1.簡介

　　用戶實際操作時，並非是連續點擊，而是存在很多停頓的情況，例如：用戶需要時間閱讀文字內容、填表、或者查找正確的鏈接等。為了模擬用戶實際情況，在性能測試中我們需要考慮思考時間。若不認真考慮思考時間很可能會導致測試結果的失真。例如，估計的可支撐用戶數偏小。在性能測試中，訪問請求之間的停頓時間被稱之為思考時間，那麼如何模擬這種停頓呢？我們可以藉助JMeter的定時器實現。

　　JMeter中的定時器一般被我們用來設置延遲與同步。定時器的執行優先級高於Sampler（取樣器），在同一作用域（例如控制器下）下有多個定時器存在時，每一個定時器都會執行，如果想讓某一定時器僅對某一Sampler有效，則可以把定時器加在此Sampler節點下。

2.預覽定時器

首先我們來看一下JMeter的定時器，路徑：線程組（用戶）->添加->定時器（Timer）；我們可以清楚地看到JMeter5中共有9個定時器，如下圖所示：

如果上圖您看得不是很清楚的話，宏哥總結了一個思維導圖，關於JMeter5的邏輯控制器類型，如下圖所示： 

 通過以上的了解，我們對定時器有了一個大致的了解和認識。下面宏哥就給小夥伴或則童鞋們分享講解一些通常在工作中會用到的定時器。 

4.常用定時器詳解

這一小節，宏哥就由上而下地詳細地講解一下常用的定時器。

4.1Constant Timer

固定定時器，看名稱大家也知道是一個固定定時器，多用來模擬思考時間，顧名思義是：請求之間的間隔時間為固定值。

作用：通過ThreadDelay設定每個線程請求之前的等待時間（單位為毫秒）。注意：固定定時是有作用域的，放到線程組下其作用域是所有請求都會延遲固定器設置的時間，如果放到請求內，作用域是單個請求延遲時間（常用）。

1、我們先來看看這個Constant Timer長得是啥樣子，路徑：線程組 > 添加 > 定時器 > 固定定時器，如下圖所示： 

2、關鍵參數說明如下：

Name：名稱，可以隨意設置，甚至為空；

Comments：註釋，可隨意設置，可以為空；

Thread Delay（in milliseconds）：線程等待時間，單位毫秒。

用法(場景)，更真實的模擬用戶場景，需要設置等待時間，或是等待上一個請求的時間，才執行，給sampler之間的思考時間；

4.1.1實例

場景應用：性能測試中，根據用戶操作預估時間，或者需要等待一段時間來加載數據。
PS：在實際模擬用戶請求的過程中，會失去靈活性，不推薦大量使用

1、新建測試計劃，線程組下添加2個取樣器 訪問博客園首頁、訪問度娘，如下圖所示：

2、然後再添加固定定時器，設置延遲時間3000ms，即3s，如下圖所示：

3、配置好以後，點擊“保存”，運行JMeter，查看錶格結果（取樣器訪問博客園首頁和訪問度娘間隔3s），如下圖所示：

4.2Uniform Random Timer

統一（均勻）隨機定時器，也是讓線程暫停一個隨機時間，只不過力求隨機時間能夠更均勻，都會出現。均勻隨機定時器，顧名思義，它產生的延遲時間是個隨機值，而各隨機值出現的概率均等。總的延遲時間等於一個隨機延遲時間加上一個固定延遲時間，用戶可以設置隨機延遲時間和固定延遲時間。

作用：它產生的延遲時間是個隨機值，而各隨機值出現的概率均等。總的延遲時間等於一個隨機延遲時間加上一個固定延遲時間，用戶可以設置隨機延遲時間和固定延遲時間。每個線程的延遲時間是符合標準正態分佈的隨機時間停頓，那麼使用這個定時器，總延遲 = 高斯分佈值（平均0.0和標準偏差1.0）* 指定的偏差值+固定延遲偏移(Math.abs((this.random.nextGaussian() * 偏差值) + 固定延遲偏移))

