Java | 分享技术带来的喜悦

如何构建一个可重复读流 InputStream 的 HttpServletRequest？

之前在某公司工作的时候，领导要求所有前端向后端传递的参数都要经过前端加密，后端解密。说一句题外话：个人认为这种操作纯属脱裤子放屁，没啥用。因为前端代码都是公开的，无论你采用对称加密、非对称加密，或者摘要算法验签等等，对于稍懂技术的人来说，稍稍分析一下就能找到前端加密的方法，然后直接用相同的方式加密就行，所以这就是障眼法，只能骗骗不懂技术的人。不过领导的要求吗，既然定下来了，那么我们总要服从。因为每个方法都需要有这个解密或者验签的过程，我们自然而然想要到了通过 Filter、Interceptor 或者 AOP 等技术统一来做，不可能在各个方法中做这件事，在但是我们都知道，对于 post、put 等请求，参数都是放在请求体中的，需要通过流读出来，而流是不可以重复读的，所以我们应该怎么来解决这个问题，来构造一个可以重复读流 InputStream 的 HttpServletRequest。解决方法：使用自定义类来缓存 stream 即可 RequestWrapper 类：缓存字节数据 package cn.bridgeli.filter; import cn.bridgeli.utils.http.HttpHelper; import javax.servlet.ReadListener; import javax.servlet.ServletInputStream; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletRequestWrapper; import java.io.BufferedReader; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.nio.charset.StandardCharsets; /** * 构建可重复读取inputStream的request * * @author BridgeLi */ public class RepeatedlyRequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper { private final byte[] body; public RepeatedlyRequestWrapper(HttpServletRequest request) { super(request); body = HttpHelper.getBodyString(request).getBytes(StandardCharsets.UTF_8); } @Override public BufferedReader getReader() throws IOException { return new BufferedReader(new InputStreamReader(getInputStream())); } @Override public ServletInputStream getInputStream() throws IOException { final ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(body); return new ServletInputStream() { @Override public int read() throws IOException { return bais.read(); } @Override public int available() throws IOException { return body.length; } @Override public boolean isFinished() { return false; } @Override public boolean isReady() { return false; } @Override public void setReadListener(ReadListener readListener) { } }; } } package cn.bridgeli.utils.http; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import javax.servlet.ServletRequest; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.nio.charset.StandardCharsets; /** * 通用http工具封装 * * @author BridgeLi */ public class HttpHelper { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(HttpHelper.class); public static String getBodyString(ServletRequest request) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); try (InputStream inputStream = request.getInputStream()) { BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream, StandardCharsets.UTF_8)); String line = ""; while ((line = reader.readLine()) != null) { sb.append(line); } } catch (IOException e) { LOGGER.error("getBodyString出现问题！", e); } return sb.toString(); } } 然后，可以在 Servlet 或 Filter 中使用 RepeatableFilter 替换原始的 HttpServletRequest。 ...

javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path building failed: sun.security.provider.certpath.SunCertPathBuilderException: unable to find valid certification path to requested target

自从 ChatGPT 横空出世之后，突然没了写博客的兴趣，因为无论有什么问题，随便往 ChatGPT 一帖，结果就哗哗的出来了，今天这个问题就是。前一段时间和某公司联调接口，对方的接口测试环境好好的，一上线调不通，报错信息就是标题，只见贴到 ChatGPT，ChatGPT 回答如下：这个错误通常是由于缺少信任证书或证书链不完整导致的。解决方法通常有两种： **添加证书到信任库**：获取正确的证书，并将其添加到 Java 的信任库中。可以使用 `keytool` 工具来完成此操作。具体步骤如下： – 首先，使用以下命令导出证书： keytool -printcert -rfc -sslserver <hostname> -port <port> 其中 <hostname> 和 <port> 是你要访问的 HTTPS 接口的主机名和端口号。 – 然后将证书导出到一个文件中。 – 最后，使用以下命令将证书添加到 Java 的信任库中： keytool -importcert -file <certificate-file> -keystore <path-to-truststore> -alias <alias> 其中 <certificate-file> 是你导出的证书文件，<path-to-truststore> 是 Java 信任库的路径，<alias> 是证书的别名。 **忽略证书验证**：如果你确定你要连接的服务器是安全的，并且不需要严格的证书验证，你可以在 Java 代码中忽略证书验证。但这不是推荐的做法，因为可能会导致安全风险。你可以使用 `TrustManager` 接口实现自定义的信任管理器，然后将其应用于 SSL 连接。下面是一个简单的示例代码： import javax.net.ssl.*; import java.security.cert.X509Certificate; public class SSLCertificateIgnore { public static void main(String[] args) throws Exception { // Create a trust manager that does not validate certificate chains TrustManager[] trustAllCerts = new TrustManager[]{ new X509TrustManager() { public X509Certificate[] getAcceptedIssuers() { return null; } public void checkClientTrusted(X509Certificate[] certs, String authType) { } public void checkServerTrusted(X509Certificate[] certs, String authType) { } } }; // Install the all-trusting trust manager SSLContext sc = SSLContext.getInstance("SSL"); sc.init(null, trustAllCerts, null); HttpsURLConnection.setDefaultSSLSocketFactory(sc.getSocketFactory()); // Now you can access the HTTPS endpoint without certificate validation } } 请注意，这种方法会降低安全性，因为它会使你的应用程序容易受到中间人攻击。因此，最好的做法是第一种方法，即添加正确的证书到信任库中。 ...

