Hello ,各位小夥伴大家好，我是小棧君，上次分享我們講到了Go語言關於項目工程結構的管理，本期的分享我們來講解一下關於go語言的數組和切片的概念、用法和區別。

在go語言的程序開發過程中，我們避免不了數組和切片。關於他們的用法和區別卻使得有的小夥伴感覺困惑。所以小棧君這裏也歸納和總結了關於數組和切片的乾貨幫助小夥伴進行理解。

數組的定義

數組是具有相同唯一類型的一組已編號且長度固定的數據項序列，這種類型可以是任意的原始類型例如整形、字符串或者自定義類型。

相對於去聲明 number0, number1, …, number99 的變量，使用數組形式 numbers[0], numbers[1] …, numbers[99] 更加方便且易於擴展。

數組元素可以通過索引（位置）來讀取（或者修改），索引從 0 開始，第一個元素索引為 0，第二個索引為 1，以此類推。

總體來講的話數組就是同一種類型的固定長度的序列。

在go語言中數組的定義是很簡單的。

如圖所示，我們定義了一個長度為2的數組，在數組定義的過程中，系統已經對這個數組進行了初始化並分配了空間。所以我們如果想要進行賦值可以通過數組名加上下標的方式進行賦值。但是值得注意的一點是我們並不能進行數組的超長處理。這一點有別於java的數組定義，java的定長數組添加值后如果對於超出的值會有自動擴容功能。

但是在go語言中並沒有方法來進行增刪改查值，只有通過下標的方式，所以我們如果進行了越界處理編譯都會進行報錯。所以才入門的小夥伴們需要注意一下哦。數組的下標在數組的合法範圍之外就會出發訪問越界，會有panic出現。所以小棧君也是通過了一個實例給大家說明一下，因為編譯可能會不通過，所以我們巧妙的避開編譯器的編譯進行數組的越界操作說明。

當然需要值得注意的一點是，數組的長度也是數組類型的一部分，因此var a [2]int 和 var b [3] int 是兩個不同的類型。

知識點來了，在go語言中的數組是屬於值類型傳遞，當我們傳遞一個數組到一個方法中，改變副本的值並不會修改到原本數組的值。所以得到的數組還是原來的樣子。

因此如果我們要對數組進行值的修改的話，就只有進行指針操作啦~。

切片的概念

在go語言中數組中長度不可以更改，所以在實際的應用環境中並不是非常實用，所以Go語言衍生出了一種靈活性強和功能更強大的內置類型，即為切片。

與上面所講的數組相比，切片的長度是不固定的，並且切片是可以進行擴容。切片對象非常小，是因為它是只有3個字段的數據結構：一個是指向底層數組的指針，一個是切片的長度，一個是切片的容量。這3個字段，就是Go語言操作底層數組的元數據，有了它們，我們就可以任意的操作切片了。

當然，切片作為數組的引用，所以切片屬於是引用類型，各位小夥伴可千萬要記住了哦。在切片的使用過程當中，我們可以通過遍曆數組的方式進行對於切片的遍歷，我們也可以內置方法len對數組或切片進行長度的計算。

當然我們也可以對切片的容量進行計算，之前有講過Go語言有豐富的內置庫提供給我們使用，所以我們也可以cap內置函數進行容量的計算。多個切片如果表示同一個數組的片段，它們可以共享數據;因此一個切片和相關數組的其他切片是共享存儲的，相反，不同的數組總是代表不同的存儲。數組實際上是切片的構建塊。

上面的例子小棧君分別用數組和切片進行了測試，我們可以看到數組的容量一旦確定后就無法進行更改，當我們的切片進行初始化，初始的容量是2，此時切片的容量和長度都是2，但是我通過內置的append方法進行了切片的增加。此時的切片的容量和長度都是4。此時我們並不能確定切片內置擴容的機制，但是隱約猜測是倍增。

言歸正傳，為了測試一下切片的擴容機制，所以小棧君又進行了切片的增加，此時，細心的小夥伴應該發現，這次小棧君一次性增加了兩個元素在一個append裏面，因為這是append方法是一個可變長度的傳值。這也是一個小知識點哦。

