1、活动信息
https://www.huodongxing.com/go/4560078605422
2、视频回看
https://www.bilibili.com/video/BV1Qa4y1L7dj
3、互动聊天
03:43:21 yangjing: ZB 03:51:13 Tina Jin: 可以 03:51:15 Maoquan Wang: ok 03:51:17 adrnin: 棱 03:51:20 Yang Ming: 能 03:51:21 廖师虎: ok 03:51:24 袁一水货: 图像，声音正常 03:51:27 廖师虎: 1 03:51:30 Yang Ming: 棱 03:51:30 垚 周: 1 03:51:40 小米手机666: 1 03:51:43 小米手机666: 哈哈 03:51:49 adrnin: 广告业好像用akka挺多的 03:52:05 adrnin: 修正 用scala挺多的 03:52:53 小米手机666: Akka之于Scala犹如Netty至于Java 03:53:14 DCHAO: spark为啥转到netty 03:54:25 john_liu: +1 03:54:33 Maoquan Wang: +0 03:54:39 Da Shen: > spark为啥转到netty 03:54:40 adrnin: 公司有人用 （几个api server，不大） 03:54:42 廖师虎: +1 03:54:44 Da Shen: 这个我可以回答 03:54:47 Da Shen: 后面 03:54:50 HUAWEI P20: +1 03:55:14 凤凰木: Evan 谦虚了。 03:58:27 彭文杰: 这样插广告，体验会不会不好哈哈哈 03:59:00 jie guo: 听着像sony crackle 04:04:45 凤凰木: kinesis 的作用类似于 Kafka 04:04:47 duan yifu: 怎么让广告主相信你真的播放了广告呢？ 04:06:13 凤凰木: 广告主一般购买了第三方追踪服务。播放广告的时候，有时候会上报播放的结果给第三方检测平台。 04:06:58 袁一水货: 有点像推荐系统，，召回不回来，就不召回这个，直接下一个就行~ 04:07:29 袁一水货: 哦，，信息有闭环~ 04:08:06 duan yifu: 明白了，谢谢解答 04:08:14 凤凰木: 还有一些广告主是用效果来检测的。他们只关心最终的提升效果。比如购买链接上会附带广告平台的信息，用于区分渠道。 04:08:25 廖师虎: 那么多广告商,一般都有些能在timeout前返回请求 04:08:37 duan yifu: 也谢谢凤凰木 04:09:36 彭文杰: 是不是会提前发送请求，比如在电影30s时是高潮，需要插入广告。 04:09:53 彭文杰: 噢好的，能保证低延迟的话 04:22:18 邱路平的 iPhone: 如何路由到正确pod路径的 04:27:28 huahua: distribute的缓存数据不分片么？ 04:29:07 逸凡 Yifan 袁 Yuan: 如果只有一个节点有数据，Failover怎么做？ 04:29:37 huahua: cluster sharding是不是会有副本？ 04:31:29 彭文杰: 一个singleton实例能保证高可用么 04:33:18 袁一水货: 第二个，对于akka的distribute，采用akka同步，不会出现羊群效应么？消费改变状态，状态同步，再修改状态，然后再同步状态。。。 04:33:37 huahua: 如果集群中的节点接受请求之后还没有来的及处理请求就down了，那请求不就丢失了？ 04:35:54 逸凡 Yifan 袁 Yuan: 用户的观看记录 04:37:11 袁一水货: 没有副本之类么？比如，，突然宕机，，，对于sharding的丢失，， 04:38:40 . counter: 滚动更新的时候需要保证数据一致性吗？ 04:39:07 小米手机666: Akka和Netty相比，谁的功能更强 04:39:17 小米手机666: 谁的性能更好 04:39:18 Yingyu Cheng: 持久化湿支持的，你可以使用 event sourcing 04:43:40 明扬: 是不是说消息格式版本不一致，甚至处理逻辑不一致，rolling update 的时候可能会有一半节点支持新的，一半节点支持旧的 04:44:11 小米手机666: 用什么取代了netty 04:44:17 Yik San Chan: artery 04:44:47 明扬: format Migration？ 