ruby gem and bundle

Ruby management tool

I prefer use rbenv to manage ruby versions.

Ruby

Install a new version of ruby with rbenv, change the default ruby version to the new one.
Then, we can start playing.
First, the gem localtion is changed and you need to check the correctness.

Notice: When you changed the ruby version, you might need to install a bundler for that ruby. And the bundle will use your current ruby. If you go to the bundle website, it didn’t tell you how to change ruby version is used. Because it cannot.

ruby -> gem -> bundle

change ruby version

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$ echo "2.6.4" > /Users/zihaozhao/.ruby-version

check gem env

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$ gem env
RubyGems Environment:
  - RUBYGEMS VERSION: 3.0.3
  - RUBY VERSION: 2.6.4 (2019-08-28 patchlevel 104) [x86_64-darwin20]
  - INSTALLATION DIRECTORY: /Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/lib/ruby/gems/2.6.0
  - USER INSTALLATION DIRECTORY: /Users/zihaozhao/.gem/ruby/2.6.0
  - RUBY EXECUTABLE: /Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/bin/ruby
  ...

check bundle env

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$ bundle env

## Environment
Bundler       2.2.11
  Platforms   ruby, x86_64-darwin-20
Ruby          2.6.4p104 (2019-08-28 revision 67798) [x86_64-darwin20]
  Full Path   /Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/bin/ruby
  Config Dir  /Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/etc
RubyGems      3.0.3
  Gem Home    /Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/lib/ruby/gems/2.6.0
  Gem Path    /Users/zihaozhao/.gem/ruby/2.6.0:/Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/lib/ruby/gems/2.6.0
  User Home   /Users/zihaozhao
  User Path   /Users/zihaozhao/.gem/ruby/2.6.0
  Bin Dir     /Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/bin
Tools         
  Git         2.24.3 (Apple Git-128)
  RVM         not installed
  rbenv       rbenv 1.1.2
  chruby      not installed
...

Now bundle install will install the gems to ruby 2.6.4.

ruby structure

Let’s see the different ruby(2.4.4 and 2.6.4):

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🤓 versions $ tree /Users/zihaozhao/.rbenv/versions -L 3
/Users/zihaozhao/.rbenv/versions
├── 2.4.4
│   ├── bin
│   │   ├── **bundle**
│   │   ├── bundler
│   │   ├── erb
│   │   ├── gem
│   │   ├── irb
│   │   ├── rake
│   │   ├── rdoc
│   │   ├── ri
│   │   └── ruby
│   ├── include
│   │   └── ruby-2.4.0
│   ├── lib
│   │   ├── libruby.2.4.4.dylib
│   │   ├── libruby.2.4.dylib -> libruby.2.4.4.dylib
│   │   ├── libruby.dylib -> libruby.2.4.4.dylib
│   │   ├── pkgconfig
│   │   └── **ruby**
│   ├── openssl
│   │   ├── bin
│   │   ├── include
│   │   ├── lib
│   │   ├── share
│   │   └── ssl
│   └── share
│       ├── doc
│       ├── man
│       └── ri
└── 2.6.4
    ├── bin
    │   ├── **bundle**
    │   ├── bundler
    │   ├── erb
    │   ├── gem
    │   ├── irb
    │   ├── rake
    │   ├── rdoc
    │   ├── ri
    │   └── ruby
    ├── include
    │   └── ruby-2.6.0
    ├── lib
    │   ├── libruby.2.6.dylib
    │   ├── libruby.dylib -> libruby.2.6.dylib
    │   ├── pkgconfig
    │   └── **ruby**
    ├── openssl
    │   ├── bin
    │   ├── include
    │   ├── lib
    │   ├── share
    │   └── ssl
    └── share
        ├── doc
        ├── man
        └── ri

34 directories, 23 files

Let’s see the gems in ruby 2.6.4:

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🤓 versions $ tree  /Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/lib/ruby/gems/ -L 3
/Users/zihaozhao/.rbenv/versions/2.6.4/lib/ruby/gems/
└── 2.6.0
    ├── build_info
    ├── cache
    │   ├── bundler-2.2.11.gem
    │   ├── did_you_mean-1.3.0.gem
    │   ├── minitest-5.11.3.gem
    │   ├── net-telnet-0.2.0.gem
    │   ├── power_assert-1.1.3.gem
    │   ├── rake-12.3.2.gem
    │   ├── rake-13.0.3.gem
    │   ├── test-unit-3.2.9.gem
    │   └── xmlrpc-0.3.0.gem
    ├── doc
    │   ├── bundler-2.2.11
    │   └── rake-13.0.3
    ├── extensions
    ├── gems
    │   ├── bundler-1.17.2
    │   ├── **bundler-2.2.11**
    │   ├── did_you_mean-1.3.0
    │   ├── irb-1.0.0
    │   ├── minitest-5.11.3
    │   ├── net-telnet-0.2.0
    │   ├── power_assert-1.1.3
    │   ├── rake-12.3.2
    │   ├── rake-13.0.3
    │   ├── rdoc-6.1.2
    │   ├── test-unit-3.2.9
    │   └── xmlrpc-0.3.0
    └── specifications
        ├── bundler-2.2.11.gemspec
        ├── default
        ├── did_you_mean-1.3.0.gemspec
        ├── minitest-5.11.3.gemspec
        ├── net-telnet-0.2.0.gemspec
        ├── power_assert-1.1.3.gemspec
        ├── rake-12.3.2.gemspec
        ├── rake-13.0.3.gemspec
        ├── test-unit-3.2.9.gemspec
        └── xmlrpc-0.3.0.gemspec

22 directories, 18 files

We can see we have different cli program we can use under bin folder. Install some of ruby gems can give you a new cli.
And gems are installed in lib folder. Bundler is just a special gem that give you new cli.

Notice: bundler-1.17.2 is the default bundler when I install ruby 2.6.4. The bundler-2.2.11 is installed by using gem install bundler command.

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bundler failed to build gem native extension

I got a bundle install issue recently. A few members from other team are having the environment issue and couldn’t get it solved in a whole day. Finally, I found the solution and I feel it is necessary for me document it and it is a good chance to learn more about MacOS SDK and how ruby works(a separate post).

Issue

I want to install the ruby gem in a local folder with command bundle install --binstubs=.bundle/bin --path=.bundle/vendor/bundle.

File Structure

└── cucumber
├── .bundle
│ └── config
├── Gemfile
└── Gemfile.lock
Gemfile file:

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source "https://rubygems.org"
ruby '2.6.4'
gem 'eventmachine'

And you will get this error:

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...
Installing eventmachine 1.2.7 with native extensions
Gem::Ext::BuildError: ERROR: Failed to build gem native extension.
...
/Users/zizhao/.rbenv/versions/2.6.4/lib/ruby/2.6.0/mkmf.rb:467:in `try_do': The compiler failed to generate an executable file. (RuntimeError)
You have to install development tools first.
...

problem

  1. This is caused by improperly installed SDK. Run the solution found in stackoverflow is not helpful.(https://stackoverflow.com/questions/29859413/bundle-install-error-failed-to-build-gem-native-extension-nio4r-gem)

  2. And installing the xcode will not help.

  3. This command will success gem install eventmachine -- --with-cppflags=-I/usr/local/opt/openssl/include but run this
    bundle config --local build.eventmachine --with-cppflags=-I/usr/local/opt/openssl/include to configure the bundle will not work.

  4. Some developer didn’t configure their rbenv properly and it leads to using the system default ruby when they run bundle command.

Solution

we need forcely update the SDK.

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Update them from Software Update in System Preferences or run:
  softwareupdate --all --install --force

If that doesn't show you any updates, run:
  sudo rm -rf /Library/Developer/CommandLineTools
  sudo xcode-select --install

Alternatively, manually download them from:
  https://developer.apple.com/download/more/.

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Situation triggering habits(情景触发习惯)

视觉

人类拥有一千一百万个感受器，其中将近一千万个献给视觉。
有专家估计，大脑一半的资源都为视觉所用。
因此，可以合理推测，所见稍有不同，就可能造成所为的巨大差异。

行为习惯与环境（激励被高估了，环境往往更重要）

定义行为的并非是环境中的物品，而是我们于物品的关系。
这是个很有用的想法，可以帮助我们思考环境对行为的影响。
不要认为环境中充满物品，而要认为，环境中充满关系。

我们可以训练把特定习惯和特定场景链接在一起。
【我们也可以推断，在新环境比较容易改变习惯。】
如果客厅是玩游戏的地方，那在那里学习就会比较困难。

【一个空间，一个用途】
如果可以，尽量避免把一个习惯的情景跟另一个习惯的情景混合在一起。
书桌用来学习，床用来唯一睡觉的地方，沙发电视用来休息娱乐。将环境和可预测习惯绑定，更容易进入状态。