如果切片的底層數組，沒有足夠的容量時，就會新建一個底層數組，把原來數組的值複製到新底層數組裡，再追加新值，這時候就不會影響原來的底層數組了。

append目前的算法是：容量小於1000個時，總是成倍的增長，一旦容量超過1000個，增長因子設為1.25，也就是說每次會增加25%的容量。

之後我們發現切片的容量和長度發生了變化，如果說上次容量的擴張是4是我們猜測的倍數擴容方式，那麼這次我們就實錘了他的擴容機制就是倍增。而且在Go語言的容量和長度不一樣，所以我們也可以得出結論，就是在 0 <= len(arry) <= cap(slice)。

在我們聲明好切片后我們可以使用new或是make方法對切片進行初始化，當然小棧君也試着嘗試證明切片如果沒有進行初始化是會panic的。結果並沒有出現。因為如果slice沒有初始化，它僅僅相當於一個nil，長度和容量都為0，並不會panic。

小棧君也考慮到可能是因為沒有內置增加方法或是沒有報錯僅僅只是因為我後面利用對Carry數組的切割進行賦值的緣故。所以不甘心又做了一次嘗試，定義好相應的切片后直接使用append方法，結果如下：

我們同樣可以通過上述的例子了解到切片的下標是左閉右開區間，因為我們carry數組的內容如上圖所示， 我們最終得到的結果是IT乾貨棧，下標來講的話是屬於1。所以我們得到的結論和事實是一樣的。對於切片我們也有很多用法，如下圖所示：

下圖是Python中對於切片的操作，並且Python中的數組更為靈活，在後面我為大家分享Python教程的時候會詳細分享哦。

切片的初始化

對於切片的初始化我們可以make方法和new方法

new(T) 為每個新的類型T分配一片內存，初始化為 0 並且返回類型為*T的內存地址:這種方法 返回一個指向類型為 T，值為 0 的地址的指針，它適用於值類型如數組和結構體；它相當於 &T{}。

make(T) 返回一個類型為 T 的初始值，它只適用於3種內建的引用類型:切片、map 和 channel。

拷貝

因為在go語言的數組是屬於值傳遞，之前的方法也證實了這一點，在方法傳遞值的時候系統會進行拷貝一份副本進行傳遞，如果需要改變的值的話就需要使用指針。但是在使用切片處理的時候，因為切片屬於引用傳遞，所以go語言有內置的函數copy方法進行值的拷貝。

上述的一個例子可以綜合說明幾點問題了，最開始我們定義了一個切片並且容量是2，內容是1和2，我們同樣定義了切片b但是並沒有做初始化處理。直接使用copy操作。使用copy操作的時候，小棧君也複製了源碼出來，第一個是我們的數據源，第二個參數傳遞我們的目標源。直接使用的話我們可以從結果看出並沒有成功。

所以接下來小棧君又進行了初始化操作。這裏舉例的目的是提醒各位，在操作切片的時候沒有初始化就相當於nil，最好是進行切片的初始化操作。在早期go語言的版本中，沒有初始化切片會直接報錯。接下來我又進行了再一次的複製操作並且打印出他們的地址和容量、長度。可以看出進行切片的拷貝是不會進行切片的擴容處理。而且他們分別指向了不同的地址說明拷貝成功。

好了，今天的分享就到這啦，如果你喜歡我的分享，麻煩你點擊一個好看或贊，我是小棧君，不定期分享IT乾貨，包括但不限於區塊鏈、大數據、Python、go、等系列專題。希望與你共同成長。我們下期再見啦，拜了個拜~

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域名解析 | A記錄 ，CNAME，MX，NS 你懂了嗎

域名解析

什麼是域名解析？域名解析就是國際域名或者國內域名以及中文域名等域名申請后做的到IP地址的轉換過程。IP地址是網路上標識您站點的数字地址，為了簡單好記，採用域名來代替ip地址標識站點地址。域名的解析工作由DNS服務器完成。

