庄周梦蝶

    Clojure-control is a clojure DSL for system admin and deployment with many remote machines via ssh. 
    
    I am pleased to annoucment that clojure-control 0.3.0 is out.It adds some  powerful features in this release ,includes:

• ssh and scp both have a new option :sudo  to be executed as root on remote machines,for example:
  

  (ssh "/etc/init.d/ssh restart" :sudo true)

• scp has a new  option :mode to change file modes copied from local: 
  

  (scp "start.sh" "/etc/init.d/start.sh" :sudo true :mode 755)

• A  new function "exists?" to test if a file exists on remote machines:  
  

  (if (not (exists? (str "/home/deploy/.ssh")))
        (ssh (sudo (str "mkdir -p /home/deploy/.ssh"))))

• Call other task in deftask with "call" function:

  (deftask :ps "A task to grep process" [process]
          (ssh (str "ps aux | grep " process)))
  (deftask :start_ha []
          (ssh "/etc/init.d/haproxy start")
          (call :ps "haproxy"))

• A new function "append" to append a line to a file on remote machines:
  

  (ssh (append "/etc/hosts" "192.168.1.100 web" :sudo true))

• A new function "sed" to replace lines in a file on remote machines,and comm/uncomm to comment/uncomment a line in a file:
  

        (sed <file> <before> <after> :flags <flags> :limit <limit> :backup <backup>)
  

  Equivalent to

        sed -i<backup> -r -e "<limit> s/<before>/<after>/<flags>g <filename>"

• Limits max output line to 10000.

• Adds more documents in wiki: https://github.com/killme2008/clojure-control/wiki 

   You can install the new version by :

    More information please visit it on github: https://github.com/killme2008/clojure-control

    XML处理也是个常见的编程工作，虽然说在Clojure里你很少使用XML做配置文件，但是跟遗留系统集成或者处理和其他系统通讯，可能都需要处理XML。

    Clojure的标准库clojure.xml就是用来干这个事情的。一个简单的例子如下，首先我们要解析的是下面这个简单的XML：

    解析xml用clojure.xml/parse方法即可，该方法返回一个clojure.xml/element这个struct-map组成的一棵树：

这是一个嵌套的数据结构，每个节点都是clojure.xml/element结构，element包括：
   tag、attrs和content属性，tag就是该节点的标签，attrs是一个属性的map，而content是它的内容或者子节点。element是一个struct map，它也定义了三个方法来分别获取这三个属性：
   books节点是root node，它的content就是三个book子节点，子节点组织成一个vector，我们可以随意操作：

     额外提下，clojure.xml是利用SAX API做解析的。同样它还有个方法，可以将解析出来的结构还原成xml，通过emit：

     如果你要按照深度优先的顺序遍历xml，可以利用xml-seq将解析出来的树构成一个按照深度优先顺序排列节点的LazySeq，接下来就可以按照seq的方式处理，比如利用for来过滤节点：

    通过:when指定了条件，要求节点的tag是author，这样就可以查找出所有的author节点的content，是不是很方便？就像写英语描述一样。

    更进一步，如果你想操作parse解析出来的这棵树，你还可以利用clojure.zip这个标准库，它有xml-zip函数将xml转换成zipper结构，并提供一系列方法来操作这棵树：

  是不是酷得一塌糊涂？可以通过up,down,left,right,lefts,rights,来查找节点的邻近节点，可以通过node来得到节点本身。一切显得那么自然。更进一步，你还可以“编辑“这棵树，比如删除The joy of clojure这本书：

   ok,只剩下两本书了，更多方法还包括replace做替换，edit更改节点等。因此编辑XML并重新生成，你一般可以利用clojure.zip来更改树，最后利用clojure.xml/emit将更改还原为xml。

    生成xml除了emit方法，还有一个contrib库，也就是prxml，这个库的clojure 1.3版本有人维护了一个分支，在这里。主要方法就是prxml，它可以将clojure的数据结构转换成xml：
    显然，它也可以用于生成HTML。

    xpath的支持可以使用clj-xpath这个开源库，遗憾的是它目前仅支持clojure 1.2。

    转载请注明出处：http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2012/02/18/370233.html   

