跳到主要内容

简单重置JetBrains试用

· 阅读需 3 分钟

前言​

JetBrains公司的IDE十分好用，如Idea、Pycharm等。以前的各种激活方式被相继封杀，现在主要的白嫖方式是通过无限重置试用来实现的。（其实还是有永久激活的，关键词：FineAgent）

那么，无限重置试用是怎么做的呢？有没有不装插件一键全部重置试用的方式呢？

原理​

JetBrains的重置试用来自Jetbrains系列产品重置试用方法 | 知了，主要是需要安装IDE Eval Reset插件，插件源码：ide-eval-resetter: Reset your IDE eval information.。

自JetBrains 2020版本，IDE的试用key保存在用户目录下的 AppData\Roaming\JetBrains<IDE名称>\eval 目录下，以.evaluation.key结尾。这是个非常小的文件，只有8字节，内容如下：

WiFi网络频段优化设置

· 阅读需 3 分钟

最近感觉屋里WiFi速度很慢，ping了下路由器发现延迟非常高，长达数秒，有时甚至还丢包。这样的网络环境下的上网体验可以说很糟糕，在连接内网的机器操作时，都需要卡很久才有反应。由于我离路由器比较远，还隔了墙，并且附近有很多WiFi信号，所以我接收到的WiFi信号就偏弱。为了解决网络问题，我打开了路由器的无线管理界面，发现了信道和信道频宽之类的设置，默认为自动。好奇心驱使，我简单了解了下这些设置，其实厂家默认设置的自动未必是最优设置，通过合理的设定无线参数，可以优化网络。

信道与频宽​

在WLAN标准协议里，将2.4GHz频段划分出13个有交叠的信道，每个信道都有自己的中心频率；将5GHz频段分为24个信道，且每个信道都为独立信道。

wifi信道

《Java NIO系列教程》学习笔记

· 阅读需 4 分钟

Java NIO 由以下几个核心部分组成：

  • Channels
  • Buffers
  • Selectors

channel与buffer

Channel​

  • FileChannel：从文件中读写数据
  • DatagramChannel：能通过UDP读写网络中的数据
  • SocketChannel：能通过TCP读写网络中的数据
  • ServerSocketChannel：可以监听新进来的TCP连接，像Web服务器那样。对每一个新进来的连接都会创建一个SocketChannel

LockSupport源码分析

· 阅读需 9 分钟

LockSupport简介​

LockSupport可以控制线程的状态，从而达到线程在等待唤醒之间切换的目的，并且不用担心阻塞和唤醒操作的顺序，但要注意连续多次唤醒的效果和一次唤醒是一样的。

注意：unpark 函数可以先于 park 调用。

【LockSupport与的区别】

  • LockSupport.park和unpark不需要在同步代码块中，wait和notify是需要的。
  • LockSupport的pork和unpark是针对线程的，而wait和notify是可以是任意对象。
  • LockSupport的unpark可以让指定线程被唤醒，但是notify是随机唤醒一个，notifyAll是全部唤醒，不够灵活。

park和unpark都是调用native方法，由JVM实现：

Kafka 2.6卡住,Topic not present in metadata

· 阅读需 3 分钟

想自己耍耍Kafka，简单装好后，运行个简单的demo，结果直接卡住不动了，但使用命令行发消息是正常的。我的Kafka版本为2.6，demo代码为：

package top.jlice;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class MyProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", "jlice.top-" + i));
        }
        producer.close();
    }
}