總延遲時間 = 指定範圍內的隨機時間（在範圍內各隨機值等概率）+ 固定延遲時間

1、我們先來看看這Uniform Random Timer長得是啥樣子，路徑：線程組 > 添加 > 定時器 > 統一隨機定時器，如下圖所示： 

2、關鍵參數說明如下：

Name：名稱，可以隨意設置，甚至為空；

Comments：註釋，可隨意設置，可以為空；

Random Delay Maximum：最大隨機延遲時間；

Constant Delay Offset： 固定延遲時間。

4.2.1實例

1、新建測試計劃，線程組下添加2個取樣器 訪問博客園首頁、訪問度娘，如下圖所示：

2、然後再添加統一隨機定時器，設置延遲時間3s，如下圖所示：

3、配置好以後，點擊“保存”，運行JMeter，查看錶格結果（取樣器訪問博客園首頁和訪問度娘間隔4s = 1000ms + 3000ms），如下圖所示：

4.3Precise Throughput Timer

準確的吞吐量定時器，顧名思義，這個就是控制吞吐量的。和Constant Throughput Timer類似，但是能更精準的控制請求。區別就是Constant Throughput Timer根據時間來做定時器（到了多少秒就發請求）；Precise Throughput Timer是根據吞吐量在做計時器（到了多少量就發請求）。也就是能做到控制請求的速度和個數。

1、我們先來看看這個Precise Throughput Timer長得是啥樣子，路徑：線程組 > 添加 > 定時器 > 準確的吞吐量定時器，如下圖所示： 

2、關鍵參數說明如下：

Name：名稱，可以隨意設置，甚至為空；

Comments：註釋，可隨意設置，可以為空；

Thread Delay：忽略子控制器，即子控制器失效，由交替控制器接管。

Target Throught：目標吞吐量

Throught Period：表示在多長時間內發送Target Throught指定的請求數(以秒為單位)

Test Druation：指定測試運行時間(以秒為單位)

Number of threads in the bath：用來設置集合點，等到指定個數的請求后併發執行

4.3.1實例

1、新建測試計劃，線程組（設置線程組，保證有足夠的時間）下添加2個取樣器 訪問博客園首頁（已禁用）、訪問度娘，如下圖所示：

2、然後再添加準確的吞吐量定時器，設置10個吞吐量，設置10s啟動完10個請求，設置運行時間20s，如下圖所示：

3、配置好以後，點擊“保存”，運行JMeter，查看錶格結果（大約用了20秒啟動了21個線程），如下圖所示：

4、設置集合點在Precise Throughput Timer中設置集合點為10，其它參數不變，如下圖所示：

5、在Thread Group中設置線程數為10，如下圖所示： 

6、配置好以後，點擊“保存”，運行JMeter，查看錶格結果（可以看到，每10個線程為1組，同時啟動。），如下圖所示： 

4.4Constant Throughput Timer

固定吞吐量定時器，這個定時器引入了變量暫停，通過計算使總吞吐量（以每分鐘去楊樹計）盡可能接近給定的数字。當然，如果服務器不能處理它，或者如果其他定時器或耗時的測試原件阻止它，那麼吞吐量將更低。
雖然計時器被稱為常數吞吐量定時器，但吞吐量值並不一定是常數。它可以根據變量或函數調用定義，並且可以在測試期間改變該值。通過以下多種方式都可以改變：
使用計數器變量
使用一個 __jexl3, __groovy 函數來提供一個變化的值
使用遠程BeeShell服務器更改Jmeter屬性
請注意，在測試期間，不應該頻繁地更改吞吐量值——新值生效需要一段時間。

常數吞吐量定時器作用：控制吞吐量（線上壓測時候，避免一下就上百上千的吞吐量影響線上性能，加上這個之後較安全，可以一點一點往上加）； 按指定的吞吐量執行，以每分鐘為單位。計算吞吐量依據是最後一次線程的執行時延。