    文件读写是日常编程中最经常使用的操作之一。这篇blog将大概介绍下Clojure里对文件操作的常用类库。

    首先介绍标准库clojure.java.io，这是最经常用的IO库，定义了常见的IO操作。

    首先，直接看一个例子，可以熟悉下大多数常用的函数：

    这个例子基本上说明了大多数常见的操作。但是有些问题需要解释下。

    首先，通过file这个函数可以将各种类型的对象转化为java.io.File对象，file可以接受String,URL,URI以及java.io.File本身作为参数，并返回java.io.File。有了File对象，你就可以调用java.io.File类中的各种方法，比如判断文件是否存在：

    其次，可以通过delete-file来删除一个文件，它是调用File的delete方法来执行的，但是File.delete会返回一个布尔值告诉你成功还是失败，如果返回false，那么delete-file会抛出IO异常，如果你不想被这个异常打扰，可以让它“保持安静”：

    拷贝文件很简单，使用copy搞定，copy也可以很“宽容”，也可以接受多种类型的参数并帮你自动转换，input可以是InputStream, Reader, File, byte[] 或者String，而output可以是OutputStream, Writer或者File。是不是很给力？这都是通过Clojure的protocol和defmulti做到的。但是，copy并不帮你处理文件的关闭问题，假设你传入的input是一个File，output也是一个File，copy会自动帮你打开InputStream和OutputStream并建立缓冲区做拷贝，但是它不会帮你关闭这两个流，因此你要小心，如果你经常使用copy，这可能是个内存泄漏的隐患。

    更常用的，我们一般都是用reader和writer函数来打开一个BufferedReader和BufferedWriter做读写，同样reader和writer也可以接受多种多样的参数类型，甚至包括Socket也可以。因为writer打开的通常是一个BufferedWriter，所以你如果用它写文件，有时候发现write之后文件还是没有内容，这是因为数据暂时写到了缓冲区里，没有刷入到磁盘，可以明确地调用(.flush wtr)来强制写入；或者在wtr关闭后系统帮你写入。reader和writer还可以传入一些配置项，如:encoding指定读写的字符串编码，writer可以指定是否为append模式等。

    Clojure并没有提供关闭文件的函数或者宏，你简单地调用close方法即可。clojure.java.io的设计很有原则，它不准备将java.io都封装一遍，而是提供一些最常用方法的简便wrapper供你使用。

    刚才提到copy不会帮你关闭打开的文件流，但是我们可以利用with-open这个宏来自动帮你管理打开的流：

   with-open宏会自动帮你关闭在binding vector里打开的流，你不再需要自己调用close，也不用担心不小心造成内存泄漏。因此我会推荐你尽量用reader和writer结合with-open来做文件操作，而不要使用file函数。file函数应该用在一些判断是否存在，判断文件是否为目录等操作上。

    在clojure.core里，还有两个最常用的函数slurp和spit，一个吃，一个吐，也就是slurp读文件，而spit写文件，他们类似Ruby的File里的read和write，用来完整地读或者写文件：

   用法简单明了，slurp将文件完整地读出并返回字符串作为结果，它还接受:encoding参数来指定字符串编码，你猜的没错，它就是用reader和with-open实现的。spit同样很简单，将content转化为字符串写入文件，也接受:encoding和:append参数。

    深度优先遍历目录，可以使用file-seq，返回一个深度优先顺序遍历的目录列表，这是一个LazySeq：

    上面的介绍已经足以让你对付大多数需求了。接下来，介绍下几个开源库。首先是fs这个库，它封装了java.io.File类的大多数方法，让你用起来很clojure way，很舒服，例如：