如下圖，百度 www.baidu.com 就是域名，解析出來的IP 14.216.177.30 這個過程就是域名解析。

A 記錄

A (Address) 記錄是用來指定主機名（或域名）對應的IP地址記錄。用戶可以將該域名下的網站服務器指向到自己的web server上。同時也可以設置您域名的二級域名。又稱IP指向，用戶可以在此設置子域名並指向到自己的目標主機地址上，從而實現通過域名找到服務器。
　　說明：
　　·指向的目標主機地址類型只能使用IP地址；
　　1) 添加A記錄
　　在“主機名”中填入子域的名字，“類型”為A，“IP地址/主機名”中填入web服務器的IP地址，點擊“新增”按鈕即可。
　　注：如果“主機名”一欄為空則表示對域名mydomain.com本身做指向。
　　2) 修改A記錄
　　只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的IP地址直接修改為新IP地址，然後點擊“修改”按鈕即可。
　　3) 刪除A記錄
　　點擊要刪除的A記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。
　　4) 泛域名解析
　　即將該域名所有未指定的子域名都指向一個空間。
　　在“主機名”中填入*，“類型”為A，“IP地址/主機名”中填入web服務器的IP地址，點擊“新增”按鈕即可。
　　5) 負載均衡的實現：
　　負載均衡(Server Load Balancing，SLB)是指在一系列資源上面動態地分佈網絡負載。負載均衡可以減少網絡擁塞，提高整體網絡性能，提高自愈性，並確保企業關鍵性應用的可用性。
　　當相同子域名有多個目標地址時，表示輪循，可以達到負載均衡的目的，但需要虛擬主機服務商支持。

CNAME記錄

別名記錄。這種記錄允許您將多個名字映射到另外一個域名。通常用於同時提供WWW和MAIL服務的計算機。例如，有一台計算機名為“host.mydomain.com”（A記錄）。它同時提供WWW和MAIL服務，為了便於用戶訪問服務。可以為該計算機設置兩個別名（CNAME）：WWW和MAIL。這兩個別名的全稱就 http://www.mydomain.com/和“mail.mydomain.com”。實際上他們都指向 “host.mydomain.com”。通常稱別名指向。您可以為一個主機設置別名。比如設置test.mydomain.com，用來指向一個主機www.rddns.com那麼以後就可以用test.mydomain.com來代替訪問www.rddns.com了。
　　說明：
　　·CNAME的目標主機地址只能使用主機名，不能使用IP地址；
　　·主機名前不能有任何其他前綴，如：http://等是不被允許的；
　　·A記錄優先於CNAME記錄。即如果一個主機地址同時存在A記錄和CNAME記錄，則CNAME記錄不生效。
　　1) 添加CNAME記錄
　　在“主機名”中填入子域的名字，“類型”為CNAME，“IP地址/主機名”中填入目標地址，點擊“新增”按鈕即可。
　　2) 修改CNAME記錄
　　只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的目標地址直接修改為新地址，然後點擊“修改”按鈕即可。
　　3) 刪除CNAME記錄
　　點擊要刪除的CNAME記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。

MX 記錄

郵件交換記錄。用於將以該域名為結尾的电子郵件指向對應的郵件服務器以進行處理。如：用戶所用的郵件是以域名mydomain.com為結尾的，則需要在管理界面中添加該域名的MX記錄來處理所有以@mydomain.com結尾的郵件。
　　說明：
　　·MX記錄可以使用主機名或IP地址；
　　·MX記錄可以通過設置優先級實現主輔服務器設置，“優先級”中的数字越小表示級別越高。也可以使用相同優先級達到負載均衡的目的；
　　·如果在“主機名”中填入子域名則此MX記錄只對該子域名生效。
　　1)添加MX記錄
　　“主機名”一欄為空，“類型”為MX，“IP地址/主機名”中填入目標地址或IP，“優先級”里填入数字（必須為整數），點擊“新增”按鈕即可。
　　2) 修改MX記錄
　　只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的目標地址或IP直接修改為新地址或IP，然後點擊“修改”按鈕即可。
　　3) 刪除MX記錄
　　點擊要刪除的MX記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。
　　4) 負載均衡
　　服務器負載均衡(Server Load Balancing，SLB)是指在一系列資源上面智能地分佈網絡負載。負載均衡可以減少網絡擁塞，提高整體網絡性能，提高自愈性，並確保企業關鍵性應用的可用性。
　　當域名的MX記錄有多個目標地址且優先級相同時，表示輪循，可以達到負載均衡的目的，但需要郵箱服務商支持。