作用域：此定時器放在請求的下級，只對它的上級請求起作用

1、我們先來看看這個Constant Throughput Timer長得是啥樣子，路徑：線程組 > 添加 > 定時器 > 常數吞吐量定時器，如下圖所示： 

2、關鍵參數說明如下：

Name：名稱，可以隨意設置，甚至為空；

Comments：註釋，可隨意設置，可以為空；

Target throughput（in samples per minute）：目標吞吐量。注意這裡是每分鐘發送的請求數，可以選擇作用的線程：當前線程、當前線程組、所有線程組等，具體含義如下：

this thread only: 設置每個線程的吞吐量。總的吞吐量=線程數*該值。

all active threads in current thread group：吞吐量被分攤到當前線程組所有的活動線程上。每個線程將根據上次運行時間延遲。

all active threads：吞吐量被分配到所有線程組的所有活動線程的總吞吐量。每個線程將根據上次運行時間延遲。在這種情況下，每個線程組需要一個具有相同設置的固定吞吐量定時器。（不常用）

all active threads in current thread group (shared)：同上，但是每個線程是根據組中的線程的上一次運行時間來延遲。相當於線程組組內排隊。（不常用）

all active threads (shared)：同上，但每個線程是根據線程的上次運行時間來延遲。相當於讓所有線程組整體排隊。（不常用）

 4.4.1實例

1、新建測試計劃，線程組下添加1個取樣器 訪問博客園首頁（已禁用）、訪問度娘，如下圖所示：

2、然後再添加常數吞吐量定時器，設置目標吞吐量為300，如下圖所示：

3、配置好以後，點擊“保存”，運行JMeter，查看jp@gc – Transactions per Second（常數吞吐量定時器設置300/分鐘，也就是5/秒，故tps最大5，這裏的tps大約都是5，說明已經超過5，可以往上增加了），如下圖所示：

5. 定時器的作用域

1. 定時器是在每個sampler（採樣器）之前執行的，而不是之後（無論定時器位置在sampler之前還是下面）；
2. 當執行一個sampler之前時，所有當前作用域內的定時器都會被執行；
3. 如果希望定時器僅應用於其中一個sampler，則把定時器作為子節點加入；
4. 如果希望在sampler執行完之後再等待，則可以使用Test Action；

6.小結

6.1安裝插件管理

1、安裝前查看選項，沒有看到插件管理，如下圖所示：

2、想安裝一個jmeter的插件，到官網（http://jmeter-plugins.org）上去下載插件安裝包，但是頁面一直都是搜索狀態，如下圖所示：

3、然後宏哥找了一個下載一個jmeter的插件管理工具 地址： http://jmeter-plugins.org/get/

4、將下載的文件拷貝的你的JMeter根目錄下的 lib/ext 目錄，如下圖所示：

5、 重啟jmeter，在選項中可以看到插件管理工具已經安裝成功，如下圖所示：

 6、勾選要下載的插件，點擊Apply changes and restart JMeter按鈕就完成了

Installed Plugins：用於查看已安裝的插件，並可通過 取消勾選 – 應用操作 來卸載插件

Available Plugins:用於查看和安裝可用的插件，通過 勾選-應用操作（右下側有按鈕Apply changes and restart JMeter） 來安裝插件

Upgrades:用於升級插件

　　 好了，今天關於定時器的上篇就講解到這裏，這一篇主要介紹了 Constant Timer 、Uniform Random Timer、Precise Throughput Timer和 Constant Throughput Timer。感謝你耐心的閱讀和學習。

您的肯定就是我進步的動力。如果你感覺還不錯，就請鼓勵一下吧！記得隨手點波  推薦  不要忘記哦！！！

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一、sentinel是什麼

sentinel的官方名稱叫分佈式系統的流量防衛兵。Sentinel 以流量為切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度保護服務的穩定性。在Spring Cloud項目中最開始我們使用的是Hystrix，目前已停止更新了。現在Spring Cloud官方推薦的是rensilience4j。當然還有我們今天學習的sentinel。

Sentinel 具有以下特徵:

