DaViniciPadとは

• プライベートなメモ機能と、マルチポスト機能を組み合わせたサービス
• Chrome/Safari Extensionとして提供中
• 「思いついたことを、好きな場所にすぐメモできる」

• ライブラリの使用を躊躇わない
• 「キツツキ型」スピンアップ対策
• 涙涙のOpenID対策
• 全文検索機能の実装方法

ライブラリの使用を躊躇わない

• 他力大好きですいませんすいません
• Jarファイル、50個以上ありました。。

主に依存してるライブラリ

JAX-RS

RESTful Webサービスを作るための標準API

Guice

シンプルかつ高機能なDIコンテナ

Bean Validation Framework (JSR-303)

値の検証をアノテーションベースで行うためのライブラリ

Slim3 Datastore

説明不要ッ！

JAX-RS概要(1/2)

アノテーションを指定するだけで、RESTfulなサービスを構築可能。

@Path("/items")
class Items {
  @GET
  @Produces("application/json")
  public Response get() {
    ...
  }
}
			

JAX-RS概要(2/2)

Jersey（JAX-RSの参照実装）には、RESTクライアントライブラリもついてきてお得。

// リソースの生成
WebResource r = httpClient.resource("http://api.twitter.com/1/statuses/update.json");
// OAuthフィルタを設定
OAuthParameters params = new OAuthParameters().signatureMethod(
		HMAC_SHA1.NAME).consumerKey(CONSUMER_KEY).token(accessToken);
OAuthSecrets secrets = new OAuthSecrets().consumerSecret(
		CONSUMER_SECRET).tokenSecret(accessSecret);
OAuthClientFilter filter = new OAuthClientFilter(httpClient
		.getProviders(), params, secrets);
r.addFilter(filter);

Form form = new Form();
form.add("status", "Twitterに送るメッセージ。");

// POSTリクエスト実行。
ClientResponse response = r.type(MediaType.APPLICATION_FORM_URLENCODED)
		.post(ClientResponse.class, form);
			

Guice(1/2)

Google謹製DIコンテナ。
アノテーションによる指定でほとんどのDI設定を行うので、設定作業が最小限。

class Item {
  @Inject
  UserService userService;
  ...
}
			

Guice(2/2)

GuiceyFruitを使えば、javax.annotationパッケージと統合できる。
カスタムスコープやProvider Injectionと組み合わせれば、JavaEE6 / CDIっぽいプログラミングが可能

class Item {
  @Inject
  UserService userService;

  // Provider injection
  @Inject
  Provider<HttpServletRequest> request;

  // DI後に呼び出される
  @PostConstruct
  public void init() {
    // コンテキストに応じた適切なオブジェクトが返る
	HttpServletRequet req = request.get();
	...
  }
  ...
}
			

Bean Validation Framework(1/3)

基本は、JavaBeanのプロパティ値の検証を行うためのフレームワーク。
値の制約をアノテーションで指定可能。

class Person {
  @NotNull @Pattern("\\w{1,20}")
  String name;

  @Min(0) @Max(120)
  int age;
}
			

Bean Validation Framework(2/3)

制約をまとめて、一つのアノテーションにすることが可能。

@Constraint(validatedBy = PersonValidator.class)
@NotNull @Pattern("\\w{1,20}")
annotation PersonName {
}

class Person {
  @PersonName
  String name;

  @PersonAge
  int age;
}
			

Bean Validation Framework(3/3)

制約アノテーションと、パラメータバリデーション（まだ非標準）の組み合わせは強力！
以下の例ではJAX-RSと組み合わせて、リクエストパラメータのバリデーションも自動化している。

@Path("/persons")
class Persons {
  @POST
  void post(
    @PersonName String name,
    @PersonAge int age) {
    ...
  }
}
			

「キツツキ型」スピンアップ対策(1/2)

Chrome Extensionなので、ずっとバックグラウンドでpingをうち続けられる。

「キツツキ型」スピンアップ対策(2/2)

Retry-Afterヘッダを用いて、pingの間隔をサーバがコントロール可能。

class PingServlet extends HttpServlet{
  public void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) {
    int retry = ...;
    resp.setIntHeader("Retry-After", retry);
  }
}

function ping() {
  var request = new XMLHttpRequest();
  request.onreadystatechange = function() {
    if (request.status != 4)
      return;
    var retryAfter = parseInt(request.getResponseHeader("Retry-After"));
    setTimeout(ping, retryAfter);
  }
  request.open("GET", "/ping");
  request.send();
}
ping();

涙、涙のOpenID対策(2/3)

AppEngineでのOpenID認証の利用方法

1. 認証方法でFederated Login (Experimental) を選択
2. ユーザが選択したOpenIDを引数に指定しつつ、UserService#createLoginURL()を呼び出し、そのURLにリダイレクト

   String loginUrl =
     userService.createLoginURL("/callback", "www.davincipad.net",
       openId, null);
   response.sendRedirect(loginUrl);

3. あとは、通常のUserService#getCurrentUser()などでログイン済みのUserを取得できる。

涙、涙のOpenID対策(3/3)

Userをパラメータとしたクエリは禁止！
Emailでの比較になってしまう（バグ？もう直ってる？）が、OpenIDプロバイダによっては、メールアドレスを返さない。

User loggedIn = userService.getCurrentUser();
AccountMeta meta = AccountMeta.get();
Account account =
  Datastore.query(meta).filter(meta.user.equal(loggedIn));

全文検索機能の実装(1/5)

guestbook-example-appengine-full-text-searchを参考に、全文検索機能を実装しました。
もとはJDO向けのサンプルだったので、ロジックをパクってSlim3上で実現しました。

1. テキストをトークンにバラして
2. Set<String>型のプロパティにセットして保存

public class FTSUtils {
    // CJKに対応したアナライザ
    private static CJKAnalyzer analyzer = new CJKAnalyzer(Version.LUCENE_30);
    public static Set toTokens(String text) {
        Set results = new HashSet();
        // トークンに分割
        TokenStream tokens = analyzer.tokenStream(null, new StringReader(text));
        while (tokens.incrementToken()) {
            TermAttribute term = tokens.getAttribute(TermAttribute.class);
            results.add(term.term());
        }
        return results;
    }
}
		  

1. テキストをトークンにバラして
2. Set<String>型のプロパティにセットして保存

// 全文検索のインデックスを保存するためのモデル
TextItemIndexModel index = new TextItemIndexModel(this);
// バラしたトークンをセットして保存
Set<String> terms = FTSUtils.toTokens(getTextData());
index.setTerms(terms);
Datastore.put(index);
		  

1. 検索クエリをトークンにバラして
2. INで検索（大丈夫か？）

Set tokens = FTSUtils.toTokens(query);




		  

1. 検索クエリをトークンにバラして
2. INで検索（大丈夫か？）

Set tokens = FTSUtils.toTokens(query);
TextItemIndexModelMeta meta = TextItemIndexModelMeta.get();
List indexKeys =
	Datastore.query(meta).filter(
				meta.terms.in(tokens)).asKeyList();