[Dubbo微服务架构下的高性能服务调用 ]的搜索结果

...传输，大大提升了应用性能。 - Node.js的实时优势：Node.js的事件驱动和非阻塞I/O模型特别适合处理高并发和实时场景，结合GraphQL的强大功能，能够轻松应对复杂API需求。 让我们通过一个实际的例子来直观感受一下： javascript // Node.js中使用express-graphql创建简单的GraphQL服务器 const express = require('express'); const { graphqlHTTP } = require('express-graphql'); const { buildSchema } = require('graphql'); const schema = buildSchema( type Query { user(id: ID!): User } type User { id: ID! name: String! email: String! } ); const users = [ { id: '1', name: 'Alice', email: 'alice@example.com' }, ]; const rootValue = { user: (args) => users.find(user => user.id === args.id), }; const app = express(); app.use('/graphql', graphqlHTTP({ schema, rootValue, graphiql: true, // 开启GraphiQL在线查询工具 })); app.listen(4000, () => console.log('Now browse to localhost:4000/graphql')); 这段代码展示了如何在Node.js中利用express-graphql库搭建一个简单的GraphQL服务端，用户可以根据ID查询到具体用户信息。 3. 在Node.js中实现GraphQL Resolvers - Resolver解析器：GraphQL的核心在于resolver函数，它负责根据查询语句中的字段，从数据源获取对应的数据。 javascript // 更复杂的Resolver示例 const resolvers = { Query: { users: () => users, user: (parent, args) => users.find(user => user.id === args.id), }, User: { posts: (parent) => getPostsByUserId(parent.id), // 假设有一个获取用户帖子的方法 }, }; function getPostsByUserId(userId) { // 这里模拟从数据库或其他数据源获取帖子数据的过程 // 实际开发中，这里可能会调用Mongoose或Sequelize等ORM操作数据库 } 在这个例子中，我们定义了Query类型下的users和user resolver，以及User类型下的posts resolver。这样一来，客户端就能够用GraphQL查询这么个工具，轻轻松松获取到用户的全部信息，还包括他们相关的帖子数据，一站式全搞定！ 4. 探讨与实践 优化与扩展 当我们基于Node.js和GraphQL构建API时，可以充分利用其灵活性，进行模块化拆分、缓存策略优化、权限控制等一系列高级操作。比如，我们能够用中间件这玩意儿来给请求做个“安检”，验证它的真实性和处理可能出现的小差错。另外，还可以借助 DataLoader 这个神器，嗖嗖地提升批量数据加载的速度，让你的数据加载效率噌噌往上涨。 - 模块化与组织结构：随着项目规模扩大，可将schema和resolver按业务逻辑拆分为多个文件，便于管理和维护。 - 缓存策略：针对频繁查询但更新不频繁的数据，可以在resolver中加入缓存机制，显著提升响应速度。 - 权限控制：结合JWT或其他认证方案，在resolver执行前验证请求权限，确保数据安全。 总结来说，Node.js与GraphQL的结合为API设计带来了新的可能性。利用Node.js的强劲性能和GraphQL的超级灵活性，我们能够打造一款既快又便捷的API，甭管多复杂的业务需求，都能妥妥地满足。在这个过程中，咱们得不断地动脑筋、动手实践，还要不断调整优化，才能把这两者的能量完全释放出来，榨干它们的每一份潜力。

...消息中间件是一种软件架构模式，用于在分布式系统中解耦各个组件之间的通信。它作为独立的服务运行，允许系统中的不同模块通过发布和订阅消息的方式来交换数据，而非直接调用API或共享数据库连接。在本文语境中，Apache RocketMQ就是一种高性能、高可靠的分布式消息中间件。 Java类库兼容性问题 , Java类库兼容性问题是指由于Java应用程序所依赖的类库版本与当前Java运行环境（JRE）不匹配导致的问题。例如，RocketMQ 4.9.x版本需要Java 11及以上环境，若在Java 8环境中运行，由于新版本类库可能使用了旧版JRE不支持的特性，就会引发“UnsupportedClassVersionError”，表现为类加载失败，这便是Java类库兼容性问题的具体体现。 向下兼容原则 , 在软件开发领域，向下兼容原则是指新版本软件应当能够支持老版本软件的功能，并能正常处理由老版本创建的数据或执行的任务。在本文讨论中，强调在给系统升级换代时遵循“向下兼容”原则，意味着即使更新RocketMQ或其他组件版本，也要确保其能在现有的基础环境中稳定运行，不影响现有业务流程，避免因版本升级而产生的潜在风险和额外开销。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Vue选项 什么是选项？ 使用选项式 API，我们可以用包含多个选项的对象来描述组件的逻辑，例如 data、methods 和 mounted。选项所定义的属性都会暴露在函数内部的 this 上，它会指向当前的组件实例。 以上是官网对于选项的概念，简单的说，选项是一组由Vue定义好的对象，你可以将你的代码写在指定的选项中，从而获得一些 “特异功能” 。 注：由于选项是Vue规定好的，因此在使用中我们不能更改其名称，也不可以重复定义 常用选项 1. data选项 必须是一个函数，将组件需要使用的变量定义在此函数的返回值对象中，定义的变量将会获得一个“特异功能” ---- 响应式 <template><div><!-- 在这里使用插值表达式将name渲染到页面 -->{ { name } }</div></template><script>export default {// data选项data(){return{// name是响应式的name:"Jay",} },}</script> 上面例子中的name就是一个响应式数据，在值发生改变时，视图（页面）上的name也会发生变化，那我们便可以通过操作name的变化去使视图发生变化，而不用进行繁琐的DOM操作，这也体现着Vue框架的 数据驱动 这一核心思想。 为什么数据要定义在data函数的返回值中，而不是定义在一个对象中？ 将数据定义在函数返回值中，可以确保每产生一个组件实例，都会调用一次函数，并返回一个新的对象，开辟一块新的空间。 如果将数据定义在对象中，可能会出现类似于浅拷贝中出现的问题，即多个组件实例指向同一块空间，一个组件实例修改数据，则全部数据发生变化。 2. methods选项 此选项是一个对象，其中存放着该组件要使用的函数，比如事件的回调函数… <template><div><!-- 添加点击事件，事件回调函数在methods中定义 --><button @click="add">点击加一</button> <p>{ { count } }</p></div></template><script>export default {data(){return{count:0,} },// 在methods中定义函数（方法）methods:{add(){// 在函数中要使用data中的变量，需加thisthis.count++},} }</script> 通过点击事件改变count的值，从而使页面上的值随之变化，再次体现 数据驱动 的核心思想 3. computed 计算属性 计算属性，对象形式，顾名思义，在计算属性中保存着一系列需要经过运算得出的属性 <template><p>路程：{ { distance } } km</p><p>速度：{ { speed } } km/h</p><!-- 使用计算属性，与变量的使用相同 --><p>花费的时间：{ { time } } h</p></template><script>export default {data() {return {distance: 1000,speed: 50,} },computed: {// 定义计算属性，类似于函数的定义，返回值就是该计算属性的值time() {return this.distance / this.speed} }}</script> 计算属性内部所依赖的数据发生变化时, 计算属性本身就会自动重新计算返回一个新的计算值并缓存起来。 计算属性内部所依赖的数据没有发生变化, 计算属性会直接返回上一次缓存的值。 因此上面例子中的distance（路程）与speed（速度）无论如何变化，time都会计算出正确的值。 4. directives 选项, 定义自定义指令( 局部指令 ) 在上节，我们学习了一些Vue内置指令，功能十分强大，那么我们可以自己定义一些指令吗？ 当然可以！我们可以在directives选项中创建自定义指令。 <template><!-- 使用自定义指令 --><div v-myshow="1"></div><div v-myshow="0"></div></template><script>export default {// 在directives中定义一个自定义指令，来模仿v-show的功能directives: {//el:添加自定义指令的元素；binding：指令携带的参数myshow(el, binding) {if (binding.value) {el.style.display = "block";} else {el.style.display = "none";} }} }</script><style scoped>div {width: 100px;height: 100px;background-color: red;margin: 10px;}</style> 像以上这种，在组件中定义的指令是局部指令，只能在本组件中使用，全局指令需要在main.js文件中定义，全局指令在任何.vue文件中都可使用。 注意: 当局部指令和全局指令冲突时, 局部指令优先生效. var app = createApp(App)//定义全局指令 app.directive("myshow", (el, binding) => {if (binding.value) {el.style.display = "block";} else {el.style.display = "none";} })// 全局指令可在任何组件使用 5. components组件选项（注册局部组件） 在一个组件中我们可能会使用到其他组件，在将组件引入后，需要在components中进行注册，才能使用。 <template><!-- 使用组件 --><Test /></template><script>// 引入组件import Test from './Test.vue'export default {// 注册组件components: {Test},}</script> 局部组件只能在当前组件内部使用，需要在任何组件中使用，需要在main.js文件中注册为全局组件 // 引入组件import Test from './Test.vue'// 注册全局组件，可在所有.vue文件中使用app.component('Test',Test); 6. 其他 filters 选项, 定义过滤器，vue2中使用，Vue3中已经弃用 mounted 等生命周期函数选项，我们在下节进行详细讲解… 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57714647/article/details/130878069。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...程设计，展现出卓越的性能表现。这真是让人忍不住挠头：在这么个架构下，Redis究竟是怎么做到一边hold住高并发，一边又能在不掉进串行化瓶颈的坑里，还把事务处理得妥妥的呢？接下来，咱们就一起动手揭开这层神秘面纱，深入Redis的背后，瞧瞧它到底藏着什么秘密。 2. Redis为何选择单线程？ 首先，我们需要理解Redis之所以采用单线程模型，是因为其数据结构内存存储、操作原子性以及I/O多路复用机制（例如使用epoll或kqueue）的设计优势。这些特性让Redis能够在单个进程中超级给力地应对海量客户端的请求，完全不用担心线程切换和锁竞争引发的那些额外开销，就跟玩儿似的轻松。 3. Redis事务的本质 Redis中的事务并非像传统数据库那样严格遵循ACID原则，它更倾向于提供一种批量执行命令的能力。在Redis中，我们可以通过MULTI命令开启一个事务，然后通过EXEC命令来执行之前放入队列的所有命令。虽然Redis是单线程，但这里的“事务”并不意味着所有的命令都会被串行执行。 redis redis> MULTI OK redis> SET key1 value1 QUEUED redis> INCR key2 QUEUED redis> EXEC 1) OK 2) (integer) 1 上述代码展示了Redis事务的基本使用方式，当执行MULTI后，所有后续的命令会被排队，直到EXEC才真正一次性执行。从客户端角度看，仿佛是一个独立的事务流程。 4. 并发控制下的事务处理 虽然Redis服务器只有一个线程处理命令，但这并不妨碍多个客户端同时发起事务请求。Redis这小家伙有个绝活，当它接收到“MULTI”这个命令时，就像接到通知要准备做一系列任务一样，但它并不着急立马动手。而是把这些接下来的命令悄悄地、有序地放进自己的小口袋——内部队列里，等到合适的时机再执行它们。这样，即使多个用户同时在客户端上开启事务操作，他们各自的命令就会像排队一样，一个个乖乖地进入自己专属的事务队列里面耐心等待被执行。 当Redis主线程轮询到某个客户端的EXEC请求时，会依次执行该事务队列中的所有命令，由于数据结构操作的原子性，不会发生数据冲突。等一个事情办妥了，咱再接着处理下一个客户的请求，这就像是排队一个个来，确保同一时间只有一个事务在真正动手改数据。这样一来，就巧妙地避免了可能出现的“撞车”问题，也就是并发问题啦。 5. 探讨 无锁并发的优势与挑战 Redis单线程对事务的处理方式看似简单，实则巧妙地避开了复杂的并发控制问题。不过，这同时也带来了一些小麻烦。比如，各个事务之间并没有设立什么“隔离门槛”，这样一来，要是某个事务磨磨蹭蹭地执行太久，就可能会挡着其他客户端的道儿，让它们的请求被迫等待。所以在实际操作的时候，咱们得根据不同的业务需求灵活运用Redis事务，就好比烹饪时选用合适的调料一样。同时，也要像打牌时巧妙地分散手牌那样，通过读写分离、分片这些招数，让整个系统的性能蹭蹭往上涨。 总结： Redis的单线程事务处理机制揭示了一个重要理念：通过精简的设计和合理的数据结构操作，可以在特定场景下实现高效的并发控制。虽然没有老派的锁机制，也不硬性追求那种一丝不苟的事务串行化，Redis却能依靠自己独特的设计架构，在面对高并发环境时照样把事务处理得妥妥当当。这可真是给开发者们带来了不少脑洞大开的启示和思考机会呢！

...地完成，我们再潇洒地调用一下commit()方法，给这次事务画上完美的句号，表示“确认无误，事务正式生效！”要是执行过程中不小心出了岔子，我们可以手一挥，调用个abort()方法，就像电影里的时光倒流一样，把整个交易状态恢复到最初的起点。 四、代码示例 下面是一个简单的例子，展示了如何在MongoDB中使用事务来更新用户信息和商品库存： javascript const MongoClient = require('mongodb').MongoClient; const url = 'mongodb://localhost:27017'; async function run() { try { const client = await MongoClient.connect(url); const db = client.db('test'); // 开启事务 const result = await db.startTransaction(); // 更新用户信息 await db.collection('users').updateOne( { _id: 'user_id' }, { $set: { balance: 10 } } ); // 更新商品库存 await db.collection('products').updateOne( { name: 'product_name' }, { $inc: { stock: -1 } } ); // 提交事务 await result.commit(); console.log('Transaction committed successfully!'); } catch (err) { // 回滚事务 await result.abort(); console.error('Error occurred, rolling back transaction:', err); } finally { client.close(); } } run(); 在这个例子中，我们首先连接到本地的MongoDB服务器，然后开启一个事务。接着，我们依次更新用户信息和商品库存。要是执行过程中万一出了岔子，我们会立马把事务回滚，确保数据一致性不掉链子。最后，当所有操作都完成后，我们提交事务，完成这次操作。 五、结论 通过上述的例子，我们深入了解了MongoDB的事务支持以及如何处理多操作的原子性。MongoDB的事务功能真是个大救星，它就像一把超级可靠的保护伞，实实在在地帮我们在处理数据库操作时，确保每一步都准确无误，数据的一致性和完整性得到了妥妥的保障。所以，作为一位MongoDB开发者，咱们真得好好下功夫学习和掌握这门技术。这样一来，在实际项目里遇到各种难缠的问题时，才能更加游刃有余地搞定它们，让挑战变成小菜一碟！

