前言

在之前实现的 JSON 解析器中当时只实现了将一个 JSON 字符串转换为一个 JSONObject，并没有将其映射为一个具体的 struct；如果想要获取值就需要先做断言将其转换为 map 或者是切片再来获，会比较麻烦。

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decode, err := xjson.Decode(`{"glossary":{"title":"example glossary","age":1}}`)
assert.Nil(t, err)
glossary := v["glossary"].(map[string]interface{})
assert.Equal(t, glossary["title"], "example glossary")
assert.Equal(t, glossary["age"], 1)

但其实转念一想，部分场景我们甚至我们只需要拿到 JSON 中的某个字段的值，这样还需要先声明一个 struct 会略显麻烦。

经过查询发现已经有了一个类似的库来解决该问题，https://github.com/tidwall/xjson 并且 star 数还很多（甚至名字都是一样的😂），说明这样的需求大家还是很强烈的。

于是我也打算增加类似的功能，使用方式如下：

前言

之前在写 gscript时我就在想有没有利用编译原理实现一个更实际工具？毕竟真写一个语言的难度不低，并且也很难真的应用起来。

一次无意间看到有人提起 JSON 解析器，这类工具充斥着我们的日常开发，运用非常广泛。

以前我也有思考过它是如何实现的，过程中一旦和编译原理扯上关系就不由自主的劝退了；但经过这段时间的实践我发现实现一个 JSON 解析器似乎也不困难，只是运用到了编译原理前端的部分知识就完全足够了。

得益于 JSON 的轻量级，同时语法也很简单，所以核心代码大概只用了 800 行便实现了一个语法完善的 JSON 解析器。

前言

最近又在重新学习编译原理了，其实两年前也复习过，当初是为了能实现通过 MySQL 的 DDL 生成 Python 中 sqlalchemy 的 model。

相关文章在这里：手写一个词法分析器

背景

前段时间同事碰到一个问题，需要在 SpringCloud 的 Feign 调用中使用自定义的 URL；通常情况下是没有这个需求的；毕竟都用了 SpringCloud 的了，那服务之间的调用都是走注册中心的，不会需要自定义 URL 的情况。

前言

大概在两年前我写过一篇 撸了一个 Feign 增强包，当时准备是利用 SpringBoot + K8s 构建应用，这个库可以类似于 SpringCloud 那样结合 SpringBoot 使用声明式接口来达到服务间通讯的目的。

背景

许久没有分享 Java 相关的问题排查了，最近帮同事一起排查了一个问题：

在使用 Pulsar 消费时，发生了同一条消息反复消费的情况。

介绍

我猜测大部分长期使用 Java 的开发者应该较少会接触 gRPC，毕竟在 Java 圈子里大部分使用的还是 Dubbo/SpringClound 这两类服务框架。

我也是近段时间有机会从零开始重构业务才接触到 gRPC 的，当时选择 gRPC 时也有几个原因：

• 基于云原生的思路开发部署项目，而在云原生中 gRPC 几乎已经是标准的通讯协议了。
• 开发语言选择了 Go，在 Go 圈子中 gRPC 显然是更好的选择。
• 公司内部有部分业务使用的是 Python 开发，在多语言兼容性上 gRPC 支持的非常好。

原文链接

在这篇文章中，我将描述自 Java8 依赖对开发者来说最重要也最友好的特性，之所以选择 Java8 ，那是因为它依然是目前使用最多的版本。

具体可见这个调查报告：

不知不觉年终总结就像每个人的 KPI 一样，年底不总结一下感觉今年就白过了似的。

今年时间真的感觉过的特别快，经常感觉工资刚发不久结果没几天又到了发薪日；再也没有小时候一个暑假都能过一年的感觉。

原文链接

在这篇文章中你将会学习到一些你可能没听过但有用的 Java 特性，这些是我个人常用的一些特性或者是从其他文章中学习到的，重点是关注 API 而不是语言本身。