[Web前端开发中input表单元素的交互...]的搜索结果

...n 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~ 😊

...truts2框架进行Web开发的过程中，当你试图访问某个Action对应的URL时，若服务器返回了上述错误信息，那么很可能是由于Struts2未能正确地找到并解析到对应的Action资源。用大白话来说，这句话对程序员朋友解释就是：“嘿兄弟，我在你给我的这片代码江湖里，愣是没找到你要我搞定的那个请求路径咧。” 3. 错误原因深度解读 （1）配置问题：这是最常见的原因之一。在Struts2中，我们可以采用XML文件或者注解的方式来给程序做设置。设想一下这个场景哈，如果我们马虎大意，在struts.xml这个配置文件里没有把Action映射正确地写出来，或者是在使用注解配置时搞错了，那么Struts2里面那个核心的“快递员”——DispatcherServlet就没法找到对应能处理请求的Action了。这时候，它可就懵圈了，只能抛出一个异常来表达它的无奈和困惑。 xml /invalid.jsp （2）资源路径问题：当请求被成功路由到Action后，如果你在Action中返回了一个无效的结果路径，也会导致此问题。例如，你可能在结果类型中指定了一个不存在的视图页面。 java // 示例：错误的Action类方法 public String execute() { // ...业务逻辑... return "nonExistentView"; // 这个结果名称在struts.xml中没有对应的有效结果路径 } 4. 解决方案及实战演练 （1）检查Action配置：首先，我们需要核实struts.xml中Action的配置是否正确，包括Action的name属性是否与请求URL匹配，class属性指向的类是否存在且路径正确。 （2）验证结果路径：其次，确认Action执行方法返回的结果字符串所对应的结果路径是否存在。例如： xml /WEB-INF/pages/success.jsp /WEB-INF/pages/exists.jsp （3）排查其他可能性：除此之外，还需注意过滤器链的配置是否合理，避免请求在到达Struts2核心过滤器前就被拦截或处理；同时，也要关注项目部署环境，确认资源文件是否已正确部署至服务器。 5. 结语 面对“Requested resource /resourcePath is not available”的困扰，就像我们在探险过程中遭遇了一道看似无解的谜题。但是，只要我们像侦探破案那样，耐心又细致地把问题揪出来，一步步审查各个环节，早晚能揭开迷雾，让Struts2重新焕发活力，流畅地为我们工作。毕竟，编程的乐趣不仅在于解决问题，更在于那份抽丝剥茧、寻根问底的过程。让我们共同携手，在Struts2的世界里，尽情挥洒智慧与热情吧！

...一个开源的Java web应用程序框架，属于Apache软件基金会项目，遵循MVC（Model-View-Controller）设计模式。在该模式下，Struts2将应用程序逻辑、视图展示和数据模型清晰分离，通过一系列可配置的组件，如Action、Interceptor（拦截器）和Filter（过滤器）等，简化了开发者构建企业级Web应用的过程，增强了代码的可重用性和可维护性。 Filter（过滤器） , 在计算机网络编程和Web开发领域中，过滤器是一种特殊的组件或模块，它在网络请求与响应的过程中起着中间件的作用。在Struts2框架中，过滤器可以对HTTP请求和响应进行预处理，比如检查用户权限、压缩输出内容、编码转换、参数校验等操作。过滤器通常按照一定的顺序组成过滤器链，每个过滤器负责执行特定的任务，并可以选择是否将请求传递给链中的下一个过滤器。 MVC框架 , MVC是Model-View-Controller（模型-视图-控制器）的缩写，是一种广泛应用于软件工程中，尤其是Web应用程序开发的设计模式。在Struts2这样的MVC框架中，Model代表数据模型，负责存储和管理应用程序的核心数据；View代表视图层，负责渲染和展示用户界面；Controller则是控制器部分，用于接收用户的输入请求，协调Model和View之间的交互，执行相应的业务逻辑并返回结果。通过这种模式，开发者能够更好地组织代码结构，降低各部分间的耦合度，提升程序的灵活性和扩展性。