...的重大更新，其中包括性能优化、增强稳定性以及对TLS 1.3的支持，这不仅提升了数据安全性，也使得etcd在大规模集群环境中的运行更加高效稳定。同时，社区不断涌现出关于etcd运维实践与故障排查的深度文章，例如《深入解析etcd在Kubernetes集群中的应用与问题排查》，该文结合实际场景详细介绍了etcd在Kubernetes中作为核心组件的角色及其常见问题解决方案。 此外，随着云原生架构的普及，etcd在微服务配置管理、服务发现等方面的应用愈发广泛。例如，阿里巴巴集团在其大规模分布式系统中就充分利用了etcd的强一致性保证和高可用特性，构建了一套完善的配置管理中心，并在公开的技术博客中分享了相关的设计思路和实战经验，为业界提供了极具参考价值的实践案例。 因此，持续关注etcd的最新技术进展，学习借鉴行业内的实践经验，能够帮助我们在遇到类似节点启动失败等问题时，以更全局的视角和更专业的手段进行问题定位与解决。同时，也能启发我们如何基于etcd这类强大工具进行创新性应用，提升整个系统的可靠性和可维护性。

...版本的发布带来了诸多性能提升和新特性，如时间序列集合（Time Series Collections），为实时分析和IoT数据处理提供了更高效的解决方案。此外，对于异步编程模型，Node.js 14.x及以上版本对async/await的支持更为成熟和完善，结合MongoDB驱动程序的Promise化API，使得开发者能够以更简洁、直观的方式编写异步数据库操作代码。 另外，在实际生产环境中，如何有效利用MongoDB的异步优势进行大规模并发数据处理并确保数据一致性是一大挑战。分布式事务ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）特性的引入以及MongoDB Stitch服务（现已整合进Atlas Serverless）为解决这一问题提供了新的思路。通过集成流式传输框架如Change Streams，开发人员可以构建实时响应的数据处理系统，并保持高可用性和扩展性。 同时，随着云原生架构的普及，MongoDB Atlas作为全球分布式的托管型数据库服务，以其内置的自动分片、备份恢复、监控告警等功能，助力企业无缝迁移至云端，实现弹性伸缩与按需付费，进一步优化资源利用率和降低成本。 综上所述，持续跟踪MongoDB的最新动态和技术演进，结合具体业务场景合理运用其异步特性，有助于提升应用程序性能，应对日益增长的数据处理需求。推荐读者关注MongoDB官方博客、文档更新及行业技术论坛，深入探讨更多关于数据库异步操作的实战经验和最佳实践案例。

...oDB因其灵活性和高性能而备受瞩目。MongoDB是一款牛哄哄的文档型数据库，它最厉害的地方就是能灵活存储各种非关系型数据，给开发者们带来了前所未有的、超酷炫的解决方案，让他们的工作变得更轻松更高效。今天，咱们就来好好唠唠MongoDB的独门秘籍之一，那就是它如何连接数据库，以及它的异步写入到底是怎么个运作模式，让大家能有个透彻了解。 1.1 MongoDB简介 MongoDB，全名MongoDB Inc., 是一个开源的跨平台文档型数据库，其设计初衷是为了处理大量数据，特别是对于需要快速插入、读取和删除数据的应用场景。它的最大亮点就在于那个文档模型设计，就好比给数据准备了个JSON格式的房间，这样一来，甭管是半结构化的还是非结构化的数据，都能在这间房里舒舒服服地“住”下来，并且表现得格外出色。 二、连接数据库 简单易行 2.1 连接MongoDB 首先，让我们通过Node.js的官方驱动程序mongodb来连接到MongoDB服务器。这个过程其实就像这样，连接这一步呢，是同步进行的，就相当于大家一起整齐划一地行动。不过，接下来的查询操作嘛，通常会选择异步的方式来进行，这样做就像是让各个部分灵活自主地去干活，不耽误彼此的时间，从而大大提升整体的工作效率！ javascript const MongoClient = require('mongodb').MongoClient; const url = 'mongodb://localhost:27017'; const dbName = 'test'; MongoClient.connect(url, {useNewUrlParser: true}, (err, client) => { if (err) throw err; console.log("Connected to MongoDB"); const db = client.db(dbName); // ...进行数据库操作 client.close(); // 关闭连接 }); 2.2 异步与同步的区别 在上述代码中，MongoClient.connect函数会立即返回，即使连接尚未建立。这是因为它采用了异步模式，这样可以让你的代码继续执行，而不会阻塞。一旦连接成功，回调函数会被调用。这就是异步编程的魅力，它让我们的应用更加响应式。 三、异步写入 提升性能的关键 3.1 写入操作的异步性 当我们向MongoDB写入数据时，通常也采用异步方式，因为这可以避免阻塞主线程，尤其是在高并发环境下。例如，使用insertOne方法： javascript db.collection('users').insertOne({name: 'John Doe'}, (err, result) => { if (err) console.error(err); console.log(Inserted document with _id: ${result.insertedId}); }); 3.2 为什么要异步写入？ 异步写入的优势在于，如果数据库正在处理其他请求，当前请求不会被阻塞，而是立即返回。这样，应用程序可以继续处理其他任务，提高了整体的吞吐量。 四、异步操作的处理与错误处理 4.1 错误处理 在异步操作中，错误通常通过回调函数传递。我们需要确保正确处理这些可能发生的异常，以便于应用程序的健壮性。 javascript db.collection('users').insertOne({name: 'Jane Doe'}, (err, result) => { if (err) { console.error('Error inserting document:', err); } else { console.log(Inserted document with _id: ${result.insertedId}); } }); 4.2 回调地狱与Promise/Async/Await 为了避免回调地狱，我们可以利用Promise、async/await等现代JavaScript特性来更优雅地处理异步操作。 javascript async function insertUser(user) { try { const result = await db.collection('users').insertOne(user); console.log(Inserted document with _id: ${result.insertedId}); } catch (error) { console.error('Error inserting document:', error); } } insertUser({name: 'Alice Smith'}); 五、结论 MongoDB的异步特性使得数据库操作更加高效，尤其在处理大规模数据和高并发场景下。你知道吗，只要咱们掌握了异步编程的窍门，灵活运用回调、Promise或者那个超好用的async/await，就能把MongoDB的大招完全发挥出来。这样一来，咱的应用程序不仅速度嗖嗖地提升，用户体验也能蹭蹭上涨，保证让用户用得爽歪歪！同时呢，异步操作这个小东西也悄悄告诉我们，在编程的过程中，咱可千万不能忽视代码的维护性和扩展性，毕竟业务需求这玩意儿是说变就变的，咱们得随时做好准备，让代码灵活适应这些变化。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 前言 本文写于2007年11月，那时候我是在Discuz!开发组为PHPChina的《PHPer》写的稿，一直也没有发到blog上了，今天偶然之间记起，顺手转发过来。 一、关于模板引擎的前言 从phplib到smarty，再到Discuz!的模板机制，本文试图通过PHP模板引擎为你讲解作者自己的PHP心得。 我清楚的记得在我刚上大学开始学习PHP的时候，曾经在phpe.net看到过一篇关于phplib Template和FastTemplate这两模板引擎性能比较的文章。让我在接下来半年的时间内持续的使用着phplib。不可否认phplib是左右了一代PHP开发人员对于PHP模板引擎的认识。或许你也会对下面的方法比较熟悉$t->set_file $t->set_var 当我对于phplib的执行效率不满意的时候，我开始寻找下一个PHP的模板引擎，于是smarty跳入我的视野范围，当我费尽心血去学会了smarty并使用开发了很多东西，而现在的我突然发现记得的也就只有下面的方法了$s->assign $s->display 究竟我们需要模板引擎来做什么呢，MVC？简单？易用？效率？请看下文的分析。 二、程序处理的分析 1.PHPLIB的程序处理过程 从phplib的处理开始讲起$t = new Template() $t->set_file $t->set_var $t->parse $t->p 看上面的代码，翻译成中文就是初始化模板类$t 设置模板文件 设置模板变量 分析模板文件中的模板变量 输出内容 通过了最少5个步骤在php程序中实现模板的处理 2.Smarty的程序处理过程 现在来看smarty的处理$s = new Smarty $s->assign $s->display 翻译成中文就是初始化模板类$s 设置模板变量 解析并输出模板 3.Discuz!模板的程序处理过程include template(tplname); 主要作用就是指定给程序需要处理的模板文件 在上述三种模板处理机制中，最容易理解和接受就是Discuz!模板的处理过程。初始化、设置变量、解析模板、输出内容，Discuz!只用了一个函数来做。对于一个开源的论坛软件，这样处理的好处是显而易见的，对于Discuz!进行二次开发的程序员的要求降低。简化模板语言，方便风格和插件的制作，这也在一定程度上促进了Discuz!的传播 三、模板源文件的语法 在phplib中处理循环嵌套的时候，使用： {it} 在smarty中处理循环嵌套的时候，引入了< {section name=loopName loop=$loopArray}>(当然还有foreach这样的) 在Discuz!中处理循环嵌套的时候， 其实真正的模板面对的可以说是不懂PHP或者懂一点PHP的美工同志们，模板的复杂就意味着美工制作页面的难度加大。在必不可少的需要模板有逻辑处理的时候，为什么不在html代码中使用原生态的PHP语法，而让美工相当于去学习另外一种语言呢？在我个人的经验中，显然是Discuz!的模板语言更为简单易学，也为我节省了更多的时间。 四、Discuz!模板处理机制 我剥离出一个简单的Discuz!模板处理函数function template($file, $templateid = 0, $tpldir = '') { $tplfile = DISCUZ_ROOT.'./'.$tpldir.'/'.$file.'.htm';//模板源文件，此处$tplfile变量的值可能是D:\discuz\templates\default\demo.htm $objfile = DISCUZ_ROOT.'./forumdata/templates/'. $templateid.'_'.$file.'.tpl.php';//模板缓存文件，此处$objfile变量的值可能是D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php //如果模板源文件的修改时间迟于模板缓存文件的修改时间， //就是模板源文件被修改而模板缓存没有更新的时候， //则调用parse_template函数重新生成模板缓存文件。 if(@filemtime($tplfile) > @filemtime($objfile)) { require_once DISCUZ_ROOT.'./include/template.func.php'; parse_template($file, $templateid, $tpldir); } //返回缓存文件名称 //$objfile变量内容可能为D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php return $objfile; } 而php页面的模板执行语句include template('demo'); 实际上在本例中就是相当于include 'D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php'; 这个流程就是一个demo.php文件中当数据处理完成以后include template('demo')，去显示页面。 五、总结 我也曾经看到过有列举出很多种的PHP模板引擎，但是我觉着phplib、smarty、Discuz!模板机制就足以说明问题了。 1.我们需要模板来做什么？ 分离程序与界面，为程序开发以及后期维护提供方便。 2.我们还在关心什么？ PHP模板引擎的效率，易用性，可维护性。 3.最后的要求什么？ 简单就是美！ 我的文章好像没有写完，其实已经写完了，我要说明的就是从PHP的模板引擎看Discuz!模板机制。分析已经完成，或许以后我会再写篇实际数据的测试供给大家参考！ Tags: none 版权声明：原创作品，欢迎转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始地址、作者信息和本声明。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42557656/article/details/115159292。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...转换为机器码，实现高性能的服务器端JavaScript应用。 无服务器架构（Serverless Architecture） , 在本文语境下，无服务器架构是一种云计算模型，其中开发者无需关注底层服务器的运维管理，只需编写和上传业务逻辑代码至服务提供商如AWS Lambda。在这种模式下，平台会自动管理和扩展计算资源，按需执行代码并仅对实际使用的计算资源计费。 实时通信应用 , 实时通信应用是指能够实现实时数据交换和互动的应用程序，如在线聊天室、协同编辑文档工具等。这类应用通常依赖于WebSocket、Socket.IO等技术，以确保信息能够近乎实时地在客户端与服务器之间双向传输。 RESTful API , RESTful API是一种基于HTTP协议，遵循Representational State Transfer（表述性状态转移）设计原则构建的应用程序接口。它通过HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）来操作资源，并且具有统一接口格式，便于不同系统之间的数据交互。 AWS Lambda , AWS Lambda是Amazon Web Services提供的无服务器计算服务。用户可以在Lambda上部署和执行代码片段（函数），而无需预置或管理服务器。Lambda根据触发器（如API调用、文件上传等事件）自动执行代码，并按实际执行时间计费，从而实现高度可扩展性和成本效益。 npm , npm（Node Package Manager）是Node.js的包管理器，提供了便捷的方式来安装、共享和更新Node.js模块。开发者可以通过npm从全球最大的开源JavaScript软件库下载第三方代码包，以便在自己的项目中复用他人开发的功能组件，极大地提高了开发效率。

...近期分布式缓存技术在性能优化领域的最新进展和实践。例如，Amazon近期发布了ElastiCache for Memcached的增强功能，通过提供自动发现、自动故障转移以及可扩展性优化等功能，显著降低了由于节点失效或负载不均导致的CPU资源飙升的可能性。 同时，业界也正积极研究如何结合硬件加速技术以优化Memcached等内存数据库系统的性能。一项来自Intel实验室的研究表明，采用Optane持久内存可以有效提高Memcached处理大量数据时的效率，从而降低对CPU资源的依赖。而在软件层面，开源社区也在不断探索和改进Memcached的内部算法，以减少不必要的计算开销，比如更智能的数据淘汰策略和更高效的网络通信协议。 此外，对于大规模服务架构而言，除了调整Memcached配置与控制客户端访问频率之外，还可以考虑采用多级缓存策略，如将Redis、Memcached与SSD本地缓存相结合，根据数据热度和访问模式合理分配存储资源，从整体上降低系统对单一组件（如Memcached）的CPU压力，实现更优的性能表现。 综上所述，解决Memcached CPU占用过高问题不仅需要我们对现有技术有深刻理解和熟练运用，更应紧跟行业发展趋势，适时引入新的技术和架构方案，以应对日益复杂的应用场景和不断提高的性能需求。

