倘若装有多个版本，特别是从 8 跨到 9 这个分界线，如果是基于 IDE，那么一般使用 IDE 提供的 JDK 设置来指定就可以了。
但如果是直接命令执行，那就需要来个方便切换版本的方法。

对于 MacOS，只需要设定 JAVA_HOME 这个环境变量就可以了，甚至不必要把这个路径添加到 PATH 中。

同时，在 MacOS 中，JAVA 相关有个好用的内置工具：/usr/libexec/java_home

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yuqiyu@hengyu ~> /usr/libexec/java_home -h
Usage: java_home [options...]
    Returns the path to a Java home directory from the current user's settings.

Options:
    [-v/--version   <version>]       Filter versions (as if JAVA_VERSION had been set in the environment).
    [-a/--arch      <architecture>]  Filter architecture (as if JAVA_ARCH had been set in the environment).
    [-F/--failfast]                  Fail when filters return no JVMs, do not continue with default.
    [   --exec      <command> ...]   Execute the $JAVA_HOME/bin/<command> with the remaining arguments.
    [-X/--xml]                       Print full JVM list and additional data as XML plist.
    [-V/--verbose]                   Print full JVM list with architectures.
    [-h/--help]                      This usage information.

所以，通过 /usr/libexec/java_home -v 1.8 这样的形式即可把 JDK 切到指定版本。

这里是 8，当然，需要先安装对应的版本

查看可以切换的JDK列表

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yuqiyu@hengyu ~> /usr/libexec/java_home -V
Matching Java Virtual Machines (4):
    17.0.1 (x86_64) "Oracle Corporation" - "OpenJDK 17.0.1" /Users/yuqiyu/Library/Java/JavaVirtualMachines/openjdk-17.0.1/Contents/Home
    11.0.8 (x86_64) "Oracle Corporation" - "Java SE 11.0.8" /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-11.0.8.jdk/Contents/Home
    1.8.0_312 (x86_64) "Amazon" - "Amazon Corretto 8" /Users/yuqiyu/Library/Java/JavaVirtualMachines/corretto-1.8.0_312/Contents/Home
    1.8.0_231 (x86_64) "Oracle Corporation" - "Java SE 8" /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_231.jdk/Contents/Home
/Users/yuqiyu/Library/Java/JavaVirtualMachines/openjdk-17.0.1/Contents/Home

创建切换JDK的fish函数

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function setjdk
    set -g -x JAVA_HOME (/usr/libexec/java_home -v $argv)
    echo (java -version)
end

在 ~/.config/fish/functions/ 下添加一个 setjdk.fish，填写以下内容，那么就可以在终端中使用 setjdk 1.8 / setjdk 9 的形式来切换到 JDK8 和 JDK9 了。

切换效果：

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yuqiyu@hengyu ~> java -version
openjdk version "17.0.1" 2021-10-19
OpenJDK Runtime Environment (build 17.0.1+12-39)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 17.0.1+12-39, mixed mode, sharing)

yuqiyu@hengyu ~> setjdk 1.8
openjdk version "1.8.0_312"
OpenJDK Runtime Environment Corretto-8.312.07.1 (build 1.8.0_312-b07)
OpenJDK 64-Bit Server VM Corretto-8.312.07.1 (build 25.312-b07, mixed mode)

yuqiyu@hengyu ~> setjdk 11
java version "11.0.8" 2020-07-14 LTS
Java(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11.0.8+10-LTS)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.8+10-LTS, mixed mode)

PostgreSQL VS MySQL

总结

本文中，我们讨论了两种最广泛使用的关系型数据库管理系统 PostgreSQL和MySQL的最先进的特性。这两种数据库管理系统既有相似之处，也有不同之处。如果您需要一个用于Web应用程序的，高安全性的关系型数据库管理系统，或者想要构建一个活跃用户超过数百万的面向消费者的app，那么MySQL将适合您的项目。如果你的需求围绕复杂的程序,复杂的设计,集成和数据完整性、事务支持,而不是在高速，那么,PostgreSQL将会是你项目理想的选择。

