleRpc不支持服务发现机制。

有些Rpc会顺带实现服务注册以及发现功能，比如GRPC。

但是我们的服务就是展示一个简单的RPC调用，其它功能忽略。

3.SimpleRpc只有C++语言代码，暂时不支持其它语言。

因为，这个框架只是学习交流的目的，不推荐用在生产环境。

4.SimpleRpc不需要IDL（接口描述语言）文件。

因为我们就是要略去IDL转换成代码这个繁琐的步骤，我们隐含默认服务端提供固定的计算服务，要求客户端和服务端配套使用。

5.SimpleRpc不提供数据的序列化和反序列化功能，我们只专注于RPC调用框架实现，序列化和反序列化可以使用第三方开源软件protobuf完成。

整体架构客户端请求以及服务端响应的整个流程：1.客户端序列化请求数据后，通过socket发送给服务器。

opentelemetry-collector介绍Opentelemetry-collector 是一个用于收集、处理和传递遥测数据的工具。

它是开源的，并且由CNCF（云原生计算基金会）支持。

Opentelemetry-collector 具有以下主要功能和特点：1. 多种数据源支持：支持从不同的数据源收集数据，包括应用程序、主机和云服务等。

它可以收集的数据类型包括实时指标、分布式追踪、日志和异常信息等。

2. 灵活的数据处理：Opentelemetry-collector 允许你对收集的数据进行多种处理。

它可以进行数据过滤、数据转换、聚合和丰富等操作，帮助你获得更有用的遥测数据。

3. 数据格式转换：Opentelemetry-collector 支持多种数据格式，包括OpenTelemetry、OpenCensus、Prometheus、Zipkin 和Jaeger 等。

它可以将从不同格式的数据源收集到的数据转换为统一的格式，使其易于处理和分析。

4. 高度可扩展：Opentelemetry-collector 的设计允许用户基于需求进行定制和扩展。

你可以选择插件式的架构来实现特定功能的扩展，例如添加自定义收集器、转换器或导出器等。

5. 分布式架构：Opentelemetry-collector 可以在分布式环境中运行，从多个节点收集数据，并将其汇总到一个中央位置进行处理和分析。

这使得它适用于大规模、复杂的系统。

总体而言，Opentelemetry-collector 是一个功能强大、灵活且可扩展的工具，用于收集、处理和传递遥测数据。

它可以帮助你获得对系统性能和行为的深入洞察，从而优化应用程序和基础设施的性能和可靠性。

教程简介Esper是一个事件流处理（ESP）和事件关联引擎（CEP的，复杂事件处理）。

Esper的目标是针对实时事件驱动架构（EDA）。

当Esper监测到事件流中又符合条件的时间发生时，即可触发Plain Old Java Objects（POJO）编写的自定义操作。

当数百万数量级的事件同时发生时，我们不可能使用普通的关系型数据库来存储和查询，Esper正是专为这样的大批量关联事件而设计的。

Esper提供一个定制的事件处理语言（EPL），允许的条件表达丰富的事件，相关性，可能跨越时间窗，从而减少开发工作需要设置一个系统，可以对复杂的情况作出反应。

Esper是一个轻量级的Java编写的内核是完全纳入任何Java进程，JEE应用服务器或基于Java 的企业服务总线嵌入的。

它使应用程序的过程中收到的消息或事件的大量快速发展。

介绍事件流和复杂事件信息是至关重要的作出明智的决定。

这是真实的在现实生活中，而且在计算，并在几个领域，如金融，欺诈检测，商业智能或战场的运作，特别是关键。

从信息流中的消息或事件的形式不同的来源，如给在特定的时间内股票价格对国家的暗示。

这就是说，看着那些离散事件是毫无意义的时间最多。

交易者需要看一段时间内的股票走势可能与其他信息在恰当的时间，最好的交易相结合。

虽然离散事件时看了一个又一个可能是毫无意义的，事件流 - 这是一个无限集合的事件 - 被认为在一个滑动窗口，进一步密切相关，是很有意义的，并用最小的延迟反应对他们是至关重要的有效行动和竞争优势。