...，我们可以添加或删除元素。 2. ArrayList 继承了 AbstractList ，并实现了 List 接口。 3. ArrayList 类位于 java.util 包中，使用前需要引入它，语法格式如下： import java.util.ArrayList; // 引入 ArrayList 类ArrayList<E> objectName =new ArrayList<>();　 // 初始化 4. ArrayList 是一个数组队列，提供了相关的添加、删除、修改等功能。 5. ArrayList 中的元素实际上是对象，在以上实例中，数组列表元素都是字符串 String 类型。 如果我们要存储其他类型，而 <E> 只能为引用数据类型，这时我们就需要使用到基本类型的包装类。 基本类型对应的包装类表如下： 基本类型 引用类型 boolean Boolean byte Byte short Short int Integer long Long float Float double Double char Character 访问 ArrayList 中的元素可以使用 get() 方法： public static void main(String[] args) {ArrayList<String> sites = new ArrayList<String>();sites.add("weipinhui");sites.add("pinduoduo");sites.add("Taobao");sites.add("jingdong");System.out.println(sites);} 注意：数组的索引值从 0 开始。 ArrayList 类提供了很多有用的方法，添加元素到 ArrayList 可以使用 add() 方法 public static void main(String[] args) {ArrayList<String> sites = new ArrayList<String>();sites.add("weipinhui");sites.add("pinduoduo");sites.add("Taobao");sites.add("jingdong");sites.set(2, "Weixin"); // 第一个参数为索引位置，第二个为要修改的值System.out.println(sites);} 如果要修改 ArrayList 中的元素可以使用 set() 方法： public static void main(String[] args) {ArrayList<String> sites = new ArrayList<String>();sites.add("weipinhui");sites.add("pinduoduo");sites.add("Taobao");sites.add("jingdong");sites.set(2, "Weixin"); // 第一个参数为索引位置，第二个为要修改的值System.out.println(sites);} 如果要删除 ArrayList 中的元素可以使用 remove() 方法： public static void main(String[] args) {ArrayList<String> sites = new ArrayList<String>();sites.add("weipinhui");sites.add("pinduoduo");sites.add("Taobao");sites.add("jingdong");sites.remove(3); // 删除第四个元素System.out.println(sites);} 如果要计算 ArrayList 中的元素数量可以使用 size() 方法： public static void main(String[] args) {ArrayList<String> sites = new ArrayList<String>();sites.add("weipinhui");sites.add("pinduoduo");sites.add("Taobao");sites.add("jingdong");System.out.println(sites.size());} 使用Scanner、Random、ArrayList完成一个不重复的点名程序： public static void main(String[] args) {//可以使用Arrays的asList实现序列化一个集合List<String> list= Arrays.asList("叶枫","饶政","郭汶广","王志刚","时力强","柴浩阳","王宁","雷坤恒","贠耀强","齐东豪","袁文涛","孙啸聪","李文彬","孙赛欧","曾毅","付临","王文龙","朱海尧","史艳红","赵冉冉","詹梦","苏真娇","张涛","王浩","刘发光","王愉茜","牛怡衡","臧照生","梁晓声","孔顺达","田野","宫帅龙","高亭","张卓","陈盼盼","杨延欣","李蒙惠","瞿新成","王婧源","刘建豪","彭习峰","胡凯","张武超","李炳杰","刘传","焦泽国");//把list作为参数重新构建一个新的ArrayList集合ArrayList<String> names=new ArrayList<>(list);//使用Scanner、Random、ArrayList完成一个不重复的点名程序Random random=new Random();Scanner scanner=new Scanner(System.in);while(true){//如果集合中没有元素了别结束循环if(names.size()==0){System.out.println("已完成所有学生抽查，抽查结束请重新开始");break;}System.out.println("确认点名请输入吧Y/y");String input=scanner.next();if(input.equals("Y")||input.equals("y")){//随机一个集合下标int index=random.nextInt(names.size());System.out.println(""+names.get(index));//该学生已经被抽到，把他从集合中移除names.remove(index);}else{System.out.println("本次抽查结束");break;} }} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gccv_/article/details/128037485。 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。

