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Scalaプログラマの観点からGraalVMを紹介、使ってみる。 GraalVM? GraalVMは、思い切り雑に紹介するとScala(Java)プログラムを高速化することが出来る(ことがある)らしい。 このあたりを読むともう少し詳しく書いてある。 https://www.graalvm.org/docs/why-graal/#for-java-programs 簡単にまとめておくと、特徴としては Javaを高速化 JITコンパイルになにかしら改良がしてあるとのこと。 Javaコンテキスト内で別の言語(JSやPython)を実行 Ployglotなアプリケーションを開発可能 Nativeイメージを作成 JITではなくAOTコンパイル の3点が挙げられている。 この記事では1と3に触れてみる。 2についてはEmbed Languages with the Graal Polyglot API

GraphQLなAPIを実装するにあたって、認証をどうするか。 GraphQL内部で認証する GraphQLの外で認証する 認証とスキーマ 参考: A guide to authentication in GraphQL – Apollo GraphQL Learn SangriaのAuthentication and Authorisationセクション ScalaでSangriaを使って実装を考える。 個人的な結論 認証はGraphQLの手前で実行する。 具体例としては、クライアント側は認証が必要な操作をする際にHTTP Headerに認証トークン的なものを入れて送る。 サーバ側はGraphQLの世界に入る前にHTTP Headerからトークンを取り出して認証を行い、ログイン中のアカウントを特定してCtxのプロパティに入れてGraphQL世界に渡す。 スキーマとしては、アカウントそのも

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まとめ nginx.confなどの設定ファイルをkubernetesのConfigMapで記述し、Volumeとしてマウントすることが出来る。 ドキュメントはこの辺り。 Configure a Pod to Use a ConfigMap | Kubernetes Volumes | Kubernetes 実際のyamlファイルはGistにある。 何が課題か kubernetesで動かすDockerコンテナ内にどうやって各アプリケーションが使用する設定ファイルを差し込むか、という話。 例えばnginx.confなどの設定ファイルをどうやって管理するか。 いくつか方法がある。 Dockerイメージの中に入れておく ADDした状態でdocker buildしておく ファイルにしておいてコンテナにVolumeとしてマウントする デプロイするホストのディレクトリをマウントする 永続ディスクを作成し

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この記事はなに？ ScalaでgRPCなアプリケーションを作るためのやりかた。 具体的には4つの通信方式、 unary server straming client streaming bidirectional streaming それぞれについてサーバ/クライアントをScalaで実装する。 参考 gRPC | ScalaでのProtocol Buffer scalaでgRPCする - Qiita 目次 sbtの設定、マルチプロジェクト対応 .protoファイルを作成 .protoから生成したクラスをScalaから使用する unary server straming client streaming bidirectional streaming サンプルコードはpetitviolet/scala-grpc-pracに置いた。 sbtの設定、マルチプロジェクト対応 modules配下にm

この記事はなに タイトル通り。 主にsbt-native-packagerのとりあえずの使い方紹介。 Akka-HTTPでWebアプリを実装し、sbt-native-packagerを使ってDockerイメージを作成、localhostで稼働させてHTTPリクエストを受け付けられるようにするまで。 環境 Scala 2.12.4 sbt 1.0.4 Akka-HTTP 10.0.10 sbt-native-packager 1.3.3 ScalaのWebアプリ build.sbtにはAkka-HTTPの依存を追加しておく。 import akka.actor.ActorSystem import akka.event.Logging import akka.http.scaladsl.Http import akka.http.scaladsl.server._ import akka.s

Google AppEngine Standard Environment for Java8に乗せたアプリケーションで非同期処理しつつログ出力すると、 ログがリクエストに正しく紐付かずに別のリクエストのログとして出力されてしまう、という細かすぎて伝わらない問題と戦った話です。 なお言語はScalaで、Skinny Microを使用。 まとめ まず結論。 GAEでは独自のスレッドではなくThreadManager.createThreadForCurrentRequestを使いましょう。 Stackdriver Loggingでログがずれても問題なければ好きにしましょう。 前提情報について GAE SE for java8? 2017年9月にGenerally Availableになった。 Google Cloud Platform Blog: Java 8 on App Engine s