OpenStreetMap

OpenStreetMap是一个所有人都可以编辑并自由使用的世界地图。

其中的大部分内容由志愿者从无到有地构建起来，并以开放授权发布， OpenStreetMap版权协议允许所有人自由且免费使用我们的地图图像与地图数据，而且本项目鼓励把数据用于有趣崭新的用途。

OpenStreetMap： https://www.openstreetmap.org

导出osm数据

我们访问上面OpenStreetMap主页，我们可以看到跟其他提供地图服务的网站一样，也提供了位置导航的功能，也会直接定位到当前浏览的位置，那我们怎么才可以导出地图数据呢？

我们访问页面的左上角有个导出的按钮，我们点击后可以看到如下图的界面：

我们点击红框内的导出按钮可以导出上面默认区域（两个经纬度组成的区域）内的全部地图数据（街道、建筑等），导出数据文件的后缀格式为.osm，默认导出文件的名称为map.osm。

如果我们需要自定义导出的区域可以点击 “手动选择不同的区域”，通过拖拽的方式来定位区域的位置以及大小，如下图所示：

点击 导出 按钮就可以获得我们选中区域内的地图数据。

注意事项：这种区域导出方式有个弊端，不能导出数据量超过50000个经纬度点的数据。

安装osmosis

我们已经导出了地图数据（map.osm），我们可以通过osmosis来实现数据导入数据库，osx系统可以通过brew进行安装，如下所示：

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yuqiyu@hengyu ~> brew install osmosis

初始化数据库表

通过osmosis导入到数据库时，需要提前创建数据库以及数据表，点击 下载MySQL建表语句。

导入数据库

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yuqiyu@hengyu ~> osmosis --read-xml file="/Users/yuqiyu/Downloads/map.osm" --write-apidb-0.6 host="127.0.0.1" dbType="mysql" database="api06_test" user="root" password="123456" validateSchemaVersion=no

敲黑板，划重点

基于OpenStreetMap提供的开源道路数据我们可以做的事情有很多，拿到道路上的经纬度（longitude、latitude）地理位置后做一些独特的业务处理，比如：我可以清楚的知道某一条道路上有哪些业务车辆经过、建立自有业务的地图数据、规划工作路线等。

前言

近期有个获取车辆所处道路的需求，车辆行驶的范围在一个城市的市区内，针对一个城市的道路经纬度节点的数据量会比较大（就济南市而言，目前数据量在20万左右），数据的准确性以及检索效率是首要考虑的问题。

推荐阅读

• SpringBoot2.x 教程汇总

Redis Geo

经过一系列的调研后，由于数据的量级也还可以，决定采用Redis Geo来解决这个问题。

Redis从3.2+版本开始对Geo的支持进行了增强，提供了可以根据给定经纬度点位置作为中心点，在指定范围内进行检索距离最近的经纬度点。

美团外卖、饿了么等APP上根据手机位置定位范围中（1km内）的商家，类似于这种的需求也可以使用Redis Geo来实现。

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yuqiyu@hengyu ~> redis-cli
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> geoadd road:nodes:370100 117.1087416 36.7148919 point1 
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd road:nodes:370100 117.1087006 36.7152294 point2 
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "road:nodes:370100"

# 查询一条经纬度
127.0.0.1:6379> georadius road:nodes:370100 117.1089668 36.7151653 100 m withdist withcoord count 1
1) 1) "point2"
   2) "24.5815"
   3) 1) "117.10870295763015747"
      2) "36.7152294132502206"

# 查询两条经纬度
127.0.0.1:6379> georadius road:nodes:370100 117.1089668 36.7151653 100 m withdist withcoord count 2
1) 1) "point2"
   2) "24.5815"
   3) 1) "117.10870295763015747"
      2) "36.7152294132502206"
2) 1) "point1"
   2) "36.4573"
   3) 1) "117.10874050855636597"
      2) "36.71489229533602838"

geoadd 命令

1

geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

• key：geo集合的唯一键
• longitude：新增GPS位置的经度
• latitude：新增GPS位置的纬度
• member：该GPS位置的唯一标识

georadius 命令

1

georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]