参考：原子习惯

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Distributed Transaction - solutions

分布式事务的解决方案

两阶段提交/XA

两阶段提交，顾名思义就是要分两步提交。存在一个负责协调各个本地资源管理器的事务管理器，本地资源管理器一般是由数据库实现，事务管理器在第一阶段的时候询问各个资源管理器是否都就绪？如果收到每个资源的回复都是 yes，则在第二阶段提交事务，如果其中任意一个资源的回复是 no, 则回滚事务。
大致的流程：
第一阶段（prepare）：事务管理器向所有本地资源管理器发起请求，询问是否是 ready 状态，所有参与者都将本事务能否成功的信息反馈发给协调者；
第二阶段 (commit/rollback)：事务管理器根据所有本地资源管理器的反馈，通知所有本地资源管理器，步调一致地在所有分支上提交或者回滚。

存在的问题：

同步阻塞：当参与事务者存在占用公共资源的情况，其中一个占用了资源，其他事务参与者就只能阻塞等待资源释放，处于阻塞状态。
单点故障：一旦事务管理器出现故障，整个系统不可用
数据不一致：在阶段二，如果事务管理器只发送了部分 commit 消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到 commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。
不确定性：当协事务管理器发送 commit 之后，并且此时只有一个参与者收到了 commit，那么当该参与者与事务管理器同时宕机之后，重新选举的事务管理器无法确定该条消息是否提交成功。

TCC

关于 TCC（Try-Confirm-Cancel）的概念，最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出。 TCC 事务机制相比于上面介绍的 XA，解决了其几个缺点：
解决了协调者单点，由主业务方发起并完成这个业务活动。业务活动管理器也变成多点，引入集群。
同步阻塞：引入超时，超时后进行补偿，并且不会锁定整个资源，将资源转换为业务逻辑形式，粒度变小。
数据一致性，有了补偿机制之后，由业务活动管理器控制一致性

TCC(Try Confirm Cancel)

Try 阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性）, 预留必须业务资源（准隔离性）
Confirm 阶段：确认执行真正执行业务，不作任何业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源，Confirm 操作满足幂等性。要求具备幂等设计，Confirm 失败后需要进行重试。
Cancel 阶段：取消执行，释放 Try 阶段预留的业务资源 Cancel 操作满足幂等性 Cancel 阶段的异常和 Confirm 阶段异常处理方案基本上一致。
在 Try 阶段，是对业务系统进行检查及资源预览，比如订单和存储操作，需要检查库存剩余数量是否够用，并进行预留，预留操作的话就是新建一个可用库存数量字段，Try 阶段操作是对这个可用库存数量进行操作。
基于 TCC 实现分布式事务，会将原来只需要一个接口就可以实现的逻辑拆分为 Try、Confirm、Cancel 三个接口，所以代码实现复杂度相对较高。

本地消息表

本地消息表这个方案最初是 ebay 架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章。该方案中会有消息生产者与消费者两个角色，假设系统 A 是消息生产者，系统 B 是消息消费者，其大致流程如下：

当系统 A 被其他系统调用发生数据库表更操作，首先会更新数据库的业务表，其次会往相同数据库的消息表中插入一条数据，两个操作发生在同一个事务中
系统 A 的脚本定期轮询本地消息往 mq 中写入一条消息，如果消息发送失败会进行重试
系统 B 消费 mq 中的消息，并处理业务逻辑。如果本地事务处理失败，会在继续消费 mq 中的消息进行重试，如果业务上的失败，可以通知系统 A 进行回滚操作

本地消息表实现的条件：

消费者与生成者的接口都要支持幂等
生产者需要额外的创建消息表
需要提供补偿逻辑，如果消费者业务失败，需要生产者支持回滚操作

容错机制：

步骤 1 失败时，事务直接回滚
步骤 2、3 写 mq 与消费 mq 失败会进行重试
步骤 3 业务失败系统 B 向系统 A 发起事务回滚操作
此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列，再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景，通过对账系统对事后问题的处理。