...ts2进行Java Web开发时，我们可能会遇到一个常见的运行时错误：“Unable to instantiate action, Class com.example.MyAction”。这个错误提示是在告诉我们，Struts2框架在尝试创建指定的Action类时遇到了点状况。就像这次，它正努力生成一个名叫com.example.MyAction的家伙，结果却不那么顺利。这不仅影响到我们的业务逻辑执行，也阻碍了页面跳转等一系列交互过程。这篇东西，咱们会手把手地通过实实在在的代码实例，一起抽丝剥茧，探究这个问题背后的真相，同时还会给你献上一些实用的解决妙招。 2. 问题剖析 情景还原 假设你正在使用Struts2构建一个用户登录功能，并定义了一个处理登录请求的Action类MyAction： java package com.example; public class MyAction extends ActionSupport { private String username; private String password; // Getter and Setter methods for username and password... @Override public String execute() throws Exception { // Your login logic here... return "success"; } } 然后在struts.xml配置文件中映射该Action： xml /success.jsp 当用户发起登录请求访问login.action时，如果出现“Unable to instantiate action”错误，意味着Struts2在尝试创建MyAction实例时出现了异常。 3. 原因分析 导致此类错误的原因可能有以下几点： - Action类未正确编译或部署：确保你的Action类已经被成功编译并且包含在WEB-INF/classes目录下，或者被正确的打包到WAR文件中。 - Action类没有默认构造函数：Struts2通过反射机制来创建Action对象，所以必须存在无参数的构造函数。 java // 正确示例 - 提供默认构造函数 public class MyAction extends ActionSupport { public MyAction() { // ... } // 其他代码... } - 依赖注入问题：如果你在Action类中使用了@Autowired等注解进行依赖注入，但在Spring容器还未完全初始化时就尝试实例化Action，也可能引发此问题。 - 类路径问题：检查你的类路径设置是否正确，确保Struts2能找到并加载对应的Action类。 4. 解决方案 针对上述原因，我们可以采取如下措施： (1) 检查编译和部署情况 确保你的Java源码已成功编译并部署到正确的目录结构中。 (2) 添加默认构造函数 无论你的Action类是否有自定义构造函数，都应添加一个默认构造函数以满足Struts2的实例化需求。 (3) 确保依赖注入顺序 如果是Spring与Struts2整合的问题，需要调整配置以保证Spring容器在Struts2开始实例化Action之前完成初始化。 (4) 核对类路径 确认web应用的类路径设置正确无误，确保能够找到并加载到com.example.MyAction类。 5. 总结与探讨 遇到“Unable to instantiate action”这类错误时，切勿慌乱，它通常是由于一些基础设置或编码规范问题所引起的。作为一个开发者，在我们每天敲代码的过程中，真的得对这些问题上点心，就像侦探破案一样，得仔仔细细地排查、调试。这样咱们才能真正摸清Struts2框架是怎么工作的，把它玩转起来，以后类似的错误才不会找上门来。同时呢，不断回顾、归纳总结这些经验教训，并且乐于分享给大伙儿，这对我们个人技术能力的提升，以及整个团队协作效率的提高，那可是大有裨益，可以说帮助不要太大！让我们携手共进，在实践中深化对Struts2框架的理解，共同面对并解决各种技术挑战！