• 豐富的應用場景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的雙十一大促流量的核心場景，例如秒殺（即突發流量控制在系統容量可以承受的範圍）、消息削峰填谷、集群流量控制、實時熔斷下游不可用應用等。
• 完備的實時監控：Sentinel 同時提供實時的監控功能。您可以在控制台中看到接入應用的單台機器秒級數據，甚至 500 台以下規模的集群的匯總運 行情況。
• 廣泛的開源生態：Sentinel 提供開箱即用的與其它開源框架/庫的整合模塊，例如與 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相應的依賴並進行簡單的配置即可快速地接入 Sentinel。
• 完善的 SPI 擴展點：Sentinel 提供簡單易用、完善的 SPI 擴展接口。您可以通過實現擴展接口來快速地定製邏輯。例如定製規則管理、適配動態數據源等。

二、sentinel實現限流

2.1 安裝sentinel控制台

• 下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

這裏我們直接下載jar包即可，下載后通過命令行啟動：

java -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar

• 默認端口：8080
• 默認用戶名：sentinel
• 默認密碼：sentinel

啟動成功后，我們瀏覽器訪問http://localhost:8080，出現如下界面。

2.2 微服務繼承sentinel

• 引入sentinel依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

• 添加sentinel的相關配置

server:
  port: 7003
spring:
  application:
    name: sentinel-provider
  cloud:
	nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080

• 提供個接口用來測試限流

@SpringBootApplication
public class SentinelApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SentinelApplication.class, args);
    }
}

@RestController
class TestController{
    @GetMapping("/test")
    public String test(){
        return "hello! sentinel!";
    }
}

我們請求幾次這個接口后，打開sentinel控制台，就可以實時監控到這個sentinel-provider服務接口調用情況了。

2.3 配置限流規則

我們這裏做一個簡單的規則配置:

• 閥值類型：QPS

• 單機閥值：2

意思就是：該接口每秒最多允許進入兩個請求。

點擊新增后，在流控規則里發現了一條規則：

現在，我們繼續請求3次這個接口。第三次響應的內容如下：

Blocked by Sentinel (flow limiting)

我們打開控制台發現拒絕了一條請求。

三、Sentinel規則介紹

不管是限流還是降級，它都是按照某種規則進行的，下面具體介紹一下sentinel支持的幾種規則。

3.1 流控規則

流量控制，其原理是監控應用流量的QPS(每秒查詢率) 或併發線程數等指標，當達到指定的閾值時

對流量進行控制，以避免被瞬時的流量高峰衝垮，從而保障應用的高可用性。

資源名：唯一名稱，默認是請求路徑，可自定義

針對來源：指定對哪個微服務進行限流，默認指default，意思是不區分來源，全部限制

閾值類型/單機閾值：

• QPS（每秒請求數量）: 當調用該接口的QPS達到閾值的時候，進行限流

• 線程數：當調用該接口的線程數達到閾值的時候，進行限流

3.2 降級規則

降級規則就是當滿足什麼條件時，對服務降級——即將請求轉發到另外接口上，這個接口與業務無關，只是為了保證系統的完整性。

• RT（平均響應時間） ：當資源的平均響應時間超過閾值（以 ms 為單位）之後，資源進入准降級狀態。如果接下來 1s 內持續進入 5 個請求，它們的 RT都持續超過這個閾值，那麼在接下的時間窗口（以 s 為單位）之內，就會對這個方法進行服務降級。

  注意 Sentinel 默認統計的 RT 上限是 4900 ms，超出此閾值的都會算作 4900 ms，若需要變更此上限可以通過啟動配置項 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 來配置。

• 異常比例：當資源的每秒異常總數占通過量的比值超過閾值之後，資源進入降級狀態，即在接下的時間窗口（以 s 為單位）之內，對這個方法的調用都會自動地返回。異常比率的閾值範圍是 [0.0,1.0]。

• 異常數 ：當資源近 1 分鐘的異常數目超過閾值之後會進行服務降級。注意由於統計時間窗口是分鐘級別的，若時間窗口小於 60s，則結束熔斷狀態后仍可能再進入熔斷狀態。

3.3 熱點規則

熱點規則允許將規則具體到參數上。

我們用個例子來看看效果。

• 編寫接口

@GetMapping("/myTest")
@SentinelResource("test3")
public String test123(String name,String age){
    return  name + "----"+ age;
}