NS 記錄

解析服務器記錄。用來表明由哪台服務器對該域名進行解析。這裏的NS記錄只對子域名生效。例如用戶希望由12.34.56.78這台服務器解析news.mydomain.com，則需要設置news.mydomain.com的NS記錄。
　　說明：
　　·“優先級”中的数字越小表示級別越高；
　 　·“IP地址/主機名”中既可以填寫IP地址，也可以填寫像ns.mydomain.com這樣的主機地址，但必須保證該主機地址有效。如，將 news.mydomain.com的NS記錄指向到ns.mydomain.com，在設置NS記錄的同時還需要設置ns.mydomain.com的 指向，否則NS記錄將無法正常解析；
　　·NS記錄優先於A記錄。即，如果一個主機地址同時存在NS記錄和A記錄，則A記錄不生效。這裏的NS記錄只對子域名生效。
　　1) 添加NS記錄
　　在“主機名”中填入子域的名字，“類型”為NS，“IP地址/主機名”中填入解析服務器的IP地址或名稱（如ns.mydomain.com），點擊“新增”按鈕即可。
　　2) 修改NS記錄
　　只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的服務器目標地址或IP直接修改為新地址或IP，然後點擊“修改”按鈕即可。
　　3) 刪除NS記錄
　　點擊要刪除的NS記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。

使用A記錄和CNAME進行域名解析的區別

A記錄就是把一個域名解析到一個IP地址（Address，特製数字IP地址），而CNAME記錄就是把域名解析到另外一個域名。其功能是差不多，CNAME將幾個主機名指向一個別名，其實跟指向IP地址是一樣的，因為這個別名也要做一個A記錄的。但是使用CNAME記錄可以很方便地變更IP地址。如果一台服務器有100個網站，他們都做了別名，該台服務器變更IP時，只需要變更別名的A記錄就可以了。

使用A記錄和CNAME哪個好？

域名解析CNAME記錄A記錄哪一種比較好？如果論對網站的影響，就沒有多大區別。但是：CNAME有一個好處就是穩定，就好像一個IP與一個域名的區別。服務商從方便維護的角度，一般也建議用戶使用CNAME記錄綁定域名的。如果主機使用了雙線IP，顯然使用CNAME也要方便一些。

A記錄也有一些好處，例如可以在輸入域名時不用輸入WWW.來訪問網站哦！從SEO優化角度來看，一些搜索引擎如alex或一些搜索查詢工具網站等等則默認是自動去掉WWW.來辨別網站，CNAME記錄是必須有如：WWW(別名)前綴的域名，有時候會遇到這樣的麻煩，前綴去掉了默認網站無法訪問。

有人認為，在SEO優化網站的時候，由於搜索引擎找不到去掉WWW.的域名時，對網站權重也會有些影響。因為有些網民客戶也是不喜歡多寫三個W來訪問網站的，網站無法訪問有少量網民客戶會放棄繼續嘗試加WWW.訪問域名了，因此網站訪問瀏覽量也會減少一些。

也有人認為同一個域名加WWW.和不加WWW.訪問網站也會使網站權重分散，這也是個問題。但是可以使用301跳轉把不加WWW.跳轉到加WWW.的域名，問題就解決了

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本文由 JavaGuide 翻譯自 https://www.baeldung.com/java-performance-mapping-frameworks 。轉載請註明原文地址以及翻譯作者。

1. 介紹

創建由多個層組成的大型 Java 應用程序需要使用多種領域模型，如持久化模型、領域模型或者所謂的 DTO。為不同的應用程序層使用多個模型將要求我們提供 bean 之間的映射方法。手動執行此操作可以快速創建大量樣板代碼並消耗大量時間。幸運的是，Java 有多個對象映射框架。在本教程中，我們將比較最流行的 Java 映射框架的性能。

綜合日常使用情況和相關測試數據，個人感覺 MapStruct、ModelMapper 這兩個 Bean 映射框架是最佳選擇。

2. 常見 Bean 映射框架概覽

2.1. Dozer

Dozer 是一個映射框架，它使用遞歸將數據從一個對象複製到另一個對象。框架不僅能夠在 bean 之間複製屬性，還能夠在不同類型之間自動轉換。

要使用 Dozer 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>net.sf.dozer</groupId>
    <artifactId>dozer</artifactId>
    <version>5.5.1</version>
</dependency>

