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应急响应 WEB 分析日志攻击,后门木马(手动分析 和 自动化分析.)

💛不登上悬崖💚,💛又怎么领略一览众山的绝顶风光💚🍪目录:🌲应急响应的概括:🌲应急响应阶段:🌲应急响应准备工作:🌲从入侵面及权限面进行排查:🌲工具下载🌲应急响应的日志分析:🌷手动化分析日志:🌷自动化化分析日志: (1)360星图.(支持 iis /...
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💛不登上悬崖💚,💛又怎么领略一览众山的绝顶风光💚
🍪目录:

🌲应急响应的概括:

🌲应急响应阶段:

🌲应急响应准备工作:

🌲从入侵面及权限面进行排查:

🌲工具下载

🌲应急响应的日志分析:

🌷手动化分析日志:

🌷自动化化分析日志:

(1)360星图.(支持 iis / apache / nginx日志)

(2)方便大量日志查看工具.

🌷后门木马检测.

(1)D盾_Web查杀. 

🌲应急响应的概括:
🌾🌾🌾应急响应”对应的英文是“Incident Response”或“Emergency Response”等,通常是指一个组织为了应对各种意外事件的发生所做的准备以及在事件发生后所采取的措.
🌾🌾🌾网络安全应急响应:针对已经发生的或可能发生的安全事件进行监控、分析、协调、处理、保护资产安全.

🌲应急响应阶段:

保护阶段:断网,备份重要文件(防止攻击者,这些期间删除文件重要文件.)

分析阶段:分析攻击行为,找出相应的漏洞.

复现阶段:复现攻击者攻击的过程,有利于了解当前环境的安全问题和安全检测.

修复阶段:对相应的漏洞提出修复.

建议阶段:对漏洞和安全问题提出合理解决方案.
目的:分析出攻击时间,攻击操作,攻击后果,安全修复等并给出合理解决方案

🌲应急响应准备工作:
(1)收集目标服务器各类信息.

(2)部署相关分析软件及平台等.

(3)整理相关安全渗透工具指纹库.

(4)针对异常表现第一时间触发思路. 

🌲从入侵面及权限面进行排查:
有明确信息网站被入侵: 1.基于时间 2.基于操作 3.基于指纹 4.基于其他.


无明确信息网站被入侵:(1)WEB 漏洞-检查源码类别及漏洞情况.
(2)中间件漏洞-检查对应版本及漏洞情况.
(3)第三方应用漏洞-检查是否存在漏洞应用.
(4)操作系统层面漏洞-检查是否存在系统漏洞.
(5)其他安全问题(口令,后门等)- 检查相关应用口令及后门扫描.


🌲工具下载   链接:https://pan.baidu.com/s/14njkNfj3HisIKN26IYOZXQ 
                    提取码:tian 




🌲应急响应的日志分析:


🌷手动化分析日志:


(1)弱口令的爆破日志.(可以看到是一个IP在同一个时间,使用多个账号和密码不停测试)





(2)SQL注入的日志.(搜索 select 语句.)


(3)有使用SQLmap工具的注入.(搜索SQLmap)


我的靶场日志没有记录SQLmap.(这里就不加图了)


     


(4)目录扫描日志.(看的时候会发现,前面的目录都是一样的.)




     


(5)XSS攻击日志.(搜索:script,javascript,onclick,%3Cimg对这些关键字进行查看)
(7)目录遍历攻击日志.


(8)后门木马日志.(搜索连接工具:anTSword,菜刀,冰蝎等工具 排查后门.)


       


       


🌷自动化化分析日志:


(1)360星图.(支持 iis / apache / nginx日志


1.设置日志分析路径.
2.点击进行日志分析.


    


3.点击查看日志.




    


安全分析报告.




常规分析报告.


     


(2)方便大量日志查看工具.


1.工具的设置.




2.SQL注入攻击日志.


3.目录遍历攻击.


4.XSS攻击日志.


      


🌷后门木马检测.


(1)D盾_Web查杀.


1.选择扫描的目录.




2.扫描到的后门木马.












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堆(优先级队列)

 目录 🥬堆的性质 🥬堆的分类  🥬堆的向下调整 🥬堆的建立 🥬堆得向上调整 🥬堆的常用操作 🍌入队列 🍌出队列 🍌获取队首元素 🥬TopK 问题 🥬堆的性质 堆逻辑上是一棵完全二叉树,堆物理上是保存在数组中 。总...
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 目录


🥬堆的性质


🥬堆的分类


 🥬堆的向下调整


🥬堆的建立


🥬堆得向上调整


🥬堆的常用操作


🍌入队列


🍌出队列


🍌获取队首元素


🥬TopK 问题



🥬堆的性质




堆逻辑上是一棵完全二叉树,堆物理上是保存在数组中 。

总结:一颗完全二叉树以层序遍历方式放入数组中存储,这种方式的主要用法就是堆的表示。
并且 如果已知父亲(parent) 的下标,则:
左孩子(left) 下标 = 2 * parent + 1;
右孩子(right) 下标 = 2 * parent + 2;
已知孩子(不区分左右)(child)下标,则:
双亲(parent) 下标 = (child - 1) / 2;
🥬堆的分类
大堆:根节点大于左右两个子节点的完全二叉树 (父亲节点大于其子节点),叫做大堆,或者大根堆,或者最大堆 。 


小堆:根节点小于左右两个子节点的完全二叉树叫
小堆(父亲节点小于其子节点),或者小根堆,或者最小堆。

🥬堆的向下调整

现在有一个数组,逻辑上是完全二叉树,我们通过从根节点开始的向下调整算法可以把它调整成一个小堆或者大堆。向下调整算法有一个前提:左右子树必须是一个堆,才能调整。

以小堆为例:

1、先让左右孩子结点比较,取最小值。

2、用较小的那个孩子结点与父亲节点比较,如果孩子结点<父亲节点,交换,反之,不交换。

3、循环往复,如果孩子结点的下标越界,则说明已经到了最后,就结束。

//parent: 每棵树的根节点
//len: 每棵树的调整的结束位置

public void shiftDown(int parent,int len){
int child=parent*2+1; //因为堆是完全二叉树,没有左孩子就一定没有右孩子,所以最起码是有左孩子的,至少有1个孩子
while(child<len){
if(child+1<len && elem[child]<elem[child+1]){
child++;//两孩子结点比较取较小值
}
if(elem[child]<elem[parent]){
int tmp=elem[parent];
elem[parent]=elem[child];
elem[child]=tmp;
parent=child;
child=parent*2+1;
}else{
break;
}
}
}


🥬堆的建立
给出一个数组,这个数组逻辑上可以看做一颗完全二叉树,但是还不是一个堆(左右子树不满足都是大堆或者小堆),现在我们通过算法,把它构建成一个堆(大堆或者小堆)。该怎么做呢?这里我们从倒数的第一个非叶子节点的子树开始调整,一直调整到根节点的树,就可以调整成堆。 这里我们就要用到刚才写的向下调整。

public void creatHeap(int[] arr){
for(int i=0;i<arr.length;i++){
elem[i]=arr[i];
useSize++;
}
for(int parent=(useSize-1-1)/2;parent>=0;parent--){//数组下标从0开始
shiftDown(parent,useSize);
}
}



建堆的空间复杂度为O(N),因为堆为一棵完全二叉树,满二叉树也是一种完全二叉树,我们用满二叉树(最坏情况下)来证明。


🥬堆得向上调整


现在有一个堆,我们需要在堆的末尾插入数据,再对其进行调整,使其仍然保持堆的结构,这就是向上调整。


以大堆为例:




代码示例:

public void shiftup(int child){
int parent=(child-1)/2;
while(child>0){
if(elem[child]>elem[parent]){
int tmp=elem[parent];
elem[parent]=elem[child];
elem[child]=tmp;
child=parent;
parent=(child-1)/2;
}else{
break;
}
}
}



🥬堆的常用操作


🍌入队列


往堆里面加入元素,就是往最后一个位置加入,然后在进行向上调整

public boolean isFull(){
return elem.length==useSize;
}

public void offer(int val){
if(isFull()){
elem= Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);//扩容
}
elem[useSize++]=val;
shiftup(useSize-1);
}



🍌获取队首元素



public int peek() {
if (isEmpty()) {
throw new RuntimeException("优先级队列为空");
}
return elem[0];
}


🥬TopK 问题

给你6个数据,求前3个最大数据。这时候我们用堆怎么做的?