• 添加規則

• 運行效果

結果显示，第一個參數被限流了，而第二個參數正常。

3.4 系統規則

系統保護規則是從應用級別的入口流量進行控制，從單台機器的總體 Load、RT、入口 QPS 、CPU使用率和線程數五個維度監控應用數據，讓系統盡可能跑在最大吞吐量的同時保證系統整體的穩定性。

系統保護規則是應用整體維度的，而不是資源維度的，並且僅對入口流量 (進入應用的流量) 生效。

• Load（僅對 Linux/Unix-like 機器生效）：當系統 load1 超過閾值，且系統當前的併發線程數超過系統容量時才會觸發系統保護。系統容量由系統的 maxQps * minRt 計算得出。設定參考值一般是 CPU cores * 2.5。

• RT：當單台機器上所有入口流量的平均 RT 達到閾值即觸發系統保護，單位是毫秒。

• 線程數：當單台機器上所有入口流量的併發線程數達到閾值即觸發系統保護。

• 入口 QPS：當單台機器上所有入口流量的 QPS 達到閾值即觸發系統保護。

• CPU使用率：當單台機器上所有入口流量的 CPU使用率達到閾值即觸發系統保護。

3.5 授權規則

很多時候，我們需要根據調用來源來判斷該次請求是否允許放行，這時候可以使用 Sentinel 的來源問控制的功能。來源訪問控制根據資源的請求來源（origin）限制資源是否通過：

• 若配置白名單，則只有請求來源位於白名單內時才可通過；

• 若配置黑名單，則請求來源位於黑名單時不通過，其餘的請求通過。

流控應用：sentinel提供了RequestOriginParser來處理接口來源。

我們運行abc來源的請求訪問/test接口。

@Component
class requestOrigin implements RequestOriginParser{

    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        String server = httpServletRequest.getParameter("server");
        return server;
    }
}

我們請求http://localhost:7003/test?server=abc 和 http://localhost:7003/test?server=ab來分別看看效果。

@SentinelResource的使用

@SentinelResource 用於定義資源，並提供可選的異常處理和 fallback 配置項。

主要參數有以下幾個

@sentinelResource可結合blockHandler用於限流處理，結合fallback用於降級處理。具體規則可通過sentinel控制台配置，具體我就不演示了，在下一章內容中，我會分別演示限流和降級的應用。

public class MySentinelResource {

    @SentinelResource(value="message",blockHandler="blockHandler",fallback="fallback")
    public String message(String str){
        if(StringUtils.isBlank(str)){
            throw new RuntimeException();
        }
        return str;
    }
    /**
     * 限流處理
     * @param str
     * @param ex
     * @return
     */
    public String blockHandler(String str, BlockedException ex){
        return str + "--"+ ex;
    }
    /**
     * 降級處理
     * @param str
     * @return
     */
    public String fallback(String str){
        return null;
    }
}

代碼示例

gitee：https://gitee.com/zhixie/spring-cloud-alibaba-learning/tree/master/sentinel-server

github：https://github.com/binzh303/spring-cloud-alibaba-learning/tree/master/sentinel-server

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　　平常開發過程中，如果涉及到RPC調用，對於服務調用方和服務提供方，都是可以設置接口超時時間的。以調用方為例，調用方需要調用遠程的一個接口，為了保證服務的質量，一般會設置調用接口的超時時間，比如將調用接口的超時時間設置為1秒，當調用遠程接口后，經過1秒還未拿到結果，那麼就認為是超時了，調用方就不會繼續等待服務提供方返回結果，而是直接拋出一個SocketTimeOutException。

　　其實不僅僅是RPC接口調用需要設置超時時間，數據庫、緩存這些一樣的，一般都會設置超時時間，不能讓程序無休止的等待下去。

　　那麼問題來了！！應用或者說框架，是如何設置超時時間的呢？我們設置超時時間為1秒，那麼程序是怎麼保證1秒后就停止調用了呢？這也就是本文要介紹的，接口調用設置超時時間的原理。

　　本文將以設置調用數據庫超時為例，介紹設置超時時間是怎麼實現的，明白這個原理后，其他比如RPC調用、緩存調用的超時原理也就明白。

CallUtils-帶有超時的執行工具類

　　下面是一個CallUtils，包含一個線程池和execute方法，execute方法中默認超時時間為1秒。

package cn.ganlixin.util;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * 帶有超時的任務執行器
 */
public class CallUtils {