AntPathMatcher 路径匹配

公司项目使用 AntPathMatcher 路径匹配是否登陆，之前没有接触过，刚好趁这次机会学习了一番。一、基本规则 1、? 匹配一个字符（除过操作系统默认的文件分隔符） 2、* 匹配0个或多个字符 3、** 匹配0个或多个目录 4、{spring:[a-z]+} 将正则表达式 [a-z]+ 匹配到的值，赋值给名为 spring 的路径变量 PS：必须是完全匹配才行，在 SpringMVC 中只有完全匹配才会进入 controller 层的方法二、注意事项： 1、匹配文件路径，需要匹配某目录下及其各级子目录下所有的文件，使用 /*/* 而非 *.*，因为有的文件不一定含有文件后缀 2、匹配文件路径，使用 AntPathMatcher 创建一个对象时，需要注意 AntPathMatcher 也有有参构造，传递路径分隔符参数 pathSeparator，对于文件路径的匹配来说，可以根据不同的操作系统来传递各自的文件分隔符，以此防止匹配文件路径错误 3、最长匹配规则（has more characters），即越精确的模式越会被优先匹配到。例如，URL请求 /app/dir/file.jsp，现在存在两个路径匹配模式 /*/*.jsp 和 /app/dir/*.jsp，那么会根据模式 /app/dir/*.jsp 来匹配三、实例可以参考若依框架：com.ruoyi.gateway.filter.AuthFilter 和 com.ruoyi.gateway.filter.XssFilter

身份证校验方法

我国的身份证编制是有标准的，每一位都不是随便瞎写的，就像我国的地图坐标经纬度一样，并不是真是的经纬度，而是人为加入了偏转，被称为：火星坐标系，但是工作中发现很多人并不了解，在工作中，用户输入的身份证号是否正确，我们根据这个规则是可以做初步校验的，当然真是的校验肯定是要通过公安部授权的接口，这是收费的。但是初步校验是真简单的，我个人发现有些系统并没有加入，所以今天写一篇小文章，做一个常用的工具类来校验身份证号，至于具体的规则，大家可以搜一下这个国标：GB11643-1999，代码如下： package cn.bridgeli.demo; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; /** * @author BridgeLi * @date 2022/1/23 15:01 */ public class IdNoUtil { @Test public void testId() { String IdNo = ""; boolean b = validateIdNo(IdNo); Assert.assertTrue(b); } public static boolean validateIdNo(String IdNo) { if (StringUtils.isBlank(IdNo) || IdNo.length() != 18) { return false; } char[] charArray = IdNo.toCharArray(); //前十七位加权因子 int[] idCardWi = {7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, 6, 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2}; //这是除以11后，可能产生的11位余数对应的验证码 String[] idCardY = {"1", "0", "X", "9", "8", "7", "6", "5", "4", "3", "2"}; int sum = 0; for (int i = 0; i < 17; i++) { int current = Integer.parseInt(String.valueOf(charArray[i])); int count = current * idCardWi[i]; sum += count; } char idCardLast = charArray[17]; int idCardMod = sum % 11; if (idCardY[idCardMod].equalsIgnoreCase(String.valueOf(idCardLast))) { return true; } else { return false; } } }