可靠消息最终一致性

  1. A 系统先向 mq 发送一条 prepare 消息，如果 prepare 消息发送失败，则直接取消操作
  2. 如果消息发送成功，则执行本地事务
  3. 如果本地事务执行成功，则想 mq 发送一条 confirm 消息，如果发送失败，则发送回滚消息
  4. B 系统定期消费 mq 中的 confirm 消息，执行本地事务，并发送 ack 消息。如果 B 系统中的本地事务失败，会一直不断重试，如果是业务失败，会向 A 系统发起回滚请求
  5. mq 会定期轮询所有 prepared 消息调用系统 A 提供的接口查询消息的处理情况，如果该 prepare 消息本地事务处理成功，则重新发送 confirm 消息，否则直接回滚该消息
    该方案与本地消息最大的不同是去掉了本地消息表，其次本地消息表依赖消息表重试写入 mq 这一步由本方案中的轮询 prepare 消息状态来重试或者回滚该消息替代。其实现条件与余容错方案基本一致。目前市面上实现该方案的只有阿里的 RocketMq。

尽最大努力通知 (最简单)

最大努力通知是最简单的一种柔性事务，适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务，且被动方处理结果 不影响主动方的处理结果。
这个方案的大致意思就是：
系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
这里会有个专门消费 MQ 的服务，这个服务会消费 MQ 并调用系统 B 的接口；
要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B, 反复 N 次，最后还是不行就放弃。

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Distributed Transaction - basic theory and Application scenario

基础理论

强一致性、弱一致性、最终一致性

强一致性

任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。系统中的所有进程，看到的操作顺序，都和全局时钟下的顺序一致。简言之，在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。

弱一致性

数据更新后，如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到，则是弱一致性。

最终一致性

不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的，但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。简单说，就是在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。

CAP 原则

CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
一致性（C）：
在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
可用性（A）：
在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
分区容错性（P）：
以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在 C 和 A 之间做出选择。
CAP 原则的精髓就是要么 AP，要么 CP，要么 AC，但是不存在 CAP。如果在某个分布式系统中数据无副本， 那么系统必然满足强一致性条件， 因为只有独一数据，不会出现数据不一致的情况，此时 C 和 P 两要素具备，但是如果系统发生了网络分区状况或者宕机，必然导致某些数据不可以访问，此时可用性条件就不能被满足，即在此情况下获得了 CP 系统，但是 CAP 不可同时满足。

BASE 理论

BASE 理论指的是基本可用 Basically Available，软状态 Soft State，最终一致性 Eventual Consistency，核心思想是即便无法做到强一致性，但应该采用适合的方式保证最终一致性。
BASE，Basically Available Soft State Eventual Consistency 的简写：
BA：Basically Available 基本可用，分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
S：Soft State 软状态，允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。
E：Consistency 最终一致性，系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。
BASE 理论本质上是对 CAP 理论的延伸，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。

柔性事务

不同于 ACID 的刚性事务，在分布式场景下基于 BASE 理论，就出现了柔性事务的概念。要想通过柔性事务来达到最终的一致性，就需要依赖于一些特性，这些特性在具体的方案中不一定都要满足，因为不同的方案要求不一样；但是都不满足的话，是不可能做柔性事务的。

幂等操作

在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，支付流程中第三方支付系统告知系统中某个订单支付成功，接收该支付回调接口在网络正常的情况下无论操作多少次都应该返回成功。

分布式事务使用场景

转账

转账是最经典那的分布式事务场景，假设用户 A 使用银行 app 发起一笔跨行转账给用户 B，银行系统首先扣掉用户 A 的钱，然后增加用户 B 账户中的余额。此时就会出现 2 种异常情况：1. 用户 A 的账户扣款成功，用户 B 账户余额增加失败 2. 用户 A 账户扣款失败，用户 B 账户余额增加成功。对于银行系统来说，以上 2 种情况都是不允许发生，此时就需要分布式事务来保证转账操作的成功。

下单扣库存

在电商系统中，下单是用户最常见操作。在下单接口中必定会涉及生成订单 id, 扣减库存等操作，对于微服务架构系统，订单 id 与库存服务一般都是独立的服务，此时就需要分布式事务来保证整个下单接口的成功。

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A distributed algorithm: Paxos

The problem

Assume a collection of processes that can propose values. A consensus algorithm ensures that a single one among the proposed values is chosen. If a value has been chosen, then processes should be able to learn the chosen value.