解题思路:

1、如果求前K个最大的元素,要建一个小根堆。
2、如果求前K个最小的元素,要建一个大根堆。
3、第K大的元素。建一个小堆,堆顶元素就是第K大的元素。
4、第K小的元素。建一个大堆,堆顶元素就是第K大的元素。

🍌举个例子:求前n个最大数据

 
代码示例:

public static int[] topK(int[] array,int k){
//创建一个大小为K的小根堆
PriorityQueue<Integer> minHeap=new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1-o2;
}
});
//遍历数组中元素,将前k个元素放入队列中
for(int i=0;i<array.length;i++){
if(minHeap.size()<k){
minHeap.offer(array[i]);
}else{
//从k+1个元素开始,分别和堆顶元素比较
int top=minHeap.peek();
if(array[i]>top){
//先弹出后存入
minHeap.poll();
minHeap.offer(array[i]);
}
}
}
//将堆中元素放入数组中
int[] tmp=new int[k];
for(int i=0;i< tmp.length;i++){
int top=minHeap.poll();
tmp[i]=top;
}
return tmp;
}

public static void main(String[] args) {
int[] array={12,8,23,6,35,22};
int[] tmp=topK(array,3);
System.out.println(Arrays.toString(tmp));
}



结果:


🍌数组排序


 再者说如果要对一个数组进行从小到大排序,要借助大根堆还是小根堆呢?


---->大根堆


  代码示例:

public void heapSort(){
int end=useSize-1;
while(end>0){
int tmp=elem[0];
elem[0]=elem[end];
elem[end]=tmp;
shiftDown(0,end);//假设这里向下调整为大根堆
end--;
}
}



🥬小结


以上就是今天的内容了,有什么问题可以在评论区留言✌✌✌



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Kotlin 协程调度切换线程是时候解开真相了

在前面的文章里,通过比较基础的手段演示了如何开启协程、如何挂起、恢复协程。并没有涉及到如何切换线程执行,而没有切换线程功能的协程是没有灵魂的。 本篇将重点分析协程是如何切换线程执行以及如何回到原来的线程执行等知识。 通过本篇文章,你将了解到: 如何指定协程...
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在前面的文章里,通过比较基础的手段演示了如何开启协程、如何挂起、恢复协程。并没有涉及到如何切换线程执行,而没有切换线程功能的协程是没有灵魂的。

本篇将重点分析协程是如何切换线程执行以及如何回到原来的线程执行等知识。

通过本篇文章,你将了解到:




  1. 如何指定协程运行的线程?

  2. 协程调度器原理

  3. 协程恢复时线程的选择



1. 如何指定协程运行的线程?


Android 切换线程常用手法


常规手段


平常大家用的切换到主线程的手段:Activity.runOnUiThread(xx),View.post(xx),Handler.sendMessage(xx) 等简单方式。另外还有一些框架,如AsyncTask、RxJava、线程池等。
它们本质上是借助了Looper+Handler功能。

先看个Demo,在子线程获取学生信息,拿到结果后切换到主线程展示:


    private inner class MyHandler : Handler(Looper.getMainLooper()) {
override fun handleMessage(msg: Message) {
//主线程弹出toast
Toast.makeText(context, msg.obj.toString(), Toast.LENGTH_SHORT).show()
}
}

//获取学生信息
fun showStuInfo() {
thread {
//模拟网络请求
Thread.sleep(3000)
var handler = MyHandler()
var msg = Message.obtain()
msg.obj = "我是小鱼人"
//发送到主线程执行
handler.sendMessage(msg)
}
}

我们知道Android UI 刷新是基于事件驱动的,主线程一直尝试从事件队列里拿到待执行的事件,没拿到就等待,拿到后就执行对应的事件。这也是Looper的核心功能,不断检测事件队列,而往队列里放事件即是通过Handler来操作的。



子线程通过Handler 往队列里存放事件,主线程在遍历队列,这就是一次子线程切换到主线程运行的过程。



当然了,因为主线程有消息队列,若想要抛事件到子线程执行,在子线程构造消息队列即可。


协程切换到主线程


同样的功能,用协程实现:


    fun showStuInfoV2() {
GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
var stuInfo = withContext(Dispatchers.IO) {
//模拟网络请求
Thread.sleep(3000)
"我是小鱼人"
}

Toast.makeText(context, stuInfo, Toast.LENGTH_SHORT).show()
}
}

很明显,协程简洁太多。

相较于常规手段,协程无需显示构造线程,也无需显示通过Handler发送,在Handler里接收信息并展示。

我们有理由猜测,协程内部也是通过Handler+Looper实现切换到主线程运行的。


协程切换线程


当然协程不只能够从子线程切换到主线程,也可以从主线程切换到子线程,甚至在子线程之间切换。


    fun switchThread() {
println("我在某个线程,准备切换到主线程")
GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
println("我在主线程,准备切换到子线程")
withContext(Dispatchers.IO) {
println("我在子线程,准备切换到子线程")
withContext(Dispatchers.Default) {
println("我在子线程,准备切换到主线程")
withContext(Dispatchers.Main) {
println("我在主线程")
}
}
}
}
}

无论是launch()函数还是withContext()函数,只要我们指定了运行的线程,那么协程将会在指定的线程上运行。


2. 协程调度器原理


指定协程运行的线程


接下来从launch()源码出发,一步步探究协程是如何切换线程的。

launch()简洁写法:


    fun launch1() {
GlobalScope.launch {
println("launch default")
}
}

launch()函数有三个参数,前两个参数都有默认值,第三个是我们的协程体,也即是 GlobalScope.launch 花括号里的内容。


#Builders.common.kt
public fun CoroutineScope.launch(
context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext,
start: CoroutineStart = CoroutineStart.DEFAULT,
block: suspend CoroutineScope.() -> Unit
): Job {
//构造新的上下文
val newContext = newCoroutineContext(context)
//构造completion
val coroutine = if (start.isLazy)
LazyStandaloneCoroutine(newContext, block) else
StandaloneCoroutine(newContext, active = true)
//开启协程
coroutine.start(start, coroutine, block)
return coroutine
}

接着看newCoroutineContext 实现:


#CoroutineContext.kt
actual fun CoroutineScope.newCoroutineContext(context: CoroutineContext): CoroutineContext {
//在Demo 环境里 coroutineContext = EmptyCoroutineContext
val combined = coroutineContext + context
//DEBUG = false
val debug = if (DEBUG) combined + CoroutineId(COROUTINE_ID.incrementAndGet()) else combined
//没有指定分发器,默认使用的分发器为:Dispatchers.Default
//若是指定了分发器,就用指定的
return if (combined !== Dispatchers.Default && combined[ContinuationInterceptor] == null)
debug + Dispatchers.Default else debug
}

这块涉及到CoroutineContext 一些重载运算符的操作,关于CoroutineContext 本次不会深入,只需理解其意思即可。


只需要知道:

CoroutineContext 里存放着协程的分发器。


协程有哪些分发器呢?


Dispatchers.Main



UI 线程,在Android里为主线程



Dispatchers.IO



IO 线程,主要执行IO 操作



Dispatchers.Default



主要执行CPU密集型操作,比如一些计算型任务



Dispatchers.Unconfined



不特意指定使用的线程



指定协程在主线程运行


不使用默认参数,指定协程的分发器:


    fun launch1() {
GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
println("我在主线程执行")
}
}

以此为例,继续分析其源码。

上面提到过,开启协程使用coroutine.start(start, coroutine, block)函数:



#AbstractCoroutine.kt
fun <R> start(start: CoroutineStart, receiver: R, block: suspend R.() -> T) {
//start 为CoroutineStart里的函数
//最终会调用到invoke
start(block, receiver, this)
}
#CoroutineStart.kt
public operator fun <R, T> invoke(block: suspend R.() -> T, receiver: R, completion: Continuation<T>): Unit =
when (this) {
//this 指的是StandaloneCoroutine,默认走default
CoroutineStart.DEFAULT -> block.startCoroutineCancellable(receiver, completion)
CoroutineStart.ATOMIC -> block.startCoroutine(receiver, completion)
CoroutineStart.UNDISPATCHED -> block.startCoroutineUndispatched(receiver, completion)
CoroutineStart.LAZY -> Unit // will start lazily
}

CoroutineStart.DEFAULT、CoroutineStart.ATOMIC 表示的是协程的启动方式,其中DEFAULT 表示立即启动,也是默认启动方式。


接下来就是通过block去调用一系列的启动函数,这部分我们之前有详细分析过,此处再简单过一下:



block 代表的是协程体,其实际编译结果为:匿名内部类,该类继承自SuspendLambda,而SuspendLambda 间接实现了Continuation 接口。