JWT 实际应用例子

JWT 是什么，很多网站都有例子，但是如何使用，却不是很多，今天就介绍一个很具体的、能在项目中实际应用的例子。 pom <dependency> <groupId>io.jsonwebtoken</groupId> <artifactId>jjwt</artifactId> <version>0.9.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.auth0</groupId> <artifactId>java-jwt</artifactId> <version>3.4.0</version> </dependency> Java 代码 package cn.bridgeli.demo; import io.jsonwebtoken.Claims; import io.jsonwebtoken.JwtBuilder; import io.jsonwebtoken.Jwts; import io.jsonwebtoken.SignatureAlgorithm; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.UUID; public class JwtUtil { static String key = "key"; /** * 用户登录成功后生成Jwt * 使用Hs256算法私匙使用用户密码 * * @param ttlMillis jwt过期时间 * @param user 登录成功的user对象 * @return */ public static String createJWT(long ttlMillis, User user) { //指定签名的时候使用的签名算法，也就是header那部分，jjwt已经将这部分内容封装好了。 SignatureAlgorithm signatureAlgorithm = SignatureAlgorithm.HS256; //生成JWT的时间 long nowMillis = System.currentTimeMillis(); Date now = new Date(nowMillis); //创建payload的私有声明（根据特定的业务需要添加，如果要拿这个做验证，一般是需要和jwt的接收方提前沟通好验证方式的） Map<String, Object> claims = new HashMap<>(); // claims.put("id", user.getId()); claims.put("username", user.getUsername()); // claims.put("password", user.getPassword()); //生成签发人 String subject = user.getUsername(); //下面就是在为payload添加各种标准声明和私有声明了 //这里其实就是new一个JwtBuilder，设置jwt的body JwtBuilder builder = Jwts.builder() //如果有私有声明，一定要先设置这个自己创建的私有的声明，这个是给builder的claim赋值，一旦写在标准的声明赋值之后，就是覆盖了那些标准的声明的 .setClaims(claims) //设置jti(JWT ID)：是JWT的唯一标识，根据业务需要，这个可以设置为一个不重复的值，主要用来作为一次性token,从而回避重放攻击。 .setId(UUID.randomUUID().toString()) //iat: jwt的签发时间 .setIssuedAt(now) //代表这个JWT的主体，即它的所有人，这个是一个json格式的字符串，可以存放什么userid，roldid之类的，作为什么用户的唯一标志。 .setSubject(subject) //设置签名使用的签名算法和签名使用的秘钥 .signWith(signatureAlgorithm, key); if (ttlMillis >= 0) { long expMillis = nowMillis + ttlMillis; Date exp = new Date(expMillis); //设置过期时间 builder.setExpiration(exp); } return builder.compact(); } /** * Token的解密 * * @param token 加密后的token * @param user 用户的对象 * @return */ public static Claims parseJWT(String token, User user) { //签名秘钥，和生成的签名的秘钥一模一样 //得到DefaultJwtParser Claims claims = Jwts.parser() //设置签名的秘钥 .setSigningKey(key) //设置需要解析的jwt .parseClaimsJws(token).getBody(); return claims; } /** * 校验token * 在这里可以使用官方的校验，我这里校验的是token中携带的密码于数据库一致的话就校验通过 * * @param token * @param user * @return */ public static Boolean isVerify(String token, User user) { //签名秘钥，和生成的签名的秘钥一模一样 //得到DefaultJwtParser Claims claims = Jwts.parser() //设置签名的秘钥 .setSigningKey(key) //设置需要解析的jwt .parseClaimsJws(token).getBody(); if (claims.get("username").equals(user.getUsername())) { return true; } return false; } }