更多關於 Dozer 的內容可以在官方文檔中找到： http://dozer.sourceforge.net/documentation/gettingstarted.html ，或者你也可以閱讀這篇文章：https://www.baeldung.com/dozer 。

2.2. Orika

Orika 是一個 bean 到 bean 的映射框架，它遞歸地將數據從一個對象複製到另一個對象。

Orika 的工作原理與 Dozer 相似。兩者之間的主要區別是 Orika 使用字節碼生成。這允許以最小的開銷生成更快的映射器。

要使用 Orika 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>ma.glasnost.orika</groupId>
    <artifactId>orika-core</artifactId>
    <version>1.5.2</version>
</dependency>

更多關於 Orika 的內容可以在官方文檔中找到：https://orika-mapper.github.io/orika-docs/，或者你也可以閱讀這篇文章：https://www.baeldung.com/orika-mapping。

2.3. MapStruct

MapStruct 是一個自動生成 bean mapper 類的代碼生成器。MapStruct 還能夠在不同的數據類型之間進行轉換。Github 地址：https://github.com/mapstruct/mapstruct。

要使用 MapStruct 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>org.mapstruct</groupId>
    <artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
    <version>1.2.0.Final</version>
</dependency>

更多關於 MapStruct 的內容可以在官方文檔中找到：https://mapstruct.org/，或者你也可以閱讀這篇文章：https://www.baeldung.com/mapstruct。

要使用 MapStruct 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>org.mapstruct</groupId>
    <artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
    <version>1.2.0.Final</version>
</dependency>

2.4. ModelMapper

ModelMapper 是一個旨在簡化對象映射的框架，它根據約定確定對象之間的映射方式。它提供了類型安全的和重構安全的 API。

更多關於 ModelMapper 的內容可以在官方文檔中找到：http://modelmapper.org/ 。

要使用 ModelMapper 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
  <groupId>org.modelmapper</groupId>
  <artifactId>modelmapper</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

2.5. JMapper

JMapper 是一個映射框架，旨在提供易於使用的、高性能的 Java bean 之間的映射。該框架旨在使用註釋和關係映射應用 DRY 原則。該框架允許不同的配置方式:基於註釋、XML 或基於 api。

更多關於 JMapper 的內容可以在官方文檔中找到：https://github.com/jmapper-framework/jmapper-core/wiki。

要使用 JMapper 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>com.googlecode.jmapper-framework</groupId>
    <artifactId>jmapper-core</artifactId>
    <version>1.6.0.1</version>
</dependency>

3.測試模型

為了能夠正確地測試映射，我們需要有一個源和目標模型。我們已經創建了兩個測試模型。

第一個是一個只有一個字符串字段的簡單 POJO，它允許我們在更簡單的情況下比較框架，並檢查如果我們使用更複雜的 bean 是否會發生任何變化。

簡單的源模型如下:

public class SourceCode {
    String code;
    // getter and setter
}

它的目標也很相似:

public class DestinationCode {
    String code;
    // getter and setter
}

源 bean 的實際示例如下:

public class SourceOrder {
    private String orderFinishDate;
    private PaymentType paymentType;
    private Discount discount;
    private DeliveryData deliveryData;
    private User orderingUser;
    private List<Product> orderedProducts;
    private Shop offeringShop;
    private int orderId;
    private OrderStatus status;
    private LocalDate orderDate;
    // standard getters and setters
}

目標類如下圖所示:

public class Order {
    private User orderingUser;
    private List<Product> orderedProducts;
    private OrderStatus orderStatus;
    private LocalDate orderDate;
    private LocalDate orderFinishDate;
    private PaymentType paymentType;
    private Discount discount;
    private int shopId;
    private DeliveryData deliveryData;
    private Shop offeringShop;
    // standard getters and setters
}

整個模型結構可以在這裏找到:https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests/src/main/java/com/baeldung/performancetests/model/source。

4. 轉換器

為了簡化測試設置的設計，我們創建了如下所示的轉換器接口:

public interface Converter {
    Order convert(SourceOrder sourceOrder);
    DestinationCode convert(SourceCode sourceCode);
}