• key：geo集合的唯一键
• longitude：待检索的GPS经度
• latutude：待检索的GPS纬度
• radius：检索的范围，单位可选择：米（m）、千米（km）、英里（mi）、英尺（ft）
• withcoord：将匹配的经纬度输出
• withdist：将匹配经纬度的距离输出
• count：输出匹配的数量
• asc|desc：根据距离排序，asc：由近到远，desc：由远到近

georadius指令会将给定的经纬度作为检索的中心点，在指定范围内进行检索匹配的经纬度点的位置。

检索实现

在实践的过程中，使用了两种方式来进行测试，发现在检索的效率上有着轻微的差异，下面通过代码实践来进行比对。

Spring Data 方式检索

spring-boot-starter-data-redis是SpringBoot提供用于操作Redis的依赖，内部集成的是lettuce，下面是通过RedisTemplate的方式来检索范围内的点的代码实现。

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/**
 * Spring Data方式测试Redis Geo
 *
 * @author 恒宇少年
 */
@SpringBootTest
@Slf4j
public class SpringDataRedisGeoTest {
    /**
     * Redis Geo Key
     */
    private static final String GEO_KEY = "road:nodes:370100";
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 检索geo集合内的最近位置
     */
    @Test
    public void searchPoint() {
        double longitude = 117.1089668;
        double latitude = 36.7151653;
        Point centerPoint = new Point(longitude, latitude);
        Distance distance = new Distance(100, RedisGeoCommands.DistanceUnit.METERS);
        Circle circle = new Circle(centerPoint, distance);
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands
                .GeoRadiusCommandArgs
                .newGeoRadiusArgs()
                .includeDistance()
                .includeCoordinates()
                .sortAscending()
                .limit(1);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> radius = redisTemplate.boundGeoOps(GEO_KEY).radius(circle, args);
        for (GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> result : radius) {
            RedisGeoCommands.GeoLocation<String> content = result.getContent();
            log.info("检索的结果，唯一标识：{}，位置：{}，距离：{}.",
                    content.getName(), content.getPoint(), result.getDistance());
        }
    }
}

Redission方式检索

Redisson内部自定义封装了操作Redis的逻辑，对Redis Geo也做了支持，经过测试发现，Redisson方式要比Spring Data方式检索的效率高。

以10万条数据为例，Spring Data方式检索需要300ms左右，而Redisson方式检索仅需要90ms左右。

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/**
 * Redisson方式测试Redis Geo
 *
 * @author 恒宇少年
 */
@SpringBootTest
@Slf4j
public class RedissonRedisGeoTest {
    private static final String GEO_KEY = "road:nodes:370100";
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Test
    public void searchPoint() {
        double longitude = 117.1089668;
        double latitude = 36.7151653;
        RGeo<String> geo = redissonClient.getGeo(GEO_KEY, new StringCodec());
        GeoSearchArgs args = GeoSearchArgs.from(longitude, latitude)
                .radius(100, GeoUnit.METERS)
                .order(GeoOrder.ASC)
                .count(1);
        Map<String, Double> resultMap = geo.searchWithDistance(args);
        resultMap.keySet().stream().forEach(member ->
                log.info("检索结果，匹配位置的标识：{}，距离：{}.", member, resultMap.get(member)));
    }
}

总结

以上两种方式操作Redis Geo 都是可以的，有一点要注意，如果集成了Redisson依赖，Spring Data方式无法获取范围内点的Distance（距离）。

Message Pipe是什么？

它是minbox开源组织内的新成员，Message Pipe从字面的意思上理解为 “消息管道”，它确实是一个消息管道的定位，是基于Redis实现的分布式顺序消息管道。

源码地址

目前Message Pipe开源平台：

• GitHub：https://github.com/minbox-projects/message-pipe
• Gitee：https://gitee.com/minbox-projects/message-pipe

另外ApiBoot对它进行了集成，可以通过配置文件的形式快速把message-pipe加入到项目中，详见：https://github.com/minbox-projects/api-boot。
集成相关代码：https://github.com/minbox-projects/api-boot/tree/master/api-boot-project/api-boot-autoconfigure/src/main/java/org/minbox/framework/api/boot/autoconfigure/message/pipe