关于 CPU 的缓存的证明和应用

证明：首先，我们都知道现在的 CPU 多核技术，同时会有三级缓存（L1，L2，L3 ），如图：缓存基本上来说就是把后面的数据加载到离自己近的地方，对于 CPU 来说，是一个字节一个字节的加载数据的吗？其实不是的，一般来说都是要一块一块的加载的，对于这样的一块一块的数据单位，我们叫做“Cache Line”，中文翻译：缓存行，一般来说，一个主流的 CPU 的 Cache Line 是 64 Bytes，也就是 8 个 64 位的整型，这就是 CPU 从内存中捞数据上来的最小数据单位。那么这个如何证明呢？ package cn.bridgeli.demo; import java.util.concurrent.CountDownLatch; /** * @author BridgeLi * @date 2021/11/29 20:41 */ public class CacheLineTest { private static long loop = 1_0000_0000L; private static class T { // private volatile long x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7; private volatile long x = 0L; // private volatile long x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14; } private static T[] arr = new T[2]; static { arr[0] = new T(); arr[1] = new T(); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2); Thread t1 = new Thread(() -> { for (long i = 0; i < loop; i++) { arr[0].x = i; } countDownLatch.countDown(); }, "t1"); Thread t2 = new Thread(() -> { for (long i = 0; i < loop; i++) { arr[1].x = i; } countDownLatch.countDown(); }, "t2"); long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis(); t1.start(); t2.start(); countDownLatch.await(); System.out.println(System.currentTimeMillis() – currentTimeMillis); } } 我们定义了一个长度为 2 的数组，数组中的元素是 T 类型，T 有一个属性 x，我们同时启动两个线程分别给第一个元素和第二个元素中的 x 复制从 0 到一亿减 1，这个时候我们测试他耗时多少，不同的电脑配置肯定是不同的，我的电脑大概是四千多毫秒，然后我们把 T 对象中属性 x 前后各被注释调的一行打开再跑一次看看，变成了大概 700 毫秒，相差整整 6 倍！这是为何？ ...

神奇的 (a == (Integer) 1 && a == (Integer) 2 && a == (Integer) 3) = true

前一段时间看了一篇文章 (a == (Integer) 1 && a == (Integer) 2 && a == (Integer) 3) 是否可以为 true，当时第一反应怎么可能，谁知道再往下看，作者竟然给出来如下代码，一运行神奇的事出现了，真的为 true，代码如下： package cn.bridgeli.demo; import java.lang.reflect.Field; public class Magic { public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException { Class cache = Integer.class.getDeclaredClasses()[0]; Field c = cache.getDeclaredField("cache"); c.setAccessible(true); Integer[] array = (Integer[]) c.get(cache); // array[129] is 1 array[130] = array[129]; // Set 2 to be 1 array[131] = array[129]; // Set 3 to be 1 Integer a = 1; if (a == (Integer) 1 && a == (Integer) 2 && a == (Integer) 3) { System.out.println(true); } else { System.out.println(false); } } } 因为作者没有给出解释，所以就研究了一番，发现需要基础非常扎实才能写出这段代码，这段代码之所以为 true，要理解如下几个问题： ...