...断发展和游戏行业对高性能、跨平台需求的增加，Lua作为一款轻量级、高效的脚本语言，在游戏开发领域扮演着越来越重要的角色。近年来，Lua因其简洁、灵活、易于学习和维护的特点，受到越来越多游戏开发者的青睐。本文将探讨Lua在游戏开发领域的最新应用与发展趋势，以及其在解决游戏开发挑战方面的优势。 Lua在游戏引擎中的应用 随着Unity、Unreal Engine等游戏引擎的普及，Lua已成为这些引擎内建的脚本语言之一。开发人员可以使用Lua编写游戏逻辑、用户界面、AI行为等，极大地提高了开发效率。例如，Lua允许开发者在不修改游戏核心代码的情况下轻松地调整和测试游戏逻辑，这在迭代频繁的游戏开发周期中尤为重要。 Lua在跨平台开发中的优势 Lua的跨平台特性使得它成为游戏开发者构建多平台游戏的理想选择。开发者只需编写一次代码，通过LuaJIT（Just-In-Time编译器）或其他相关工具，即可在Windows、Linux、macOS、Android、iOS等多个平台上运行游戏，大大减少了开发成本和时间。 Lua在游戏服务器与网络编程中的应用 Lua在游戏服务器端的开发中展现出强大的潜力。其简洁的语法和高效的执行速度使得开发者能够快速搭建和维护游戏服务器，处理复杂的网络通信、并发请求等任务。此外，Lua还支持多种网络编程模型，如异步IO，这使得在高并发环境下保持良好的性能成为可能。 Lua与现代游戏技术的结合 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、云计算等技术的发展，Lua也在不断探索与这些前沿技术的结合点。例如，开发者可以使用Lua编写VR/AR游戏的逻辑，利用云服务实现大规模的分布式计算，优化游戏性能和用户体验。 Lua社区与生态系统的成长 Lua社区的活跃和生态系统的不断完善，为开发者提供了丰富的资源和工具。从开源库到专业服务，开发者可以根据项目需求快速找到合适的解决方案，加速项目进展。此外，社区活动、教程和文档的丰富也为新加入的开发者提供了友好的入门路径。 总的来说，Lua在游戏开发领域的应用正呈现出多元化、高效化和智能化的趋势。随着技术的进一步发展，Lua有望在游戏开发中发挥更加重要的作用，推动游戏产业向更高水平迈进。

... 引言 Solr查询性能的困惑 嗨，朋友们！今天我要跟大家聊聊一个让我头疼了好一阵子的问题——Apache Solr的查询性能不稳定。这事真让我头疼，谁不希望自己的搜索系统又快又准呢？我在一个项目里用了Solr，本来以为它能大显神通，没想到查询速度时快时慢，有时简直让人想砸键盘！我刚开始还以为是自己出了什么岔子，不过后来才发现原来不只是我一个人碰到了这个问题。我就想，干脆好好查一查，看看是不是啥外部因素或者设置问题搞的鬼。 2. 初步排查 Solr配置检查 2.1 索引优化 首先，我想到的是索引是否进行了优化。Solr的索引优化对于查询性能至关重要。如果索引过大且碎片较多，那么查询速度自然会受到影响。我查看了Solr的日志文件，发现确实存在一些索引碎片。为了优化索引，我执行了以下命令： bash curl http://localhost:8983/solr/mycollection/update?optimize=true&maxSegments=1 这个命令会将所有索引合并成一个段，并释放未使用的空间。运行后，查询速度确实有所提升，但这只是暂时的解决方案。 2.2 缓存设置 接着，我又检查了Solr的缓存设置。Solr提供了多种缓存机制，如Query Result Cache、Document Cache等，这些缓存可以显著提高查询性能。我调整了配置文件solrconfig.xml中的相关参数： xml size="512" initialSize="128" autowarmCount="64" eternal="true" ttiMillis="0" ttlMillis="0"/> 通过调整缓存大小和预热数量，我发现查询响应时间有所改善，但还是不够稳定。 3. 深入分析 外部依赖的影响 3.1 网络延迟 在排除了内部配置问题后，我开始怀疑是否有外部因素在作祟。经过一番排查，我发现网络延迟可能是罪魁祸首之一。Solr在处理查询时，得从好几个地方找信息，如果网速慢得像乌龟爬，那查询速度肯定也会变慢。我用ping命令测了一下和数据库服务器的连接，发现确实有点儿延时，挺磨人的。为了解决这个问题，我在想是不是可以在Solr服务器和数据库服务器中间加一台缓存服务器。这样就能少直接去查数据库了，效率应该能提高不少。 3.2 第三方API调用 除了网络延迟外，第三方API调用也可能是导致性能不稳定的另一个原因。Solr在处理某些查询时，可能需要调用外部服务来获取额外的数据。如果这些服务响应缓慢，整个查询过程也会变慢。我翻了一下Solr的日志，发现有些查询卡在那儿等外部服务回应，结果等超时了。为了搞定这个问题，我在Solr里加了个异步召唤的功能，这样Solr就能一边等着外部服务响应，一边还能接着处理别的查询请求了。具体代码如下： java public void handleExternalRequest() { CompletableFuture.supplyAsync(() -> { // 调用外部服务获取数据 return fetchDataFromExternalService(); }).thenAccept(result -> { // 处理返回的数据 processResult(result); }); } 4. 实践经验分享 配置波动与性能优化 4.1 动态配置管理 在实践中，我发现Solr的配置文件经常需要根据实际需求进行调整。然而，频繁地修改配置文件可能导致系统性能不稳定。为了更好地管理配置文件的变化，我建议使用动态配置管理工具，如Zookeeper。Zookeeper可帮我们在不耽误Solr正常运转的前提下更新配置，这样就不用担心因为调整设置而影响性能了。 4.2 监控与报警 最后，我强烈建议建立一套完善的监控和报警机制。通过实时盯着Solr的各种表现（比如查询速度咋样、CPU用得多不多等），我们就能赶紧发现状况，然后迅速出手解决。另外，咱们得设定好警报线，就像给系统设个底线。一旦性能掉到这线下，它就会自动给我们发警告。这样我们就能赶紧找出毛病，及时修好，不让小问题拖成大麻烦。例如，可以使用Prometheus和Grafana来搭建监控系统，代码示例如下： yaml Prometheus配置 global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'solr' static_configs: - targets: ['localhost:8983'] json // Grafana仪表盘JSON配置 { "dashboard": { "panels": [ { "type": "graph", "title": "Solr查询响应时间", "targets": [ { "expr": "solr_query_response_time_seconds", "legendFormat": "{ {instance} }" } ] } ] } } 5. 结语 共勉与展望 总的来说，Solr查询性能不稳定是一个复杂的问题，可能涉及多方面的因素。咱们得从内部设置、外部依赖还有监控报警这些方面一起考虑，才能找出个靠谱的解决办法。在这个过程中，我也学到了很多，希望大家能够从中受益。未来，我将继续探索更多关于Solr优化的方法，希望能与大家共同进步！ 希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或想法，欢迎随时交流讨论。

...解装饰器在权限控制、性能监控等方面的实践。 2. 并发与并行编程发展：随着异步IO模型（如asyncio）的广泛应用，多线程编程在Python中有了新的发展趋势。阅读相关文章或教程，掌握协程的概念及其在高并发场景下的优势，并了解如何结合异步Socket通信提升网络服务性能。 3. 设计模式新解：近年来，领域驱动设计(DDD)、响应式编程等思想对传统设计模式提出了新的挑战与机遇。阅读有关如何将单例模式、工厂模式等经典设计模式融入现代架构的文章，以适应复杂软件系统的需求。 4. 网络通信深度解析：深入学习Socket编程底层原理，包括TCP/IP协议栈的工作机制，以及WebSocket、QUIC等新型传输协议的特点及其实现。实时跟进Python对于这些新技术的支持与发展动态。 5. 正则表达式的高级用法与优化：通过阅读最新的正则表达式优化指南，掌握如何编写高性能且易于维护的正则表达式，同时关注re模块的新特性，如regex库提供的扩展功能。 6. 递归算法在数据科学与人工智能中的作用：递归不仅在遍历目录结构时发挥作用，更在深度学习框架、图论算法、自然语言处理等领域有广泛的应用。阅读相关的学术论文或博客文章，了解递归在现代AI领域的具体实践案例。 总之，理论知识与实践相结合才能更好地理解和运用上述编程技术，时刻关注行业动态和最新研究成果，将有助于提高技术水平和应对不断变化的技术挑战。

...r作为一款强大的协调服务工具，其稳定性和可靠性至关重要。然而，在实际操作的时候，我们时不时会碰到个让人脑壳疼的难题——ZooKeeper这家伙老是蹦出磁盘I/O错误的消息，真是够闹心的。这不仅可能会让各个节点间的数据同步乱成一团糟，甚至可能把整个集群都搞得摇摇欲坠，稳定性大打折扣！这篇东西，我们打算从实实在在的案例开始聊起，再配上些代码实例，把这个问题掰开揉碎了讲明白，同时也会分享一些咱们想到的解决办法和对策，保证接地气儿！ 2. ZooKeeper与磁盘I/O的关系 ZooKeeper作为一个高度依赖持久化存储的服务，它需要频繁地将内存中的数据变更同步到磁盘上以保证数据的一致性。当ZooKeeper节点的磁盘I/O性能不足或者磁盘空间紧张时，就容易触发此类错误。例如，当我们调用ZooKeeper的create()方法创建一个新的节点时： java ZooKeeper zookeeper = new ZooKeeper("localhost:2181", 3000, null); String path = "/my_znode"; String data = "Hello, ZooKeeper!"; zookeeper.create(path, data.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); 上述代码会在ZooKeeper服务器上创建一个持久化的节点并写入数据，这个过程就涉及到磁盘I/O操作。如果此时磁盘I/O出现问题，那么节点创建可能会失败，抛出异常。 3. 磁盘I/O错误的表现及影响 当ZooKeeper日志中频繁出现“Disk is full”、“No space left on device”或“I/O error”的警告时，表明存在磁盘I/O问题。这种状况会导致ZooKeeper没法顺利完成事务日志和快照文件的写入工作，这样一来，那些关键的数据持久化，还有服务器之间的选举、同步等核心功能都会受到连带影响。到了严重的时候，甚至会让整个服务直接罢工，无法提供服务。 4. 探究原因与解决方案 （1）磁盘空间不足 这是最直观的原因，可以通过清理不必要的数据文件或增加磁盘空间来解决。例如，定期清理ZooKeeper的事务日志和快照文件，可以使用自带的zkCleanup.sh脚本进行自动维护： bash ./zkCleanup.sh -n myServer1:2181/myZooKeeperCluster -p /data/zookeeper/version-2 （2）磁盘I/O性能瓶颈 如果磁盘读写速度过慢，也会影响ZooKeeper的正常运行。此时应考虑更换为高性能的SSD硬盘，或者优化磁盘阵列配置，提高I/O吞吐量。另外，一个蛮实用的办法就是灵活调整ZooKeeper的刷盘策略。比如说，我们可以适当地给syncLimit和tickTime这两个参数值加加油，让它们变大一些，这样一来，就能有效地降低刷盘操作的频率，让它不用那么频繁地进行写入操作，更贴近咱们日常的工作节奏啦。 （3）并发写入压力大 高并发场景下，大量写入请求可能会导致磁盘I/O瞬间飙升。对于这个问题，我们可以采取一些措施，比如运用负载均衡技术，让ZooKeeper集群的压力得到分散缓解，就像大家一起扛米袋，别让一个节点给累垮了。另外，针对实际情况，咱们也可以灵活调整，对ZooKeeper客户端API的调用来个“交通管制”，根据业务需求合理限流控制，避免拥堵，保持运行流畅。 5. 结论 面对ZooKeeper运行过程中出现的磁盘I/O错误，我们需要具体问题具体分析，结合监控数据、日志信息以及系统资源状况综合判断，采取相应措施进行优化。此外，良好的运维习惯和预防性管理同样重要，如定期检查磁盘空间、合理分配资源、优化系统配置等，都是避免这类问题的关键所在。说真的，ZooKeeper就相当于我们分布式系统的那个“底座大石头”，没它不行。只有把这块基石稳稳当当地砌好，咱们的系统才能健壮得像头牛，让人放心可靠地用起来。 以上内容，不仅是我在实践中积累的经验总结，也是我不断思考与探索的过程，希望对你理解和处理类似问题有所启发和帮助。记住，技术的魅力在于持续学习与实践，让我们一起在ZooKeeper的世界里乘风破浪！

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 英特尔oneAPI——异构计算学习总结 oneAPI编程模型 多架构编程面临的挑战 SYCL DPC++ 编译和运行DPC++程序 编程实例 实现矢量加法 queue类 Parallel kernel 通用的并行编程模板 Host Accessor 矢量相加源代码 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) USM语法 数据依赖 wait() depends_on in_order queue property 练习1：事件依赖 练习2：事件依赖 UMS实验 oneAPI编程模型 oneAPI编程模型提供了一个全面、统一的开发人员工具组合，可用于各种硬件设备，其中包括跨多个工作负载领域的一系列性能库。这些库包括面向各目标架构而定制化代码的函数，因此相同的函数调用可为各种支持的架构提供优化的性能。DPC++基于行业标准和开放规范，旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中，专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程，这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致，因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库，支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能，并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程，SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的，SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层，支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言，可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中，在主机中调用DPC++程序，计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高，并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步： 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行，在本地系统上安装英特尔基础工具套件，使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组，是将作业提交到运算设备的一种机制，多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行，对于一个不具有相关性的循环数据操作，可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列，1为步长，在循环体中，i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器，它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机，除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量，当系统超出buf生存期，buf被销毁，数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识，这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法，是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法，对于C++来说，指针操作内存是很常规的方式，USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配（显式） 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配（隐式） 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移（隐式） 是 是 USM语法 初始化： int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后，程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时，要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系，如果两个线程同时修改同一个内存区，将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系： 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性，而非常规队列： queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象，第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector，初始数据为25和49，在设备中初始化两个vector，将主机中的数据拷贝到设备当中，在设备当中并行计算原始数据的根号值，然后将data1_device和data2_device的数值相加，最后将数据拷贝回主机当中，检验最后相加的和是否是12，程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...thon 中的一个高性能 Web 框架，它轻量级又灵活，适合构建实时应用或者需要高并发处理的应用场景。