04:45:38 . counter: 懂了，感谢解答 04:45:45 袁一水货: 谢谢解答 04:45:58 huahua: 感谢解答 04:46:21 Tina的胭脂水粉: 辛苦，感谢 04:46:25 逸凡 Yifan 袁 Yuan: 感谢分享 04:46:30 Tina Jin: 谢谢 04:46:32 duan yifu: 谢谢分享 04:46:33 邱路平的 iPhone: 谢谢 04:46:38 小米手机666: 😜😜😜😜 04:46:46 Tina的胭脂水粉: 大花生多更新知乎专栏呀 04:46:49 Ran Chen: 谢谢分享 有没有公众号 围观一下 04:47:00 小米手机666: 送你🌸🌸 04:47:24 Yik San Chan: 知乎专栏是 https://zhuanlan.zhihu.com/c_1271453878601244672 04:47:40 Yik San Chan: 今天的分享，之后也会整理成文章，发上去 04:47:43 袁一水货: 图像，声音正常 04:47:44 Tina Jin: 没关系 也可以提前开始的 04:47:55 Yik San Chan: 感谢大家捧场 04:48:36 Aaron: Parsec很好用 04:51:20 Paul Zhu: Scala的叫 scala-parser-combinators 04:51:49 Paul Zhu: Martin Odersky亲自编写（ 04:52:17 Tina Jin: 👌 05:01:28 huahua: 大佬地址发一下 05:20:25 邓杰星: type class 你自己定义的话不限参数个数 05:28:12 明扬: 社区上门送温暖😁 05:28:15 Tina Jin: 可能刘鑫有点事情 大家稍等下 05:28:18 杨巅峰: jesus 05:28:55 Ruby: 警察叔叔👮 05:29:17 邱路平的 iPhone: 户口登记 05:29:30 Ruby: 人口普查 05:29:51 彭文杰: 这难道是传说中的、“开门，顺丰快递” 05:30:05 Ruby: 这还扫码了，小心城市套路深 05:30:09 Aaron: 主持人出来暖个场 05:30:22 Tina Jin: 不做编剧可惜了啊你们 05:30:31 袁一水货: 主咖到位，，，继续~ 05:30:37 Yingyu Cheng: 很好 05:30:39 Yingyu Cheng: 哈哈 05:41:19 袁一水货: 可以在复杂环境下，提取信息。。。 05:41:52 邱路平的 iPhone: 太难了 太高级了 05:41:52 Aaron: 讲得不错 05:42:20 明扬: 这种组合字相比 yacc 生成的代码效率有很大差别吗 05:42:57 Ruby: 扫码没扫上，请返回一下 05:44:46 明扬: 对于 json 这样的语法，大约1 秒能处理多少兆？ 05:44:56 明扬: 大概量级 05:45:50 明扬: 👍谢谢老师 05:46:12 Ruby: 谢谢 05:46:16 Tina Jin: 沈达来 05:46:17 袁一水货: 谢谢 05:46:18 Guest: 继续吧 05:46:27 彭文杰: 谢谢分享 05:46:34 彭文杰: 进入闲聊时间吗 05:46:43 杨巅峰: 递归下降 比parse table的劣势大吗 05:47:11 Aaron: 有人用过eta吗？ 05:47:20 admin: Scala 3 用的人多不多 05:47:26 鑫 刘: 没比较过这个性能，只能说在过去的应用项目里，还没有遇到过它成为性能评价( ´▽｀) 05:47:38 明扬: 零食（敲桌）饮料（敲桌） 05:47:49 Aaron: parsec能在eta上跑起来吗 05:47:56 广: 目前scala用的人有增加吗 05:48:31 明扬: 之前尝试过自己用 parser-combatinor 写过 wal 的解析，速度大约在 1 秒 4 兆左右🤦♀️ 05:48:32 彭文杰: Scala解决了什么Java没法解决的痛点（除了写起来不爽 05:48:42 Da Shen: +1 05:48:47 明扬: +1 05:48:53 广: +1 05:49:00 duan yifu: +1 05:49:02 杨巅峰: +0.5 05:49:09 Ruby: −1 05:49:12 john_liu: 我这一边写Scala代码，一边听讲 05:49:21 逸凡 Yifan 袁 Yuan: 我倒是以前用过，但是Scala二进制版本不兼容实在太蛋疼：https://github.com/TsingJyujing/GeoScala/ 05:49:24 Tina Jin: 赞 05:50:22 Shreck Ye: 刚本科毕业对FP比较感兴趣自己跟Coursera上的课学的，还没在工作中用过。 05:51:02 Guest: 能不能比较下kotlin和scala 05:51:40 邱路平的 iPhone: +1 05:51:40 Shreck Ye: Kotlin算是简化了很多东西的Scala吧，我记得知乎上有一些很好的答案。 