可以解决什么问题？

它主要是来解决分布式系统下消息的顺序消费的方案，内部通过Redisson的分布式锁以及分布式队列的特性来完成消息的处理，消息的分发则是由Grpc来完成的。

消息分发时支持常见的负载均衡策略，比如：随机策略、IP轮询方式等。

由于内部采用的是分布式锁的方式实现，所以支持多个Server同时就行消息的轮询获取以及分发操作。

更新日志

详见：https://github.com/minbox-projects/message-pipe/releases/tag/1.0.2.RELEASE

✨ New Features

• [ #75 ] 每个消息管道新增 ”MessagePipeDistributor“，用于自动分发管道内的消息

🐛 Fix Bugs

• [ #77 ] 如果消息管道的数量超出配置上限，抛出异常提醒

🎨 Optimizations

• [ #68 ] Server分发消息逻辑重构，优化线程池内线程占用CPU的使用率
• [ #70 ] 废除 “MessageDistributionExecutor” 概念，修改为 “MessageScheduler”
• [ #71 ] 废除 “MessagePipeMonitor” 公共消息管道监听器，为每个消息管道内的消息添加 “MessageMonitor”
• [ #72 ] 重构消息管道 “MessagePipe” ，内聚操作管道内消息的方法

快速上手

为了快速上手，提供了message-pipe使用的示例项目，项目源码：https://github.com/minbox-projects/message-pipe-example。

安装Redis

由于message-pipe基于Redis实现，所以我们首先需要在本机安装Redis，下面是使用Docker方式安装步骤：

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# 拉取Redis镜像
docker pull redis
# 创建一个名为"redis"的后台运行容器，端口号映射宿主机6379
docker run --name redis -d -p 6379:6379 redis

查看Redis数据

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# 运行容器内命令
docker exec -it redis /bin/sh
# 运行Redis客户端
redis-cli
# 选择索引为1的数据库
select 1
# 查看全部的数据
keys *

启动示例项目

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# 下载源码
git clone https://github.com/minbox-projects/message-pipe-example.git
# 进入项目目录
cd message-pipe-example
# 运行Client与Server合并示例项目
cd client-server-merge
# 运行项目
mvn spring-boot:run

Message Pipe是什么？

它是minbox开源组织内的新成员，Message Pipe从字面的意思上理解为 “消息管道”，它确实是一个消息管道的定位，是基于Redis实现的分布式顺序消息管道。

源码地址

目前Message Pipe开源平台以GitHub为主，Gitee则是一个同步库。

• GitHub：https://github.com/minbox-projects/message-pipe
• Gitee：https://gitee.com/minbox-projects/message-pipe

可以解决什么问题？

它主要是来解决分布式系统下消息的顺序消费的方案，内部通过Redisson的分布式锁以及分布式队列的特性来完成消息的处理，消息的分发则是由Grpc来完成的。

消息分发时支持常见的负载均衡策略，比如：随机策略、IP轮询方式等。

由于内部采用的是分布式锁的方式实现，所以支持多个Server同时就行消息的轮询获取以及分发操作。

特性

• 自动注册
• 心跳检查
• 消息分发
• 顺序消费
• 读写分离
• 线程安全
• 负载均衡
• 自动剔除
• …

更新日志

详见：https://github.com/minbox-projects/message-pipe/releases/tag/1.0.1.RELEASE

✨ New Features

• [ #39 ] Client通过 “Cglib动态代理” 的方式实现动态绑定管道
• [ #40 ] Client/Server 通过正则表达式进行匹配 “pipeName”
• [ #41 ] 禁用Server接收注册请求后根据每一个”Pipe Name”创建消息管道
• [ #47 ] 使用Jackson代替fastjson转换实体与json字符串之间的相互转换方式
• [ #51 ] MessageProcessor新增正则表达式方式处理消息，并为每个匹配的表达式管道建立一个Porxy代理类
• [ #59 ] Server启动时自动加载Redis内的消息管道列表，并自动创建MessagePipe实例
• [ #64 ] 重构Client连接Server的实现方式，新增支持Nacos NamingService方式