我們所有的自定義映射器都將實現這個接口。

4.1. OrikaConverter

Orika 支持完整的 API 實現，這大大簡化了 mapper 的創建:

public class OrikaConverter implements Converter{
    private MapperFacade mapperFacade;

    public OrikaConverter() {
        MapperFactory mapperFactory = new DefaultMapperFactory
          .Builder().build();

        mapperFactory.classMap(Order.class, SourceOrder.class)
          .field("orderStatus", "status").byDefault().register();
        mapperFacade = mapperFactory.getMapperFacade();
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return mapperFacade.map(sourceOrder, Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return mapperFacade.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

4.2. DozerConverter

Dozer 需要 XML 映射文件，有以下幾個部分:

<mappings xmlns="http://dozer.sourceforge.net"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://dozer.sourceforge.net
  http://dozer.sourceforge.net/schema/beanmapping.xsd">

    <mapping>
        <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceOrder</class-a>
        <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.Order</class-b>
        <field>
            <a>status</a>
            <b>orderStatus</b>
        </field>
    </mapping>
    <mapping>
        <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceCode</class-a>
        <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.DestinationCode</class-b>
    </mapping>
</mappings>

定義了 XML 映射后，我們可以從代碼中使用它:

public class DozerConverter implements Converter {
    private final Mapper mapper;

    public DozerConverter() {
        DozerBeanMapper mapper = new DozerBeanMapper();
        mapper.addMapping(
          DozerConverter.class.getResourceAsStream("/dozer-mapping.xml"));
        this.mapper = mapper;
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return mapper.map(sourceOrder,Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return mapper.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

4.3. MapStructConverter

Map 結構的定義非常簡單，因為它完全基於代碼生成:

@Mapper
public interface MapStructConverter extends Converter {
    MapStructConverter MAPPER = Mappers.getMapper(MapStructConverter.class);

    @Mapping(source = "status", target = "orderStatus")
    @Override
    Order convert(SourceOrder sourceOrder);

    @Override
    DestinationCode convert(SourceCode sourceCode);
}

4.4. JMapperConverter

JMapperConverter 需要做更多的工作。接口實現后:

public class JMapperConverter implements Converter {
    JMapper realLifeMapper;
    JMapper simpleMapper;

    public JMapperConverter() {
        JMapperAPI api = new JMapperAPI()
          .add(JMapperAPI.mappedClass(Order.class));
        realLifeMapper = new JMapper(Order.class, SourceOrder.class, api);
        JMapperAPI simpleApi = new JMapperAPI()
          .add(JMapperAPI.mappedClass(DestinationCode.class));
        simpleMapper = new JMapper(
          DestinationCode.class, SourceCode.class, simpleApi);
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return (Order) realLifeMapper.getDestination(sourceOrder);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return (DestinationCode) simpleMapper.getDestination(sourceCode);
    }
}

我們還需要向目標類的每個字段添加@JMap註釋。此外，JMapper 不能在 enum 類型之間轉換，它需要我們創建自定義映射函數:

@JMapConversion(from = "paymentType", to = "paymentType")
public PaymentType conversion(com.baeldung.performancetests.model.source.PaymentType type) {
    PaymentType paymentType = null;
    switch(type) {
        case CARD:
            paymentType = PaymentType.CARD;
            break;

        case CASH:
            paymentType = PaymentType.CASH;
            break;

        case TRANSFER:
            paymentType = PaymentType.TRANSFER;
            break;
    }
    return paymentType;
}

4.5. ModelMapperConverter

ModelMapperConverter 只需要提供我們想要映射的類:

public class ModelMapperConverter implements Converter {
    private ModelMapper modelMapper;

    public ModelMapperConverter() {
        modelMapper = new ModelMapper();
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
       return modelMapper.map(sourceOrder, Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return modelMapper.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

5. 簡單的模型測試

對於性能測試，我們可以使用 Java Microbenchmark Harness，關於如何使用它的更多信息可以在 這篇文章：https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。

我們為每個轉換器創建了一個單獨的基準測試，並將基準測試模式指定為 Mode.All。

5.1. 平均時間

對於平均運行時間，JMH 返回以下結果(越少越好):

這個基準測試清楚地表明，MapStruct 和 JMapper 都有最佳的平均工作時間。

5.2. 吞吐量

在這種模式下，基準測試返回每秒的操作數。我們收到以下結果(越多越好):