05:51:43 邱路平的 iPhone: 个人觉得做数据处理很方便，代码比java少很多 还简洁 不容易出错 05:53:38 Shreck Ye: Kotlin感觉最核心的目的是提高普通大部分Java程序的开发效率和改进一些思维模式，Scala能做很多Java或者很难做的事，感觉都是一些比较高级的功能。 05:57:29 john_liu: 我们生产上也用了Antlr4哎 06:00:09 Guest: 用来定义dsl吗？ 06:01:13 Paul Zhu: 曾经有个JetBrains的人说：会Scala就不用学Kotlin了（ 06:03:57 杨博源: 现在是AST吗 06:05:12 博: idea 有个 antlr previw 的插件, 可以预览 ast 结构很方便 06:07:01 Shreck Ye: 嗯是在Coursera上的 Kotlin for Java Developers课里说的。 06:23:50 杨博源: kotlin中是不是有类似的操作 06:25:09 Shreck Ye: 模式匹配吗？Kotlin有个when表达式类似模式匹配，代替Java里的switch，但是没有Scala的模式匹配强大。 06:35:16 Shreck Ye: 为某个已有类添加函数，Scala隐式转换这一点上Kotlin是用拓展函数实现的，感觉这是比较少的一个Kotlin做得比Scala好的地方，Scala 3（Dotty）好像已经把这个功能吸收进去了。 06:36:53 明扬: 一般常用编译器里面，常量折叠有没有迭代次数上限？ 06:37:11 明扬: 如果折叠时候碰到异常会怎么样？ 06:37:48 Shreck Ye: 感觉一般不会有异常吧，有异常一般说明表达式格式都有错误吧。 06:38:40 明扬: 比如除零错误 06:40:18 Shreck Ye: 这种时候可以检查出来要么编译不给通过要么优化成直接抛出异常的代码吧，如果是浮点数可以给NaN吧。 06:41:36 Shreck Ye: 我想问一下，我觉得实现这个功能是不是写一个简化过的多项式类型，然后直接在AST上面算多项式要高效一些，感觉这样寻找替换的方法要整个字符串遍历很多遍。 06:42:43 明扬: 是不是说折叠成 NaN 或者一个 throw Exception 也算是折叠出了结果 06:42:53 明扬: 反正走到这里固定要抛异常 06:42:55 Shreck Ye: 可以算呀。 06:43:30 Shreck Ye: 就看你弄成编译时error还是运行时异常，还是直接给个异常数字NaN了。 06:43:49 Shreck Ye: 沈达老师我想问一下，我觉得实现这个功能是不是写一个简化过的多项式类型，然后直接在AST上面算多项式要高效一些，感觉这样寻找替换的方法要整个字符串遍历很多遍。 06:47:58 Shreck Ye: 谢谢沈老师解答。 06:49:15 明扬: 👏 06:49:21 Tina Jin: 👏 06:49:26 袁一水货: 感谢 06:49:30 Tina Jin: 谢谢 06:49:35 richie: 感谢 06:49:58 Shreck Ye: 谢谢。 06:50:08 13262732035: 感谢 06:50:19 Tina Jin: 可以 06:50:19 13262732035: 1 06:50:21 huahua: 可以 06:50:22 13262732035: 可以的 06:50:24 杨博源: 1 06:50:29 袁一水货: ppt，人，声音，，都正常 06:50:31 13262732035: ok 06:50:32 杨博源: 1 06:50:41 13262732035: 你好你好 06:50:52 杨博源: Java NIO BIO NIO2不服，哈哈 06:51:08 13262732035: 哈哈哈哈哈 06:51:39 杨博源: ZIO感觉挺厉害的 06:52:01 Tina的胭脂水粉: 陡峭引进，666 06:52:07 weili: 无声音，那就坐等B站的视频啦 06:52:19 weili: B站录播 视频哦 06:52:23 huahua: ZIO和NIO、BIO、AIO什么区别呢？ 06:52:25 杨博源: guice:..... 06:52:57 彭文杰: 这几个ZIO和那几个不是一个维度。。 06:53:00 袁一水货: 祝：贵司流量乔迁新居~ 06:53:41 Shreck Ye: 哈哈哈。 06:53:43 13262732035: 哈哈哈 06:54:09 Tina Jin: 好有真情实感 06:54:12 13262732035: 哈哈哈 06:54:16 杨博源: NIO、BIO、AIO都是Java的IOn模型 06:54:27 杨博源: NIO、BIO、AIO都是Java的IO模型 06:54:42 huahua: ZIO呢？ 