    更多介绍请看它的源码。读写二进制文件也是一个很常见的需求，Clojure有几个DSL库干这个事情，可以很直观地定义二进制格式来encode/decode，比如byte-spec这个库，看看它的例子：
    相当直观和给力吧。Gloss是一个更强大的DSL库，非常适合做网络通讯的协议处理。这里就不多做介绍了，你可以自己看它的例子和文档。
   
    转载请注明出处：http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2012/02/16/370144.html
   

    单元测试也是一个开发中最常见的需求，在Java里我们用JUnit或者TestNG，在clojure里也内置了单元测试的库。标准库的clojure.test，以及第三方框架midje。这里我将主要介绍clojure.test这个标准库，midje是个更加强大的测试框架，广告下，midje的介绍在第二次cn-clojure聚会上将有个Topic，我就不画蛇添足了。通常来说，clojure.test足够让你对付日常的测试。

    首先看一个最简单的例子，定义一个函数square来计算平方，然后我们测试这个函数：

    执行输出：

    这个小例子基本说明了clojure.test的主要功能。首先是断言is，类似JUnit里的assertTrue，用来判断form是否为true，它还可以接受一个额外的msg参数来描述断言：
    它还有两种变形，专门用来判断测试是否抛出异常：
    上面的例子故意求"a"的平方，这会抛出一个java.lang.ClassCastException，一个运行时异常，并且异常信息为java.lang.String cannot be cast to java.lang.Number。我们可以通过上面的方式来测试这种意外情况。clojure.test还提供了另一个断言are，用来判断多个form：
    are接受多个form并判断是否正确。这里还用了testing这个宏来添加一段字符串来描述测试的内容。

    其次，我们用deftest宏定义了一个测试用例，deftest定义的测试用例也可以组合起来：

    但是组合后的tests运行就不能简单地传入一个ns，而需要定义一个test-ns-hook指定要跑的测试用例，否则组合的用例如上面的addition和subtraction会运行两次。我们马上谈到。

    定义完用例后是运行测试，运行测试使用run-tests，可以指定要跑测试的ns，run-tests接受可变参数个的ns。刚才提到，组合tests的时候会有重复运行的问题，要防止重复运行，可以定义一个test-ns-hook的函数：
    这样run-tests就会调用test-ns-hook按照给定的顺序执行指定的用例，避免了重复执行。

    在你的测试代码里明确调用run-tests执行测试是一种方式，不过我们在开发中更经常使用的是lein来管理project，lein会将src和test分开，将你的测试代码组织在专门的test目录，类似使用maven的时候我们将main和test分开一样。这时候就可以简单地调用:
命令来执行单元测试，而不需要明确地在测试代码里调用run-tests并指定ns。更实用的使用例子可以看一些开源项目的组织。

    单元测试里做mock也是比较常见的需求，在clojure里做mock很容易，原来clojure.contrib有个mock库，基本的原理都是利用binding来动态改变被mock对象的功能，但是在clojure 1.3里，binding只能改变标注为dynamic的变量，并且clojure.contrib被废弃，部分被合并到core里面，Allen Rohner编译了一个可以用于clojure 1.3的clojure.contrib，不过需要你自己install到本地仓库，具体看这里。不过clojure.contrib.mock哪怕使用1.2的编译版本其实也是可以的。

    clojure.contrib最重要的是expect宏，它类似EasyMock里的expect方法，看一个例子：

    has-args用来检测square的参数是不是number，times用来指定预期调用的次数，而returns用来返回mock值，是不是很像EasyMock？因为我们这个测试只调用了square一次，所以这个用例将失败：
   这个例子要在Clojure 1.3里运行，需要将square定义成dynamic：
   否则会告诉你没办法绑定square:


    额外提下，还有个轻量级的测试框架expections可以看一下，类似Ruby Facker的facker库提供一些常见的模拟数据，如名称地址等。
   
     转载请注明出处：http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2012/02/15/370040.html

   

    Clojure的REPL非常方便，可以随时随地试验你的想法，REPL是read-eval-print-loop的简称。默认clojure.contrib有带一个shell脚本来启动REPL，具体看这里。你也可以用JLine来增强REPL：