    /**
     * 用於執行任務的線程池
     */
    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);

    /**
     * 執行任務，並且超時時間為1秒
     *
     * @param callable 需要執行的任務
     * @param <T>      任務執行完畢后返回值類型
     * @return 任務結果
     */
    public static <T> T execute(Callable<T> callable) {

        // 提交任務
        Future<T> future = executorService.submit(callable);

        try {
            return future.get(1, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException | ExecutionException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return null;
    }
}

UserService-將調用數據庫

　　UserService使用CallUtils來執行數據庫操作，因為CallUtils設置有調用超時：

package cn.ganlixin.service;

import cn.ganlixin.dao.UserDAO;
import cn.ganlixin.model.User;
import cn.ganlixin.util.CallUtils;

import java.util.List;

public class UserService {

    private UserDAO userDAO = new UserDAO();

    public List<User> getAllUser() {
        return CallUtils.execute(() -> userDAO.getAllUserFromDB());
    }
}

UserDAO-耗時的數據庫操作

　　userDAO中，作為測試，只提供了一個getAllUserFromDB方法，休眠2秒來模擬數據庫操作，因為UserService使用CallUtils來調用該方法，CallUtils的超時時間為1秒，所以該數據庫操作必定會超時：

package cn.ganlixin.dao;
import cn.ganlixin.model.User;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class UserDAO {

    /**
     * 從DB獲取全量user列表
     */
    public List<User> getAllUserFromDB() {
        try {
            // 模擬數據庫操作，耗時2秒
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return null;
    }
}

進行測試

　　創建測試類，測試UserService的getAllUser方法，因為getAllUser方法中使用CallUtils來調用數據庫操作，CallUtils的超時時間為1秒，而數據庫操作需要2秒，所以getAllUser方法必然會超時。

package cn.ganlixin.test;
import cn.ganlixin.service.UserService;
import org.junit.Test;

public class TestUserService {

    public UserService userService = new UserService();

    @Test
    public void testGetAllUser() {
        userService.getAllUser();
    }
}

　　執行測試，輸出如下：

總結

　　本文演示了接口超時調用的原理，實現接口調用超時，無非是通過將任務提交到線程池后，使用future.get，設置超時時間即可。

　　上面的代碼很多細節都不太規範，比如涉及到數據庫的超時，應該是數據庫連接池的超時配置，而我在演示時是直接使用CallUtils來替代了，但是明白這個原理就OK。

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緣起

是否聽說過程序員鼓勵師，不久前出了一款vscode的插件rainbow-fart，可以在寫代碼的時候，匹配到特定關鍵詞就瘋狂的拍你馬屁。

vscode的下載嘗試過，但是作為日常將IDEA作為主力生產工具的同學來說，如何體驗呢? 於是假期花了一點時間，寫了一個idea版本的插件idea-rainbow-fart。

使用說明

默認使用中文語音包，可以在setting里設置

打開設置：

選擇第三方語音包：

可以到 https://github.com/topics/vscode-rainbow-fart 查找語音包。

點擊確定生效：

原理

沒啥原理，就是一款簡單的idea插件，對沒寫過插件的我來說，需要先看下官方文檔，基本上看下面這一篇就OK：

https://www.jetbrains.org/intellij/sdk/docs/basics/getting_started.html

讀取語音包

先來看下語音包的設計：

{
  "name": "KugimiyaRie",
  "display-name": "KugimiyaRie 釘宮理惠 (Japanese)",
  "avatar": "louise.png",
  "avatar-dark": "shana.png",
  "version": "0.0.1",
  "description": "傲嬌釘宮，鞭寫鞭罵",
  "languages": [
    "javascript"
  ],
  "author": "zthxxx",
  "gender": "female",
  "locale": "jp",
  "contributes": [
    {
      "keywords": [
        "function",
        "=>"
      ],
      "voices": [
        "function_01.mp3",
        "function_02.mp3",
        "function_03.mp3"
      ]
    },
	...
	]
}