继续看block的调用:


#Cancellable.kt
//block 的扩展函数
internal fun <R, T> (suspend (R) -> T).startCoroutineCancellable(
receiver: R, completion: Continuation<T>,
onCancellation: ((cause: Throwable) -> Unit)? = null
) =
//runSafely 为高阶函数,里边就是调用了"{}"里的内容
runSafely(completion) {
createCoroutineUnintercepted(receiver, completion).intercepted().resumeCancellableWith(Result.success(Unit), onCancellation)
}

流程流转到createCoroutineUnintercepted()函数了,在少年,你可知 Kotlin 协程最初的样子? 里有重点分析过:该函数是真正创建协程体的地方。


直接上代码:


#IntrinsicsJvm.kt
actual fun <R, T> (suspend R.() -> T).createCoroutineUnintercepted(
receiver: R,
completion: Continuation<T>
): Continuation<Unit> {
//包装completion
val probeCompletion = probeCoroutineCreated(completion)
return if (this is BaseContinuationImpl)
//创建协程体类
//receiver completion 皆为协程体对象 StandaloneCoroutine
create(receiver, probeCompletion)
else {
createCoroutineFromSuspendFunction(probeCompletion) {
(this as Function2<R, Continuation<T>, Any?>).invoke(receiver, it)
}
}
}

该函数的功能为创建一个协程体类,我们暂且称之为MyAnnoy。


class MyAnnoy extends SuspendLambda implements Function2 {
@Nullable
@Override
protected Object invokeSuspend(@NotNull Object o) {
//...协程体逻辑
return null;
}
@NotNull
@Override
public Continuation<Unit> create(@NotNull Continuation<?> completion) {
//...创建MyAnnoy
return null;
}
@Override
public Object invoke(Object o, Object o2) {
return null;
}
}

新的MyAnnoy 创建完成后,调用intercepted(xx)函数,这个函数很关键:


#Intrinsics.Jvm.kt
public actual fun <T> Continuation<T>.intercepted(): Continuation<T> =
//判断如果是ContinuationImpl,则转为ContinuationImpl 类型
//继而调用intercepted()函数
(this as? ContinuationImpl)?.intercepted() ?: this

此处为什么要将MyAnnoy 转为ContinuationImpl ?

因为它要调用ContinuationImpl里的intercepted() 函数:


#ContinuationImpl.kt
public fun intercepted(): Continuation<Any?> =
intercepted
//1、如果intercepted 为空则从context里取数据
//2、如果context 取不到,则返回自身,最后给intercepted 赋值
?: (context[ContinuationInterceptor]?.interceptContinuation(this) ?: this)
.also { intercepted = it }

先看intercepted 变量类型:


#ContinuationImpl.kt
private var intercepted: Continuation<Any?>? = null

还是Continuation 类型,初始时intercepted = null。

context[ContinuationInterceptor] 表示从CoroutineContext里取出key 为ContinuationInterceptor 的Element。

既然要取出,那么得要放进去的时候,啥时候放进去的呢?


答案是:



newCoroutineContext(context) 构造了新的CoroutineContext,里边存放了分发器。



又因为我们设定的是在主线程进行分发:Dispatchers.Main,因此context[ContinuationInterceptor] 取出来的是Dispatchers.Main。


Dispatchers.Main 定义:


#Dispatchers.kt
public actual val Main: MainCoroutineDispatcher get() = MainDispatcherLoader.dispatcher
#MainCoroutineDispatcher.kt
public abstract class MainCoroutineDispatcher : CoroutineDispatcher() {}

MainCoroutineDispatcher 继承自 CoroutineDispatcher,而它里边有个函数:


#CoroutineDispatcher.kt
public final override fun <T> interceptContinuation(continuation: Continuation<T>): Continuation<T> =
DispatchedContinuation(this, continuation)

而 Dispatchers.Main 调用的就是interceptContinuation(xx)函数。

该函数入参为Continuation 类型,也就是MyAnnoy 对象,函数的内容很简单:




  • 构造DispatchedContinuation 对象,传入的参数分别是Dispatchers.Main和MyAnnoy 对象。

  • Dispatchers.Main、MyAnnoy 分别赋值给成员变量dispatcher和continuation。



DispatchedContinuation 继承自DispatchedTask,它又继承自SchedulerTask,本质上就是Task,Task 实现了Runnable接口:


#Tasks.kt
internal abstract class Task(
@JvmField var submissionTime: Long,
@JvmField var taskContext: TaskContext
) : Runnable {
//...
}

至此,我们重点关注其实现了Runnable接口里的run()函数即可。


再回过头来看构造好DispatchedContinuation 之后,调用resumeCancellableWith()函数:


#DispatchedContinuation.kt
override fun resumeWith(result: Result<T>) {
val context = continuation.context
val state = result.toState()
//需要分发
if (dispatcher.isDispatchNeeded(context)) {
_state = state
resumeMode = MODE_ATOMIC
//调用分发器分发
dispatcher.dispatch(context, this)
} else {
executeUnconfined(state, MODE_ATOMIC) {
withCoroutineContext(this.context, countOrElement) {
continuation.resumeWith(result)
}
}
}
}

而Demo里此处的dispatcher 即为Dispatchers.Main。


好了,总结一下launch()函数的功能:



image.png


Dispatchers.Main 实现


接着来看看Dispatchers.Main 如何分发任务的,先看其实现:


#MainDispatcherLoader.java
internal object MainDispatcherLoader {

//默认true
private val FAST_SERVICE_LOADER_ENABLED = systemProp(FAST_SERVICE_LOADER_PROPERTY_NAME, true)

@JvmField
val dispatcher: MainCoroutineDispatcher = loadMainDispatcher()
//构造主线程分发
private fun loadMainDispatcher(): MainCoroutineDispatcher {
return try {
val factories = if (FAST_SERVICE_LOADER_ENABLED) {
//加载分发器工厂①
FastServiceLoader.loadMainDispatcherFactory()
} else {
...
}
//通过工厂类,创建分发器②
factories.maxByOrNull { it.loadPriority }?.tryCreateDispatcher(factories)
?: createMissingDispatcher()
} catch (e: Throwable) {
...
}
}
}

先看①:


#FastServiceLoader.kt
internal fun loadMainDispatcherFactory(): List<MainDispatcherFactory> {
val clz = MainDispatcherFactory::class.java
//...
return try {
//反射构造工厂类:AndroidDispatcherFactory
val result = ArrayList<MainDispatcherFactory>(2)
FastServiceLoader.createInstanceOf(clz,
"kotlinx.coroutines.android.AndroidDispatcherFactory")?.apply { result.add(this) }
FastServiceLoader.createInstanceOf(clz,
"kotlinx.coroutines.test.internal.TestMainDispatcherFactory")?.apply { result.add(this) }
result
} catch (e: Throwable) {
//...
}
}

该函数返回的工厂类为:AndroidDispatcherFactory。


再看②,拿到工厂类后,就该用它来创建具体的实体了:


#HandlerDispatcher.kt
internal class AndroidDispatcherFactory : MainDispatcherFactory {
//重写createDispatcher 函数,返回HandlerContext
override fun createDispatcher(allFactories: List<MainDispatcherFactory>) =
HandlerContext(Looper.getMainLooper().asHandler(async = true), "Main")
//...
}

//定义
internal class HandlerContext private constructor(
private val handler: Handler,
private val name: String?,
private val invokeImmediately: Boolean
) : HandlerDispatcher(), Delay {
}

最终创建了HandlerContext。

HandlerContext 继承自类:HandlerDispatcher


#HandlerDispatcher.kt
sealed class HandlerDispatcher : MainCoroutineDispatcher(), Delay {
//重写分发函数
override fun dispatch(context: CoroutineContext, block: Runnable) {
//抛到主线程执行,handler为主线程的Handler
handler.post(block)
}
}

很明显了,DispatchedContinuation里借助dispatcher.dispatch()进行分发,而dispatcher 是Dispatchers.Main,最终的实现是HandlerContext。

因此dispatch() 函数调用的是HandlerDispatcher.dispatch()函数,该函数里将block 抛到了主线程执行。

block 为啥是呢?

block 其实是DispatchedContinuation 对象,从上面的分析可知,它间接实现了Runnable 接口。

查看其实现:


#DispatchedTask.kt
override fun run() {
val taskContext = this.taskContext
var fatalException: Throwable? = null
try {
//delegate 为DispatchedContinuation 本身
val delegate = delegate as DispatchedContinuation<T>
//delegate.continuation 为我们的协程体 MyAnnoy
val continuation = delegate.continuation
withContinuationContext(continuation, delegate.countOrElement) {
val context = continuation.context
//...
val job = if (exception == null && resumeMode.isCancellableMode) context[Job] else null
if (job != null && !job.isActive) {
//...
} else {
if (exception != null) {
continuation.resumeWithException(exception)
} else {
//执行协程体
continuation.resume(getSuccessfulResult(state))
}
}
}
} catch (e: Throwable) {
//...
} finally {
//...
}
}

continuation 变量是我们的协程体:MyAnnoy。

MyAnnoy.resume(xx) 这函数我们很熟了,再重新熟悉一下:


#ContinuationImpl.kt
override fun resumeWith(result: Result<Any?>) {
// This loop unrolls recursion in current.resumeWith(param) to make saner and shorter stack traces on resume
var current = this
var param = result
while (true) {
with(current) {
//completion 即为开始时定义的StandaloneCoroutine
val completion = completion!! // fail fast when trying to resume continuation without completion
val outcome: Result<Any?> =
try {
//执行协程体里的代码
val outcome = invokeSuspend(param)
if (outcome === kotlin.coroutines.intrinsics.COROUTINE_SUSPENDED) return
kotlin.Result.success(outcome)
} catch (exception: Throwable) {
kotlin.Result.failure(exception)
}
//...
}
}
}

invokeSuspend(param) 调用的是协程体里的代码,也就是launch 花括号里的内容,因此这里面的内容是主线程执行的。


再来看看launch(Dispatchers.Main)函数执行步骤如下:




  1. 分发器HandlerContext 存储在CoroutineContext(协程上下文)里。

  2. 构造DispatchedContinuation 分发器,它持有变量dispatcher=HandlerContext,continuation=MyAnnoy。

  3. DispatchedContinuation 调用dispatcher(HandlerContext) 进行分发。

  4. HandlerContext 将Runnable(DispatchedContinuation) 抛到主线程。



经过上面几步,launch(Dispatchers.Main) 任务算是完成了,至于Runnable什么时候执行与它无关了。


当Runnable 在主线程被执行后,从DispatchedContinuation 里取出continuation(MyAnnoy),并调用continuation.resume()函数,进而执行MyAnnoy.invokeSuspend()函数,最后执行了launch{}协程体里的内容。

于是协程就愉快地在主线程执行了。


老规矩,结合代码与函数调用图:



image.png


3. 协程恢复时线程的选择


以主线程为例,我们知道了协程指定线程运行的原理。

想象另一种场景:



在协程里切换了子线程执行,子线程执行完毕后还会回到主线程执行吗?



对上述Demo进行改造:


    fun launch2() {
GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
println("我在主线程执行")
withContext(Dispatchers.IO) {
println("我在子线程执行")//②
}
println("我在哪个线程执行?")//③
}
}

大家先猜猜③ 的答案是什么?是主线程还是子线程?


withContext(xx)函数上篇(讲真,Kotlin 协程的挂起没那么神秘(原理篇))已经深入分析过了,它是挂起函数,主要作用:



切换线程执行协程。




image.png


MyAnnoy1 对应协程体1,为父协程体。

MyAnnoy2 对应协程体2,为子协程体。

当② 执行完成后,会切换到父协程执行,我们看看切换父协程的流程。

每个协程的执行都要经历下面这个函数:


#BaseContinuationImpl.kt
override fun resumeWith(result: Result<Any?>) {
//...
while (true) {
//..
with(current) {
val completion = completion!! // fail fast when trying to resume continuation without completion
val outcome: Result<Any?> =
try {
//执行协程体
val outcome = invokeSuspend(param)
if (outcome === kotlin.coroutines.intrinsics.COROUTINE_SUSPENDED) return
kotlin.Result.success(outcome)
} catch (exception: Throwable) {
kotlin.Result.failure(exception)
}
releaseIntercepted() // this state machine instance is terminating
if (completion is BaseContinuationImpl) {
//...
} else {
//如果上一步的协程体不阻塞,则执行completion
completion.resumeWith(outcome)
return
}
}
}
}

此处以withContext(xx)函数协程体执行为例,它的completion 为何物?

上面提到过launch()开启协程时,它的协程体的completion 为StandaloneCoroutine,也就是说MyAnnoy1.completion = StandaloneCoroutine。

从withContext(xx)源码里得知,它的completion 为DispatchedCoroutine,DispatchedCoroutine,它继承自ScopeCoroutine,ScopeCoroutine 有个成员变量为:uCont: Continuation。

当构造DispatchedCoroutine 时,传入的协程体赋值给uCont。
也就是DispatchedCoroutine.uCont = MyAnnoy1,MyAnnoy2.completion = DispatchedCoroutine。



此时,子协程体与父协程 通过DispatchedCoroutine 关联起来了。



因此completion.resumeWith(outcome)==DispatchedCoroutine.resumeWith(outcome)。
直接查看 后者实现即可:


#AbstractCoroutine.kt
public final override fun resumeWith(result: Result<T>) {
val state = makeCompletingOnce(result.toState())
if (state === COMPLETING_WAITING_CHILDREN) return
afterResume(state)
}

#Builders.common.kt
#DispatchedCoroutine 类里
override fun afterResume(state: Any?) {
//uCont 为父协程体
uCont.intercepted().resumeCancellableWith(recoverResult(state, uCont))
}

到此就豁然开朗了,uCont.intercepted() 找到它的拦截器,因为uCont为MyAnnoy1,它的拦截器就是HandlerContext,又来了一次抛回到主线程执行。


因此,上面Demo里③ 的答案是:



它在主线程执行。



小结来看,就两步:




  1. 父协程在主线程执行,中途遇到挂起的方法切换到子线程(子协程)执行。

  2. 当子协程执行完毕后,找到父协程的协程体,继续让其按照原有规则分发。



老规矩,有代码有图有真相:



image.png


至此,切换到主线程执行的原理已经分析完毕。


好奇的小伙伴可能会问:你这举例都是子线程往主线程切换,若是子线程往子线程切换呢?

往主线程切换依靠Handler,而子线程切换依赖线程池,这块内容较多,单独拎出来分析。

既然都提到这个点了,那这里再提一个问题:


    fun launch3() {
GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {
withContext(Dispatchers.Default) {
println("我在哪个线程运行")
delay(2000)
println("delay 后我在哪个线程运行")
}
println("我又在哪个线程运行")
}
}

你知道上面的答案吗?


我们下篇将重点分析协程线程池的调度原理,通过它你将会知道上面的答案。


本文基于Kotlin 1.5.3,文中完整Demo请点击


作者:小鱼人爱编程
链接:https://juejin.cn/post/7113706345190129700
来源:稀土掘金
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掘金x得物公开课 - Flutter 3.0下的混合开发演进

hello 大家好,我是《Flutter 开发实战详解》的作者,Github GSY 项目的负责人郭树煜,同时也是今年新晋的 Flutter GDE,借着本次 Google I/O 之后发布的 Flutter 3.0,来和大家聊一聊 Flutter 里混合开...
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hello 大家好,我是《Flutter 开发实战详解》的作者,Github GSY 项目的负责人郭树煜,同时也是今年新晋的 Flutter GDE,借着本次 Google I/O 之后发布的 Flutter 3.0,来和大家聊一聊 Flutter 里混合开发的技术演进。


为什么混合开发在 Flutter 里是特殊的存在?因为它渲染的控件是通过 Skia 直接和 GPU 交互,也就是说 Flutter 控件和平台无关,甚至连 UI 绘制线程都和原生平台 UI 线程是相互独立,所以甚至于 Flutter 在诞生之初都不支持和原生平台的控件进行混合开发,也就是不支持 WebView ,这就成了当时最大的缺陷之一


其实从渲染的角度看 Flutter 更像是一个 2D 游戏引擎,事实上 Flutter 在这次 Google I/O 也分享了基于 Flutter 的游戏开发 ToolKit 和第三方工具包 Flame ,如图所示就是本次 Google I/O 发布的 Pinball 小游戏,所以从这些角度上看都可以看出 Flutter 在混合开发的特殊性。



如果说的更形象简单一点,那就是如何把原生控件渲染到 WebView



TT


最初的社区支持


不支持 WebView 在最初可以说是 Flutter 最大的痛点之一,所以在这样窘迫的情况下,社区里涌现出一些临时的解决方法,比如 flutter_webview_plugin


类似 flutter_webview_plugin 的出现,解决了当时大部分时候 App 里打开一个网页的简单需求,如下图所示,它的思路就是:



在 Flutter 层面放一个占位控件提供大小,然后原生层在同样的位置把 WebView 添加进去,从而达到看起来把 WebView 集成进去的效果,这个思路在后续也一直被沿用



image-20220625170833702


这样的实现方式无疑成本最低速度最快,但是也带来了很多的局限性


相信大家也能想到,因为 Flutter 的所有控件都是渲染一个 FlutterView 上,也就是从原生的角度其实是一个单页面的效果,所以这种脱离 Flutter 渲染树的添加控件的方法,无疑是没办法和 Flutter 融合到一起,举个例子:



  • 如图一所示,从 Flutter 页面跳到 Native 页面的时候,打开动画无法同步,因为 AppBar 是 Flutter 的,而 Native 是原生层,它们不在同一个渲染树内,所以无法实现同步的动画效果

  • 如图二所示,比如在打开 Native 页面之后,通过 Appbar 再打开一个黄色的 Bottm Sheet ,可以看到此时黄色的 Bottm Sheet 打开了,但是却被 Native 遮挡住(Demo 里给 Native 设置了透明色),因为 Flutter 的 Bottm Sheet 是被渲染在 FlutterView 里面,而 Native UI 把 FlutterView 挡住了,所以新的 Flutter UI 自然也被遮挡

  • 如图三所示,当我们通过 reload 重刷 Flutter UI 之后,可以看到 Flutter 得 UI 都被重置了,但是此时 Native UI 还在,因为此时已经没有返回按键之类的无法关闭,这也是这种集成方式一不小心就影响开发的问题

  • 如图四通过 iOS 上的 debug 图层,我们可以更形象地看到这种方式的实现逻辑和堆叠效果



















动画不同步页面被挡reload 之后iOS
11111111222222222333333image-20220616142126589

PlatformView


随着 Flutter 的发展,官方支持混合开发势在必行,所以第一代 PlatformView 的支持还是诞生了,但是由于 Android 和 iOS 平台特性的不同,最初Android 的 AndroidView 和 iOS 的 UIKitView 实现逻辑相差甚远,以至于后面 Flutter 的 PlatformView 的每次大调整都是围绕于 Android 在做优化


Android


最初 Flutter 在 Android 上对 PlatformView 的支持是通过 VirtualDisplay 实现,VirtualDisplay 类似于一个虚拟显示区域,需要结合 DisplayManager 一起调用,VirtualDisplay 一般在副屏显示或者录屏场景下会用到,而在 Flutter 里 VirtualDisplay 会将虚拟显示区域的内容渲染在一个内存 Surface上。


在 Flutter 中通过将 AndroidView 需要渲染的内容绘制到 VirtualDisplays 中 ,然后通过 textureId 在 VirtualDisplay 对应的内存中提取绘制的纹理, 简单看实现逻辑如下图所示:


image-20220626151538054



这里其实也是类似于最初社区支持的模式:通过在 Dart 层提供一个 AndroidView ,从而获取到控件所需的大小,位置等参数,当然这里多了一个 textureId ,这个 id 主要是提交给 Flutter Engine ,通过 id Flutter 就可以在渲染时将画面从内存里提出出来。



iOS


在 iOS 平台上就不使用类似 VirtualDisplay 的方法,而是通过将 Flutter UI 分为两个透明纹理来完成组合,这种方式无疑更符合 Flutter 社区的理念,这样的好处是:



需要在 PlatformView 下方呈现的 Flutter UI 可以被绘制到其下方的纹理;而需要在 PlatformView 上方呈现的 Flutter UI 可以被绘制到其上方的纹理, 它们只需要在最后组合起来就可以了。



是不是有点抽象?


简单看下面这张图,其实就是通过在 NativeView 的不同层级设置不同的透明图层,然后把不同位置的控件渲染到不同图层,最终达到组合起来的效果。


image-20220626151526444


那明明这种方法更好,为什么 Android 不一开始也这样实现呢?


因为当时在实现思路上, VirtualDisplay 的实现模式并不支持这种模式,因为在 iOS 上框架渲染后系统会有回调通知,例如:当 iOS 视图向下移动 2px 时,我们也可以将其列表中的所有其他 Flutter 控件也向下渲染 2px


但是在 Android 上就没有任何有关的系统 API,因此无法实现同步输出的渲染。如果强行以这种方式在 Android 上使用,最终将产生很多如 AndroidView 与 Flutter UI 不同步的问题


问题


事实上 VirtualDisplay 的实现方式也带来和很多问题,简单说两个大家最直观的体会:


触摸事件


因为控件是被渲染在内存里,虽然你在 UI 上看到它就在那里,但是事实上它并不在那里,你点击到的是 FlutterView ,所以用户产生的触摸事件是直接发送到 FlutterView


所以触摸事件需要在 FlutterView 到 Dart ,再从 Dart 转发到原生,然后如果原生不处理又要转发回 Flutter ,如果中间还存在其他派生视图,事件就很容易出现丢失和无法响应,而这个过程对于 FlutterView 来说,在原生层它只有一个 View 。


所以 Android 的 MotionEvent 在转化到 Flutter 过程中可能会因为机制的不同,存在某些信息没办法完整转化的丢失。


文字输入


一般情况下 AndroidView 是无法获取到文本输入,因为 VirtualDisplay 所在的内存位置会始终被认为是 unfocused 的状态



InputConnectionsunfocused 的 View 中通常是会被丢弃。



所以 Flutter 重写了 checkInputConnectionProxy 方法,这样 Android 会认为 FlutterView 是作为 AndroidView 和输入法编辑器(IME)的代理,这样 Android 就可以从 FlutterView 中获取到 InputConnections 然后作用于 AndroidView 上面。



在 Android Q 开始又因为非全局的 InputMethodManager 需要新的兼容



当然还有诸如性能等其他问题,但是至少先有了支持,有了开始才会有后续的进阶,在 Flutter 3.0 之前, VirtualDisplay 一直默默在 PlatformView 的背后耕耘。


HybridComposition


时间来到 Flutter 1.2,Hybrid Composition 是在 Flutter 1.2 时发布的 Android 混合开发实现,它使用了类似 iOS 的实现思路,提供了 Flutter 在 Android 上的另外一种 PlatformView 的实现。


如下图是在 Dart 层使用 VirtualDisplay 切换到 HybridComposition 模式的区别,最直观的感受应该是需要写的 Dart 代码变多了。


111111


但是其实 HybridComposition 的实现逻辑是变简单了: PlatformView 是通过 FlutterMutatorView 把原生控件 addViewFlutterView 上,然后再通过 FlutterImageView 的能力去实现图层的混合



又懵了?不怕,马上你就懂了



简单来说就是 HybridComposition 模式会直接把原生控件通过 addView 添加到 FlutterView 上 。这时候大家可能会说,咦~这不是和最初的实现一样吗?怎么逻辑又回去了



其实确实是社区的进阶版实现,Flutter 直接通过原生的 addView 方法将 PlatformView 添加到 FlutterView 里,而当你还需要在 PlatformView 上渲染 Flutter 自己的 Widget 时,Flutter 就会通过再叠加一个 FlutterImageView 来承载这个 Widget 的纹理。



举一个简单的例子,如下图所示,一个原生的 TextView 被通过 HybridComposition 模式接入到 Flutter 里(NativeView),而在 Android 的显示布局边界和 Layout Inspector 上可以清晰看到: 灰色 TextView 通过 FlutterMutatorView 被添加到 FlutterView 上被直接显示出来


image-20220618152055492


所以在 HybridCompositionTextView 是直接在原生代码上被 add 到 FlutterView 上,而不是提取纹理


那如果我们看一个复杂一点的案例,如下图所示,其中蓝色的文本是原生的 TextView ,红色的文本是 Flutter 的 Text 控件,在中间 Layout Inspector 的 3D 图层下可以清晰看到:



  • 两个蓝色的 TextView 是通过 FlutterMutatorView 被添加在 FlutterView 之上,并且把没有背景色的红色 RE 遮挡住了

  • 最顶部有背景色的红色 RE 也是 Flutter 控件,但是因为它需要渲染到 TextView 之上,所以这时候多一个 FlutterImageView ,它用于承载需要显示在 Native 控件之上的纹理,从而达 Flutter 控件“真正”和原生控件混合堆叠的效果。


image-20220616165047353


可以看到 Hybrid Composition 上这种实现,能更原汁原味地保流下原生控件的事件和特性,因为从原生角度看它就是原生层面的物理堆叠,需要都一个层级就多加一个 FlutterImageView ,同一个层级的 Flutter 控件共享一个 FlutterImageView