    不过，其实你还可以用rlwrap这个GNU库来增强clojure REPL。使用它有如下好处：
1.Tab completion，使用tab做代码提示。
2.括号匹配
3.历史记录，哪怕你重启REPL
4.通过.inputrc来绑定vi或者emacs

    具体操作步骤如下：

1.首先，你需要在你的机器上安装rlwrap，你可以通过apt或者port,homebrew等工具安装或者自己下载安装：

2.在你的home目录下创建一个clojure目录作为clojure home，并拷贝clojure.jar进去：
我是从maven的本地仓库里拷贝了clojure 1.3的jar包过去，重命名为clojure.jar

3.创建一个shell脚本名为clj，并放入你的path变量，脚本内容：
我们将命令历史输出到~/clojure/.repl_history文件中，并限制数目为1000。

4.clj脚本中通过-f选项指定了completions文件为~/.clj_completions，执行下列clojure程序生成此文件：
这个程序只生成clojure.core的completions文件，如果你想将所有ns都加入进去，注释掉第一行，使用第二行程序。

5.最后，配置下~/.inputrc文件：
我绑定为emacs，你可以选择vi。

6.一切搞定，接下来你可以敲入命令clj来使用rlwrap启动clojure REPL了，可以用tab做代码提示了，可以用Ctrl + r来搜索历史命令，运行截图：


参考：http://en.wikibooks.org/wiki/Clojure_Programming/Getting_Started#Enhancing_Clojure_REPL_with_rlwrap
转载请注明出处：http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2012/02/14/369976.html

    使用http client提交表单或者下载网页也是非常常见的任务，比如使用Java的时候可以用标准库的HttpURLConnection，也可以选择Apache Http Client。在clojure里也有这样的类库，这里我将介绍三个各有特色的http client实现。

    首先，我最先推荐使用clj-http这个类库，它是Apache HttpClient的clojure wrapper，是一个提供同步API的简单易用的Http Client。

名称: clj-http
主页：https://github.com/dakrone/clj-http
依赖：

例子：
结果：
更多例子：

    clj-http的API相当的简洁漂亮，使用起来非常便利，强烈推荐。题外，学习clojure的一个好方法就是为现有的java类库实现一些方便的clojure wrapper。

    如果你需要异步的http client，我会推荐http.async.client这个类库，它的API是异步形式的类似 Java的Future模式，对于clojure程序员来说应该更像是agent。

名称：http.async.client
主页：https://github.com/neotyk/http.async.client
依赖：
例子：

输出：

更多例子：

请注意，这些方法都是异步调用的，你需要通过await来等待调用完成，或者通过done?来判断调用是否完成。
http.async.client有个比较重要的特性就是对Http Chunked编码的支持，分别通过LazySeq和callback的方式支持，首先看将Http chunked变成一个lazy seq:


这里非常关键的一点是stream-seq返回的chunk序列，每取一个就少一个（通过first函数），也就是说每次调用first取到的chunk都不一样，是顺序递增，不可重复获取的。

通过callback方式处理：
自己传入一个callback函数接收chunk，比如这里用一个ref累积。

http.async.client的详细文档看这里：http://neotyk.github.com/http.async.client/docs.html

最后，有兴趣还可以看下aleph这个异步通讯的框架，它支持Http协议，也提供了http server和client的实现。不过它的API就没有那么简单明了，它的模型是类似go语言里利用channel做异步通讯的模型，http只是它的一个模块罢了，这是另一个话题了。

转载请注明出处：http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2012/02/13/369890.html

    处理日志是任何一个产品级的程序都需要仔细处理的模块。在Java中，我们经常使用的是log4j就是一个日志框架。在clojure里，同样有一套日志框架——clojure.tools.logging，它不仅提供了常用的日志输出功能，还屏蔽了Java各种日志框架之间的差异，如slf4j,commons-logging,log4j,java.util.logging等，让你可以透明地使用这些框架来处理日志。