Task? scalaz/scalazにあるクラス。 scalaz/Task.scala これはscalaz/Future.scalaをwrapしたクラスとなっている。 Future? scala.concurrent.Futureと同じく非同期処理を表現するクラスになっているが、 違いとしてはmapやflatMapにExecutionContextを必要とせず新しいタスクを生成しないようになっている点。 これによってスレッドの再利用性が向上しているとのこと。 こんな感じ。 (for { i <- Future.apply(100) j <- Future.now(200) k <- Future.delay(300) } yield i + j + k).unsafePerformAsync(println) // 600 monadicなAPIを備えているのでfor式が書ける。 Fut

この記事はなに？ case classを使いながらコンストラクタを隠蔽してファクトリー経由で生成するように強制したい。 ここでいう"コンストラクタ"はnewで生成する通常コンストラクタに加えてcase classで自動生成されるapplyも対象としている。 まとめ sealed abstract case classを使う こちらのコメントをご参照下さい(@aoiroaoino さんありがとうございます) きっちり隠蔽したければcase classは諦めてclassを使う 全部自前で実装するなら コードレビューで頑張れるならcase class使う copyとかが欲しければこちら 色々と頑張れるならメタプロ case classについて Scalaのcase classは非常に便利で、applyやunapplyを自動で生やしてくれる。

社内勉強会の資料をちょっと改変したやつ。 メタプロ & scala.metaの入門編。 メタプログラミングとは プログラミング技法の一種で、ロジックを直接コーディングするのではなく、あるパターンをもったロジックを生成する高位ロジックによってプログラミングを行う方法、またその高位ロジックを定義する方法のこと。 メタプログラミング - wikipedia つまり プログラムを引数としてプログラムを出力とする関数、みたいなもの。 リフレクションも一種のメタプログラミングで、文字列から実行時のオブジェクトに干渉できる。 マクロはプログラムを自動で生成するための仕組み。 内部DSLもある種のメタプログラミングといえる。 参考：StackOverFlow Conclusion: Meta-programming is the ability for a program to reason about

tl;dr 直接、annotation classの型パラメータやコンストラクタにはアクセス出来ない。 その代わりに、thisを用いてパターンマッチで取得することが出来る。 題材 mix-in injectionとかminimal cake patternと呼ばれる、DI対象となるclassをmix-inするmacro annotationを実装した。 Uses[MyService]とするとval myService: MyServiceがフィールドに追加される MixIn[MyService](new MyServiceImpl)するとval myService: MyService = new MyServiceImplがフィールドに追加される こんな感じで使用する。 trait MyService { def double(n: Int) = n * 2 } object MySer

この記事はなに？ マイクロサービス等の文脈で登場するCircuitBreaker。 Scalaで使えるものの代表(要出典)として以下の2つを比較する。 Circuit Breaker - Akka Documentation シンプルだが単機能 Netflix/Hystrix 高機能 ちなみに個人的な好みはAkkaの方。 Scalaから使いやすいのと導入が簡単。 CircuitBreakerってどんなもの？ 以前書いたので貼っておきます。 [Akka]CircuitBreakerはどう動くのか - Qiita 公式サンプルがある。 ちなみに独自のサンプル実装はここ。 akka.pattern.CircuitBreakerに状態遷移の条件に当たるもの(maxFailures, callTimeout, resetTimeout)を渡してインスタンス化する。 そしてCircuitBreaker