GeoHash 算法的 Java 版实现

之前曾经做过一个类 LBS 的小需求，当时是用 redis 做的，就是这篇文章，其实 GeoHash 算法，我们也可以自己实现，具体如下： package cn.bridgeli.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.BitSet; import java.util.HashMap; public class GeoHash { public static final double MINLAT = -90; public static final double MAXLAT = 90; public static final double MINLNG = -180; public static final double MAXLNG = 180; private static int numbits = 5 * 5; //经纬度单独编码长度 private static double minLat; private static double minLng; private final static char[] digits = {‘0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘j’, ‘k’, ‘m’, ‘n’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’}; //定义编码映射关系 final static HashMap<Character, Integer> lookup = new HashMap<Character, Integer>(); //初始化编码映射内容 static { int i = 0; for (char c : digits) { lookup.put(c, i++); } } public GeoHash() { setMinLatLng(); } public String encode(double lat, double lon) { BitSet latbits = getBits(lat, -90, 90); BitSet lonbits = getBits(lon, -180, 180); StringBuilder buffer = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < numbits; i++) { buffer.append((lonbits.get(i)) ? ‘1’ : ‘0’); buffer.append((latbits.get(i)) ? ‘1’ : ‘0’); } String code = base32(Long.parseLong(buffer.toString(), 2)); //Log.i("okunu", "encode lat = " + lat + " lng = " + lon + " code = " + code); return code; } public ArrayList<String> getAroundGeoHash(double lat, double lon) { //Log.i("okunu", "getArroundGeoHash lat = " + lat + " lng = " + lon); ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); double uplat = lat + minLat; double downLat = lat – minLat; double leftlng = lon – minLng; double rightLng = lon + minLng; String leftUp = encode(uplat, leftlng); list.add(leftUp); String leftMid = encode(lat, leftlng); list.add(leftMid); String leftDown = encode(downLat, leftlng); list.add(leftDown); String midUp = encode(uplat, lon); list.add(midUp); String midMid = encode(lat, lon); list.add(midMid); String midDown = encode(downLat, lon); list.add(midDown); String rightUp = encode(uplat, rightLng); list.add(rightUp); String rightMid = encode(lat, rightLng); list.add(rightMid); String rightDown = encode(downLat, rightLng); list.add(rightDown); //Log.i("okunu", "getArroundGeoHash list = " + list.toString()); return list; } //根据经纬度和范围，获取对应的二进制 private BitSet getBits(double lat, double floor, double ceiling) { BitSet buffer = new BitSet(numbits); for (int i = 0; i < numbits; i++) { double mid = (floor + ceiling) / 2; if (lat >= mid) { buffer.set(i); floor = mid; } else { ceiling = mid; } } return buffer; } //将经纬度合并后的二进制进行指定的32位编码 private String base32(long i) { char[] buf = new char[65]; int charPos = 64; boolean negative = (i < 0); if (!negative) { i = -i; } while (i <= -32) { buf[charPos–] = digits[(int) (-(i % 32))]; i /= 32; } buf[charPos] = digits[(int) (-i)]; if (negative) { buf[–charPos] = ‘-‘; } return new String(buf, charPos, (65 – charPos)); } private void setMinLatLng() { minLat = MAXLAT – MINLAT; for (int i = 0; i < numbits; i++) { minLat /= 2.0; } minLng = MAXLNG – MINLNG; for (int i = 0; i < numbits; i++) { minLng /= 2.0; } } //根据二进制和范围解码 private double decode(BitSet bs, double floor, double ceiling) { double mid = 0; for (int i = 0; i < bs.length(); i++) { mid = (floor + ceiling) / 2; if (bs.get(i)) { floor = mid; } else { ceiling = mid; } } return mid; } //对编码后的字符串解码 public double[] decode(String geohash) { StringBuilder buffer = new StringBuilder(); for (char c : geohash.toCharArray()) { int i = lookup.get(c) + 32; buffer.append(Integer.toString(i, 2).substring(1)); } BitSet lonset = new BitSet(); BitSet latset = new BitSet(); //偶数位，经度 int j = 0; for (int i = 0; i < numbits * 2; i += 2) { boolean isSet = false; if (i < buffer.length()) { isSet = buffer.charAt(i) == ‘1’; } lonset.set(j++, isSet); } //奇数位，纬度 j = 0; for (int i = 1; i < numbits * 2; i += 2) { boolean isSet = false; if (i < buffer.length()) { isSet = buffer.charAt(i) == ‘1’; } latset.set(j++, isSet); } double lon = decode(lonset, -180, 180); double lat = decode(latset, -90, 90); return new double[]{lat, lon}; } public static void main(String[] args) { GeoHash geohash = new GeoHash(); String s = geohash.encode(39.923201, 116.390705); System.out.println("geohash：" + s); ArrayList<String> aroundGeoHash = geohash.getAroundGeoHash(39.923201, 116.390705); for (String s1 : aroundGeoHash) { System.out.println("aroundGeoHash：" + s1); } double[] geo = geohash.decode(s); System.out.println(geo[0] + " " + geo[1]); } } 参考：https://www.jianshu.com/p/2fd0cf12e5ba