简介Esper关系数据库或如JMS消息为基础的系统使之真正难以对付的时空数据和实时查询。

事实上，数据库查询，返回需要明确的有意义的数据，不适合推动，因为它变化的数据。

JMS的系统是无状态的，需要开发人员的时间和实施自己的聚合逻辑。

相比之下，Esper引擎提供了一个更高的抽象与才智，可以被看作是一个数据库天翻地覆式：不是存储数据和运行对存储的数据查询，Esper允许应用程序存储数据的查询和运行通过。

React 的Emit 机制：如何更好地理解与运用React，作为一个强大的前端框架，以其声明式编程和组件化思想在前端开发中占据了重要地位。

然而，除了这些广为人知的特性，React 还拥有一个鲜为人知的机制——Emit 机制。

理解这个机制对于深入理解和高效使用React 至关重要。

首先，我们需要明白什么是Emit 机制。

简单来说，Emit 机制是React 内部用于更新和渲染组件的一种机制。

当组件的状态（state）或属性（props）发生变化时，React 会通过Emit 机制触发组件的重新渲染。

这个机制是如何工作的呢？当组件的状态或属性发生变化时，React 会首先检查是否有相应的依赖关系存在。

如果有，那么就会触发组件的重新渲染。

这个过程就是通过Emit 机制完成的。

Emit 机制就像一个广播站，当有新的依赖关系产生时，它就会向所有相关的组件发送消息，通知它们需要重新渲染。

那么，如何利用这个机制来提升我们的开发效率呢？首先，我们需要理解Emit机制的工作原理，以便更好地预测和控制组件的渲染行为。

例如，当我们知道某个组件的重新渲染是由某个特定的依赖关系触发的，我们就可以更精确地控制这个依赖关系，避免不必要的重新渲染。

其次，我们可以利用Emit 机制来优化性能。

例如，我们可以使用React.memo 或useMemo 这样的高阶组件或Hook 来缓存计算结果，避免在每次渲染时都进行重复的计算。

这样，只有当依赖关系发生变化时，才会触发重新计算，从而提高性能。

最后，理解React 的Emit 机制有助于我们编写更加高效和稳定的代码。

通过深入了解这个机制，我们可以更好地理解React 的工作原理，从而更好地应对各种复杂的开发场景。

一、介绍ekuiper manager规则集ekuiper manager规则集是一种用于ekuiper流数据处理工具的规则集合。

ekuiper是一个开源的轻量级的流数据处理工具，可以用于处理物联网设备产生的数据、传感器数据、日志数据等实时流数据。

二、ekuiper manager规则集的作用ekuiper manager规则集可以用于定义ekuiper的数据处理规则。

通过编写规则集，用户可以指定ekuiper如何处理输入的流数据，包括数据过滤、数据转换、数据聚合等操作。

规则集可以帮助用户轻松地配置ekuiper，实现对实时流数据的高效处理。

三、ekuiper manager规则集的特点1. 灵活性：ekuiper manager规则集支持灵活的规则配置，用户可以根据自己的需求编写规则集，实现对不同类型的流数据的个性化处理。

2. 易用性：ekuiper manager规则集的语法简单易懂，用户可以通过简单的配置文件来定义规则，无需复杂的编程技能。

3. 扩展性：ekuiper manager规则集支持丰富的扩展插件，用户可以通过插件机制实现对ekuiper的扩展功能，满足更复杂的需求。

四、ekuiper manager规则集的应用场景ekuiper manager规则集适用于各种实时流数据处理场景，包括但不限于：1. 物联网数据处理：通过ekuiper manager规则集，可以实现对物联网设备产生的实时数据的处理，包括数据清洗、数据聚合、实时告警等。

2. 日志监控：ekuiper manager规则集可以用于实时监控系统日志数据，实现实时告警、异常检测等功能。

3. 数据分析：通过ekuiper manager规则集，可以对实时流数据进行实时分析、统计，帮助用户及时了解数据变化、挖掘数据价值。

五、ekuiper manager规则集的使用方法1. 编写规则集：用户首先需要编写ekuiper manager规则集，可以选择使用ekuiper提供的模板，也可以完全自定义规则集。

