今天我們將整理一大波乾貨滿滿的Java範例程式碼與能力展示素材。
GitHub可謂一座程式開發的大寶庫，有些素材值得fork，有些則能幫助我們改進自有程式碼或學習程式設計技能。無論如何，開發工作當中我們幾乎不可能繞開GitHub。
下面，我們將一同分享各有趣且頗為實用的Java庫，大家請任取所需、不用客氣~
Bootique是一項用於構建無容器可運行Java應用的極簡技術。此專案可讓大家創建REST服務、Web應用、任務、資料庫遷移等等，且一切都立足於模組實作。另外，大家也可以將其當作簡單的指令來使用。
該專案的目標在於將應用程式從Java容器中解放出來，允許開發者重新回歸main()方法。另外其中還包含部分內建指令，因此就算各位需要處理的程式碼量不多或並未向應用程式中導入任何模組，仍然能夠利用Bootique對其加以執行。
99-problems，光看名字就能對其功能了解一二。很明顯，它的作用是幫助大家磨練邏輯程式設計中的具體技能。大家可以選擇利用Java 8、Scala或Haskell進行問題解決，最後找到最精緻的解決方案。
如果大家喜愛解題，其中也提供多種不同層級的難度供各位選擇。另外，如果大家將全部99道難題解決掉，可進一步衝擊Java Deathmatch。如果大家被難住了，請點擊此處查看難題——但請注意，認真思考之後再參閱比較好哦。
Strman-java庫是一套Java 8函式庫，專門用於處理字串。由於其可用於Maven，因此大家只需要以選定的建置工具新增關聯性即可使用。
如果大家使用過Kik並聽說過其遭遇的leftPad問題，那麼Strman可能是個更好的選擇——其能夠返回特定長度的新字符串，且自動填充開頭部分內容。另外，其中還提供一整套功能列表，包括向值附加字串、從特定目錄中提取字元以及利用字串在開始與結束間返回數組等等。
如果大家希望透過酷炫的方式進行數據交互，那麼Dex絕對不容錯過。它能夠幫助我們擷取、轉換及視覺化數據，同時附帶預測功能。大家可以將視覺化結果發佈為3D或其它HTML變數形式。
Dex讓我們產生超過50種不同的視覺化模式，其中包括世界地圖、參與時間表、網路使用情況等。大家也可以利用R與其運作實例結合，進而建構起複雜的統計分析與預測分析系統。 
民主黨與共和黨誰能勝出？利用弦狀圖看個究竟。
Tablesaw是一套記憶體內資料表，其中包含多種資料工具與面向列的儲存格式。其設計思路認為沒人會針對小型任務執行分散式分析，而大家可以在單一伺服器上對200萬行層級的表進行互動。
大家能夠利用Tablesaw執行各種規則，從而檢查顯示佈局、資料優先權或針對資料顯示及交互向特定使用者提供擴展控制範圍。在它的幫助下，我們可以利用RDBMS與CSV文件導入數據，添加及刪除列，執行映射與規約操作或將表保存在經過壓縮的列式存儲格式當中。
Chronicle Map是一套記憶體內鍵值儲存方案，其設計目標在於實現低延遲與/或多進程應用，例如貿易與金融市場應用。這套庫主要面向中等讀取與寫入查詢延遲場景，允許用戶根據伺服器中的硬體執行線程數量編寫合適的查詢機制。
其主要用途包括在單一伺服器（例如Redis）中替代低速鍵值儲存方案，或取代同類面向JVM的解決方案以實現速度提升。大家也可以將部分應用狀態移出Java堆，進而降低堆體積及GC壓力。
Gumshoe允許大家監控自己的應用效能統計指標。有了它，我們可以精確到具體程式碼行並了解與堆疊呼叫及個別堆疊幀相關的統計數據，從而確切分析資源使用情況（例如TCP、UDP、檔案系統或處理器使用量）。
這套庫能夠在統計數據生成時對其進行捕捉、過濾與可視化處理，從而更為直觀地實現數據結論查閱。如果需要更具體地使用，大家還可以在資料捕捉與/或視覺化處理過程中過濾棧幀，並在其運行中加以變更。
SoundSea允許大家搜尋並下載歌曲。其內建有元數據與專輯訊息，大家在查找特定歌曲時，SoundSea會在iTunes上查找相關元數據與專輯訊息，並顯示相關結果。如果配對的歌曲超過一首，大家可在其中找到自己需要的條目。
歌曲本身下載自Pleer.com，大家還可以根據高品質、低品質或VBR碼率進行過濾。這同時也是一款迷你播放器，供我們直接聆聽歌曲而不再經由其它音樂庫。 
搜尋與下載
LeakCanary是一套開源庫，旨在幫助我們解決記憶體洩漏問題。大家可以利用它在Java（與Android）中檢查記憶體洩漏。正如其GitHub頁面中所言，「千里之埋潰於蟻穴」。
在LeakCanary設定完成後，大家可以利用其自動檢查洩漏並在發現問題時給予通知。
ND4J是一套開源函式庫，能夠將多種來自Python社群的科學計算工具引入JVM。其面向生產環境設計，因此運行速度很快但對記憶體容量卻要求不高。在它的幫助下，工程師們能夠輕鬆將演算法及介面移植到Java與Scala庫當中。
這套庫的主要貢獻是提供一套通用型n維數組對象，其多平台功能包括GPU與線性代數外加訊號處理能力。其與Hadoop及Spark相集成，並提供API以模擬Numpy－一款高人氣Python數學庫。
無論大家使用哪種監控工具，Automon都能夠將其與AOP（AspectJ）結合以實現Java程式碼、JDK以及依賴程式庫監控聲明。其可與其它各知名監控工具相協作，例如JAMon、JavaSimon、Yammer Metrics以及StatsD等，同時也支援各類日誌記錄庫，包括perf4j、log4j、sl4j等等。
另一款優秀的生產型監控工具為Takipi。它能夠幫助大家了解自己的程式碼何時及為何發生崩潰，查看全部意外狀況並取得與之相關的全部堆疊、來源與狀態資訊。
Jvm-tools，或SJK，是一套用於JVM故障排查、監控與設定的工具組合。這是一款不像話地工具，使用JVM的標準診斷介面（例如JMX、JVM attach與perf計數器），同時增加了更多邏輯以應對各類常見故障排查用例。
這套庫可讓我們對目標JVM的CPU執行緒使用情況進行池化，同時定期向控制台報告即時CG資訊並提供基礎樣本分析功能。在這裡，我們可以透過命令列配合MBean執行各基本操作，同時將目標Java程序的全部MBeans轉儲為JSON格式。
awesome-java是一套優秀的Java框架、函式庫與軟體合集。如果大家不太清楚自己應如何選擇具體方案，請務必參考這套清單 ，其中甚至根據類別對各條目加以劃分。
其中還包含一部分仍在使用的古老工具，包括能夠簡化映射的框架，可構建應用週期與依賴性的工具以及負責處理字節碼編程的庫等等。
這當然只是GitHub的冰山一角，毫無疑問還有更多專案值得大家審視並用於改善自身程式碼工程。也歡迎大家結合自己的經驗在評論中提供更多推薦！
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