在吞吐量模式中，MapStruct 是測試框架中最快的，JMapper 緊隨其後。

5.3. SingleShotTime

這種模式允許測量單個操作從開始到結束的時間。基準給出了以下結果(越少越好):

這裏，我們看到 JMapper 返回的結果比 MapStruct 好得多。

5.4. 採樣時間

這種模式允許對每個操作的時間進行採樣。三個不同百分位數的結果如下:

所有的基準測試都表明，根據場景的不同，MapStruct 和 JMapper 都是不錯的選擇，儘管 MapStruct 對 SingleShotTime 給出的結果要差得多。

6. 真實模型測試

對於性能測試，我們可以使用 Java Microbenchmark Harness，關於如何使用它的更多信息可以在 這篇文章：https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。

我們為每個轉換器創建了一個單獨的基準測試，並將基準測試模式指定為 Mode.All。

6.1. 平均時間

JMH 返回以下平均運行時間結果（越少越好）：

該基準清楚地表明，MapStruct 和 JMapper 均具有最佳的平均工作時間。

6.2. 吞吐量

在這種模式下，基準測試返回每秒的操作數。我們收到以下結果(越多越好):

在吞吐量模式中，MapStruct 是測試框架中最快的，JMapper 緊隨其後。

6.3. SingleShotTime

這種模式允許測量單個操作從開始到結束的時間。基準給出了以下結果(越少越好):

6.4. 採樣時間

這種模式允許對每個操作的時間進行採樣。三個不同百分位數的結果如下:

儘管簡單示例和實際示例的確切結果明顯不同，但是它們的趨勢相同。在哪種算法最快和哪種算法最慢方面，兩個示例都給出了相似的結果。

6.5. 結論

根據我們在本節中執行的真實模型測試，我們可以看出，最佳性能顯然屬於 MapStruct。在相同的測試中，我們看到 Dozer 始終位於結果表的底部。

7. 總結

在這篇文章中，我們已經進行了五個流行的 Java Bean 映射框架性能測試：ModelMapper ， MapStruct ， Orika ，Dozer， JMapper。

示例代碼地址：https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests。

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目錄

@(本節目錄)

1、什麼是ACL?

ACL是access control list的簡稱，俗稱訪問控制列表。訪問控制，基本上會涉及到用戶、資源、權限、角色等概念，那在RocketMQ中上述會對應哪些對象呢？

• 用戶
  用戶是訪問控制的基礎要素，也不難理解，RocketMQ ACL必然也會引入用戶的概念，即支持用戶名、密碼。
• 資源
  資源，需要保護的對象，在RocketMQ中，消息發送涉及的Topic、消息消費涉及的消費組，應該進行保護，故可以抽象成資源。
• 權限
  針對資源，能進行的操作，
• 角色
  RocketMQ中，只定義兩種角色：是否是管理員。

另外，RocketMQ還支持按照客戶端IP進行白名單設置。

2、ACL基本流程圖

在講解如何使用ACL之前，我們先簡單看一下RocketMQ ACL的請求流程：

對於上述具體的實現，將在後續文章中重點講解，本文的目的只是希望給讀者一個大概的了解。

3、如何配置ACL

3.1 acl配置文件

acl默認的配置文件名：plain_acl.yml,需要放在${ROCKETMQ_HOME}/store/config目錄下。下面對其配置項一一介紹。

3.1.1 globalWhiteRemoteAddresses

全局白名單，其類型為數組，即支持多個配置。其支持的配置格式如下：

• 空
  表示不設置白名單，該條規則默認返回false。
• “*”
  表示全部匹配，該條規則直接返回true，將會阻斷其他規則的判斷，請慎重使用。
• 192.168.0.{100,101}
  多地址配置模式，ip地址的最後一組，使用{}，大括號中多個ip地址，用英文逗號(,)隔開。
• 192.168.1.100,192.168.2.100
  直接使用,分隔，配置多個ip地址。
• 192.168..或192.168.100-200.10-20
  每個IP段使用 “*” 或”-“表示範圍。

3.1.2 accounts

配置用戶信息，該類型為數組類型。擁有accessKey、secretKey、whiteRemoteAddress、admin、defaultTopicPerm、defaultGroupPerm、topicPerms、groupPerms子元素。