复杂事件处理引擎—Esper⼊门（第⼆弹）说明： 以下内容，可以参考Esper官⽅⽹站《Qucik start & Tutorial 》（顺序做了部分调整）。

PS：因为英语⽔平有限（⼤学期间刚过CET4的英语⼩盲童⼀枚），翻译很烂（⾃⼰都感觉不能直视），描述不清的，可以随时问。

⼀有时间，将给予解释。

Tutorial (教程)部分1、简介（该部分在⼊门第⼀弹中有提起）Esper 是⼀个事件流处理和事件关联的引擎（CEP,complex event processing 复合事件处理）。

作为实时事件驱动框架，当事件流中有事件条件发⽣时，Esper能够触发⾃定义动作（POJO）。

Esper也是为了⼤量事件关联⽽设计，当有数百万的事件进来时，不能⽤经典的数据库架构来存储所有事件。

定制的事件处理语⾔EPL，允许表达丰富的事件条件、关联性，也可跨越事件窗⼝，从⽽最⼤限度的减少为应对复杂情况⽽必须建⽴系统的开发难度。

Esper是轻量级的java内核实现，其可以完全嵌⼊到任何的java进程、javaEE应⽤服务器或者给予java的ESB（企业服务总线）。

Esper可以很快完成传⼊的⼤量消息或者事件处理的应⽤程序。

【总结】Esper是⼀个事件处理和复杂事件关联处理的java内核的轻量级引擎。

对于⼤量事件的处理，能够⽤最短的时间做出反应，触发相应的操作。

另外，为Esper量⾝定制的事件处理语⾔——类SQL语⾔，对于表达事件的条件以及关联关系的处理等⾮常⽅便。

2、事件流和复杂事件信息对于作出明智的选择是⾄关重要的。

不仅现实⽣活中这是事实，⽽且在计算机处理中尤其是⼀些领域，⽐如⾦融、欺诈检测、商业智能或是战场操作等，也是很重要的。

信息从不同的来源，以消息或者事件的形式流动，如股票价格在某⼀特定时间的状态需要给出⼀个提⽰。

也就是说，看离散的数据⼤部分时间是没有意义的。

交易者需要看到⼀段时间的股票⾛势，以便结合其他信息在合适的时间做出最好的交易。

流处理框架Storm简介EMC中国研究院向东提起Big Data，人们往往会提起大数据的4个V: Volume,Velocity , Variety 以及Value。

这四个V从各个侧面说明了大数据并不是新瓶装旧酒: 面对数据产生来源，产生方式，处理方式等等一系列质变，原来适用的数据挖掘/BI工具已经不再满足实际需要，人们迫切需要新的计算模式，基础架构以及开箱即用的工具集来使自己的业务运行的更好。

这也是当前大数据如此火热的原因。

流处理（Stream Processing）或者复杂事件处理（CEP，complex event processing）也不是一个新概念，对此相关的研究和相应的产品已经有很多了，其中最有名的应该算开源CEP引擎Esper（/）。

相对于原有的产品，现在的流处理新贵，比如来自Yahoo！的S4和来自Twitter的Storm，到底有哪些独到的长处，让人们趋之若鹜？本文试图在Storm的基础上对此解读。

Storm简介任何关注大数据的有心人想必对Storm 都不会陌生：Storm是由来自BackType的NathanMarz开发，后来BackType 被Twitter收购并开源（https:///nathanmarz/storm），随之也闻名天下。

Storm核心代码是由Clojure （/）这门极具潜力的函数式编程语言开发的，这也使得Storm格外引人注目。

Storm可以用于3种不同场景：事件流（stream processing），持续计算（continuous computation）以及分布式RPC （DistributedRPC）。

针对这些场景，Storm设计了自己独特的计算模型:图一：Storm Topology1. 如图一所示，Storm计算模型以Topology为单位。

一个Topology是由一系列Spout和Bolt构成的图。

Events stream 会在构成Topology的Spout和Bolt之间流动。