当然,在 HybridCompositionFlutterImageView 也是一个很有故事的对象,由于篇幅原因这里就不详细展开,这里大家可以简单看这张图感受下,也就是在有 PlatformView 和没有 PlatformView 是,Flutter 的渲染会有一个转化的过程,而在这个变化过程,在 Flutter 3.0 之前可以通过 PlatformViewsService.synchronizeToNativeViewHierarchy(false); 取消


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最后,Hybrid Composition 也不少问题,比如上面的转化就是为了解决动画同步问题,当然这个行为也会产生一些性能开销,例如:



在 Android 10 之前, Hybrid Composition 需要将内存中的每个 Flutter 绘制的帧数据复制到主内存,之后再从 GPU 渲染复制回来 ,所以也会导致 Hybrid Composition 在 Android 10 之前的性能表现更差,例如在滚动列表里每个 Item 嵌套一个 Hybrid CompositionPlatformView ,就可能会变卡顿甚至闪烁。



其他还有线程同步,闪烁等问题,由于篇幅就不详细展开,如果感兴趣的可以详细看我之前发布过的 《Flutter 深入探索混合开发的技术演进》


TextureLayer


随着 Flutter 3.0 的发布,第一代 PlatformView 的实现 VirtualDisplay 被新的 TextureLayer 所替代,如下图所示,简单对比 VirtualDisplayTextureLayer 的实现差异,可以看到主要还是在于原生控件纹理的提取方式上


image-20220618154327890


从上图我们可以得知:



  • VirtualDisplayTextureLayerPlugin 的实现是可以无缝切换,因为主要修改的地方在于底层对于纹理的提取和渲染逻辑

  • 以前 Flutter 中会将 AndroidView 需要渲染的内容绘制到 VirtualDisplays ,然后在 VirtualDisplay 对应的内存中,绘制的画面就可以通过其 Surface 获取得到;现在 AndroidView 需要的内容,会通过 View 的 draw 方法被绘制到 SurfaceTexture 里,然后同样通过 TextureId 获取绘制在内存的纹理


是不是又有点蒙?简单说就是不需要绘制到副屏里,现在直接通过 override Viewdraw 方法就可以了。


TextureLayer 的实现里,同样是需要把控件添加到一个 PlatformViewWrapper 的原生布局控件里,但是这个控件通过 override 了 Viewdraw 方法,把原本的 Canvas 替换成 SurfaceTexture 在内存的 Canvas ,所以 PlatformViewWrapper 的 child 会把控件绘制到内存的 SurfaceTexture 上。



举个例子,还是之前的代码,如下图所示,这时候通过 TextureLayer 模式运行之后,通过 Layout Inspector 的 3D 图层可以看到,两个原生的 TextView 通过 PlatformViewWrapper 被添加到 FlutterView 上。


但是不同的是,在 3D 图层里看不到 TextView 的内容,因为绘制 TextView 的 Canvas 被替换了,所以 TextView 的内容被绘制到内存的 Surface 上,最终会在渲染时同步 Flutter Engine 里。



看到这里,你可能也发现了,这时候因为有 PlatformViewWrapper 的存在,点击会被 PlatformViewWrapper 内部拦截,从而也解决了触摸的问题, 而这里刚好有人提了一个问题,如下图所示:



"从图 1 Layout Inspector 看, PlatformWrapperView 是在 FlutterSurfaceView 上方,为什么如图 2 所示,点击 Flutter button 却可以不触发 native button的点击效果?"。
















图1图2
image.pngimg

思考一下,因为最直观的感受:点击不都是被 PlatformViewWrapper 拦截了吗?明明 PlatformViewWrapper 是在 FlutterSurfaceView 之上,为什么 FlutterSurfaceView 里的 FlutterButton 还能被点击到


这里简单解释一下:



  • 1、首先那个 Button 并不是真的被摆放在那里,而是通过 PlatformViewWrappersuper.draw绘制到 surface 上的,所以在那里的是 PlatformViewWrapper ,而不是 Button ,Button 的内容已经变成纹理去到了 FlutterSurfaceView 里面

  • 2、 PlatformViewWrapper 里重写了 onInterceptTouchEvent 做了拦截onInterceptTouchEvent 这个事件是从父控件开始往子控件传,因为拦截了所以不会让 Button 直接响应,然后在 PlatformViewWrapperonTouchEvent 响应里是做了点击区域的分发,响应会分发到了 AndroidTouchProcessor 之后,会打包发到 _unpackPointerDataPacket 进入 Dart

  • 3、 在 Dart 层的点击区域,如果没有 Flutter 控件响应,会是 _PlatformViewGestureRecognizer-> updateGestureRecognizers -> dispatchPointerEvent -> sendMotionEvent 又发送回原生层

  • 4、回到原生 PlatformViewsControllercreateForTextureLayer 里的 onTouch ,执行 view.dispatchTouchEvent(event);


image-20220625171101069


总结起来就是:**PlatfromViewWrapper 拦截了 Event ,通过 Dart 做二次分发响应,从而实现不同的事件响应 ** ,它和 VirtualDisplay 的不同是, VirtualDisplay 的事件响应都是在 FlutterView 上,但是TextureLayout 模式,是有独立的原生 PlatfromViewWrapper 控件来开始,所以区域效果和一致性会更好。


问题


最后这里还需要提个醒,如果你之前使用的插件使用的是 HybirdComposition ,但是没做兼容,也就是使用的还是 PlatformViewsService.initSurfaceAndroidView 的话,它也会切换成 TextureLayer 的逻辑,所以你需要切换为 PlatformViewsService.initExpensiveAndroidView ,才能继续使用原本 HybirdComposition 的效果



⚠️我也比较奇怪为什么 Flutter 3.0 没有提及 Android 这个 breaking change ,因为对于开发来说其实是无感的,不小心就掉坑里。



那你说为什么还要 HybirdComposition


前面我们说过, TextureLayer 是通过在 super.draw 替换 Canvas 的方法去实现绘制,但是它替换不了 Surface 里的一些 Canvas ,所以比如一些需要 SurfaceViewTextureView 或者有自己内部特殊 Canvas 的场景,你还是需要 HybirdComposition ,只不过可能会和官方新的 API 名字一样,它 Expensive 。


Expensive 是因为在 Flutter 3.0 正式版开始,FlutterView 在使用 HybirdComposition 时一定会 converted to FlutterImageView ,这也是 Flutter 3.0 下一个需要注意的点。


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更多内容可见 《Flutter 3.0 之 PlatformView :告别 VirtualDisplay ,拥抱 TextureLayer》



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最后


最后做个总结,可以看到 Flutter 为了混合开发做了很多的努力,特别是在 Android 上,也是因为历史埋坑的原因,由于时间关系这里没办法都详细介绍,但是相信本次之后大家对 Flutter 的 PlatformView 实现都有了全面的了解,这对大家在未来使用 Flutter 也会有很好的帮助,如果你还有什么问题,欢迎交流。


image-20220626151444011


作者:恋猫de小郭
链接:https://juejin.cn/post/7113655154347343909
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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少年,你可知 Kotlin 协程最初的样子?

如果有人问你,怎么开启一个 Kotlin 协程?你可能会说通过runBlocking/launch/async,回答没错,这几个函数都能开启协程。不过这次咱们换个角度分析,通过提取这几个函数的共性,看看他们内部是怎么开启一个协程的。相信通过本篇,你将对协程原理...
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如果有人问你,怎么开启一个 Kotlin 协程?你可能会说通过runBlocking/launch/async,回答没错,这几个函数都能开启协程。不过这次咱们换个角度分析,通过提取这几个函数的共性,看看他们内部是怎么开启一个协程的。
相信通过本篇,你将对协程原理有个深刻的认识。
文章目录:

1、suspend 关键字背后的原理
2、如何开启一个原始的协程?
3、协程调用以及整体流程
4、协程代码我为啥看不懂?