名称：clojure.tools.logging
主页：https://github.com/clojure/tools.logging
依赖：

使用：

常用宏和方法：
1.除了上面例子的info和error宏，还可以包括warn,trace,debug,fatal等常用宏，分别对应相应的日志级别。这些方法会自动判断当前logger的级别是否有效，有效的前提下才会输出日志。也就是说在Java里，你经常需要这样：
在使用 tools.logging的时候是不需要的，因为这些宏帮你做了这个判断。另外，我们在使用log4j的时候需要指定log的namespace，在tools.logging里不需要，默认会取当前的namespace也就是*ns*。
最后，info还有个infof的方法，用于输出格式化日志：
日志输出：
其他方法也有类似的如warnf,debugf等。
2.spy宏，同时输出表达式的form和结果，例如
输出日志

3.with-logs宏可以在将*out*和*err*流重定向到日志的情况下求值表达式，例如：
输出日志：
with-logs需要明确指定log-ns，默认out的输出级别是info，而err的级别是error，可以指定输出级别(with-logs [*ns* :info :error] ......)

4.事务中（dosync中）的日志输出，tools.logging做了特殊处理，默认情况下当且仅当事务成功提交的时候并且日志级别是warn或者info会通过agent异步写入日志。tools.logging定义了一个全局的agent——*logging-agent*。当判断当前是在事务中调用log宏，并且日志级别在集合*tx-agent-levels*内，就会在事务提交成功的时候将日志发送给*logging-agent*异步处理。可以通过*tx-agent-levels*改变使用agent输出日志的级别范围，默认是#{:info :warn}。还可以通过改变*force*变量来强制使用direct或者agent的方式输出日志,*force*可以为:agent或者:direct。
这里特别使用了log宏，需要明确指定日志级别为info。

5.默认日志框架的是从classpath查找的，查找的顺序是sl4j,commons-logging,log4j,java.util.logging，找到哪个可用就用哪个。如果你的classpath里存在多个日志框架，如同时存在sl4j和commons-logging，那么如果你希望强制使用commons-logging，可以通过改变*logger-factory*变量来使用：
*logger-factory*是dynamic变量，可以通过binding改变（前面提到的*force*等变量也一样），如果不希望每次都用binding，而是全局改变，则需要特殊处理：
其他logger factory还包括slf4j-factory,log4j-factory,jul-factory。

6.每个日志框架的配置跟使用java没有什么两样，比如你用log4j，就需要在classpath下放置一个log4j.properties等。如果你希望用编程的方式配置，可以使用clj-logging-config。

转载请注明出处：http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2012/02/12/369822.html

    年前一篇blog提过，写了一个stm-profiler用于统计clojure STM的运行状况，放在了github上：
https://github.com/killme2008/stm-profiler

   STM的事务在遇到写冲突（多个事务写同一个ref的时候）就会回滚事务并重试，通过stm-profiler你可以查看事务的重试次数，重试原因，以及每个reference的使用情况。使用很简单，在lein的project.clj引用stm-profiler:

注意，目前stm profiler仅支持clojure 1.3。

我们写一个简单例子：

定义了两个ref：a和b，然后用future启动100个线程并发地发起同一个事务操作，对a加一，对b减一。最后打印a和b的值，使用stm-stats函数获取stm的统计信息并打印，使用ref-stats获取a和b两个reference的统计信息并打印。

运行这个例子，在启动的时候会有些警告信息，忽略即可（主要是因为stm profiler重新定义了一些跟STM相关的函数和宏，如dosync等，但是仅仅是添加了统计功能，并没有修改他们原本的功能）。