我以前用 Django 做过几个项目，感觉还挺不错的。不过一到几十万人同时在线的时候，服务器就开始“吭哧吭哧”地忙不过来了，感觉它都快撑不住了，哎哟，真是让人头大！后来听人说 Tornado 的异步非阻塞功能特别厉害，我心想不能落后啊，赶紧抽空研究了一下。结果发现，它的性能确实吊炸天，而且代码写起来也挺优雅。 然后是 Google Cloud Secret Manager，这是一个专门用来存储敏感信息（比如 API 密钥、数据库密码啥的）的服务。对开发者而言，安全这事得放首位，要是还用那种硬编码或者直接把密钥啥的写进配置文件的老办法，那简直就是在玩火自焚啊！Google Cloud Secret Manager 提供了加密存储、访问控制等功能，简直是保护秘钥的最佳选择之一。 所以，当我把这两者放在一起的时候，脑海里立刻浮现出一个画面：Tornado 快速响应前端请求，而 Secret Manager 在背后默默守护着那些珍贵的秘密。是不是很带感？接下来我们就一步步深入探索它们的合作方式吧！ --- 2. 初识Tornado 搭建一个简单的Web服务 既然要玩转 Tornado，咱们得先搭个基础框架才行。好嘞，接下来我就简单搞个小网页服务，就让它回一句暖心的问候就行啦！虽然看起来简单，但这可是后续一切的基础哦！ python import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, Tornado!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) print("Server started at http://localhost:8888") tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 这段代码超级简单对不对？我们定义了一个 MainHandler 类继承自 tornado.web.RequestHandler，重写了它的 get 方法，当收到 GET 请求时就会执行这个方法，并向客户端返回 "Hello, Tornado!"。然后呢，就用 make_app 这个函数把路由和这个处理器绑在一起，最后再启动服务器，让它开始监听 8888 端口。 运行后打开浏览器输入 http://localhost:8888，就能看到页面显示 "Hello, Tornado!" 了。是不是特别爽？不过别急着高兴，这只是万里长征的第一步呢！ --- 3. 引入Google Cloud Secret Manager：让秘密不再裸奔 现在我们知道如何用 Tornado 做点事情了，但问题是，如果我们的应用程序需要用到一些敏感信息（例如数据库连接字符串），该怎么办呢？直接写在代码里吗？当然不行！这就是为什么我们要引入 Google Cloud Secret Manager。 3.1 安装依赖库 首先需要安装 Google Cloud 的官方 Python SDK： bash pip install google-cloud-secret-manager 3.2 获取Secret Manager中的值 假设我们在 Google Cloud Console 上已经创建了一个名为 my-secret 的密钥，并且它里面保存了我们的数据库密码。我们可以这样从 Secret Manager 中读取这个值： python from google.cloud import secretmanager def access_secret_version(project_id, secret_id, version_id): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{project_id}/secrets/{secret_id}/versions/{version_id}" response = client.access_secret_version(name=name) payload = response.payload.data.decode('UTF-8') return payload 使用示例 db_password = access_secret_version("your-project-id", "my-secret", "latest") print(f"Database Password: {db_password}") 这段代码做了什么呢？很简单，它实例化了一个 SecretManagerServiceClient 对象，然后根据提供的项目 ID、密钥名称以及版本号去访问对应的密钥内容。注意这里的 version_id 参数可以设置为 "latest" 来获取最新的版本。 --- 4. 将两者结合起来 构建更安全的应用 那么问题来了，怎么才能让 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 协同工作呢？其实答案很简单——我们可以将从 Secret Manager 获取到的敏感数据注入到 Tornado 的配置对象中，从而在整个应用范围内使用这些信息。 4.1 修改Tornado应用以支持从Secret Manager加载配置 让我们修改之前的 MainHandler 类，让它从 Secret Manager 中加载数据库密码并用于某种操作（比如查询数据库）。为了简化演示，这里我们假设有一个 get_db_password 函数负责完成这项任务： python from google.cloud import secretmanager def get_db_password(): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{YOUR_PROJECT_ID}/secrets/my-secret/versions/latest" response = client.access_secret_version(name=name) return response.payload.data.decode('UTF-8') class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self, db_password): self.db_password = db_password def get(self): self.write(f"Connected to database with password: {self.db_password}") def make_app(): db_password = get_db_password() return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler, {"db_password": db_password}), ]) 在这个例子中，我们在 make_app 函数中调用了 get_db_password() 来获取数据库密码，并将其传递给 MainHandler 的构造函数作为参数。这样一来，每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们，今天的分享就到这里啦！通过这篇文章，我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战，但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话，我还想尝试更多有趣的功能组合，比如结合 Redis 缓存提高性能，或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题，欢迎随时跟我交流呀！ 最后祝大家 coding愉快，记得保护好自己的秘密哦~ 😊

...增强类型安全性和提升性能。 同时，随着JIT即时编译器的发展，如GraalVM项目，其先进的动态编译技术能更高效地将字节码转换为机器码，使得Java应用程序执行效率大幅提升。对于Class文件内部结构的理解，有助于我们更好地利用这些新特性和工具进行优化配置。 此外，随着微服务、容器化和云原生架构的普及，Class文件在服务启动速度和资源占用上的优化也显得尤为重要。例如，通过提前解析和验证Class文件以减少运行时开销，或者采用Ahead-of-Time(AOT)编译技术将部分Class文件直接编译成本地代码，从而提升系统启动速度和降低内存使用。 另外，对于安全领域，深入理解Class文件结构有助于分析恶意字节码攻击手段，以及如何通过虚拟机层面的安全防护措施来避免有害类文件的加载执行。例如，最新的Java版本不断强化类加载验证机制，防止非法或恶意篡改的Class文件危害系统安全。 综上所述，随着Java技术栈的持续演进，Class文件这一基础而又关键的概念，在实际开发和运维过程中仍具有极高的研究价值和实战意义，值得开发者们密切关注和深入探索。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Proxy 、Relect、响应式 Proxy 、Relect、响应式 1. 监听对象的操作 2. Proxy基本使用 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 3.2 Reflect 的常见方法 3.3 Reflect 的使用 3.4 Receiver的作用 3.5 Reflect 的 construct 4. 响应式 4.1 什么是响应式？ 4.2 响应式函数设计 4.3 响应式依赖的收集 4.4 监听对象的变化 4.5 对象的依赖管理 4.6 对 Depend 重构 4.7 创建响应式对象 4.8 Vue2 响应式原理 Proxy 、Relect、响应式 1. 监听对象的操作 需求：有一个对象，我们希望监听这个对象中的属性被设置或获取的过程 可以通过属性描述符中的存储属性描述符来做到 这段代码就利用了 Object.defineProperty 的存储属性描述符来对属性的操作进行监听 const obj = {name: 'why',age: 18}Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return value},set: function (newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)value = newValue} })})obj.name = 'kobe'obj.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe监听到obj对象的age属性被访问了30/ 属性描述符监听对象的缺点： 首先，Object.defineProperty 设计的初衷，不是为了去监听截止一个对象中所有的属性的 我们在定义某些属性的时候，初衷其实是定义普通的属性，但是后面我们强行将它变成了数据属性描述符 其次，如果我们想监听更加丰富的操作，比如新增属性、删除属性，那么 Object.defineProperty 是无能为力的 所以我们要知道，存储数据描述符设计的初衷并不是为了去监听一个完整的对象 Ps: 原来的对象是 数据属性描述符，通过 Object.defineProperty 变成了 访问属性描述符 2. Proxy基本使用 在ES6中，新增了一个Proxy类，这个类从名字就可以看出来，是用于帮助我们创建一个代理的： 也就是说，如果我们希望监听一个对象的相关操作，那么我们可以先创建一个代理对象（Proxy对象） 之后对该对象的所有操作，都通过代理对象来完成，代理对象可以监听我们想要对原对象进行哪些操作 将上面的案例用 Proxy 来实现一次： 首先，我们需要 new Proxy 对象，并且传入需要侦听的对象以及一个处理对象，可以称之为 handler； const p = new Proxy(target, handler) 其次，我们之后的操作都是直接对 Proxy 的操作，而不是原有的对象，因为我们需要在 handler 里面进行侦听 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue} })console.log(objProxy.name)console.log(objProxy.age)objProxy.name = 'kobe'objProxy.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被访问了why监听到obj对象的age属性被访问了18监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值kobe30/ 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 如果我们想要侦听某些具体的操作，那么就可以在 handler 中添加对应的捕捉器（Trap） set 和 get 分别对应的是函数类型 set 函数有四个参数： target：目标对象（侦听的对象） property：将被设置的属性 key value：新属性值 receiver：调用的代理对象 get 函数有三个参数 target：目标对象（侦听的对象） property：被获取的属性 key receiver：调用的代理对象 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) handler.getPrototypeOf() Object.getPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.setPrototypeOf() Object.setPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.isExtensible() Object.isExtensible 方法的捕捉器 handler.preventExtensions() Object.preventExtensions 方法的捕捉器 handler.getOwnPropertyDescriptor() Object.getOwnPropertyDescriptor 方法的捕捉器 handler.defineProperty() Object.defineProperty 方法的捕捉器 handler.ownKeys() Object.getOwnPropertyNames 方法和 Object.getOwnPropertySymbols 方法的捕捉器 handler.has() in 操作符的捕捉器 handler.get() 属性读取操作的捕捉器 handler.set() 属性设置操作的捕捉器 handler.deleteProperty() delete 操作符的捕捉器 handler.apply() 函数调用操作的捕捉器 handler.construct() new 操作符的捕捉器 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue},// 监听 in 的捕获器has: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的in操作)return key in target},// 监听 delete 的捕获器deleteProperty: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的delete操作)delete target[key]} })// in 操作符console.log('name' in objProxy)// delete 操作delete objProxy.name/ 监听到obj对象的name属性的in操作true监听到obj对象的name属性的delete操作/ 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 到捕捉器中还有 construct 和 apply，它们是应用于函数对象的 function foo() {console.log('调用了 foo')}const fooProxy = new Proxy(foo, {apply: function (target, thisArg, argArray) {console.log(对 foo 函数进行了 apply 调用)target.apply(thisArg, argArray)},construct: function (target, argArray, newTarget) {console.log(对 foo 函数进行了 new 调用)return new target(...argArray)} })fooProxy.apply({}, ['abc', 'cba'])new fooProxy('abc', 'cba')/ 对 foo 函数进行了 apply 调用调用了 foo对 foo 函数进行了 new 调用调用了 foo/ 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 Reflect 也是 ES6 新增的一个 API，它是一个对象，字面的意思是反射 Reflect 的作用： 它主要提供了很多操作 JavaScript 对象的方法，有点像 Object 中操作对象的方法 比如 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() 比如 Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 类似于 Object.defineProperty() 如果我们有 Object 可以做这些操作，那么为什么还需要有Reflect这样的新增对象呢？ 