1、suspend 关键字背后的原理

suspend 修饰函数

普通的函数

fun launchEmpty(block: () -> Unit) {   
}

定义一个函数,形参为函数类型。
查看反编译结果:

public final class CoroutineRawKt {
public static final void launchEmpty(@NotNull Function0 block) {
}
}

可以看出,在JVM 平台函数类型参数最终是用匿名内部类表示的,而FunctionX(X=0~22) 是Kotlin 将函数类型映射为Java 的接口。
来看看Function0 的定义:

public interface Function0<out R> : Function<R> {
/** Invokes the function. */
public operator fun invoke(): R
}

有一个唯一的方法:invoke(),它没有任何参数。
可作如下调用:

fun launchEmpty(block: () -> Unit) {
block()//与block.invoke()等价
}
fun main(array: Array<String>) {
launchEmpty {
println("I am empty")
}
}

带suspend 的函数

以上写法大家都比较熟悉了,就是典型的高阶函数的定义和调用。
现在来改造一下函数类型的修饰符:

fun launchEmpty1(block: suspend () -> Unit) {
}

相较之前,加了"suspend"关键字。
老规矩,查看反编译结果:

public static final void launchEmpty1(@NotNull Function1 block) {
}

参数从Function0 变为了Function1:

/** A function that takes 1 argument. */
public interface Function1<in P1, out R> : Function<R> {
/** Invokes the function with the specified argument. */
public operator fun invoke(p1: P1): R
}

Function1 的invoke()函数多了一个入参。

也就是说,加了suspend 修饰后,函数会默认加个形参。

当我们调用suspend修饰的函数时:

image.png

意思是:

"suspend"修饰的函数只能在协程里被调用或者是在另一个被"suspend"修饰的函数里调用。

suspend 作用

何为挂起

suspend 意为挂起、阻塞的意思,与协程相关。
当suspend 修饰函数时,表明这个函数可能会被挂起,至于是否被挂起取决于该函数里是否有挂起动作。 比如:

suspend fun testSuspend() {
println("test suspend")
}

这样的写法没意义,因为函数没有实现挂起功能。
你可能会说,挂起需要切换线程,好嘛,换个写法:

suspend fun testSuspend() {
println("test suspend")
thread {
println("test suspend in thread")
}
}

然而并没啥用,编译器依然提示:

image.png

意思是可以不用suspend 修饰,没啥意义。

挂起于协程的意义

第一点
当函数被suspend 修饰时,表明协程执行到此可能会被挂起,若是被挂起那么意味着协程将无法再继续往下执行,直到条件满足恢复了协程的运行。

fun main(array: Array<String>) {
GlobalScope.launch {
println("before suspend")//①
testSuspend()//挂起函数②
println("after suspend")//③
}
}

执行到②时,协程被挂起,将不会执行③,直到协程被恢复后才会执行③。
注:关于协程挂起的生动理解&线程的挂起 下篇将着重分析。

第二点
如果将suspend 修饰的函数类型看做一个整体的话:

suspend () -> T

无参,返回值为泛型。
Kotlin 里定义了一些扩展函数,可用来开启协程。

第三点 suspend 修饰的函数类型,当调用者实现其函数体时,传入的实参将会继承自SuspendLambda(这块下个小结详细分析)。

2、如何开启一个原始的协程?

##launch/async/runBlocking 如何开启协程
纵观这几种主流的开启协程方式,它们最终都会调用到:

#CoroutineStart.kt
public operator fun <R, T> invoke(block: suspend R.() -> T, receiver: R, completion: Continuation<T>): Unit =
when (this) {
DEFAULT -> block.startCoroutineCancellable(receiver, completion)
ATOMIC -> block.startCoroutine(receiver, completion)
UNDISPATCHED -> block.startCoroutineUndispatched(receiver, completion)
LAZY -> Unit // will start lazily
}

无论走哪个分支,都是调用block的函数,而block 就是我们之前说的被suspend 修饰的函数。
以DEFAULT 为例startCoroutineUndispatched接下来会调用到IntrinsicsJvm.kt里的:

#IntrinsicsJvm.kt
public actual fun <R, T> (suspend R.() -> T).createCoroutineUnintercepted(
receiver: R,
completion: Continuation<T>
)

该函数带了俩参数,其中的receiver 为接收者,而completion 为协程结束后调用的回调。
为了简单,我们可以省略掉receiver。
刚好IntrinsicsJvm.kt 里还有另一个函数:

#IntrinsicsJvm.kt
public actual fun <T> (suspend () -> T).createCoroutineUnintercepted(
completion: Continuation<T>
): Continuation<Unit>

createCoroutineUnintercepted 为 (suspend () -> T) 类型的扩展函数,因此只要我们的变量为 (suspend () -> T)类型就可以调用createCoroutineUnintercepted(xx)函数。
查找该函数的使用之处,发现Continuation.kt 文件里不少扩展函数都调用了它。
如:

#Continuation.kt
//创建协程的函数
public fun <T> (suspend () -> T).createCoroutine(
completion: Continuation<T>
): Continuation<Unit> =
SafeContinuation(createCoroutineUnintercepted(completion).intercepted(), COROUTINE_SUSPENDED)

其中Continuation 为接口:

#Continuation.kt
interface Continuation<in T> {
//协程上下文
public val context: CoroutineContext
//恢复协程
public fun resumeWith(result: Result<T>)
}

Continuation 接口很重要,协程里大部分的类都实现了该接口,通常直译过来为:"续体"。

创建完成后,还需要开启协程函数:

#Continuation.kt
//启动协程的函数
public inline fun <T> Continuation<T>.resume(value: T): Unit =
resumeWith(Result.success(value))

简单创建/调用协程

协程创建

由上分析可知,Continuation.kt 里有我们开启协程所需要的一些基本信息,接着来看看如何调用上述函数。

fun <T> launchFish(block: suspend () -> T) {
//创建协程,返回值为SafeContinuation(实现了Continuation 接口)
//入参为Continuation 类型,参数名为completion,顾名思义就是
//协程结束后(正常返回&抛出异常)将会调用它。
var coroutine = block.createCoroutine(object : Continuation<T> {
override val context: CoroutineContext
get() = EmptyCoroutineContext

//协程结束后调用该函数
override fun resumeWith(result: Result<T>) {
println("result:$result")
}
})
//开启协程
coroutine.resume(Unit)
}

定义了函数launchFish,该函数唯一的参数为函数类型参数,被suspend 修饰,而(suspend () -> T)定义一系列扩展函数,createCoroutine 为其中之一,因此block 可以调用createCoroutine。
createCoroutine 返回类型为SafeContinuation,通过SafeContinuation.resume()开启协程。

协程调用

fun main(array: Array<String>) {
launchFish {
println("I am coroutine")
}
}

打印结果:

image.png

3、协程调用以及整体流程

协程调用背后的玄机

反编译初窥门径

看到上面的打印大家可能比较晕,"println("I am coroutine")"是咋就被调用的?没看到有调用它的地方啊。
launchFish(block) 接收的是函数类型,当调用launchFish 时,在闭包里实现该函数的函数体即可,我们知道函数类型最终会替换为匿名内部类。
因为kotlin 有不少语法糖,无法一下子直击本质,老规矩,反编译看看结果:

    public static final void main(@NotNull String[] array) {
launchFish((Function1)(new Function1((Continuation)null) {
int label;

@Nullable
public final Object invokeSuspend(@NotNull Object var1) {
Object var4 = IntrinsicsKt.getCOROUTINE_SUSPENDED();
switch(this.label) {
case 0:
//闭包里的内容
String var2 = "I am coroutine";
boolean var3 = false;
//打印
System.out.println(var2);
return Unit.INSTANCE;
}
}

@NotNull
public final Continuation create(@NotNull Continuation completion) {
//创建一个Continuation,可以认为是续体
Function1 var2 = new <anonymous constructor>(completion);
return var2;
}

public final Object invoke(Object var1) {
//Function1 接口里的方法
return ((<undefinedtype>)this.create((Continuation)var1)).invokeSuspend(Unit.INSTANCE);
}
}));
}

为了更直观,删除了一些不必要的信息。
看到这,你发现了什么?通常传入函数类型的实参最后将会被编译为对应的匿名内部类,此时应该编译为Function1, 实现其唯一的函数:invoke(xx),而我们发现实际上还多了两个函数:invokeSuspend(xx)与create(xx)
我们有理由相信,invokeSuspend(xx)函数一定在某个地方被调用了,原因是:闭包里打印的字符串:"I am coroutine" 只在该函数里实现,而我们测试的结果是这个打印执行了。
还记得我们上面说的suspend 意义的第三点吗?

suspend 修饰的函数类型,其实参是匿名内部类,继承自抽象类:SuspendLambda。

也就是说invokeSuspend(xx)与create(xx) 的定义很有可能来自SuspendLambda,我们接着来分析它。

SuspendLambda 关系链

#ContinuationImpl.kt
internal abstract class SuspendLambda(
public override val arity: Int,
completion: Continuation<Any?>?
) : ContinuationImpl(completion), FunctionBase<Any?>, SuspendFunction {
constructor(arity: Int) : this(arity, null)
...
}