在我机器上的一次输出：

a和b的结果都没问题。重点看打印的统计信息，(stm-stats)的输出结果是：

这个结果是一个map,key是事务的form，而value就是该form的统计信息，也是一个map，具体各项的含义如下：

total-cost	所有事务的总耗时	100个事务耗时1233毫秒
total-times	事务运行次数	100次
average-cost	平均每个事务耗时	平均一个事务耗时12毫秒
average-retry	平均每个事务的重试次数	平均每个事务重试了5次才成功
not-running	当前事务不处于running状态，可能是被其他事务打断（barge)，需要重试	因为not-running的原因重试了11次
get-fault	读取ref值的时候没有找到read point之前的值，被认为是一次读错误，需要重试	因为读ref错误重试了44次
barge-fail	打断其他事务失败次数，需要重试	尝试打断其他事务失败而重试了224次
change-committed	在本事务read point之后有ref值获得提交，则需要重试	因为ref值被其他事务提交而重试了227次

    从输出结果来看，这么简单的一个事务操作，每次事务要成功平均都需要经过5次的重试，最大的原因是因为ref的值在事务中被其他事务更改了，或者尝试打断其他正在运行的事务失败而重试。关于clojure STM的具体原理推荐看这篇文章《Software transactional memory》。STM不是完美的，事务重试和保存每个reference的历史版本的代价都不低。

    再看(ref-stats a)的输出：
    可以看到a在所有事务中的统计信息，返回的结果同样是个map，key是使用了a的事务，value是具体的统计信息。各项的含义类似上表，不过这里精确到了具体的reference。其中alter项是指对a调用alter函数了609次。ref-stats会输出所有在事务中调用了a的函数的调用次数。

    通过stm profiler你可以分析具体每个事务的执行状况，甚至每个reference的运行状况，查找热点事务和热点reference等。stm-profiler还不完善，目前还不支持1.2（1.4测试是可以的）。希望有兴趣的朋友加入进来一起完善。

转载请注明出处：http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2012/02/09/369694.html

    去年（我靠，已经是去年了）首次在上海组织了第一次cn-clojure的线下聚会，详细可以看这篇blog。今年，我们将在北京举行第二次cn-clojure的聚会，时间大概在2月底或者3月初，具体地点待定，欢迎任何对clojure语言或者Lisp语言感兴趣的朋友参加，如果有想分享的技术topic更好 :D。

    如果你要参加，请参加下面的报名调查，填写真实的姓名和邮箱。如果有想分享的topic，可以填写调查或者直接邮件给我。
    报名链接：http://www.diaochapai.com/survey584561

    我们将在议程、时间和地点确定后发邮件给报名的朋友，确认参会的具体时间和地点。
    邮件列表：http://groups.google.com/group/cn-clojure

    很久没写blog了，写写最近做的一些工作，给感兴趣的朋友做参考。
    首先是我们的kafka的“复制品”metamorphosis做了1.4版本，实现了同步复制方案，broker本身也做了很多优化，总体而言meta是一个非常成熟可用的产品了。甚至可以说是我在淘宝做的最好的一个产品。有些朋友总是问我们为什么不直接用kafka，而要另写一个？这里做个统一的解答。
（1）kafka是scala写的，我对scala不熟悉，也不待见，考虑到维护和语言熟悉程度，用java重写仍然是最好的选择。
（2）其次，kafka的整个社区非常不活跃，发展太慢，而我又不愿意去学习scala来参与社区发展，那么唯一的出路就是自己写。
（3）kafka的一些工作不能满足我们的要求，比如一开始它连producer的负载均衡都没有，它的消费者API设计还是比较蛋疼的。它也不支持事务，没有考虑作为一个通用的MQ系统来使用。并且它也没有高可用和数据高可靠的方案。
（4）我们做了什么呢？
a.用java彻底重写整个系统，除了原理一致，整个实现是彻底重新实现的。
b.我们提供了生产者的负载均衡（仍然是基于zk），重新设计了消费者API，更符合 JMS的使用习惯。
c.我们提供了事务实现，包括producer和consumer端的，包括本地事务和符合XA规范的分布式事务实现。
d.我们提供了两种数据高可靠方案：类似mysql的异步复制和同步复制方案。通过将消息复制到多个节点上来保证数据的高可靠。
e.我们提供了http协议的实现，并且本身使用协议也是类似memcached的文本协议，内部也增加了很多统计项目，可以以memcached的stats协议的方式来获取纯文本的统计信息。整个系统运维很方便。
f.提供了很多扩展应用：广播消费者的实现，多种offset存储的实现（默认的zookeeper，还有文件和mysql)，tail4j用于作为agent发送日志，log4j appender扩展用于透明地使用log4j发送消息，hdfs writer用于将消息写入hdfs，storm spout用于将消息接入storm做实时分析，基本上形成一套完整的工具链和扩展。
g.一些其他功能点：group commit提升数据可靠性和吞吐量，连接复用，集群下的顺序消息发送，消息数据的无痛迁移和水平扩展，web管理平台等。