...失败问题解析 在构建Web应用程序时，Struts2作为一个强大的MVC框架深受开发者喜爱。然而，在实际做开发的时候，我们可能会遇到这么个情况：当我们选用FreeMarker或者Velocity来当视图技术时，突然模板加载不成功了，这无疑就像个小插曲，给我们的开发进程踩了个“刹车”，带来不少麻烦和困扰。本文将深入探讨这个问题，并通过实例代码进行解析和解决。 1. 引言 Struts2与模板引擎 首先，让我们回顾一下Struts2框架的核心思想。在MVC模式下，Struts2中的Action负责处理业务逻辑，而视图部分则通常借助于FreeMarker或Velocity这样的模板引擎来渲染页面。这两种模板引擎均能帮助我们将数据模型（Model）与表现形式（View）分离，提高代码的可维护性和复用性。 2. 模板加载失败 常见原因分析 ① 路径配置错误 当我们在Struts2中配置模板路径时，如果路径设置不正确，那么模板文件就无法被正确加载。例如，在struts.xml中配置FreeMarker的结果类型时： xml /WEB-INF/templates/success.ftl 如果success.ftl不在指定的/WEB-INF/templates/目录下，就会导致模板加载失败。 ② 模板引擎初始化异常 Struts2在启动时需要对FreeMarker或Velocity引擎进行初始化，如果相关配置如类加载器、模板路径等出现问题，也会引发模板加载失败。例如，对于Velocity，我们需要确保其资源配置正确： xml ③ 文件编码不一致 若模板文件的编码格式与应用服务器或模板引擎默认编码不匹配，也可能造成模板加载失败。例如，FreeMarker的默认编码是ISO-8859-1，如果我们创建的ftl文件是UTF-8编码，就需要在配置中明确指定编码： properties 在freemarker.properties中配置 default_encoding=UTF-8 3. 解决方案及实战演示 ① 核实并修正模板路径 检查并确认struts.xml中的结果类型配置是否指向正确的模板文件位置。如果你把模板放在了其他地方，记得及时更新路径。 ② 正确初始化模板引擎 确保配置文件（如velocity.properties和toolbox.xml）的位置和内容无误，并在Struts2配置中正确引用。如遇异常，可通过日志排查具体错误信息以定位问题。 ③ 统一文件编码 根据实际情况，调整模板文件编码或者模板引擎的默认编码设置，确保二者一致。 4. 结语 模板加载失败背后的人工智能思考 在面对模板加载失败这类看似琐碎却影响项目运行的问题时，我们需要像侦探一样细心观察、抽丝剥茧，找出问题的根本原因。同时呢，咱也要真正认识到，甭管是挑FreeMarker还是Velocity，重点不在选哪个工具，而在于怎么把它们配置得恰到好处，编码要规规矩矩的，还有就是深入理解这些框架背后的运行机制，这才是王道啊！在这个过程中，我们就像在升级打怪一样，不断从实践中汲取经验，让解决各种问题的能力蹭蹭上涨。同时呢，也像是挖掘宝藏一般，对Struts2框架以及整个Web开发大世界有了更深入、更接地气的理解和实践操作。 以上内容，我试图以一种更为口语化、情感化的表达方式，带您走过排查和解决Struts2框架中模板加载失败问题的全过程。希望通过这些实实在在的例子和我们互动式的讨论，让您不仅能摸清表面现象，更能洞察背后的原因，这样一来，在未来的开发工作中您就能更加得心应手，挥洒自如啦！

...textFile("input.txt") 此处sc并未初始化，将抛出"NotInitializedError" 在这种场景下，系统会反馈“SparkContext not initialized”的错误，提示我们需要先正确初始化SparkContext才能继续执行后续操作。 4. 解决之道 明智地管理和初始化SparkContext - 确保只初始化一次：由于Spark设计上不支持在同一进程中创建多个SparkContext，所以务必确保你的代码中仅有一个初始化SparkContext的逻辑。 - 妥善处理异常：在可能发生异常的代码块周围使用try-except结构，确保在发生异常时SparkContext不会意外关闭，同时也能捕获和处理异常。 - 合理安排生命周期：对于长时间运行的服务，可能需要考虑每次处理请求时创建新的SparkContext。尽管这会增加一些开销，但能避免因长期运行导致的资源泄露等问题。 总之，“SparkContext already stopped or not initialized”这类错误是我们探索Spark世界的道路上可能会遭遇的一个小小挑战。只要咱们把SparkContext的运作原理摸得门儿清，老老实实地按照正确的使用方法来操作，再碰到什么异常情况也能灵活应对、妥善处理，这样一来，就能轻轻松松跨过这道坎儿，继续痛痛快快地享受Spark带给我们那种高效又便捷的数据处理体验啦。每一次我们解决问题的经历，其实都是咱们技术能力升级、理解力深化的关键一步，就像打怪升级一样，每解决一个问题，就离大神的境界更近一步啦！