對Java來說，定義兩個bean類，解析json即可：

/**
     * 加載配置
     */
    public static void loadConfig() {
        try {
            //
            FartSettings settings = FartSettings.getInstance();
            if (!settings.isEnable()) {
                return;
            }
            String json = readVoicePackageJson("manifest.json");
            Gson gson = new Gson();
            Manifest manifest = gson.fromJson(json, Manifest.class);
            // load contributes.json
            if (manifest.getContributes() == null) {
                String contributesText = readVoicePackageJson("contributes.json");
                Manifest contributes = gson.fromJson(contributesText, Manifest.class);
                if (contributes.getContributes() != null) {
                    manifest.setContributes(contributes.getContributes());
                }
            }
            Context.init(manifest);

        } catch (IOException e) {
        }
    }

監控用戶輸入

自定義一個Handler類繼承TypedActionHandlerBase即可，需要實現的方法原型是：

public void execute(@NotNull Editor editor, char charTyped, @NotNull DataContext dataContext)

chartTyped就是輸入的字符，我們可以簡單粗暴的將這些組合到一起即可，用一個list緩存，然後將拼接后的字符串匹配關鍵詞。

     private List<String> candidates = new ArrayList<>();

    @Override
    public void execute(@NotNull Editor editor, char charTyped, @NotNull DataContext dataContext) {
        candidates.add(String.valueOf(charTyped));
        String str = StringUtils.join(candidates, "");
        try {
            List<String> voices = Context.getCandidate(str);
            if (!voices.isEmpty()) {
                Context.play(voices);
                candidates.clear();
            }
        }catch (Exception e){
            // TODO
            candidates.clear();
        }

        if (this.myOriginalHandler != null) {
            this.myOriginalHandler.execute(editor, charTyped, dataContext);
        }
    }

匹配關鍵詞更簡單,將讀取出來的json，放到hashmap中，然後遍歷map，如果包含關鍵詞就作為語音候選：

    public static List<String> getCandidate(String inputHistory) {


        final List<String> candidate = new ArrayList<>();

        FartSettings settings = FartSettings.getInstance();
        if (!settings.isEnable()) {
            return candidate;
        }
        if (keyword2Voices != null) {
            keyword2Voices.forEach((keyword, voices) -> {
                if (inputHistory.contains(keyword)) {
                    candidate.addAll(voices);
                }
            });
        }
        if (candidate.isEmpty()) {
            candidate.addAll(findSpecialKeyword(inputHistory));
        }
        return candidate;
    }

如果找到候選，就播放。

播放

為了防止同時播放多個語音，我們用一個單線程線程池來搞定。播放器使用javazoom.jl.player.Player

  /**
     * play in a single thread pool
     */
    static ExecutorService playerTheadPool;
	static {
        ThreadFactory playerFactory = new ThreadFactoryBuilder()
                .setNameFormat("player-pool-%d").build();
        playerTheadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(1024), playerFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
    }
	
	public static void play(List<String> voices) {

        FartSettings settings = FartSettings.getInstance();
        if (!settings.isEnable()) {
            return;
        }
        // play in single thread
        playerTheadPool.submit(() -> {
            String file = voices.get(new Random().nextInt() % voices.size());
            try {
                InputStream inputStream = null;
                if (StringUtils.isEmpty(settings.getCustomVoicePackage())) {
                    inputStream = Context.class.getResourceAsStream("/build-in-voice-chinese/" + file);
                } else {
                    File mp3File = Paths.get(settings.getCustomVoicePackage(), file).toFile();
                    if (mp3File.exists()) {
                        try {
                            inputStream = new FileInputStream(mp3File);
                        } catch (FileNotFoundException e) {
                        }
                    } else {
                        return;
                    }
                }
                if (inputStream != null) {
                    Player player = new Player(inputStream);
                    player.play();
                    player.close();
                }
            } catch (JavaLayerException e) {
            }
        });
    }

end

開源地址： https://github.com/jadepeng/idea-rainbow-fart

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作者：Jadepeng
出處：jqpeng的技術記事本–http://www.cnblogs.com/xiaoqi
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