这是因为在早期的 ECMA 规范中没有考虑到这种对 对象本身 的操作如何设计会更加规范，所以将这些 API 放到了 Object上面 但是 Object 作为一个构造函数，这些操作实际上放到它身上并不合适 另外还包含一些类似于 in、delete 操作符，让 JS 看起来是会有一些奇怪的 所以在 ES6 中新增了 Reflect，让我们这些操作都集中到了 Reflect 对象上 那么 Object 和 Reflect 对象之间的 API 关系，可以参考 MDN 文档： 比较 Reflect 和 Object 方法 3.2 Reflect 的常见方法 Reflect中有哪些常见的方法呢？它和Proxy是一一对应的，也是13个 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() Reflect.setPrototypeOf(target, prototype) 设置对象原型的函数. 返回一个 Boolean， 如果更新成功，则返回 true Reflect.isExtensible(target) 类似于 Object.isExtensible() Reflect.preventExtensions(target) 类似于 Object.preventExtensions() , 返回一个 Boolean Reflect.getOwnPropertyDescriptor(target, propertyKey) 类似于 Object.getOwnPropertyDescriptor() , 如果对象中存在该属性，则返回对应的属性描述符, 否则返回 undefined Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 和 Object.defineProperty() 类似, 如果设置成功就会返回 true Reflect.ownKeys(target) 返回一个包含所有自身属性（不包含继承属性）的数组 （类似于 Object.keys(), 但不会受 enumerable 影响） Reflect.has(target, propertyKey) 判断一个对象是否存在某个属性，和 in 运算符 的功能完全相同 Reflect.get(target, propertyKey[, receiver]) 获取对象身上某个属性的值，类似于 target[name] Reflect.set(target, propertyKey, value[, receiver]) 将值分配给属性的函数，返回一个 Boolean，如果更新成功，则返回 true Reflect.deleteProperty(target, propertyKey) 作为函数的 delete 操作符，相当于执行 delete target[name] Reflect.apply(target, thisArgument, argumentsList) 对一个函数进行调用操作，同时可以传入一个数组作为调用参数。和 Function.prototype.apply() 功能类似 Reflect.construct(target, argumentsList[, newTarget]) 对构造函数进行 new 操作，相当于执行 new target(...args) 3.3 Reflect 的使用 那么我们可以将之前Proxy案例中对原对象的操作，都修改为Reflect来操作 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return Reflect.get(target, key)// return target[key] // 对原来对象进行了直接操作},set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)Reflect.set(target, key, newValue)// target[key] = newValue // 对原来对象进行了直接操作} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe/ 3.4 Receiver的作用 我们发现在使用getter、setter的时候有一个receiver的参数，它的作用是什么呢？ 如果我们的源对象（obj）有 setter 、getter 的访问器属性，那么可以通过 receiver 来改变里面的 this const obj = {_name: 'why',get name() {return this._name // 不使用receiver, _name属性的操作不会被objProxy代理，因为this指向obj},set name(newValue) {this._name = newValue} }const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// receiver 是创建出来的代理对象console.log('get 方法被访问-------', key, receiver)console.log(objProxy === receiver) // truereturn Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name) // kobe/ get 方法被访问------- name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }trueget 方法被访问------- _name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }truekobe/ 3.5 Reflect 的 construct function Student(name, age) {this.name = namethis.age = age}function Teacher() {}const stu = new Student('why', 18)console.log(stu)console.log(stu.__proto__ === Student.prototype)/ Student { name: 'why', age: 18 }true/// 执行 Student 函数中的内容，但是创建出来的对象是 Teacher 对象const teacher = Reflect.construct(Student, ['why', 18], Teacher)console.log(teacher)console.log(teacher.__proto__ === Teacher.prototype)/ Teacher { name: 'why', age: 18 }true/ 4. 响应式 4.1 什么是响应式？ 先来看一下响应式意味着什么？我们来看一段代码： m 有一个初始化的值，有一段代码使用了这个值； 那么在 m 有一个新的值时，这段代码可以自动重新执行 let m = 0// 一段代码console.log(m)console.log(m 2)console.log(m 2)m = 200 上面的这样一种可以自动响应数据变量的代码机制，我们就称之为是响应式的 对象的响应式 4.2 响应式函数设计 首先，执行的代码中可能不止一行代码，所以我们可以将这些代码放到一个函数中： 那么问题就变成了，当数据发生变化时，自动去执行某一个函数； 但是有一个问题：在开发中是有很多的函数的，如何区分一个函数需要响应式，还是不需要响应式呢？ 很明显，下面的函数中 foo 需要在 obj 的 name 发生变化时，重新执行，做出相应； bar 函数是一个完全独立于 obj 的函数，它不需要执行任何响应式的操作； // 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)}function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行 响应式函数的实现 watchFn 如何区分响应式函数？ 这个时候我们封装一个新的函数 watchFn 凡是传入到 watchFn 的函数，就是需要响应式的 其他默认定义的函数都是不需要响应式的 / 封装一个响应式的函数 /let reactiveFns = []function watchFn(fn) {reactiveFns.push(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行reactiveFns.forEach((fn) => {fn()}) 4.3 响应式依赖的收集 目前收集的依赖是放到一个数组中来保存的，但是这里会存在数据管理的问题： 在实际开发中需要监听很多对象的响应式 这些对象需要监听的不只是一个属性，它们很多属性的变化，都会有对应的响应式函数 不可能在全局维护一大堆的数组来保存这些响应函数 所以要设计一个类，这个类用于管理某一个对象的某一个属性的所有响应式函数： 相当于替代了原来的简单 reactiveFns 的数组； class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化： 方式一：通过 Object.defineProperty 的方式（vue2采用的方式）； 方式二：通过 new Proxy 的方式（vue3采用的方式）； 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊，李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊，李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象，用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数： 但是实际开发中我们会有不同的对象，另外会有不同的属性需要管理； 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢？ 在前面我们刚刚学习过 WeakMap，并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖： 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中： 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖； 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象； 那么正确的应该是在哪里收集呢？应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key，那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题： 问题一：如果函数中有用到两次 key，比如 name，那么这个函数会被收集两次 问题二：我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中，因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构： 解决问题一的方法：不使用数组，而是使用 Set 解决问题二的方法：添加一个新的方法，用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的，我们可以创建出来一个函数，针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码，其实就是 Vue3 中的响应式原理： Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构： 在传入对象时，我们可以遍历所有的 key，并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 code小生,一个专注 Android 领域的技术平台 公众号回复 Android 加入我的安卓技术群 作者：小村医 链接：https://www.jianshu.com/p/f7deb4fe6427 声明：本文已获小村医授权发表，转发等请联系原作者授权 伴生对象 在 Kotlin 中并不没有 static 这个关键字，该如何处理呢？这里需要用到 Kotlin 的伴生对象来处理。 类内部的对象声明可以用 companion 关键字标记： class MyClass { 该伴生对象的成员可通过只使用类名作为限定符来调用： val instance = MyClass.create() 可以省略伴生对象的名称，在这种情况下将使用名称 Companion： class MyClass { 伴生对象的作用 类似于 Java 中使用类访问静态成员的语法。因为 Kotlin 取消了 static 关键字，所以 Kotlin 引入伴生对象来弥补没有静态成员的不足。可见，伴生对象的主要作用就是为其所在的外部类模拟静态成员。 在 Java 代码中调用伴生对象 如何在 Java 代码中调用 Kotlin 的伴生对象呢？ public static void main(String[] args) { 如果声明伴生对象有名称，则使用： 类名.伴生对象名.方法名() 类名.半生对象名.属性的setter,getter方法 如果声明伴生对象无名称，则采用 Companion 关键字调用： .Companion.方法名() @JvmField 和 @JvmStatic 的使用 在上面的例子中，我们知道了可以在 Java 代码中调用 Kotlin 中伴生对象的成员，类似于 Java 类中的静态成员。但是看上去和 Java 中的还是略有区别，因为类名和方法名/属性setter,getter方法名之间多了个伴生对象的名称或者 Companion 关键字。如何使其在调用的时候与 Java 中的调用看上去一样呢？ Kotlin 为我们提供了 @JvmField 和 @JvmStatic 两个注解。@JvmField 使用在属性上，@JvmStatic 使用在方法上。如： class Test { 这样我们在 Java 代码中调用的时候就和 Java 类调用静态成员的形式一致了，Kotlin 代码调用方式不变： System.out.println(Test.flag); System.out.println(Test.add(1, 2)); const 关键字 在伴生对象中，我们可能需要声明一个常量，目的是等同于 Java 中的静态常量。有两种方式，一种是上面所提到的使用 @JvmField 注解，另一种则是使用 const 关键字修饰。这两种声明方式都等同于 Java 中 static final 所修饰的变量。如下代码： companion  扩展属性和扩展方法 扩展函数 Kotlin的扩展函数可以让你作为一个类成员进行调用的函数，但是是定义在这个类的外部。这样可以很方便的扩展一个已经存在的类，为它添加额外的方法 下面我们为String添加一个toInt的方法 package com.binzi.kotlin 在这个扩展函数中，你可以直接访问你扩展的类的函数和属性，就像定义在这个类中的方法一样，但是扩展函数并不允许你打破封装。跟定义在类中方法不同，它不能访问那些私有的、受保护的方法和属性。 扩展函数的导入 我们直接在包里定义扩展函数。这样我们就可以在整个包里面使用这些扩展，如果我们要使用其他包的扩展，我们就需要导入它。导入扩展函数跟导入类是一样的方式。 import  有时候，可能你引入的第三方包都对同一个类型进行了相同函数名扩展，为了解决冲突问题，你可以使用下面的方式对扩展函数进行改名 import com.binzi.kotlin.toInt as toInteger 扩展函数不可覆盖 扩展方法的原理 Kotlin 中类的扩展方法并不是在原类的内部进行拓展，通过反编译为Java代码，可以发现，其原理是使用装饰模式，对源类实例的操作和包装，其实际相当于我们在 Java中定义的工具类方法，并且该工具类方法是使用调用者为第一个参数的，然后在工具方法中操作该调用者 如： fun String?.toInt():  反编译为对应的Java代码： public  扩展属性 类的扩展属性原理其实与扩展方法是一样的，只是定义的形式不同，扩展属性必须定义get和set方法 为MutableList扩展一个firstElement属性: var  反编译后的java代码如下： public static final Object getFirstElement(@NotNull List $this$firstElement) { 内部类 kotlin的内部类与java的内部类有点不同java的内部类可以直接访问外部类的成员，kotlin的内部类不能直接访问外部类的成员，必须用inner标记之后才能访问外部类的成员 没有使用inner标记的内部类 class A{ 反编译后的java代码 public  用inner标记的内部类 class A{ 反编译后的java代码 public  从上面可以看出，没有使用inner标记的内部类最后生成的是静态内部类，而使用inner标记的生成的是非静态内部类 匿名内部类 匿名内部类主要是针对那些获取抽象类或者接口对象而来的。最常见的匿名内部类View点击事件： //java,匿名内部类的写法 上面这个是java匿名内部类的写法，kotlin没有new关键字，那么kotlin的匿名内部类该怎么写呢？ object : View.OnClickListener{ 方法的参数是一个匿名内部类，先写object:，然后写你的参数类型View.OnClickListener{} kotlin还有一个写法lambda 表达式，非常之方便： print( 数据类 在Java中没有专门的数据类，常常是通过JavaBean来作为数据类，但在Kotlin中提供了专门的数据类。 Java public  从上面的例子中可以看到，如果要使用数据类，需要手动写相应的setter/getter方法(尽管IDE也可以批量生成)，但是从代码阅读的角度来说，在属性较多的情况下，诸多的seeter/getter方法还是不利于代码的阅读和维护。 