... 一、Tomcat与Web应用的不解之缘 嘿，朋友们！今天咱们聊聊Tomcat，这个在Java Web开发领域里几乎无人不知、无人不晓的服务器。Tomcat以其卓越的性能、稳定性和强大的社区支持而闻名。嘿，你知道吗？说到Tomcat，其实就是想让它更懂咱们的心意嘛！这其中的一个关键点就是那个所谓的“部署描述符文件”，咱们平时都叫它web.xml文件。 想象一下，你正在搭建一座房子。这房子得结实，地基要稳，还得好好规划下空间，让人住得舒舒服服的。这就跟做菜一样，在你弄个网页应用的时候，得告诉Tomcat怎么把它整好，怎么让它跑起来。嘿，你知道吗？那个web.xml文件就像是这栋房子的设计图纸，它决定了应用长啥样，怎么运作，简直就像房子的大脑一样！ 二、web.xml文件 应用的灵魂 说到web.xml，它不仅是Tomcat用来配置Web应用的入口点，也是Servlet容器（如Tomcat）用来识别和处理请求的重要工具。在这文件里头，咱们能定义各种各样的玩意儿，像是Servlet啊、过滤器啊、监听器啊，还有初始化参数啥的。下面我们就来深入了解一下这些内容。 2.1 Servlet映射 首先，让我们来看看Servlet映射。Servlet映射是将URL路径与特定的Servlet类关联起来的过程。这样一来，每当用户打开某个特定网页时，Tomcat就能知道该叫哪个Servlet来处理这个请求了。举个例子： xml HelloWorldServlet com.example.HelloWorldServlet HelloWorldServlet /hello 在这个例子中，我们定义了一个名为HelloWorldServlet的Servlet，并将其映射到/hello这个URL路径上。这样一来，每当用户访问http://yourserver.com/hello时，就会触发HelloWorldServlet的执行。 2.2 过滤器配置 接下来，我们谈谈过滤器。想象一下，过滤器就像是个守门神，它在你的请求去见Servlet大佬之前，或者在Servlet大佬的回应回到你手里之前，先给你或者大佬来个“安检”和“美颜”。这样，你的请求就能更顺畅地通过，而大佬的回应也能变得更漂亮。这样一来，我们就能在不改动Servlet的基础上，给它加上一些额外的功能，比如说记录日志、转换字符编码之类的。例如： xml CharacterEncodingFilter org.apache.catalina.filters.SetCharacterEncodingFilter encoding UTF-8 CharacterEncodingFilter / 这里定义了一个名为CharacterEncodingFilter的过滤器，用于设置请求的字符编码为UTF-8。然后通过元素将该过滤器应用到所有URL路径上。 2.3 初始化参数 最后，别忘了初始化参数。这些信息可以存起来给Servlet、过滤器或者整个网站应用用，比如在启动的时候需要用到的一些设置啥的。比如说，你可以把数据库连接字符串和API密钥这些敏感信息放到初始化参数里。这样一来，不仅管理起来更方便，还能提高安全性，简直是一举两得！示例如下： xml dbUrl jdbc:mysql://localhost:3306/mydb 在这个例子中，我们定义了一个名为dbUrl的上下文参数，其值为MySQL数据库的连接字符串。在Servlet或过滤器中可以通过getServletContext().getInitParameter("dbUrl")来获取该值。 三、总结 让Tomcat更懂你的需求 好了，朋友们，今天我们一起探索了web.xml文件的重要性及其在Tomcat中的作用。通过调整Servlet映射、设置过滤器和初始化参数，我们可以让Tomcat更懂我们的应用逻辑，更好地帮我们跑起来。记住，就像盖房子一样，提前做好规划和设计能让结果既高效又好看！希望这篇文章能帮助你在构建Web应用的过程中更加得心应手！ --- 希望这篇技术文章能够让你感受到编写Web应用的乐趣，并且对你理解Tomcat及web.xml文件有所帮助。如果有任何问题或想要进一步探讨的内容，请随时留言交流！

