在日常布局当中，肯定经常会遇到文本内容超过容器的情况。非常常见的一种解决方案是超出省略。
但是，有的时候，由于场景的限制，可能会出现在一些无法使用超出打点省略的方法的场景，譬如在导航栏中：
这种情况下，在容器定宽但是文本又溢出且不能换行的情况下，我们就需要寻求另外的解决方案。
hover
在使用akka-typed的过程中发现有很多地方都简化了不少，变得更方便了，包括：Supervision，只要用Behaviors.supervise()把Behavior包住，很容易就可以实现这个actor的SupervisorStrategy.restartWithBackoff策
先谈谈akka-typed的router actor。route 分pool router, group router两类。我们先看看pool-router的使用示范：
val pool = Routers.pool(poolSize = 4)(
// mak
去年换工作的时候, 面试了一下 Google (这里说的是 Google 中国哈), 来了个 Google 面试六轮游, 结果是没通过.
akka-cluster对每个节点的每种状态变化都会在系统消息队列里发布相关的事件。通过订阅有关节点状态变化的消息就可以获取每个节点的状态。这部分已经在之前关于akka-cluster的讨论里介绍过了。由于akka-typed里采用了新的消息交流协议，而系统消息的发布和订阅也算是消息交换
前面提到过，akka-typed中较重要的改变是加入了EventSourcedBehavior。也就是说增加了一种专门负责EventSource模式的actor, 最终和其它种类的actor一道可以完美实现CQRS。新的actor，我还是把它称为persistentActor，还是一种
前言
相信很多人小时候的梦想都是当科学家，现在想想当初太傻，发现这些根本不可选。就跟考清华还是北大一样，当初纠结的要死，结果发现自己只是普通人，过着普通的生活，上着一眼望到头的班。
现在认为长大最无力的事情就是不断接受自己只是一个普通人的过程。小时候以为自己是奥特曼，能够拯救地球，做着英雄
akka-typed中已经没有PersistentActor了。取而代之的是带有EventSourcedBehavior的actor，也就是一种专门支持EventSource模式的actor。EventSource的原理和作用在之前的博客里已经有了比较详细的介绍，这里就不再重复了。本
akka系统是一个分布式的消息驱动系统。akka应用由一群负责不同运算工作的actor组成，每个actor都是被动等待外界的某种消息来驱动自己的作业。所以，通俗点描述：akka应用就是一群actor相互之间发送消息的系统，每个actor接收到消息后开始自己负责的工作。对于akka-t
akka-typed的actor从创建、启用、状态转换、停用、监视等生命周期管理方式和akka-classic还是有一定的不同之处。这篇我们就介绍一下akka-typed的actor生命周期管理。
每一种actor都是通过定义它的行为属性behavior形成模版，然后由对上一层的父辈
akka 2.6.x正式发布以来已经有好一段时间了。核心变化是typed-actor的正式启用，当然persistence,cluster等模块也有较大变化。一开始从名称估摸就是把传统any类型的消息改成强类型消息，所以想拖一段时间看看到底能对我们现有基于akka-classic的应
Map(映射)是一种可迭代的键值对集合。在scala中使用映射非常简单。
构造Map
//inmutable Map（不可变映射，值不可变）
// 具有初始值
// 在scala中->操作符是用来创建键值对元组的。
val inmutableMap = Map(("yoleen" -
上一篇文章(https://www.cnblogs.com/meowv/p/12916613.html)使用自定义仓储完成了简单的增删改查案例，有心的同学可以看出，我们的返回参数一塌糊涂，显得很不友好。
在实际开发过程中，每个公司可能不尽相同，但都大同小异，我们的返回数据都是包裹在一个公共
条件表达式
与java/c++不同的是，scala中 if / else语法是有返回值的，这个值就是跟在if / else 之后的最后一个表达式的值。
val s:String = if(1>0) "yes" else "no"
// 返回值是if/else表达式返回值的公共超类型
scala基础
安装scala（不推荐使用最新版本，2.11.x够用了）
scala官网
2.11.12版本下载页面
这里我选择2.11.12版本，在下载页面往下拉，选择scala-2.11.12.msi（windows用户），msi安装比较简单，一直点点就行。如果下载速度慢，建议用迅雷。
聚合一般作用在query范围内。不带query的aggregation请求实际上是在match_all{}查询范围内进行统计的：
GET /cartxns/_search
{
"aggs": {
"all_colors": {
"terms": {"field
在聚合的分组统计中我们会面临两种分组元素类型：连续型如时间，自然数等、离散型如地点、产品等。离散型数据本身就代表不同的组别，但连续型数据则需要手工按等长间隔进行切分了。下面是一个按价钱段聚合的例子：
POST /cartxns/_search
{
"size" : 1,
"agg
这篇我们介绍一下ES的聚合功能（aggregation）。聚合是把索引数据可视化处理成可读有用数据的主要工具。聚合由bucket桶和metrics度量两部分组成。
所谓bucket就是SQL的GROUPBY，如下：
GET /cartxns/_search
{
"size" : 2,
很多时候搜索用户对查询语句具有模糊感觉，他们只能提供大约的描述。比如一个语句的部分，或者字句顺序颠倒等。通过模糊查询可以帮助用户更准确的找出他们希望搜索的结果。
模糊查询包括前后缀，语句（phrase）查询。前缀查询在非文本查询和全文查询字段中使用是有着不同的效果：在非文本字段查询中我们需
在全文搜索中我们常常会在多个字段中匹配同一个查询条件或者在不同的字段中匹配不同的条件。比如下面这个例子：
GET /books/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "
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