🐛 Fix Bugs

• [ #45 ] 修复Client启动时一直重试注册到Server，导致阻塞主线程
• [ #48 ] 删除客户端ReceiveMessageService处理消息时使用线程池
• [ #53 ] 修复Redisson在高并发下出现的解锁异常
• [ #55 ] 修复获取MessageProcessors实例时可能出现线程安全性问题
• [ #57 ] 消息分发时，只有存在客户端列表才进行处理消息发送逻辑
• [ #61 ] Server运行过程中CPU飙升
• [ #65 ] Client注册时偶尔会出现获取IP地址为 “127.0.0.1”的情况

快速上手

为了快速上手，提供了message-pipe使用的示例项目，项目源码：https://github.com/minbox-projects/message-pipe-example。

安装Redis

由于message-pipe基于Redis实现，所以我们首先需要在本机安装Redis，下面是使用Docker方式安装步骤：

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# 拉取Redis镜像
docker pull redis
# 创建一个名为"redis"的后台运行容器，端口号映射宿主机6379
docker run --name redis -d -p 6379:6379 redis

查看Redis数据

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# 运行容器内命令
docker exec -it redis /bin/sh
# 运行Redis客户端
redis-cli
# 选择索引为1的数据库
select 1
# 查看全部的数据
keys *

启动示例项目

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# 下载源码
git clone https://github.com/minbox-projects/message-pipe-example.git
# 进入项目目录
cd message-pipe-example
# 运行Client与Server合并示例项目
cd client-server-merge
# 运行项目
mvn spring-boot:run

在上一篇 GitHub Actions使用入门 文章中，我们了解到了该怎么去启用GitHub Actions功能，本篇文章来介绍下使用GitHub Actions怎么将我们的开源项目自动化构建后发布到Maven Central仓库中。

推荐阅读

• SpringBoot2.x 教程汇总

新建workflow文件

本篇文章以我的开源框架 ApiBoot 为例，大家有兴趣的也可以去了解下这个开源框架，详情请访问：ApiBoot是什么？

在上一篇文章中我们提到过，GitHub Actions所需要的工作流文件要在.github/workflows文件夹内创建，那么接下来我们创建一个名为deploy.yml的工作流配置文件，配置name为该工作流的名称，如下所示：

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# This is a basic workflow to help you get started with Actions

name: Publish package to the Maven Central Repository

配置触发的分支

我们还需要配置当前工作流在什么情况进行触发自动构建的事件，在deploy.yml配置文件内添加触发事件，如下所示：

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# Controls when the action will run. Triggers the workflow on push or pull request
# events but only for the master branch
on:
  push:
    branches:
        - master
        - 2.3.x
  pull_request:
    branches:
        - master
        - 2.3.x

在上面我们配置了两种触发工作流程的事件，分别是：push、pull_request，也就是仓库收到推送更新以及pull_request时就会触发该工作流程，实现自动化构建。

GitHub Actions其实为我们提供了多种触发工作流程的事件，访问 触发工作流程的事件 了解详情。

配置工作任务

触发事件配置完成后我们就需要来配置当前工作流程所需要的系统环境以及每一个步骤所需要做的事情了。

构建系统

GitHub Actions支持针对工作流程中的每一个任务（Job）进行配置独立的构建系统版本，我们选择最新版本的Ubuntu来作为本次任务的运行系统环境，配置内容如下所示：

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# A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel
jobs:
  # This workflow contains a single job called "build"
  build:
    # The type of runner that the job will run on
    runs-on: ubuntu-latest

我们今天文章的主题是Jar发布到Maven Central仓库，根据分析我们大约需要三个步骤来完成这一工作。

Step1：检出代码

首先我们需要将项目的源码检出到构建环境中，这时我们就可以借助GitHub Actions官方提供的actions/checkout来完成这一步骤，Action源码：https://github.com/actions/checkout

Step2：安装环境

ApiBoot 是一个Java项目（JDK1.8+），而且采用Maven进行构建项目，所以我们需要在构建的环境中安装相关的环境支持，GitHub Actions官方同样提供了相关的Action，名为：actions/setup-java，Action源码：https://github.com/actions/setup-java

