推荐|Java 帝国对 Python 的渗透能成功吗？

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作者丨刘欣

责编 | 伍杏玲

本文经授权转载自码农翻身（ ID：coderising）

2019年人工智能系统学：

https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=cxrs_bw

引子

Java 帝国已经成立20多年，经过历代国王的励精图治，可以说是地大物博，码农众多。

可是国王依然不满足，整天想着如何继续开拓疆土，这一天晚上他又把几个重臣招来商议了。

IO大臣说：“陛下，现在天下大势初定，我Java帝国已经占据了后端开发，大数据，Android开发等重要地盘，再想拓展殊为不易！”

“是啊，前端被JavaScript所盘踞，我们很难渗透啊。” 线程大臣补充。

国王点点头，这话不错，JavaScript一统前端，Flash消失了，Applet不见了。想到Applet，国王就一阵心痛，当时Java是靠了Applet才引起码农的关注，一炮走红，后来怎么就不行了呢？

“那人工智能呢？” 国王狠狠地问道。

“陛下明鉴，人工智能底层都是C/C++的地盘，应用层被Python等所侵占。 ” JDBC大臣回答。

“云计算呢？”

“似乎是Go语言的地盘。”

“嘶——” 国王觉得有点牙疼。

IO大臣赶紧为君主分忧：“陛下，现在群雄涿鹿，八分天下，边境战火连年不息，陛下不仅维持住祖宗的基业，还有不小的扩展，已经是一代圣主了，不过多年征战，民力维艰，老臣有一计，也许能换来奇效。”

“爱卿快讲！”

“老臣以为不战而屈人之兵才是上策，作为世界最强之王国，不仅要武力上震慑群雄，更要输出我堂堂Java帝国之文化和价值观。”

“什么文化和价值观？”

“首先我们要大肆宣扬静态语言的种种好处，比如编译期检查发现错误，代码适合阅读和维护，适合大规模团队合作，口号我都想好了，就叫‘动态一时爽，重构火葬场！’ ”

“嗯，这口号不错！” 国王赞许，“爱卿真是老成谋国。”

“可是有些语言也是静态的啊！你怎么宣传？” 老对头线程大臣发难。

“陛下您想想，我们有很多宝贝，” IO大臣根本不理线程大臣，继续侃侃而谈：“ 比如IoC、AOP、反射、动态代理、泛型、注解、JDBC、JMS......还有我们引以为豪的JVM。这些东西，那些国家可不一定有，我们派出老师，把这些东西灌输给他们的臣民，让他们体会到Java的种种好处，慢慢地就把他们给同化了！到时候他们的码农自然而然就会加入我Java帝国。”

“陛下万万不可，不同的语言有不同的特点，我们的文化别人是接受不了的，到时候只会引起群雄耻笑。” 线程大臣觉得IO大臣脑洞大开，简直是胡闹，非要误国不可。

“可以一试嘛！” 国王牙不疼了，“此事由IO大臣全权负责，一年后看效果。”

泛型

作为被派往Python王国的老师，吉森带着IO大臣的重托，风尘仆仆，终于来到了Python 王国。

IO大臣在挑选人选的时候，有个重要的原则：是Java的死忠粉丝，最好是对其他语言根本不了解，省得思想被污染。这吉森就是其中的佼佼者。

吉森先找到一个地方安顿下来，然后边四处闲逛，他惊奇地发现，这里类方法中的self满天飞，还有强制代码缩进，果然和我大Java不同，颇有异域风情。

前面是个茶馆，人声鼎沸，吉森走了进去，看看能不能牛刀小试，宣扬一下Java的文化。

“小二，我观察了半天，你们这里怎么没有讨论泛型啊？” 吉森拉住上茶的店小二。

“泛型？那是什么东西？ ” 小二大惑不解。

“你肯定是个外乡人，不是来自C++就是Java，我说得没错吧？” 旁边不知道什么时候来了一个老头儿。

“老先生眼光不错，我确实从Java王国来，我很纳闷，这里怎么没有泛型啊，据我所知，泛型可以在编译期做类型检查，码农们在写代码的时候也不需要做类型的转换，非常好用的啊。” 吉森开始灌输Java的种种好处。

List<String> files = new ArrayList<String>();

String file = files.get(0); //不必做强制类型转换

files.add(new File(.....)) ; // 编译错误

“外乡人，我们Python中的变量是不需要声明类型的，不会做编译期类型检查，只有在运行时才会检查这个变量到底是什么类型，能否调用它的方法，你说，我们要泛型有什么用？”

吉森大惊，卧槽，这IO大臣怎么没告诉自己啊，人家根本就没这个需求！

想想我大Java费了那么大劲儿去实现泛型，没想到在Python这里完全无用武之地，还输出什么文化！传什么教！

反射

吉森觉得有点被IO大臣坑了！不过多年的历练只是让他稍微慌乱，他马上稳住神，转移话题： “先生所言极是，晚生还有一个问题，这Python能支持反射吗？ ”

