Create zim_7.md

Author: jxnu-liguobin

docs/lab/zim/zim_7.md

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+  path: /lab/zim
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+# zio1升级到zio2踩坑和总结
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+并不全，记录了一些流程和注意点。新项目建议直接用zio2！
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+首先，从1.0迁移到2.0，可以使用官方的scalefix规则完成一部分方法自动替换（迁移主要解决方法重命名，去掉`Has`）。
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+然后，添加依赖到plugins.sbt：`addSbtPlugin("ch.epfl.scala" % "sbt-scalafix" % "<version>")`
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+然后，执行迁移：`sbt "scalafixEnable; scalafixAll github:zio/zio/Zio2Upgrade?sha=series/2.x"`，这会完成大部分关于方法名的重写。
+比如：之前含有`effect`的方法被重写为带有`attempt`，带有`M`的被重写为带有`ZIO`。
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+不过仍有一些方法是被删除的没有修正，或者遗漏的一些方法没有被重写，需要自己手动改了，基本不需要什么大的改动，删除的方法可以在[官方迁移文档](https://zio.dev/guides/migrate/zio-2.x-migration-guide)中找到，实在找不到可以到`discord`频道询问。
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+接着更新zio办法到2.0.0即可。这里不用直接更新到最新版，这样可以保证迁移是最小改动，迁移后再升级即可。所有生态库也需要升级，如果有的生态库不支持，就暂时不能升级。
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+对于业务系统，当我们执行上述命令后，其实我们已经完成了大部分迁移。最后，我们应该尝试编译项目，修复剩余的编译错误。通常这步必会报错，因为由于2.0已经删除了`Has、ZEnv、ZManaged`，迁移规则也并不是完善的。
+执行迁移命令后，`Has`被直接删掉了，代码看起来更清爽。
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+在删除`ZManaged`后，官方发现迁移工作可能非常庞大，后来出了个过渡方案，允许暂时不迁移`ZManaged`，但是需要导入一个中间包：`"dev.zio" %% "zio-managed" % "<2.x version>"`
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+zio2全部使用`Scope`，所以`ZManaged`本身不在核心库了。如果打算直接迁移，把`ZManaged[Any, E, A]`改成`ZIO[Scope, E, A]`即可。同时把`resource.use(f)`改成`ZIO.scoped {  resource.flatMap(f)  }`。
+之前`ZManaged`的`acquireRelease`相关方法都已经在`ZIO`中，`toManaged_`也需要删掉，返回的`R`类型多出一个`Scope`，返回类型从`ZManaged[R, E, A]`变成`ZIO[R with Scope, E, A]`（此时需要`ZIO.scoped()`才能使用）。
+
+`Clock、Console、Random、System`这些基础`Layer`已经移动到顶级包下面，需要改导入语句。
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+个人认为变动最大的是`Transducer`：拿一个zio-redis解码器举例，它在1.0中是这么写：
+```scala
+  final val decoder: Transducer[RedisError.ProtocolError, Byte, RespValue] = {
+    import internal.State
+
+    val processLine =
+      Transducer
+        .fold[String, State](State.Start)(_.inProgress)(_ feed _)
+        .mapM {
+          case State.Done(value) => IO.succeedNow(value)
+          case State.Failed      => IO.fail(RedisError.ProtocolError("Invalid data received."))
+          case other             => IO.dieMessage(s"Deserialization bug, should not get $other")
+        }
+
+    Transducer.utf8Decode >>> Transducer.splitLines >>> processLine
+  }
+```
+到了2.0是这么写：
+```scala
+  final val decoder = {
+    import internal.State
+
+    // ZSink fold will return a State.Start when contFn is false
+    val lineProcessor =
+      ZSink.fold[String, State](State.Start)(_.inProgress)(_ feed _).mapZIO {
+        case State.Done(value) => ZIO.succeedNow(Some(value))
+        case State.Failed      => ZIO.fail(RedisError.ProtocolError("Invalid data received."))
+        case State.Start       => ZIO.succeedNow(None)
+        case other             => ZIO.dieMessage(s"Deserialization bug, should not get $other")
+      }
+
+    (ZPipeline.utf8Decode >>> ZPipeline.splitOn(internal.CrLfString))
+      .mapError(e => RedisError.ProtocolError(e.getLocalizedMessage))
+      .andThen(ZPipeline.fromSink(lineProcessor))
+  }
+```
+
+这里`ZTransducer`被重写为了`ZPipeline`，并且使用方式有些变化，不是改个名字就能编译的，甚至调用方还需要略微改动。
+
+现在`ZSink`和`ZStream`都是基于`ZChannel`实现，现在设计更合理，解码器`decoder`是由输入流经过`ZPipeline`处理再到输出： `ZStream` => `ZPipeline` => `ZSink`。
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+相比之前的`ZTransducer`，`ZPipeline`更容易理解。同时`ZTransducer`并不够通用，在流式解码中性能并不好，所以被弃用了。