...候需要与外部系统进行交互，比如数据库、Redis、Hive、HBase等等存储系统。这个时候，咱们得留意一下，不同系统之间的通信延迟会不会把整个Flink作业给“拖后腿”，影响到整体处理速度和实时性表现。 如果系统间通信的延迟很大，那么Flink作业的执行效率就会大大降低。为了改善这种情况，我们就需要引入异步I/O操作。 四、Flink实现异步I/O操作的方法 接下来，我们来看看如何在Flink中实现异步I/O操作。 首先，我们需要实现一个Flink的异步IO操作，也就是一个实现了AsyncFunction接口的类。在我们的实现中，我们可以模拟一个异步客户端，比如说一个数据库客户端。 java import scala.concurrent.Future; import ExecutionContext.Implicits.global; public class DatabaseClient { public Future query() { return Future.successful(System.currentTimeMillis() / 1000); } } 在这个例子中，我们使用了Scala的Future来模拟异步操作。当我们调用query方法时，其实并不会立即返回结果，而是会返回一个Future对象。这个Future对象表示了一个异步任务，当异步任务完成后，就会将结果传递给我们。 五、在DataStream上应用异步I/O操作 有了异步IO操作之后，我们还需要在DataStream上应用它。 java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999); DataStream output = input.map(new AsyncMapFunction() { @Override public void map(String value, Collector out) throws Exception { long result = databaseClient.query().get(); out.collect(result); } @Override public Future asyncInvoke(String value, ResultFuture resultFuture) { Future future = databaseClient.query(); future.whenComplete((result, error) -> { if (error != null) { resultFuture.completeExceptionally(error); } else { resultFuture.complete(result); } }); return null; } }); output.print(); env.execute("Socket Consumer"); 在这个例子中，我们创建了一个DataStream，然后在这个DataStream上应用了一个异步Map函数。这个异步Map函数就像是个勤劳的小助手，每当它收到任何一项输入数据时，就会立刻派出一个小小的异步查询小分队，火速前往数据库进行查找工作。当数据库给出回应，这个超给力的异步Map函数就会像勤劳的小蜜蜂一样，把结果一个个收集起来，接着马不停蹄地去处理下一条待输入的数据。 六、总结 总的来说，Flink的异步I/O操作可以帮助我们在处理大量外部系统交互时，减少系统间的通信延迟，提高系统的吞吐量和实时性。当然啦，异步I/O这东西也不是十全十美的，它也有一些小瑕疵。比如说，开发起来可没那么容易，你得亲自上阵去管那些异步任务的状态，一个不小心就可能让你头疼。再者呢，用了异步操作，系统整体的复杂程度也会噌噌往上涨，这就给咱们带来了一定的挑战性。不过，考虑到其带来的好处，我认为异步I/O操作是非常值得推广和使用的。 附：这是部分HTML格式的文本，请注意核对

...ver.xml、web.xml等。哎呀，这些玩意儿可是Tomcat服务器的灵魂呢！它们掌控着服务器怎么干活，干得多快，安全不安全，还有你放上去的网页程序咋整，都得靠它们来调教。就像厨房里的大厨，得掌握好火候，菜才做得香，服务器这事儿也是一样，得让它们发挥出最佳状态，才能让网站跑得又快又稳，用户们用起来才舒心！一旦这些文件丢失或损坏，可能会导致Tomcat无法启动或者无法正确运行已部署的应用程序。 三、常见的问题与症状 当配置文件出现问题时，你可能会遇到以下症状： - 启动失败：尝试启动Tomcat时，可能收到错误信息，指示找不到特定的配置文件。 - 服务不可用：即使成功启动，服务也可能无法提供预期的功能，比如HTTP请求处理异常。 - 部署失败：尝试部署新的Web应用程序时，可能会因缺少必要的配置信息而失败。 四、诊断与解决策略 1. 检查目录结构 首先，确保/conf目录存在且完整。使用命令行（如Windows的CMD或Linux的Terminal）进行检查： bash ls -l /path/to/tomcat/conf/ 如果发现某些文件缺失，这可能是问题所在。 2. 复制默认配置 如果文件确实丢失，可以从Tomcat的安装目录下的bin子目录复制默认配置到/conf目录。例如，在Linux环境下： bash cp /path/to/tomcat/bin/catalina.sh /path/to/tomcat/conf/ 请注意，这里使用的是示例命令，实际操作时应根据你的Tomcat版本和系统环境调整。 3. 修改配置 对于特定于环境或应用的配置（如数据库连接、端口设置等），需要手动编辑server.xml和web.xml。这一步通常需要根据你的应用需求进行定制。 4. 测试与验证 修改配置后，重新启动Tomcat，通过访问服务器地址（如http://localhost:8080）检查服务是否正常运行，并测试关键功能。 五、最佳实践与预防措施 - 定期备份：定期备份/conf目录，可以使用脚本自动执行，以减少数据丢失的风险。 - 版本管理：使用版本控制系统（如Git）管理Tomcat的配置文件，便于追踪更改历史和团队协作。 - 权限设置：确保/conf目录及其中的文件具有适当的读写权限，避免因权限问题导致的配置问题。 六、总结与反思 面对Tomcat配置文件的丢失或损坏，关键在于迅速定位问题、采取正确的修复策略，并实施预防措施以避免未来的困扰。通过本文的指导，希望能帮助你在遇到类似情况时，能够冷静应对，快速解决问题，让Tomcat再次成为稳定可靠的应用服务器。记住，每一次挑战都是提升技能和经验的机会，让我们在技术的道路上不断前进。