    meta未来会走开源的路子，不过不会是我来推动的，估计是在今年会有进展。

    我最近还写了一些小项目值得一提，首先是aviator这个轻量级的表达式执行引擎发布了2.2.1版本，主要是这么几个改进：
（1）支持多维数组变量的访问，如a[0][0]
（2）添加Expression#getVariableNames()用于返回表达式的变量列表
（3）添加AviatorEvaluator#exec方法来简化调用
（4）bug修正等。
    maven直接升级：

    其次，hs4j这个handler socket的客户端，由新浪微博的@赵鹏城实现了inc/dec协议，添加了incr和decr方法用于更新计数，感谢他的贡献，如果你需要这两个功能可以自己从github拉取源码并构建打包，暂时不准备发布到maven。

    第三，关注高可用的Transaction Manager实现的可以关注下我的ewok项目，这是一个基于BTM这个开源JTA实现，提供基于bookkeeper的高可用的TM项目。将事务日志写到高可用的bookkeeper上，并利用zookeeper来做到故障的透明迁移，某个TM挂了，可以在其他机器上从bookkeeper拉取日志并恢复。代码已经稳定并做了性能测试，没有做进一步的破坏性测试。BTM是一个比JOTM和atomikos更靠谱的开源JTA实现，并且性能也好上很多，代码质量更不用说，建议有兴趣的可以看一下。我也为它贡献了一个事务日志写入优化的patch，日志写入性能提升了近一倍。

    最后，我在clojure上做了一些事情，首先是为storm项目贡献了两个patch：利用curator做zookeeper交互和添加storm.ui.context.path选项，前者被作者接受，后者暂时只对我们有用。前者让storm跟zk的交互更可用，后者是为storm ui添加了可选的相对路径。你都可以在我fork的分支上尝试，curator的patch在storm 0.6.2上发布，现在还是snapshot状态。昨天晚上牙痛睡不着，半夜写了个clojure STM profiler，用于统计分析clojure STM运行状况，诸如事务运行次数和时间，事务的重试原因和次数等，可以针对每个dosync的form做统计，有兴趣也可以看下。不过我其实更想将这个功能加入到clojure核心，会尝试提交下pull request。

   还有个工作上的变迁，我将在2月1号正式从呆了近三年的淘宝离职，加入一支充满活力的创业团队。从稳定的大公司出来，去加入一家初创公司，不能说没有风险，但是我还是想去接受新的挑战，愿意更新我的知识结构，愿意向牛人们学习。我在某个blog上说我今年遇到了人生中最大的挑战和转折，并不是说这个事情，而是我的儿子今年患了一场重病，庆幸在很多人的帮助和关心下，他勇敢地挺了过来，度过最困难的一关，现在还在继续治疗。我要感谢很多人，感谢淘宝，感谢我的TL华黎和锋寒，感谢我的同事和朋友林轩，感谢我们的HR，感谢三年后打交道的很多同事。没有他们，我今年真的过不了关，没有他们，我也不能进入淘宝并呆上快三年。

   最后的最后，我要特别感谢我的儿子，谢谢你的降生，谢谢你今年的勇敢，谢谢你给我们全家带来的快乐，谢谢你继续陪着我们 ，也希望你新年继续勇敢地坚持下去，我们必将战胜一切。