06:54:44 13262732035: zio 06:55:06 彭文杰: ZIO is a library for asynchronous and concurrent programming that is based on pure functional programming. 06:57:00 杨博源: ZIO是一个构建在纯函数编程基础上的异步与并发编程类库 06:57:20 杨博源: 翻译完毕 07:01:05 杨博源: 加锁 07:02:12 袁一水货: 短路后续操作，，， 07:07:14 Shreck Ye: 神奇的Monad操作。😂 07:09:37 杨巅峰: Lazy + Either + IO 重新组合的感觉? 07:09:40 彭文杰: 看来Future不够函数 07:12:48 彭文杰: 弔图一堆 07:12:56 duan yifu: 哈哈哈哈哈 猛男图 07:13:17 Tina Jin: 不是萌🐱图吗 07:13:30 duan yifu: 哈哈哈哈哈哈哈 07:22:26 Shreck Ye: 👍👍 07:23:21 杨博源: java有3个future 07:24:18 杨博源: Future CompleteFutute Guava的ListenableFuture 07:24:43 zjk: 这样说， netty 也有呀 07:25:58 杨博源: 复杂 07:27:40 lifstz: 面条和啤酒的故事 07:29:53 彭文杰: 写Spring Test的时候，启动老慢了（可能是电脑不行 07:30:20 杨巅峰: akka.. 07:31:56 杨巅峰: Algebra 07:35:56 邓杰星: spring 那套是因为资源和业务同化了 07:36:08 邓杰星: zio 回归了，资源就是资源，service 就是 service 07:36:30 Shreck Ye: 不是很熟悉依赖注入，依赖注入是通过类型自动注入对象的意思吗？ 07:37:50 彭文杰: 通过 类型 自定义name都可以 07:38:48 Shreck Ye: 谢谢我去学习一下，没有搞过Spring。😂 07:40:39 Feiya Zhang: 干货啊 07:42:12 jianrongjiao: 好 07:42:16 Shreck Ye: 像依赖注入实现的这种功能在Scala里面可以用隐式参数来代替实现吗？ 07:42:20 zjk: 才华 07:42:22 彭文杰: 谁在笑啊哈哈哈 07:42:25 . counter: 666 07:42:27 Tina Jin: 文科生佩服 07:42:28 zhutianyu: 66666 07:42:33 duan yifu: 好！ 07:42:35 杨巅峰: 突然古文 07:42:39 袁一水货: 佩服~~ 07:42:41 袁一水货: 跪了~ 07:42:41 lifstz: 再读就睡着了 07:42:49 彭文杰: 哈哈哈 07:42:51 Tina Jin: 突然古人风 07:42:55 zjk: 最后一绝话 07:42:56 duan yifu: 👏👏👏👏 07:43:04 邓杰星: 像依赖注入实现的这种功能在Scala里面可以用隐式参数来代替实现吗？ ======================== 可以，一个鸟样 07:43:07 duan yifu: 搞坏了换java 07:43:36 Shreck Ye: 了解，谢谢。 07:43:45 peng: 😃 07:44:55 袁一水货: 深入浅出，但需要背景 07:45:14 杨博源: 有点难 07:45:15 Tina Jin: 大家被古文震慑住了 没有问题 07:45:24 zjk: 问个问题， 你最开始的例子里面， 获取用户图像， 07:45:47 zjk: Either 是有因式转换吗 07:45:57 zjk: 对的 07:46:24 Feiya Zhang: ZIO 单独用就足够好了 还是需要其他库进行配合一下 07:46:45 邓杰星: 有些函数有，目前大部分内部实现不需要隐式转换 07:48:46 邓杰星: 有空撩你们第二个参数 07:49:18 Feiya Zhang: mini-zio https://gist.github.com/jdegoes/9729a8e50b2fd2f473a4ee9371755134#file-mini-zio-scala 感兴趣的可以看下 07:49:33 垚 周: 谢谢分享。很不错！ 07:49:40 袁一水货: 谢谢分享 07:49:46 Feiya Zhang: 谢谢分享 07:49:49 duan yifu: 谢谢各位speaker 07:49:54 zjk: ths