Kotlin 在Kotlin中，可以通过关键字data来生成数据类： data  即在class关键字之前添加data关键字即可。编译器会根据主构造函数中的参数生成相应的数据类。自动生成setter/getter、toString、hashCode等方法 要声明一个数据类，需要满足： 主构造函数中至少有一个参数 主构造函数中所有参数需要标记为val或var 数据类不能是抽象、开发、密封和内部的 枚举类 枚举类是一种特殊的类，kotlin可以通过enum class关键字定义枚举类。 枚举类可以实现0~N个接口； 枚举类默认继承于kotlin.Enum类(其他类最终父类都是Any)，因此kotlin枚举类不能继承类； 非抽象枚举类不能用open修饰符修饰，因此非抽象枚举类不能派生子类； 抽象枚举类不能使用abstract关键字修饰enum class，抽象方法和抽象属性需要使用； 枚举类构造器只能使用private修饰符修饰，若不指定，则默认为private； 枚举类所有实例在第一行显式列出，每个实例之间用逗号隔开，整个声明以分号结尾； 枚举类是特殊的类，也可以定义属性、方法、构造器； 枚举类应该设置成不可变类，即属性值不允许改变，这样更安全； 枚举属性设置成只读属性后，最好在构造器中为枚举类指定初始值，如果在声明时为枚举指定初始值，会导致所有枚举值(或者说枚举对象)的该属性都一样。 定义枚举类 /   定义一个枚举类  / 枚举类实现接口 枚举值分别实现接口的抽象成员 enum  枚举类统一实现接口的抽象成员 enum  分别实现抽象枚举类抽象成员 enum  委托 委托模式 是软件设计模式中的一项基本技巧。在委托模式中，有两个对象参与处理同一个请求，接受请求的对象将请求委托给另一个对象来处理。委托模式是一项基本技巧，许多其他的模式，如状态模式、策略模式、访问者模式本质上是在更特殊的场合采用了委托模式。委托模式使得我们可以用聚合来替代继承。 Java中委托： interface Printer { Kotlin： interface Printer { by表示 p 将会在 PrintImpl 中内部存储， 并且编译器将自动生成转发给 p 的所有 Printer 的方法。 委托属性 有一些常见的属性类型，虽然我们可以在每次需要的时候手动实现它们， 但是如果能够为大家把他们只实现一次并放入一个库会更好。例如包括： 延迟属性(lazy properties): 其值只在首次访问时计算； 可观察属性(observable properties): 监听器会收到有关此属性变更的通知； 把多个属性储存在一个映射(map)中，而不是每个存在单独的字段中。 为了涵盖这些(以及其他)情况，Kotlin 支持 委托属性 。 委托属性的语法是： var :  在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。 标准委托： Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。 延迟属性 Lazy lazy() 接受一个 lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托：第一次调用 get() 会执行已传递给 lazy() 的 lambda 表达式并记录结果， 后续调用 get() 只是返回记录的结果。例如： val lazyValue: String  可观察属性 Observable Delegates.observable() 接受两个参数：初始值和修改时处理程序(handler)。每当我们给属性赋值时会调用该处理程序(在赋值后执行)。它有三个参数：被赋值的属性、旧值和新值： class User { 如果想拦截赋的新值，并根据你是不是想要这个值来决定是否给属性赋新值，可以使用 vetoable() 取代 observable()，接收的参数和 observable 一样，不过处理程序 返回值是 Boolean 来决定是否采用新值，即在属性被赋新值生效之前 会调用传递给 vetoable 的处理程序。例如： class User { 把属性存在map 中 一个常见的用例是在一个映射(map)里存储属性的值。这经常出现在像解析 JSON 或者做其他“动态”事情的应用中。在这种情况下，你可以使用映射实例自身作为委托来实现委托属性。 例如： class User(map: Map 在上例中，委托属性会从构造函数传入的map中取值(通过字符串键——属性的名称)，如果遇到声明的属性名在map 中找不到对应的key 名，或者key 对应的value 值的类型与声明的属性的类型不一致，会抛出异常。 内联函数 当一个函数被声明为inline时，它的函数体是内联的，也就是说，函数体会被直接替换到函数被调用地方 inline函数(内联函数)从概念上讲是编译器使用函数实现的真实代码来替换每一次的函数调用，带来的最直接的好处就是节省了函数调用的开销，而缺点就是增加了所生成字节码的尺寸。基于此，在代码量不是很大的情况下，我们是否有必要将所有的函数定义为内联？让我们分两种情况进行说明： 将普通函数定义为内联：众所周知，JVM内部已经实现了内联优化，它会在任何可以通过内联来提升性能的地方将函数调用内联化，并且相对于手动将普通函数定义为内联，通过JVM内联优化所生成的字节码，每个函数的实现只会出现一次，这样在保证减少运行时开销的同时，也没有增加字节码的尺寸；所以我们可以得出结论，对于普通函数，我们没有必要将其声明为内联函数，而是交给JVM自行优化。 将带有lambda参数的函数定义为内联：是的，这种情况下确实可以提高性能；但在使用的过程中，我们会发现它是有诸多限制的，让我们从下面的例子开始展开说明： inline  假如我们这样调用doSomething: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { 从上面编译的结果可以看出，无论doSomething函数还是action参数都被内联了，很棒，那让我们换一种调用方式： fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { doSomething函数被内联，而action参数没有被内联，这是因为以函数型变量的形式传递给doSomething的lambda在函数的调用点是不可用的，只有等到doSomething被内联后，该lambda才可以正常使用。 通过上面的例子，我们对lambda表达式何时被内联做一下简单的总结： 当lambda表达式以参数的形式直接传递给内联函数，那么lambda表达式的代码会被直接替换到最终生成的代码中。 当lambda表达式在某个地方被保存起来，然后以变量形式传递给内联函数，那么此时的lambda表达式的代码将不会被内联。 上面对lambda的内联时机进行了讨论，消化片刻后让我们再看最后一个例子： inline  上面的例子是否有问题？是的，编译器会抛出“Illegal usage of inline-parameter”的错误，这是因为Kotlin规定内联函数中的lambda参数只能被直接调用或者传递给另外一个内联函数，除此之外不能作为他用；那我们如果确实想要将某一个lambda传递给一个非内联函数怎么办？我们只需将上述代码这样改造即可： inline  很简单，在不需要内联的lambda参数前加上noinline修饰符就可以了。 以上便是我对内联函数的全部理解，通过掌握该特性的运行机制，相信大家可以做到在正确的时机使用该特性，而非滥用或因恐惧弃而不用。 Kotlin下单例模式 饿汉式实现 //Java实现 懒汉式 //Java实现 上述代码中，我们可以发现在Kotlin实现中，我们让其主构造函数私有化并自定义了其属性访问器，其余内容大同小异。 如果有小伙伴不清楚Kotlin构造函数的使用方式。请点击 - - - 构造函数 不清楚Kotlin的属性与访问器，请点击 - - -属性和字段 线程安全的懒汉式 //Java实现 大家都知道在使用懒汉式会出现线程安全的问题，需要使用使用同步锁，在Kotlin中，如果你需要将方法声明为同步，需要添加@Synchronized注解。 双重校验锁式 //Java实现 哇！小伙伴们惊喜不，感不感动啊。我们居然几行代码就实现了多行的Java代码。其中我们运用到了Kotlin的延迟属性 Lazy。 Lazy内部实现 public  观察上述代码，因为我们传入的mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED， 那么会直接走 SynchronizedLazyImpl，我们继续观察SynchronizedLazyImpl。 Lazy接口 SynchronizedLazyImpl实现了Lazy接口，Lazy具体接口如下： public  继续查看SynchronizedLazyImpl，具体实现如下： SynchronizedLazyImpl内部实现 private  通过上述代码，我们发现 SynchronizedLazyImpl 覆盖了Lazy接口的value属性，并且重新了其属性访问器。其具体逻辑与Java的双重检验是类似的。 到里这里其实大家还是肯定有疑问，我这里只是实例化了SynchronizedLazyImpl对象，并没有进行值的获取，它是怎么拿到高阶函数的返回值呢？。这里又涉及到了委托属性。 委托属性语法是：val/var : by 。在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。属性的委托不必实现任何的接口，但是需要提供一个 getValue() 函数(和 setValue()——对于 var 属性)。 而Lazy.kt文件中，声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式，也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后，有很多小伙伴咨询，如何在Kotlin版的Double Check，给单例添加一个属性，这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思，最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符，如果 ?: 左侧表达式非空，就返回其左侧表达式，否则返回右侧表达式。请注意，当且仅当左侧为空时，才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public  尽管在 main 函数中，对 person 这个对象进行了类型判断，但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型，这样是不是很不智能？ 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中，只要对类型进行了判断，就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子，如果我们没有进行类型判断，并且直接进行强转，会怎么样呢？ public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢？ val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?，就不会把程序 crash 掉了，当转化失败的时候，就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? =  aString 在定义的时候定义成了有可能为 null，按照之前的写法，我们需要这样写 String? =  但是已经进行了是否为 String 类型的判断，所以就一定 不是 空类型了，也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中，经常看到一些系统函数里，用函数作为参数 public  .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时，在代码块里面写this，的时候，两个this代表的含义不一样，T.()->Unit里的this代表的是自身实例，而()->Unit里，this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章，欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 主流的嵌入式处理器家族有三个：arm ，intel_x86，MIPS。 arm主要面向手机、平板，功耗低 arm和x86的运算力、性能好，MIPS相对较弱 嵌入式常用的非易失存储包括：nor flash，nand flash，emmc nand flash：价低，速快，有坏块 nor flash：价高，速慢，无坏块 emmc：相当于nand 和 nor的结合，内置坏块管理系统；价高 USB四线接口简单介绍 开发电脑选择：核心越多越好，主频越高越好----->编译工程快 设置ubuntu系统ip的方法：右上角找到设置图标，选择network，点齿轮图标号，在ipv4下面设置地址192.168.1.x，子网掩码255.255.255.0，网关192.168.1.1（必须要使windows，ubuntu，开发板处于同一网段，能互相ping通） U盘连接到主机和UBUNTU相互转换：虚拟机右下角，右键连接or断开 shell常用指令 ls -a：显示所有目录，文件夹，隐藏文件/目录 ls -l：显示文件的权限、修改时间等 ls -al：上面两个结合 ls 目录：显示该目录下的文件 – cd /：进入linux根目录 cd ~：/home/jl – uname ：查看系统信息 uname -a ：查看全部系统信息 – cat 文件名：显示某文件内容 – sudo ：临时切换root用户 sudo apt-get install 软件名 ：装某软件 sudo su：直接切换root用户（少用） sudo su jl：切换回普通用户 – touch 文件名：创建文件 rm -r 目录/文件：删除文件/目录及它包含的所有内容 rm -f 文件：直接删除，无需确认 rm -i 文件：删除文件，会逐一询问是否删除 rmdir 目录：专门删除目录 mv ：可以用来移动文件/目录，也可以用来重命名 – ifconfig：显示网络配置信息（lo：本地回环测试） ifconfig -a：显示所有网卡（上面只显示工作的，本条显示所有工作和未工作的） ifconfig eth0 up：打开eth0这个网卡 ifconfig eth0 down:关闭eth0这个网卡（0一般要sudo来执行） ifconfig eth0 你想设置的地址：重设eth0的ip地址 – 命令 --help：看看这个命令的帮助信息 reboot：重启 – sync：数据同步写入磁盘命令（一般来说，用户写的内容先保存在一个缓冲区，系统是隔一定时间像磁盘写入缓冲区内写入磁盘），用sync立刻写入 grep ”“ -i ：搜索时忽略大小写 grep 默认是匹配字符， -w 选项默认匹配一个单词 例如我想匹配 “like”， 不加 -w 就会匹配到 “liker”， 加 -w 就不会匹配到 du 目录/文件 -sh ： 查看某一文件/目录的大小，也可以到一个目录下du -sh，查看这个目录的大小 目录下使用du -sh 查看目录总的大小 du 文件名 -sh 查看指定文件的大小 df：检查linux服务器的文件系统磁盘空间占用情况，默认以kb为单位 gedit 文件：使用gedit软件打开一个文件（类似于windows下面的记事本） ps：查看您当前系统有哪些进程，ubuntu（多用户）下是ps -aux，嵌入式linux（单用户）下面是ps top：进程实时运行状态查询 file 文件名：查看文件类型 ubuntu的fs cd / ：根目录，一切都是从根目录发散开来的 /bin：存放二进制可执行文件，比如一些命令 /boot：ubuntu的内核与启动文件 /cdrom：有光盘是存放光盘文件 /dev：存放设备驱动文件 /etc：存放配置文件，如账号和密码文件（加密后的） /home：系统默认的用户主文件夹 /lib：存放库文件 /lib64：存放库文件，. so时linux下面的动态库文件 /media：存放可插拔设备，如sd，u盘就是挂载到这个文件下面 /mnt：用户可使用的挂载点，和media类似，可以手动让可插拔设备挂载到/mnt /opt：可选的文件和程序存放目录，给第三方软件放置的目录 /proc：存放系统的运行信息，实在内存上的不是在flash上，如cat /proc/cpuinfo /root：系统管理员目录，root用户才能访问的文件 /sbin：和bin类似，存放一些二进制可执行文件，sbin下面一般是系统开机过程中所需要的命令 /srv：服务相关的目录，如网络服务 /sys：记录内核信息，是虚拟文件系统 /tmp：临时目录 /usr：不是user的缩写，而是UNIX Software Resource的缩写，存放系统用户有关的文件，占很大空间 /var：存放变化的文件，如日志文件 – 移植就是移植上面这些文件 磁盘管理 linux开发一定要选用FAT32格式的U盘或者SD卡 u盘在/dev中的名字是sd,要确定是哪个，拔了看少了哪个。就是哪个 /dev/sdb表示U盘，/dev/sdb1表示U盘的第一个分区，一般U盘 sd卡只有一个分区 df：显示linux系统的磁盘占用情况 在一个目录里使用du -sh：查看这个目录里面所有内容所占用的资源 du 文件名 -sh：一般用来看单个文件/目录的大小 du -h --max-depth=n:显示n级目录的大小 – 磁盘的挂载与取消挂载： mount 和 umount sudo mount /dev/sdb1 /media/jl/udisk sudo umount /media/jl/u盘名 （-f 强制取消挂载），如果u盘正在使用，如被另一个终端打开，那么该指令无效 mount挂载后中文显示乱码的解决方法 sudo mount -o iocharset=utf8 /dev/sdb1 udisk – 磁盘的分区和格式化 sudo fdisk -l /dev/sdb 查看所有分区信息（–help查看别的用法） sudo fdisk /dev/sdb1 ----> m ( 进入帮助 ) ----> d 删除该分区 ----> wq 保存并退出 mkfs -t vfat /dev/sdb1 mkfs -t vfat /dev/sdb2 mkfs -t vfat /dev/sdb3 给分区1，2，3分别格式化，完成后能在图形界面看见三个u盘图标 格式化u盘之前一定要先卸载u盘已经挂载的系统。 – 压缩和解压缩 linux下常用的压缩扩展名： .tar .tar.bz2 .tar.gz 后两个linux常用 windows下面用7zip软件 右键选中文件，选择7zip，添加到压缩包，压缩格式选择tar，仅存储 生成tar文件，这里只是打包，没有压缩 右键上面的tar文件，选择7zip，添加到压缩包，压缩格式选择bzip2，确定 生成.tar.bz2文件，把它放到ubuntu解压 ubuntu也支持解压.tar和.zip，但后面两个常用 – ubuntu下面的压缩工具时gzip 压缩文件 gzip 文件名：压缩文件，变成 原文件名.gz，原来的文件就不见了 解压缩文件 gzip -d .gz：还原 文件 gzip -r 目录：递归，将该目录里的各个文件压缩，不提供打包服务 – bzip2工具负责压缩和解压缩.bz2格式的压缩包 bzip2 -z 文件名，压缩成 文件名.bz2 bzip2 -d 文件名.bz2，解压缩成 文件名 bzip2不能压缩/解压缩 目录 – 打包工具 tar 常用参数 -f：使用归档文件（必须要在所有选项后面） -c：创建一个新归档 -x：从归档中解出文件 -j：使用bzip2压缩格式 -z：使用gzip压缩格式 -v：打印出命令执行过程 如以bzip2格式压缩，打包 tar -vcjf 目录名.tar.bz2 目录名 如将上面的压缩包解包 tar -vxjf 目录名.tar.bz2 – 其他压缩工具 rar工具 sudo apt-get install rar（用dhcp连不上阿里云的镜像） rar a test.rar test 把test压缩成test.rar rar x test.rar 把test.rar解压缩成test – zip工具 压缩 zip -rv test.zip test 解压缩 unzip test.zip – ubuntu的用户和用户组 linux是多用户的os，不同的用户有不同的权限，可以查看和操作不同的文件 有三种用户 1、初次用户 2、root用户 3、普通用户 root用户可以创建普通用户 linux用户记录在/etc/passwd这个文件内 linux用户密码记录在/etc/shadow这个文件内，不是以明文记录的 每个用户都有一个id，叫做UID – linux用户组 为了方便管理，将用户进行分组，每个用户可以属于多个组 可以设置非本组人员不能访问一些文件 用户和用户组的存在就是为了控制文件的访问权限的 每个用户组都有一个ID，叫做GID 用户组信息存储在/etc/group中 passwd 用户名：修改该用户的密码 – ubuntu文件权限 ls -al 文件名 如以b开头： -brwx - rwx - rwx -：b表示 块文件，设备文件里面可供存储的周边设备 以d开头是目录 以b是块设备文件 以-开头是普通文件 以 l 开头表示软连接文件 以c开头是设备文件里的串行端口设备 -rwx - rwx - rwx -：用户权限，用户组内其他成员，其它组用户 数字 1 表示链接数，包括软链接和硬链接 第三列 jl 表示文件的拥有者 第四列 jl 表示文件的用户组 第五列 3517 表示这个文件的大小，单位是字节 ls -l 显示的文件大小单位是字节 ls -lh 现实的文件大小单位是 M / G 第六七八列是最近修改时间 最后一列是文件名 – 修改文件权限命令 chmod 777 文件名 修改文件所属用户 sudo chown root 文件 修改文件用户组 sudo chown .root 文件 同时修改文件用户和用户组 sudo chown jl.jl 文件 修改目录的用户/用户组 sudo chown -r jl.jl 目录（ root.root ） – linux连接文件 1、硬连接 2、符号连接（软连接） linux有两种连接文件，软连接/符号连接，硬连接 符号连接类似于windows下面的快捷方式 硬连接通过文件系统的inode连接来产生新文件名，而不是产生新文件 inode：记录文件属性，一个文件对应一个inode， inode相当于文件ID 查找文件要先找到inode，然后才能读到文件内容 – ln 命令用于创建连接文件 ln 【选项】源文件 目标文件 不加选项就是默认创建硬连接 -s 创建软连接 -f 强制创建连接文件，如果目标存在，就先删掉目标文件，再创建连接文件 – 硬连接：多个文件都指向同一个inode 具有向inode的多个文件互为硬连接文件，创建硬连接相当于文件实体多了入口 只有删除了源文件、和它所有的硬连接文件，晚间实体才会被删除 可以给文件创建硬连接来防止文件误删除 改了源文件还是硬连接文件，另一个文件的数据都会被改变 硬连接不能跨文件系统（另一个格式的u盘中的文件） 硬连接不能连接到目录 出于以上原因，硬连接不常用 ls -li：此时第一列显示的就是每个文件的inode – 软连接/符号连接 类似windows下面的快捷方式 使用较多 软连接相当于串联里一个独立的文件，该文件会让数据读取指向它连接的文件 ln -s 源文件 目标文件 特点： 可以连接到目录 可以跨文件系统 删除源文件，软连接文件也打不开了 软连接文件通过 “ -> ” 来指示具体的连接文件（ls -l） 创建软连接的时候，源文件一定要使用绝对路径给出，（硬连接无此要求） 软连接文件直接用cp复制到别的目录下，软连接文件就会变成实体文件，就算你把源文件删掉，该文件还是有效 正确的复制、移动软连接的用法是：cp -d 如果不用绝对路径，cp -d 软连接文件到别的目录，该软连接文件就会变红，失效 如果用了绝对路径，cp -d 软连接文件到别的目录，该软连接文件还是有效的，还是软连接文件 不用绝对路径，一拷贝就会出问题 – 软连接一个目录，也是可以用cp -d复制到其他位置的 – gedit 是基于图形界面的 vim有三种模式： 1、一般模式：默认模式，用vim打开一个文件就自动进入这个模式 2、编辑模式：按 i，a等进入，按esc回到一般模式 3、命令行/底行模式：在一般模式下输入：/ ？可进入命令行模式 ，按esc回到一般模式 一般模式下，dd删除光标所在的一整行； ndd，删除掉光标所在行和下面的一共n行 点 . 重复上一个操作 yy复制光标所在行 小p复制到光标下一行 大p复制到光标上一行n nyy复制光标所在往下n行 设置vim里的tab是四个空格：在/etc/vim/vimrc里面添加：set ts=4 设置vim中显示行号：在上面那个文件里添加：set nu – vscode是编辑器 gcc能编译汇编，c，cpp 电脑上的ubuntu自带的gcc用来编译x86架构的程序，而嵌入式设备的code要用针对于该芯片架构如arm的gcc编译器，又叫做交叉编译器（在一种架构的电脑上编译成另一种架构的代码） gcc -c 源文件:只编译不链接，编译成.o文件 -o 输出文件名（ 默认名是 .out ） -O 对程序进行优化编译，这样产生的可执行文件执行效率更高 -O2：比-O幅度更大的优化，但编译速度会很慢 -v：显示编译的过程 gcc main.c 输出main.out的可执行文件 预处理 --> 编译 --> 汇编 --> 链接 – makefile里第一个目标默认是终极目标 其他目标的顺序可以变 makefile中的变量都是字符串 变量的引用方法 ： $ （ 变量名 ） – Makefile中执行shell命令默认会把命令本身打印出来 如果在shell命令前加 @ ，那么shell’命令本身就不会被打印 – 赋值符：= 变量的有效值取决于他最后一次被赋值的值 ： = 赋值时右边的值只是用前面已经定义好的，不会使用后面的 ？= 如果左边的前面没有被赋值，那么在这里赋值，佛则就用前面的赋值 + = 左边前面已经复制了一些字串，在这里添加右边的内容，用空格隔开 – 模式规则 % . o : % . c %在这里意思是通配符，只能用于模式规则 依赖中 % 的内容取决于目标 % 的内容 – CFLAGS:指定头文件的位置 LDFLAGS：用于优化参数，指定库文件的位置 LIBS：告诉链接器要链接哪些库文件 VPATH：特殊变量，指定源文件的位置，冒号隔开，按序查找源文件 vpath：关键字，三种模式，指定、清除 – 自动化变量 $ @ 规则中的目标集合 $ % 当目标是函数库的时候，表示规则中的目标成员名 $ < 依赖文件集合中的第一个文件，如果依赖文件是以 % 定义的，那么 $ < 就是符合模式的一系列文件的集合 $ ? 所有比目标新的依赖文件的集合，以空格分开 $ ^ 所有依赖文件的集合，用空格分开，如果有重复的依赖文件，只保留一次 $ + 和 $ ^ 类似，但有多少重复文件都会保留 $ 表明目标模式中 % 及其以前的部分 如果目标是 test/a.test.c，目标模式是 a.%.c，那么 $ 就表示 test/a.test – 常用的是 $@ , $< , $^ – Makefile的伪目标 不生成目标文件，只是执行它下面的命令 如果被错认为是文件，由于伪目标一般没有依赖，那么目标就被认为是最新的，那么它下面的命令就不会执行 。 如果目录下有同名文件，伪目标错认为是该文件，由于没有依赖，伪目标下面的指令不会被执行 伪目标声明方法 .PHONY : clean 那么就算目录下有伪目标同名文件，伪目标也同样会执行 – 条件判断 ifeq ifneq ifdef ifndef – makefile函数使用 shell脚本 类似于windoes的批处理文件 将连续执行的命令写成一个文件 shell脚本可以提供数组，循环，条件判断等功能 开头必须是：!/bin/bash 表示使用bash 脚本的扩展名：.sh – 交互式shell 有输入有输出 输入：read 第三行 name在这里作为变量，read输入这个变量 下一行使用这个变量直接是 $name，不用像 Makefile 里面那样子加括号 read -p “读取前你想打印的内容” 变量1 变量2 变量3… – 数值计算 第五行等于号两边不能有空格 右边计算的时候是 $( ( ) )，注意要两个括号 – test 测试命令 文件状态查询，字符、数字比较 && cmd1 && cmd2 当cmd1执行完并且正确，那么cmd2也执行 当cmd2执行完并且错误，那么cmd2不执行 || cmd1 || cmd2 当cmd1执行完并且正确，那么cmd2不执行 当cmd2执行完并且错误，那么cmd2也执行 查看一个文件是否存在 – 测试两个字符串是否相等 ==两边必须要有空格，如果不加空格，test这句就一直是对的。 – 中括号判断符 [ ] 作用和test类似 里面只能输入 == 或者 ！= 四个箭头所指必须用空格隔开 而且如果变量是字符串的话，一定要加双引号 – 默认变量 $0——shell脚本本身的命令 $——最后一个参数的标号（1，2，3，4…） $@——表示 $1 , $2 , $3 … $1 $2 $3 – shell 脚本的条件判断 if [ 条件判断 ];then //do something fi 红点处都要加空格 exit 0——表示退出 – if 条件判断;then //do something elif 条件判断;them //do something else //do something fi 红线处要加空格 – case 语句 case $var in “第一个变量的内容”) //do something ;; “第二个变量的内容”) // do something ;; . . . “第n个变量的内容”) //do something ;; esac 不能用 “”，否则就不是通配符的意思，而是表示字符 – shell 脚本函数 function fname(){ //函数代码段 } 其中function可以写也可以不写 调用函数的时候不要加括号 shell 脚本函数传参方式 – shell 循环 while[条件] //括号内的状态是判断式 do //循环代码段 done – until [条件] do //循环代码段 done – for循环，使用该循环可以知道有循环次数 for var con1 con2 con3 … … do //循环代码段 done – for 循环数值处理 for((初始值；限制值；执行步长)) do //循环代码段 done – 红点处必须要加空格！！ loop 环 – – 注意变量有的地方用了 $ ，有的地方不需要 $ 这里的赋值号两边都不用加 空格 $(())数值运算 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/engineer0/article/details/107965908。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1、引言 IM等社交应用的开发工作中，乱码问题也很常见，比如: 1）IM聊天消息中的Emoji表情为什么发给后端后MySQL数据库里会乱码； 2）文件名中带有中文的大文件聊天消息发送后，对方看到的文名是乱码； 3）Http rest接口调用时，后端读取到APP端传过来的参数有中文乱码问题； ... ... 那么，对于乱码这个看似不起眼，但并不是一两话能讲清楚的问题，是很有必要从根源了解字符集和编码原理，知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养，所以，便有了本文，希望能帮助到你。 推荐阅读：关于字符编码知识的详细讲解请见《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 学习交流： - 即时通讯/推送技术开发交流5群：215477170 [推荐] - 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 2、关于作者 卢钧轶：爱捣腾Linux的DBA。曾任职于大众点评网DBA团队，主要关注MySQL、Memcache、MMM等产品的高性能和高可用架构。 个人微博：米雪儿侬好的cenalulu Github地址：https://github.com/cenalulu 3、系列文章 本文是IM开发干货系列文章中的第21篇，总目录如下： 《IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递》 《IM消息送达保证机制实现(二)：保证离线消息的可靠投递》 《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”？》 《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”？》 《IM群聊消息如此复杂，如何保证不丢不重？》 《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨（含样例代码）》 《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》 《IM开发基础知识补课(一)：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现？》 《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)？》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《IM里“附近的人”功能实现原理是什么？如何高效率地实现它？》 《IM开发基础知识补课(七)：主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》 《IM开发基础知识补课(八)：史上最通俗，彻底搞懂字符乱码问题的本质》（本文） 4、正文概述 字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集，各种火星文和乱码时，问题的定位往往变得非常困难。 本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍，同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。 在正式介绍之前，先做个小申明：如果你希望非常精确的理解各个名词的解释，那么可以详细阅读这篇《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍，会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念，以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧，希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 5、什么是字符集 在介绍字符集之前，我们先了解下为什么要有字符集。 我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字，而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准，否则把我们的U盘插到老板的电脑上，文档就乱码了；小伙伴QQ上传过来的文件，在我们本地打开又乱码了。 于是为了实现转换标准，各种字符集标准就出现了。 简单的说：字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式（编码）和某串二进制数值代表了哪个文字（解码）的转换关系。 那么为什么会有那么多字符集标准呢？ 这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢？为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢？很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则，或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是，就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。 说了那么多我们来看一个实际例子，下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果，怎么样有没有一种很屌的感觉？ 6、什么是字符编码 字符集只是一个规则集合的名字，对应到真实生活中，字符集就是对某种语言的称呼。例如：英语，汉语，日语。 对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素： 1）字库表（character repertoire）：是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库，字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围； 2）编码字符集（coded character set）：即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置； 3）字符编码（character encoding form）：将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。 一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位，而编码后A的数值是 0100 0001 也即十进制的65的二进制转换结果。 看到这里，可能很多读者都会有和我当初一样的疑问：字库表和编码字符集看来是必不可少的，那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号，直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢？ 其实原因也比较容易理解：统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符，但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符，而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话，每个字符就需要3个字节（这里以Unicode字库为例），这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本（存储体积是原来的三倍）。算的直接一些，同样一块硬盘，用ASCII可以存1500篇文章，而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符，仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。 关于字符编码知识的详细讲解请见：《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 7、UTF-8和Unicode的关系 看完上面两个概念解释，那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集，而UTF-8就是字符编码，即Unicode规则字库的一种实现形式。 随着互联网的发展，对同一字库集的要求越来越迫切，Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字，并将为他们编号。详见：Unicode百科介绍。 Unicode的编号从 0000 开始一直到10FFFF 共分为17个Plane，每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane，可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码，但是它并没有涵盖整个Unicode的字库，这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难（下文会有提到）。 8、UTF-8编码简介 为了更好的理解后面的实际应用，我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码，最小编码单位（code unit）为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分，后面为实际序号部分： 1）如果一个字节的第一位为0，那么代表当前字符为单字节字符，占用一个字节的空间。0之后的所有部分（7个bit）代表在Unicode中的序号； 2）如果一个字节以110开头，那么代表当前字符为双字节字符，占用2个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后一个字节的除10外的部分（6个bit）代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头； 3）如果一个字节以1110开头，那么代表当前字符为三字节字符，占用3个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后两个字节的除10外的部分（12个bit）代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头； 4）如果一个字节以10开头，那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分（6个bit）和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。 具体每个字节的特征可见下表，其中“x”代表序号部分，把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。 我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子： 细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律： 1）3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的； 2）2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的； 3）1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 9、为什么会出现乱码 乱码也就是英文常说的mojibake（由日语的文字化け音译）。 简单的说乱码的出现是因为：编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。 对应到真实生活中：就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless（编码过程）。而一个法国人拿到了这张纸，由于在法语中bless表示受伤的意思，所以认为他想表达的是受伤（解码过程）。这个就是一个现实生活中的乱码情况。 在计算机科学中一样：一个用UTF-8编码后的字符，用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样，同一个汉字在两个字符表的位置也不同，最终就会出现乱码。 我们来看一个例子，假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字，会有如下转换： 于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值，而显示时我们用GBK解码进行展示，通过查表我们获得以下信息： 解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果，更要命的是连字符个数都变了。 10、如何识别乱码的本来想要表达的文字 要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单，这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例，来说明具体反解和识别过程。 10.1 第1步：编码 假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码，而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。 当然查表编码效率很低，我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作： mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 10.2 第2步：识别 现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。 然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律，就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话，我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 10.3 第3步：解码 然后我们就能拿着 E5BE88E5B18C 用UTF-8解码，查看乱码前的文字了。 当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果： mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 11、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符 所谓Emoji就是一种在Unicode位于 \u1F601-\u1F64F 区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围 \u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。 下面就是几个常见的Emoji（IM聊天软件中经常会被用到）： 那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢？ 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8（三字节），而utf8mb4在5.5以后才被支持，也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了，当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错：ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释，那么这个报错也就不难看懂了：我们试图将一串Bytes插入到一列中，而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的，所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢？ 有两种方式： 1）升级MySQL到5.6或更高版本，并且将表字符集切换至utf8mb4； 2）在把内容存入到数据库之前做一次过滤，将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码，然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji，那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录：更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章： 《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一)：通俗易懂，理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结：请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享：社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读：闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好？》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗？》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析（论文全文）》 《即时通讯系统的原理、技术和应用（技术论文）》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状：一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（上篇）》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（下篇）》 《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（上篇）》 《腾讯原创分享(三)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（下篇）》 《如约而至：微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的？》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《自已开发IM有那么难吗？手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享：解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手：从零开发一个IM服务端（基于Netty，有完整源码）》 《拿起键盘就是干：跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章： 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑：架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越：京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简》》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》 《17年的实践：腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享：32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后：产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？》 《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例，总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享：从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》 《新手入门：零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享：深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享：阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一)：全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二)：解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三)：微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四)：微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五)：微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七)：支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八)：全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九)：谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门：一文读懂什么是Nginx？它能否实现IM的负载均衡？》 《即时通讯新手入门：快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列，妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一)：马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二)：马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计（整理自现场演讲，有配套PPT）》 《阿里钉钉技术分享：企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。