The safety requirements for consensus are(通过以下三个约束，获得Paxos共识算法):
• Only a value that has been proposed may be chosen. (决议（value）只有在被 proposers 提出后才能被批准)
• Only a single value is chosen.
• A process never learns that a value has been chosen unless it actually has been. (learners 只能获得被批准（chosen）的 value)

Notice:

  1. some proposed value is eventually chosen and, if a value has been chosen, then a process can eventually learn the value.
  2. Paxos is a consensus(共识) algorithm not consistency(一致性) algorithm.

Message Model

Assume that agents can communicate with one another by sending messages. We use the customary asynchronous, non-Byzantine model, in which:
• Agents operate at arbitrary speed, may fail by stopping, and may restart.
• Messages can take arbitrarily long to be delivered, can be duplicated, and can be lost, but they are not corrupted.

Algorithm

Roles

There are three roles in the consensus algorithm:
roposer: sends a proposed value to a set of acceptors. (决议（value）只有在被 proposers 提出后才能被批准)
Acceptor: accepts a proposed value. The value is chosen when a large enough set of acceptors have accepted it.
Learner: only knows the chosen value.

Notice:

  1. In an implementation, a single process may act as more than one agent(允许身兼数职).
  2. majority == quorum

Choosing a value

Phase 1.

(a) A proposer selects a proposal number n and sends a prepare request with number n to a majority of acceptors.
(b) If an acceptor receives a prepare request with number n greater than that of any prepare request to which it has already responded, then it responds to the request with a promise not to accept any more proposals numbered less than n and with the highest-numbered proposal (if any) that it has accepted.

Phase 2.

(a) If the proposer receives a response to its prepare requests (numbered n) from a majority of acceptors, then it sends an accept request to each of those acceptors for a proposal numbered n with a value v, where v is the value of the highest-numbered proposal among the responses, or is any value if the responses reported no proposals.
(b) If an acceptor receives an accept request for a proposal numbered n, it accepts the proposal unless it has already responded to a prepare request having a number greater than n.

Learning a Chosen Value

To learn that a value has been chosen, a learner must find out that a proposal has been accepted by a majority of acceptors.

1.The obvious algorithm is to have each acceptor, whenever it accepts a proposal, respond to all learners, sending them the proposal. This allows learners to find out about a chosen value as soon as possible, but it requires each acceptor to respond to each learner—a number of responses equal to the product of the number of acceptors and the number of learners.

2.We can have the acceptors respond with their acceptances to a set of distinguished learners, which in turn informs the other learners when a value has been chosen. Using a larger set of distinguished learners provides greater reliability at the cost of greater communication complexity.

Because of message loss, a value could be chosen with no learner ever finding out. The learner could ask the acceptors what proposals they have accepted, but failure of an acceptor could make it impossible to know whether or not a majority had accepted a particular proposal. In that case, learners will find out what value is chosen only when a new proposal is chosen. If a learner needs to know whether a value has been chosen, it can have a proposer issue a proposal, using the algorithm described above.

…

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哲学

2020宅家一年，读了些哲学书，感受到一个人如果不是宗教的，那必定是哲学的。
哲学对于一个人的心态是如此重要。
哲学一定是实践的，言行合一是哲学家和一般人最大的区别。
中国的哲学是比喻论证，西方的哲学是逻辑推理。
中国的哲学倾向于无限，西方的哲学倾向于有限。
老子是出世的，孔子是入世的，尼采是痛苦的。
艺术来源于痛苦，哲学来源于痛苦。这么看来，理解痛苦是如此的重要。

控制情绪，自律和自由是密不可分的。
我们总是讲自由，但自由又是什么呢？

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log4j2 – Failed to load class org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder

Issue

The Java project is using log4j2, but some components are using SLF4J logging and caused the following error message:

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SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.

Solution

To fix it, we need a SLF4J Bridge. Puts log4j-slf4j-impl in the classpath.

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<dependency>
    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
    <artifactId>log4j-api</artifactId>
    <version>2.14.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
    <artifactId>log4j-core</artifactId>
    <version>2.14.0</version>
</dependency>

<!-- SLF4J Bridge -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
    <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
    <version>2.14.0</version>
</dependency>

Issue: No output

There could a problem if you don’t put the log4j2.xml in class path.
The default log level is error.
You can use logger.error and logger.info to log a message. And the log4j2.xml is not in correct path if the error message is printed only.

Solution

You can put the log4j2.xml in src/main/resources, which is in classpath.

展开全文 >>

tag:

    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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2020<br><br>2021<br>谢谢大家