...计算模型，由大量处理单元（称为节点或神经元）通过多层连接构成。在本文中，jeff377提到使用类神经网络处理文字辨识问题，即使验证码中的字符旋转任意角度，也能通过抓取字的重心和提取360度旋转特征值实现准确的识别。 ClearType 效果 , ClearType 是一种微软开发的字体平滑技术，旨在提高液晶显示器上文本的显示质量。它通过次像素渲染技术改善了屏幕上的文本边缘，使其看起来更清晰、更易于阅读。文中指出，竹子在生成验证码时遇到了未对 Graphics 填充底色的问题，导致原本应具有的 ClearType 效果消失，使得验证码中的文字边缘出现毛边，视觉效果受到影响。 验证码（CAPTCHA） , 验证码全称“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”，是一种区分计算机程序与人类用户的安全测试手段。在本文情境下，竹子改进了一种旋转式验证码生成方法，该方法利用随机字符串、图像处理技术和类神经网络进行文字辨识，从而增强验证码的安全性，防止自动化脚本进行恶意攻击或滥用网站服务。

...？但实际上，我在实际开发过程中遇到了不少麻烦。 比如有一次，我正在做一个数据分析项目，需要多次对同一份数据进行操作。我寻思着，这不就是常规操作嘛，直接用Spark的分布式缓存功能得了，这样岂不是能省掉好多重复加载的麻烦？嘿，事情是这样的——我辛辛苦苦搞完了任务，满怀期待地提交上去，结果发现这运行速度简直让人无语，不仅没达到预期的飞快效果，反而比啥缓存都不用的时候还慢！当时我就蒙圈了，心里直嘀咕：“卧槽，这是什么神仙操作？”没办法，只能硬着头皮一点点去查问题，最后才慢慢搞清楚了分布式缓存里到底藏着啥猫腻。 二、深入分析 为什么缓存反而变慢？ 经过一番折腾，我发现问题出在以下几个方面： 2.1 数据量太大导致内存不足 首先，大家要明白一点，Spark的分布式缓存本质上是将数据存储在集群节点的内存中。要是数据量太大，超出了单个节点能装下的内存容量，那就会把多余的数据写到磁盘上，这个过程叫“磁盘溢写”。但这样一来，任务的速度就会被拖慢，变得特别磨叽。 举个例子吧，假设你有一份1GB大小的数据集，而你的集群节点只有512MB的可用内存。你要是想把这份数据缓存起来，Spark会自己挑个序列化的方式给数据“打包”，顺便还能压一压体积。不过呢，就算是这样，还是有可能会出现溢写这种烦人的情况，挡都挡不住。唉，真是没想到啊，本来想靠着缓存省事儿提速呢，结果这操作反倒因为磁盘老是读写（频繁I/O）变得更卡了，简直跟开反向加速器似的！ 解决办法也很简单——要么增加节点的内存配置，要么减少需要缓存的数据规模。当然，这需要根据实际情况权衡利弊。 2.2 序列化方式的选择不当 另一个容易被忽视的问题是序列化方式的选择。Spark提供了多种序列化机制，包括JavaSerializer、KryoSerializer等。不同的序列化方式会影响数据的大小以及读取效率。 我曾经试过直接使用默认的JavaSerializer，结果发现性能非常差。后来改用了KryoSerializer之后，才明显感觉到速度有所提升。话说回来啊，用 KryoSerializer 的时候可别忘了先给所有要序列化的类都注册好，不然程序很可能就“翻车”报错啦！ java import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; public class MyRegistrator implements KryoRegistrator { @Override public void registerClasses(Kryo kryo) { kryo.register(MyClass.class); // 注册其他需要序列化的类... } } 然后在SparkConf中设置： java SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); conf.set("spark.kryo.registrator", "MyRegistrator"); 2.3 缓存时机的选择失误 还有一个关键点在于缓存的时机。有些人一启动任务就赶紧给数据加上.cache()，觉得这样数据就能一直乖乖待在内存里，不用再费劲去读了。但实际上，这种做法并不总是最优解。 比如，在某些情况下，数据可能只会在特定阶段被频繁访问，而在其他阶段则很少用到。要是你提前把这部分数据缓存了，不光白白占用了宝贵的内存空间，搞不好后面真要用缓存的地方还找不到足够的空位呢！ 因此，合理规划缓存策略非常重要。比如说，在某个任务快开始了，你再随手调用一下.cache()这个方法，这样就能保证数据乖乖地待在内存里，别到时候卡壳啦！ 三、实践案例 如何正确使用分布式缓存？ 接下来，我想分享几个具体的案例，帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1：简单的词频统计 假设我们有一个文本文件，里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率，我们可以先将文件内容缓存起来，然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中，.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次，并且可以被后续的操作共享。其实嘛，要是没用缓存的话，每次你调用flatMap或者map的时候，都得重新去原始数据里翻一遍，这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的，纯属给自己找麻烦啊！ 案例2：多步骤处理流程 有时候，一个任务可能会涉及到多个阶段的处理，比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下，合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步：将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步：缓存中间结果 words.cache() 第三步：统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里，我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法，目的是为了保留中间结果，方便后续步骤复用。要是不这么干啊，那每走一步都得把上一步的算一遍，想想就费劲，效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论，相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升，但也并非万能药。其实啊，要想把它用得溜、用得爽，就得先搞懂它是怎么工作的，再根据具体的情况去灵活调整。不然的话，它的那些本事可就都浪费啦！ 未来，随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进，相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿，咱们做开发的嘛，就得有颗永远好奇的心！就跟追剧似的，新技术一出就得赶紧瞅两眼，说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦，多学点东西总没错，说不定哪天就能整出个大招儿来！ 最后，感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流！让我们一起努力，共同进步吧！