在Java王国，人们经常通过反射的方式来获取一个类的属性、方法，然后根据一个字符串的名称来调用某个类的方法。

比如有个url : /user?action=Login

系统根据约定解析它，确定类是User, 方法是Login。然后就可以把User对象创建起来，通过反射调用Login 方法。

public class User{
    public void login(...){
    ......
    }
}

“哈哈哈，你这个外乡人啊，你知道为什么我们Python是动态语言吗？我们Python的反射功能不知道比你们Java强到哪里去了！来来来，我给你看个例子。”

class User:
def login(self):
print("this is login")

“现在我打印他所有的方法：”

methods = [x for x, y in User.__dict__.items() if type(y) == FunctionType]

print(methods) #输出 ['login']

“接下来我通过反射调用Login方法, 老夫很久没写代码了，可能不太严谨，你明白意思就行。”

url = "/user?action=login"
#从url解析得到类和action，代码略
clz = "User"
action = "login"
#根据名称获得User对象和方法
user = globals()[clz]()
func = getattr(user,action) #获取login方法
func() #输出This is login

吉森看到这么寥寥几行代码，就实现了基本的反射，真是灵活啊，这Python真是不错，他都有点羡慕了。

动态代理

不，我肩负IO大臣的重托，我是来传教的，不能让这老头儿给洗脑了！

吉森想起来了一个大杀器：动态代理，这可是Java的一个非常基础的技术，可以在运行时实现类和方法的增强，比如在调用业务方法的前后加上事务管理，日志管理等功能，没有动态代理，AOP就别想了。

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吉森说道：“老先生，Python怎么去实现动态代理啊？”

老头儿微微一笑：“Java Class有个缺点，一旦被装入Java虚拟机，就没法修改了，想对他做增强，只能修改字节码创建新的类，对老的类做封装，就是代理。但是Python是个动态语言，在运行时就可以修改啊，比如我可以动态地给User类增加一个新的属性，这一点你的Java做不到吧？”

setattr(User,"name",'andy')
print(user.name) #andy

吉森看得目瞪口呆，这真是颠覆了自己从小养成的世界观：一个类在运行期是不能改变的，更不可能去增加什么属性。

老头儿又接着说：“你看看这个User类，和Proxy类，每次调用Login方法的时候，我都可以动态地创建一个新的方法出来，在这个新的方法中，就可以做各种手脚了。”

class User:
    def login(self):
        print('user login')
    def logout(self):
        print('user logout')

class Proxy:

    def __init__(self, target):
        self.target = target

    def __getattribute__(self, name):
        target = object.__getattribute__(self, "target")
        attr = object.__getattribute__(target, name)

        if name == 'login'  :
            def newFunc(*args, **kwargs):
                print ("login start")
                result = attr(*args, **kwargs)
                print( "login end")
                return result
            return newFunc
        else :
            return attr

u = User()
p = Proxy(u)

p.login() #实际上调用的是动态创建的方法
p.logout() #调用的是原来的方法

“你那个Proxy中的__getattribute__是什么东西啊？ ” 吉森看到魔法都在这里，不由得发问。

“每当你去调用一个方法(如login/logout)，或者访问一个字段的时候，Python都会通过__getattribute__先找到这个方法或者字段，然后才是真正的调用。”

“奥，原来如此，你通过__getattribute__做了手脚，如果名称是Login，就创建新的方法，在新的方法中除了调用老方法之外，还输出了日志。”

“不错，孺子可教!”

吉森现在是真心佩服动态语言了，在Java中必须得在运行时通过操纵字节码来增强，字节码啊，那可不是一般人能玩的。这Python居然在源码级别就把功能给增强了！

锦囊妙计

吉森有点怀疑自己此次Python王国之行的效果了，这可如何是好？怎么回去向IO大臣复命？当初可是立下军令状的！

他突然想起临行前，IO大臣曾经送给自己三个锦囊，嘱咐自己只有到了最危急的时刻才能打开，现在不开，更待何时？

往怀中一摸，就发现锦囊只剩下了两个，丢了一个，这回去估计要杀头，管不了那么多了，吉森迅速掏出一个，只见上面写着一段话：GIL（全局解释锁），GIL是Python的命门，这把超级大锁只允许一个线程获得Python解释器的控制权，简单来说，同一时刻，只有一个线程能运行！

没想到老头儿淡淡一笑：“Python确实有GIL，可是这程序的瓶颈啊，它不在CPU，而在于IO，就是用户的输入，数据库的查许，网络的访问，线程等到有IO操作的时候，放弃GIL这个超级大锁，让别的线程去执行就是了。再说了，你真想利用多核的时候可以用多个进程啊！”

第一个锦囊妙计被轻松化解，吉森赶紧掏出第二个，上面几个字：“动态一时爽，重构火葬场。”

“哈哈哈，”老头儿狡黠地笑了起来：“这都是不了解情况的外人的误解，听说过Quora没有？奥，上不了是吧！这Quora就是Python写的，人家那测试用例写得非常充分，重构也不怕！所以啊关键是测试用例！”

第二个妙计又被化解，吉森彻底没辙了。

真相大白

看到吉森的神色变化，老头儿开始表明身份：“实不相瞒，老夫乃是Python国王的特使，我们的探子早就听说你们Java那什么破老师计划了，你一进入我国，就被盯上了，国王特地派我来，看看能不能说服你，留在我国。”

吉森想想，回去也无法交差，这Python似乎还不错，进退两难之际，不妨先妥协，以图将来，于是点点头答应了。

一年以后， IO大臣开始盘点老师计划，发现回来复命的寥寥无几，尤其是去Python王国的吉森，他怎么一点消息都没有呢？是时候再派一个人去了......