CircuitBreakerとは 原典にあたるのはMartin Fowler氏のpostになるはず。 リモートへのリクエストが失敗した時にうまいこと障害が伝搬しないようにするためのデザイン。 昨今のMicroserviceアーキテクチャな文脈だと考えやすい。 特定のサービスがダウンしてしまった時に、 それに依存するサービスが引きずられてダウンしてしまわないようにするもの。 Reactiveなシステムを作る上で欠かせない存在になりそう。 CircuitBreakerの状態 監視対象とするサービスの状態に応じてClose, Open, Half-Openの3つをとる。 それぞれの状態の意味はおおざっぱに以下。 Close 正常に動作していて、対象サービスにリクエストを送る状態 Open 対象サービスに異常があり、リクエストを送らない状態 Half-Open そろそろ直ったかな、とちょっとリクエ

Akka-Streamでアプリケーションを実装する場合、 SourceとFlowとSinkを組み合わせてRunnableGraphを構築し、runして実行する。 本記事ではAkka-Streamの部品のメインとなるSource, Flow, Sinkを、 Akka-ActorおよびActorPublisher, ActorSubscriberを使う場合/使わない場合でシンプルに実装してみる。 Actorを使わずにRunnableGraphを構築する まず、Actorを使わないAkka-Streamなアプリケーションを実装する。 コード全体はこちら AkkaStreamStandard.scala 今回取り扱うデータ型はこれだけ。

この資料はなに？ Makeの良さを伝えるものです CとかC++の持ち物じゃない 普段使うコマンドのショートカットみたいな 2016年でもMakefileは便利 頑張らないでScala 〜VOYAGE GROUPにおけるアドネットワーク開発の戦略〜 // Speaker Deck Makeってなに？Makefile??? make(メイク)は、プログラムのビルド作業を自動化するツール。コンパイル、リンク、インストール等のルールを記述したテキストファイル (makefile) に従って、これらの作業を自動的に行う。 出典：https://ja.wikipedia.org/wiki/Make つまり、自動化のためのツール。 make が生成するのはふつう C のプログラムだが、べつに C のプログラムに限らず、Makefile に書く生成コマンドの書きように よっては、TeX のファイルだろうが

Akka-HTTPで公式にサポートされているJSONライブラリのspray-jsonの使い方。 JSON Support — Akka Documentation Akka-HTTPと一緒に使いたいので、Marshaller/Unmarshallerとして使用法も載せる。 tl;dr クラスのフィールドに独自の型を使わない場合 or 独自の型に対応させてjsonを入れ子にする場合 jsonFormatNを使えば手軽で良い クラスのフィールドとjsonのフォーマットを変えたい場合 RootJsonProtocolを一生懸命実装する Akka-HTTPではSprayJsonSupportをextendsすればimplicitにやってくれる akka.http.scaladsl.marshallers.sprayjson.SprayJsonSupport 基本的な使い方 case classをj

trait PathMatcher[L: Tuple] type PathMatcher0 = PathMatcher[Unit] type PathMatcher1[T] = PathMatcher[Tuple1[T]] リクエストがあったPathに対してマッチするかどうかの判定を行い、マッチする場合はpassして内側の処理に入り、マッチしなかった場合はrejectして次のPath判定にうつる。 PathMatcherNはpathに与えるとDirectiveNが得られるようになっている。 文字列 Pathを定義する基本となるはずのやつ。 文字列でルーティングを定義する。

MonadicでReactiveだと言われているSlick3.xを使ってみる。 本記事時点での最新はは3.1.1となっている。 公式のサンプルだとh2を使っていたが、今回はローカルに立てたMySQLを使用する。 Getting Started — Slick 3.1.1 documentation 準備 事前にuserテーブルを作っておく Create Table: CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `email` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 insert into user values (1, "alice", "alice@e

ここでの静的ダックタイピングはScalaの構造的部分型(Structural Typing)を用いて実現されるものを指しています。 構造的部分型については以下が参考になるかと思います。 構造的部分型について - Qiita Scala School - Advanced types Structural typing - Effective Scala tl;dr 構造的部分型はリフレクション結果をキャッシュしてるから速い。 構造的部分型とはどういったものか 下のスニペット中にあるHasSizeのように、特定のメソッドシグネチャを持つ型を指定してそのメソッドを呼ぶことが出来る仕組みのこと。 object DuckTyping extends App { sealed abstract class AwesomeData(id: Int) case class Nice(id: Int) e