...ia tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 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。

...。 3.动画帧卡顿，交互响应慢 4.滑动不跟手，列表自动更新，滚动不流畅 5.网络响应慢，数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互，卡死，等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂，如CPU内存大小，IO操作，锁操作，低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看： 通常我们讲，屏幕刷新率是60fps，需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms，不是17，18呢？ 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念： SurfaceFlinger： SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface，合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中：可能会有statusBar，侧滑菜单，主界面，这些View都是独立Surface渲染和更新，最后提交给SF后，SF根据Zorder，透明度，大小，位置等参数，合成为一个数据buffer，传递HWComposer或者OpenGL处理，最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue，surfaceflinger作为consumer方，比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面，交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号，触发对UI进行渲染，VSYNC是一种在PC上很早就有应用，可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题： 早期的 Android 是没有 vsync 机制的，CPU 和 GPU 的配合也比较混乱，这也造成著名的 tearing 问题，即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制，但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机，也就是屏幕扫描完上一帧后的时机，这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps，所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms，不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求，越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世，相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类： 1.屏幕产生的硬件VSYNC：硬件VSYNC是一种脉冲信号，起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号，经由Binder传递给Choreographer Choreographer： 编舞者，用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调，当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程： 如何通过Choreographer计算掉帧情况：原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback，在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍，即为前后掉帧率。 使用方式如下： //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析： 有了前面几个概念，这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程： 生产者：APP方构建Surface的过程。 消费者：SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因： 接下来，我们逐个分析，看看都会有哪些原因可能造成卡顿： 1.渲染流程 1.Vsync 调度：这个是起始点，但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑，有可能造成卡顿，但是一般可能性比较小，我们也基本无法介入； 2.消息调度：主要是 doframe Message 的调度，这就是一个普通的 Handler 调度，如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延，会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理：input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑，主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑，会造成当前帧的时长被拉大，造成卡顿，可以尝试通过事件采样的方案，减少 event 的处理 4.动画处理：主要是 animator 动画的更新，同理，动画数量过多，或者动画的更新中有比较耗时的逻辑，也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题； 5.view 处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题； 6.measure/layout/draw：view 渲染的三大流程，因为涉及到遍历和高频执行，所以这里涉及到的耗时问题均会被放大，比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象等等； 7.DisplayList 的更新：这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射，一般不会存在卡顿问题，反而可能存在映射失败导致的显示问题； 8.OpenGL 指令转换：这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令，一般不存在问题 9.buffer 交换：这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU，这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理：顾名思义，这里是 GPU 对数据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 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。

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