Step3：执行发布

最后一步我们就需要通过mvn deploy命令来完成发布Jar，由于项目发布到Release仓库时需要GPG秘钥的支持，而我们期望的只是自动发布快照版本，所以可以通过-Dgpg.skip来排除GPG插件的介入。

全部步骤的配置内容如下所示：

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# A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel
jobs:
    # Steps represent a sequence of tasks that will be executed as part of the job
    steps:
      # Checkout source code
      - uses: actions/checkout@v2
      # Install Java 1.8
      - uses: actions/setup-java@v1
        with:
          server-id: hengyu
          java-version: 1.8
          server-username: MAVEN_USERNAME
          server-password: MAVEN_PASSWORD
      # Publish to Apache Maven Central
      - run: mvn -B deploy -Dgpg.skip
        env:
          MAVEN_USERNAME: ${{ secrets.MAVEN_CENTER_USER_NAME }}
          MAVEN_PASSWORD: ${{ secrets.MAVEN_CENTER_PASSWORD }}

注意事项：使用Action时，需要指定版本号，通过@v?的这种方式，其实这个版本号是仓库源码的标签。

配置GitHub Secrets

actions/setup-java@v1在执行时会创建Maven所需要的settings.xml文件，而在该文件内我们可以通过配置server-username、server-password来指定发布的目标仓库的用户名、密码。

由于该工作流配置文件是公开的，我们肯定不会明文进行配置，GitHub针对这一点，提供了Secrets配置的方式，我们需要将存在安全性的变量进行配置，使用时注意变量名称的对应即可。

Secrets在使用时需要根据约定的格式配置：

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${{ secrets.MAVEN_CENTER_USER_NAME }}

secrets为前缀，而后面的变量名必须与GitHub内的配置一致，如果你的相关Secrets配置需要用于多个项目，可以在组织下进行配置。

推送更新

到目前为止，我们的项目已经完成了GitHub Actions的配置，接下来需要将该工作流程配置文件推送()push)到目标仓库，推送后我们查看项目的Actions标签页的内容，如下所示：

每当我们推送代码时都会自动触发构建工作流程的事件，一个工作流程的任务都会有完整的日志记录，如下所示：

当一个任务的全部步骤都执行成功后，当前任务也算是真正的执行成功，如果一个工作流程文件内配置了多个任务，则是需要多个任务都构建成功后才算成功。

槽点

目前针对GPG的支持确实有点问题，GitHub官方所提供的Action也是会有一些问题，导致无法完成通过GPG的方式完成构建项目，如果这一点可以解决，就可以实现在GitHub仓库创建发布版本时触发工作事件，实现自动上传Jar到Release仓库，省去了在本地发布的工作。

示例

本文的workflow配置文件内容可以访问：https://github.com/minbox-projects/api-boot/blob/2.3.x/.github/workflows/deploy.yml 。

简介

GitHub Actions 是由GitHub在2018年推出的一款持续集成的服务方案，对于GitHub上托管的开源项目来说比较友好，集成使用简单，个人感觉比 Travis-CI 玩法要更多，而且还是可以自己去编写Actions在构建的过程中使用。

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基本概念

GitHub Actions内有一些概念性的定义，如下所示：

• workflow：顾名思义这是工作流程，在GitHub Actions中每执行一次就是一个工作流程。
• job：工作流程中的一个任务，一个工作流程可以配置多个任务
• step：工作任务中的步骤，根据配置的先后顺序执行，一个任务内可以配置多个步骤
• action：每个步骤所使用的构建动作，可以使用GitHub官方提供的动作实现，也可以自动编写。

使用GitHub Actions

当我们打开项目的主页时可以看到Actions功能标签页，这就是该仓库的GitHub Actions，如果你的仓库没有添加过workflow文件，看到的效果如下所示：

配置Workflow YML

每一个工作流都是由一个YML文件进行配置的，在该文件内我们可以配置仓库的GitHub Actions所相关的全部内容，GitHub针对文件所处的目录进行了约定，必须在仓库根下的.github/workflows目录内。