ちょっとでもJava7なAndroidを気持ちよくプログラミングしたい、 Javaっぽい(?)ところがありつつもモダンなパラダイムが取り入れられているScalaが羨ましく見えたので、Scalaっぽく書きたいという意志から書いています サンプルコードでは紙面の都合上、retrolambdaでlambda式使っています Scalaの羨ましいところ 挙げればキリが無いですが、以下とします 関数型プログラミング 強力な式 関数型プログラミングっぽく これについてはRoppongi.aar #2 - connpassで私が発表した内容がベースとなっています OOなjavaで無理して関数型プログラミングを目指すのではなく、関数型プログラミングの中でもモナドといわれる便利なデータ構造を便利に使いたい、といった程度のものです そこで、Androidでもモナド実装して使えば気持ちいいんじゃないか、ということ

Prelude> let n = "123456789" :: String Prelude> n "123456789" Prelude> map return n :: [String] ["1","2","3","4","5","6","7","8","9"] Prelude> map (read . return) n :: [Int] [1,2,3,4,5,6,7,8,9] Prelude> map (read . return) n :: [Float] [1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0] Prelude> let parse str = map (read . return) str :: [Int] Prelude> :t parse parse :: [Char] -> [Int] Prelude> map parse ["1234

React Native for Android: How we built the first cross-platform React Native app | Engineering Blog | Facebook Code React Native | A framework for building native apps using React Setup Android SDKの追加 Android SDK Managerで以下をinstall Intel x86 Atom System Image (for Android 5.1.1 - API 22) Intel x86 Emulator Accelerator (HAXM installer) react-nativeの準備 いくつかinstallする

流行りのh2o/h2oをインストールして動かしてみた Apacheがすでに動いていてその上でPHPとかuwsgiとか動いていたので、今回はリバースプロキシとして導入することにした 環境 さくらVPS $ cat /etc/redhat-release CentOS release 6.6 (Final) $ uname -r 2.6.32-504.3.3.el6.x86_64 $ sudo yum install h2o 読み込んだプラグイン:downloadonly, fastestmirror, security インストール処理の設定をしています Loading mirror speeds from cached hostfile * base: ftp.nara.wide.ad.jp * extras: ftp.nara.wide.ad.jp * updates: ftp.nara

public Observable<Item> get() { return Observable.create(subscriber -> { subscriber.onStart(); List<Object> items = // 通信 for (int i = 0; i < items.size(); i++) { Item item = // parseする subscriber.onNext(Item); } subscriber.onCompleted(); }); }

OkHttpがサンプルとして用意しているAsynchronous Getレシピのように、OkHttpをバックグラウンド通信に使用した時、CallbackクラスのonFailuerとonResponseはどちらもバックグラウンドで実行される AndroidでOkHttpを使う場合、バックグラウンド通信しなければならない理由から、コールバックをメインスレッドで行いたい場合、毎回以下のように書く必要があった。 new Handler(Looper.getMainLooper()).post(new Runnable() { @Override public void run() { // do something } }); public abstract class MainThreadCallback implements Callback { private static final St

userテーブルとarticleテーブルがあり、articleテーブルにはuser_idというuser.idを参照する外部キーを持っている。 そして、article.user_idにon (delete|update) cascadeを付け加えたかった テーブルの構造および外部キーの名前を確認する mysql> show create table user \G *************************** 1. row *************************** Table: user Create Table: CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB

以前、OptParserの使い方として記事を書いたが、どうやらargparse.ArgumentParserの方がなういらしい なのでargparse.ArgumentParserの使い方のメモ # -*- coding:utf-8 -*- from optparse import OptionParser from argparse import ArgumentParser if __name__ == '__main__': """ コマンドエラー時に表示する文字列 """ desc = u'{0} [Args] [Options]\nDetailed options -h or --help'.format(__file__) # %progは出力できない # usage = u'%prog [Args] [Options]\nDetailed options -h or --he