Spring boot 自动装配实现的原理 – 文字简述版

当启动 Spring boot 应用程序的时候，会先创建 SpringApplication 的对象，在对象的构造方法中会进行某些参数的初始化工作，最主要的是判断当前应用程序的类型以及初始化器和监听器，在这个过程中会加载整个应用程序的 spring.factories 文件，将文件的内容放到缓存对象中，方便后续获取。 SpringApplication 对象创建完成之后，开始执行 run 方法，来完成整个启动，启动过程中最主要的有两个方法，第一个叫做 prepareContext，第二个叫做 refreshContext，在这两个关键步骤中完成了自动装配的核心功能，前面的处理逻辑包含了上下文对象的创建，banner 的打印，异常报告器的准备等各个准备工作，方便后续来进行调用。在 prepareContext 方法中主要完成的是对上下文对象的初始化操作，包含了属性值的设置，比如环境对象，在整个过程中有一个非常重要的方法，叫做 load，load 主要完成一件事，将当前启动类作为一个 beanDefinition 注册到 registry 中，方便后续在进行 BeanFactoryPostProcessor 调用执行的时候，找到对应的主类，来完成 @SpringBootApplication、@EnableAutoConfiguration 等注解的解析工作。在 refreshContext 方法中会进行整个容器的刷新过程，会调用 Spring 中的 refresh 方法，refresh 中有 13 个非常关键的方法，来完成整个 Spring 应用程序的启动，在自动装配过程中，会调用 invokeBeanFactoryPostProcessor 方法，在此方法中主要对 ConfigurationClassPostProcessor 类的处理，他是 BeanFactoryPostProcessor 的子类也是，BeanDefinitionRegistryPostProcessor 的子类，在调用的时候会先调用 BeanDefinitionRegistryPostProcessor 中的 postProcessBeanDefinitionRegistry 方法，然后调用 BeanFactoryPostProcessor 中的 postProcessBeanFactory 方法，在执行 postProcessBeanDefinitionRegistry 方法的时候会解析处理各种注解，包含 @PropertySource、@ComponentScan、@ComponentScans、@Bean、@Import 等注解，最主要的是 @Import 注解的解析。在解析 @Import 注解的时候，会有一个 getImport 的方法，从主类开始递归解析注解，把所有包含 @Import 的注解都解析道，然后在 processImport 方法中对 Import 的类进行分类，此处最主要的是识别 AutoConfigurationImportSelect 归属于 ImportSelect 的子类，在后续过程中会调用 deferredImportSelectorHandler 中的 process 方法，来完善 EnableAutoConfiguration 的加载。 ...

好用的 IDEA 插件

好久没有好好的写过博客了，不过这一篇也没打算好好写。前一段时间换工作，所谓工欲善其事，必先利其器，所以常用的软件都需要重新配置，而作为一名 Java 程序员，最重要的就是 IDEA 了，所以这次就写一下，我个人认为比较好用的 IDEA 插件，以及他们的作用，后面如果发现更好用的插件了，也会在这篇文章里面更新。 IDE Eval Reset，开发者：zhile.io 大家众所周知的，IDEA 很好用，但是付费软件，还不便宜，但是在国内很多人都是找各种方法破解，人家也在做反破解，一直搞攻防战，但是 IDEA 有一个很人性的一点，可以试用 30 天，所以这个插件就是让大家无限试用。安装完成之后，在 Help 菜单下面会多一个：Eval Rest 的子菜单，就可以重制 30 天的有效期，当然也可以选上右下角的：Auto reset before per restart，啥功能不用说了吧。最后多说一句：请大家最好不要滥用此功能，最好还是支持正版。 Maven Helper，开发者：Vojtech Krasa 在我刚工作的时候的那个年代，我们 build 还用 Ant，现在可能很多人都没听说过了，后来才开始用 maven，但无论无论如何都还有一个巨大的问题，jar 包冲突，有时会出莫名其妙的问题，所以这个插件就是用来分析 maven 项目的 jar 冲突的。装上这个插件之后，在 pom 文件左下方会多一个：Dependency Analyzer 的子菜单，点一下，就可以看到那些 jar 冲突了，然后选中，在右侧排除掉即可。 GsonFormatPlus，开发者：mars-men 在我们的工作中，使用第三方的接口，现在数据一般都是用 json，所以不可避免的要用对象和 json 的互转，而我们根据 json 写对象的时候，自己一行一行的写，不仅容易错，而且还没有效率，唯一的好处就是锻炼大家打字的说平，所以这个插件应运而生了，他可以很轻松的根据 json 数据，生成实体类。安装完成后，我们只需要新建一个实体类，然后在该类中，摁下 option + s 键，然后把 json 数据 copy 到那个框里面，就可以直接生成相应的实体类了，巨方便快捷。 any-rule，开发者：any-rule 在我们工作中，自从有了正则表达式，我们的工作量可能减轻了很多，但很多时候写正则表达式也挺头疼的，最起码我是这样的，老是写不对。所以这个插件就是帮我们生成一些常见的正则表达式。安装完成后，你只需要摁下 option + a，然后就可以看到一些常见的正则表达式，选择合适的即可。 ...