方式一：直接在GitHub页面上添加

在上面的截图中，我们点击set up a workflow yourself ->回跳转添加workflow文件的页面，在该页面中我们可以修改文件名，也可以修改workflow文件的配置内容，如下所示：

方式二：项目源码中添加后推送

我们也可以在项目源码中添加后进行推送，首先在项目的根目录下创建.github/workflows目录，然后在新创建的目录下添加一个名为deploy.yml的工作流配置文件，将修改提交后push到GitHub仓库即可。

GitHub提供的Actions

GitHub官方所提供的Actions都是开源的，而且都位于 https://github.com/actions 开源组织下，比较常用到的Actions：

1. checkout：用于checkout一个仓库源码到构建环境中
2. setup-java：用于安装Maven、JDK等构建项目的依赖到构建环境中
3. setup-node：用于安装nodeJs到构建环境中
4. …

简介

Gifify是一款工具类的开源框架，可以将任何视频文件转换为优化的动画GIF。

• GitHub：https://github.com/vvo/gifify

有些时候我们需要将视频转换为动画GIF图，可以更生动形象的描述我们想要说明的事物以及框架的使用方式，它对于程序员来说是一个不可或缺的工具之一。

环境支持

在安装Gifify之前首先我们需要先安装它所需要的运行环境：

• Node.js（brew install node）
• FFmpeg（brew install ffmpeg）
• ImageMagick（brew install imagemagick）
• giflossy（brew install giflossy）

安装

可以通过npm直接安装Gifify，如下所示：

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npm install -g gifify

命令行参数

下面是Gifify所支持的命令行参数列表。

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➜  ~ gifify -h
Usage: gifify [options] [file]

Options:
  -V, --version           output the version number
  --colors <n>            Number of colors, up to 255, defaults to 80 (default: 80)
  --compress <n>          Compression (quality) level, from 0 (no compression) to 100, defaults to 40 (default: 40)
  --from <position>       Start position, hh:mm:ss or seconds, defaults to 0
  --fps <n>               Frames Per Second, defaults to 10 (default: 10)
  -o, --output <file>     Output file, defaults to stdout
  --resize <W:H>          Resize output, use -1 when specifying only width or height. `350:100`, `400:-1`, `-1:200`
  --reverse               Reverses movie
  --speed <n>             Movie speed, defaults to 1 (default: 1)
  --subtitles <filepath>  Subtitle filepath to burn to the GIF
  --text <string>         Add some text at the bottom of the movie
  --to <position>         End position, hh:mm:ss or seconds, defaults to end of movie
  --no-loop               Will show every frame once without looping
  -h, --help              output usage information

视频转换为GIF

我使用Mac自带的屏幕录制软件QuickTime Player录制了一个测试视频，根据上面的命令行参数来看如果我们不做一些其他的自定义，只添加-o、--output输出的gif文件名即可，如下所示：

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➜ gifify 屏幕录制2020-08-05\ 上午8.58.01.mov --output example.gif
Generating GIF, please wait...

当我们看到提示信息Generating GIF, please wait...时，说明已经开始转换了，因为视频文件的大小有差异，所以转换所需要的时间也所有不同。

自动创建的example.gif文件与转换的视频文件在同一目录下。

GIF截取

如果你只需要转换视频中的一个时间段，我们可以通过指定--from、--to参数来配置，如下所示：

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➜ gifify 屏幕录制2020-08-05\ 上午8.58.01.mov --output example.gif --from 00:00:10 --to 00:00:15

GIF压缩

Gifify默认压缩比例为40%，压缩后的Gif图可能会比较模糊，我们可以通过--compress参数来修改压缩比例，0表示无压缩，取值范围为0~100，如下所示：

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➜ gifify 屏幕录制2020-08-05\ 上午8.58.01.mov --output example.gif --from 00:00:10 --to 00:00:12 --compress 0

总结

Gifify还有很多隐藏的功能，比如在GIF图片上添加文字描述，缩放视频比例，反转视频等功能，赶快去发掘它的隐藏功能吧。