60s测试：你是否适合转型人工智能？

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print_r('点个好看吧！');
var_dump('点个好看吧！');
NSLog(@"点个好看吧！");
System.out.println("点个好看吧！");
console.log("点个好看吧！");
print("点个好看吧！");
printf("点个好看吧！\n");
cout << "点个好看吧！" << endl;
Console.WriteLine("点个好看吧！");
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Response.Write("点个好看吧！");
alert("点个好看吧！")
echo "点个好看吧！"

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程序人生

微信公众号

笑谈开发轶事，品味程序人生。

1. 业务场景与挑战

每日订单量1000万级，数据规模呈指数级增长：

年度数据量达36亿条
单表容量突破2000万性能临界点
高峰期并发请求量超过5万QPS

核心挑战聚焦三大维度：

存储成本：海量数据物理存储成本激增
查询效率：多维度组合查询响应超时
并发压力：实时订单状态查询流量洪峰

2. 存储压力如何解决

如何保证大数据量存储

通过分库分表

如何拆分？买家和卖家是否需要分开存储？

分开存储扩展已经查询性能都会好一些。

如何分库？

分库策略，通过用户ID 或者订单创建时间取模分库数量

分表策略：每个库内按月份分表

数据都要存储到数据库吗？

对于很多数据在近期都不会被查询，所以可以将数据做一个拆分，冷数据 and 热数据。

30 天内的数据 -> MySQL

超过30天的数据 -> TiDB or ClickHouse ...

3. 复杂业务场景如何解决？

举个例子，比如查询卖家过去30天内金额＞100元且为己完成状态的某类订单？

通过ES是不是更加高效？

索引设计：建立seller_id + create_time + order_status联合索引
数据同步：基于Binlog实现准实时同步


json
 代码解读
复制代码
// 多条件组合查询DSL优化
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {"term": {"seller_id": 98765}},
        {"range": {"create_time": {"gte": "now-30d/d"}}},
        {"script": {"script": "doc['order_amount'].value >= 100"}}
      ],
      "must": [
        {"term": {"order_status": "completed"}},
        {"match": {"order_type": "takeout"}}
      ]
    }
  },
  "preference": "primary_first" // 优先主分片提升稳定性
}

4. 热点数据查询如何解决？

对于热点数据，查询 ES 或者 MySQL 无疑是带来很大压力以及性能也会比较差。

举个例子，买家查询最近10条订单数？卖家最近1天内所有订单列表；

对于这种热点数据，我们可以缓存到 Redis 中，对于热点数据存储到Redis就好，查询中走Redis查询性能也会提升大一些。

比如买家查询最近10条订单（读多写少场景）


ruby
 代码解读
复制代码
# Key: 用户维度 + 业务标识
buyer:orders:{user_id}:recent  # 例如 buyer:orders:12345:recent

# Value: 用 Redis List 存储订单ID（按时间倒序）
[
  "order_id_100",  # 最新订单
  "order_id_99",
  ...
  "order_id_91"    # 第10条订单
]

# 或用 Hash 存储订单详情（如果需缓存完整数据）
{
  "order_id_100": "{订单JSON}",
  "order_id_99": "{订单JSON}",
  ...
}

卖家最近1天内订单列表（高频过滤查询）


csharp
 代码解读
复制代码
# Key: 卖家ID + 时间范围
seller:orders:{seller_id}:last_24h  # 例如 seller:orders:98765:last_24h

# Value: 用 Sorted Set (ZSET) 存储订单ID和创建时间戳
# Score = 订单时间戳, Member = 订单ID
[
  [1640995200, "order_id_100"],
  [1640995201, "order_id_101"],
  ...
]

# 或用 Hash 存储订单详情（按需）
{
  "order_id_100": "{订单JSON}",
  "order_id_101": "{订单JSON}",
  ...
}

5. 总结

对于存储压力比较大，可以采用分库分表优化，采用合理的分库分表手段以及分片键的选取。对于久远数据，为了避免干扰目前的查询，可以采用冷热数据分离。

为了解决复杂的查询条件，可以采用ES查询优化。

对于热点数据，可以采用将近期内的订单数据缓存到 Redis 中，利用 Redis 性能高的特性，以及引入本地缓存构建多级缓存体系进行优化。

1. 业务场景与挑战

2. 存储压力如何解决

3. 复杂业务场景如何解决？

4. 热点数据查询如何解决？

5. 总结

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