3.1.2.1 accessKey

登錄用戶名，長度必須大於6個字符。

3.1.2.2 secretKey

登錄密碼。長度必須大於6個字符。

3.1.2.3 whiteRemoteAddress

用戶級別的IP地址白名單。其類型為一個字符串，其配置規則與globalWhiteRemoteAddresses，但只能配置一條規則。

3.1.2.4 admin

boolean類型，設置是否是admin。如下權限只有admin=true時才有權限執行。

• UPDATE_AND_CREATE_TOPIC
  更新或創建主題。
• UPDATE_BROKER_CONFIG
  更新Broker配置。
• DELETE_TOPIC_IN_BROKER
  刪除主題。
• UPDATE_AND_CREATE_SUBSCRIPTIONGROUP
  更新或創建訂閱組信息。
• DELETE_SUBSCRIPTIONGROUP
  刪除訂閱組信息。

3.1.2.5 defaultTopicPerm

默認topic權限。該值默認為DENY(拒絕)。

3.1.2.6 defaultGroupPerm

默認消費組權限，該值默認為DENY(拒絕)，建議值為SUB。

3.1.2.7 topicPerms

設置topic的權限。其類型為數組，其可選擇值在下節介紹。

3.1.2.8 groupPerms

設置消費組的權限。其類型為數組，其可選擇值在下節介紹。可以為每一消費組配置不一樣的權限。

3.2 RocketMQ ACL權限可選值

• DENY
  拒絕。
• PUB
  擁有發送權限。
• SUB
  擁有訂閱權限。

3.3、權限驗證流程

上面定義了全局白名單、用戶級別的白名單，用戶級別的權限，為了更好的配置ACL權限規則，下面給出權限匹配邏輯。

4、使用示例

4.1 Broker端安裝

首先，需要在broker.conf文件中，增加參數aclEnable=true。並拷貝distribution/conf/plain_acl.yml文件到${ROCKETMQ_HOME}/conf目錄。

broker.conf的配置文件如下：

brokerClusterName = DefaultCluster
brokerName = broker-b
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH
listenPort=10915
storePathRootDir=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5MB/store
storePathCommitLog=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5MB/store/commitlog
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
autoCreateTopicEnable=false
aclEnable=true

plain_acl.yml文件內容如下：

globalWhiteRemoteAddresses:

accounts:
- accessKey: RocketMQ
  secretKey: 12345678
  whiteRemoteAddress:
  admin: false
  defaultTopicPerm: DENY
  defaultGroupPerm: SUB
  topicPerms:
  - TopicTest=PUB
  groupPerms:
  # the group should convert to retry topic
  - oms_consumer_group=DENY

- accessKey: admin
  secretKey: 12345678
  whiteRemoteAddress:
  # if it is admin, it could access all resources
  admin: true

從上面的配置可知，用戶RocketMQ只能發送TopicTest的消息，其他topic無權限發送；拒絕oms_consumer_group消費組的消息消費，其他消費組默認可消費。

4.2 消息發送端示例

public class AclProducer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name", getAclRPCHook());
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        producer.start();
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            try {
                Message msg = new Message("TopicTest3" ,"TagA" , ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                SendResult sendResult = producer.send(msg);
                System.out.printf("%s%n", sendResult);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                Thread.sleep(1000);
            }
        }
        producer.shutdown();
    }

    static RPCHook getAclRPCHook() {
        return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials("rocketmq","12345678"));
    }
}

運行效果如圖所示：

4.3 消息消費端示例

public class AclConsumer {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4", getAclRPCHook(),new AllocateMessageQueueAveragely());
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
                ConsumeConcurrentlyContext context) {
                System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }

    static RPCHook getAclRPCHook() {
        return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials("rocketmq","12345678"));
    }
}

發現並不沒有消費消息，符合預期。

關於RocketMQ ACL的使用就介紹到這裏了，下一篇將介紹RocketMQ ACL實現原理。

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作者介紹：
丁威，《RocketMQ技術內幕》作者，RocketMQ 社區佈道師，公眾號： 維護者，目前已陸續發表源碼分析Java集合、Java 併發包(JUC)、Netty、Mycat、Dubbo、RocketMQ、Mybatis等源碼專欄。

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