该类本身并没有太多内容,此处继承了ContinuationImpl类,查看该类也没啥特殊的,继续往上查找,找到BaseContinuationImpl类,在里面发现了线索:

#ContinuationImpl.kt
internal abstract class BaseContinuationImpl(
val completion: Continuation<Any?>?
) : Continuation<Any?>, CoroutineStackFrame, Serializable {
protected abstract fun invokeSuspend(result: Result<Any?>): Any?
open fun create(completion: Continuation<*>): Continuation<Unit> {
}
}

终于看到了眼熟的:invokeSuspend(xx)与create(xx)。
我们再回过头来捋一下类之间关系:

image.png

闭包生成的匿名内部类:

  • 实现了Function1 接口,并实现了该接口里的invoke函数。
  • 继承了SuspendLambda,并重写了invokeSuspend函数和create函数。

你可能会说还不够直观,那好,继续改写一下:

    class MyAnonymous extends SuspendLambda implements Function1 {
int label;
public final Object invokeSuspend(@NotNull Object var1) {
Object var4 = IntrinsicsKt.getCOROUTINE_SUSPENDED();
switch(this.label) {
case 0:
String var2 = "I am coroutine";
boolean var3 = false;
System.out.println(var2);
return Unit.INSTANCE;
}
}
public final Continuation create(@NotNull Continuation completion) {
Intrinsics.checkNotNullParameter(completion, "completion");
Function1 var2 = new <anonymous constructor>(completion);
return var2;
}
public final Object invoke(Object var1) {
return ((<undefinedtype>)this.create((Continuation)var1)).invokeSuspend(Unit.INSTANCE);
}
}

public static final void launchFish(@NotNull MyAnonymous block) {
Continuation coroutine = ContinuationKt.createCoroutine(block, (new Continuation() {
@NotNull
public CoroutineContext getContext() {
return (CoroutineContext) EmptyCoroutineContext.INSTANCE;
}

public void resumeWith(@NotNull Object result) {
String var2 = "result:" + Result.toString-impl(result);
boolean var3 = false;
System.out.println(var2);
}
}));
//开启
coroutine.resumeWith(Result.constructor-impl(var3));
}

public static final void main(@NotNull String[] array) {
MyAnonymous myAnonymous = new MyAnonymous();
launchFish(myAnonymous);
}

这么看就比较清晰了,此处我们单独声明了一个MyAnonymous类,并构造对象传递给launchFish函数。

闭包的执行

既然匿名类的构造清晰了,接下来分析闭包是如何被执行的,也就是查找invokeSuspend(xx)函数是怎么被调用的?
将目光转移到launchFish 函数本身。

createCoroutine()
先看createCoroutine()函数调用,直接上代码:

#Continuation.kt
fun <T> (suspend () -> T).createCoroutine(
completion: Continuation<T>
): Continuation<Unit> =
//返回SafeContinuation 对象
//SafeContinuation 构造函数需要2个参数,一个是delegate,另一个是协程状态
//此处默认是挂起
SafeContinuation(createCoroutineUnintercepted(completion).intercepted(), COROUTINE_SUSPENDED)

#IntrinsicsJvm.kt
actual fun <T> (suspend () -> T).createCoroutineUnintercepted(
completion: Continuation<T>
): Continuation<Unit> {
val probeCompletion = probeCoroutineCreated(completion)
return if (this is BaseContinuationImpl)
//此处的this 即为匿名内部类对象 MyAnonymous,它间接继承了BaseContinuationImpl
//调用MyAnonymous 重写的create 函数
//create 函数里new 新的MyAnonymous 对象
create(probeCompletion)
else
createCoroutineFromSuspendFunction(probeCompletion) {
(this as Function1<Continuation<T>, Any?>).invoke(it)
}
}

#IntrinsicsJvm.kt
public actual fun <T> Continuation<T>.intercepted(): Continuation<T> =
//判断是否是ContinuationImpl 类型的Continuation
//我们的demo里是true,因此会继续尝试调用拦截器
(this as? ContinuationImpl)?.intercepted() ?: this

#ContinuationImpl.kt
public fun intercepted(): Continuation<Any?> =
//查看是否已经有拦截器,如果没有,则从上下文里找,上下文没有,则用自身,最后赋值。
//在我们的demo里上下文里没有,用的是自身
intercepted
?: (context[ContinuationInterceptor]?.interceptContinuation(this) ?: this)
.also { intercepted = it }

最后得出的Continuation 赋值给SafeContinuation 的成员变量:delegate。
至此,SafeContinuation 对象已经构造完毕,接着继续看如何用它开启协程。

再看 resume()

#SafeContinuationJvm.kt
actual override fun resumeWith(result: Result<T>) {
while (true) { // lock-free loop
val cur = this.result // atomic read
when {
//初始化状态为UNDECIDED,因此直接return
cur === CoroutineSingletons.UNDECIDED -> if (SafeContinuation.RESULT.compareAndSet(this,
CoroutineSingletons.UNDECIDED, result.value)) return
//如果是挂起,将它变为恢复状态,并调用恢复函数
//demo 里初始化状态为COROUTINE_SUSPENDED,因此会走到这
cur === COROUTINE_SUSPENDED -> if (SafeContinuation.RESULT.compareAndSet(this, COROUTINE_SUSPENDED,
CoroutineSingletons.RESUMED)) {
//delegate 为之前创建的Continuation,demo 里因为没有拦截,因此为MyAnonymous
delegate.resumeWith(result)
return
}
else -> throw IllegalStateException("Already resumed")
}
}
}

#ContinuationImpl.kotlin
#BaseContinuationImpl类的成员函数
override fun resumeWith(result: Result<Any?>) {
var current = this
var param = result
while (true) {
probeCoroutineResumed(current)
with(current) {
val completion = completion!!
val outcome: Result<Any?> =
try {
//invokeSuspend 即为MyAnonymous 里的方法
val outcome = invokeSuspend(param)
//如果返回值是挂起状态,则函数直接退出
if (outcome === kotlin.coroutines.intrinsics.COROUTINE_SUSPENDED) return
kotlin.Result.success(outcome)
} catch (exception: Throwable) {
kotlin.Result.failure(exception)
}
releaseIntercepted() // this state machine instance is terminating
if (completion is BaseContinuationImpl) {
current = completion
param = outcome
} else {
//执行到这,最终执行外层的completion,在demo里会输出"result:$result"
completion.resumeWith(outcome)
return
}
}
}
}

最后再回头看 invokeSuspend

         public final Object invokeSuspend(@NotNull Object var1) {
Object var4 = IntrinsicsKt.getCOROUTINE_SUSPENDED();
switch(this.label) {
case 0:
ResultKt.throwOnFailure(var1);
String var2 = "I am coroutine";
boolean var3 = false;
System.out.println(var2);
return Unit.INSTANCE;
default:
throw new IllegalStateException("call to 'resume' before 'invoke' with coroutine");
}
}

你兴许已经发现了,此处的返回值永远是Unit.INSTANCE啊,那么协程永远不会挂起。
没有挂起功能的协程就是鸡肋...
没错,咱们的demo里实现的是一个无法挂起的协程,回到最初的launchFish()的调用:

    launchFish {
println("I am coroutine")
}
}

因为闭包里只有一个打印语句,根本没有挂起函数,当然就没有挂起的说法了。

协程调用整体流程

上面花很多篇幅去分析协程的调用,其实就是为了从kotlin 的简洁里脱离出来,从而真正了解其背后的原理。
Demo里的协程构造比较原始,相较于launch/async 等启动方式,它没有上下文、没有线程调度,但并不妨碍我们通过它去了解协程的运作。当我们了解了其运作的核心,到时候再去看launch/async/runBlocking 就非常容易了,毕竟它们都是提供给开发者更方便操作协程的工具,是在原始携程的基础上演变的。
协程创建调用栈简易图:

image.png

4、协程代码我为啥看不懂?

之前有一些小伙伴跟我反馈说:"小鱼人,我尝试去看协程源码,感觉找不到入口,又或是跟着源码跟到一半就断了... 你是咋阅读的啊?"
有一说一,协程源码确实不太好懂,若要比较顺畅读懂源码,根据个人经验可能需要以下前置条件:

1、kotlin 语法基础,这是必须的。
2、高阶函数&扩展函数。
3、平台代码差异,有一些类、函数是与平台相关,需要定位到具体平台,比如SafeContinuation,找到Java 平台的文件:SafeContinuationJvm.kt。
4、断点调试时,有些单步断点不会进入,需要指定运行到的位置。
5、有些代码是编译时期构造的,需要对照反编译结果查看。
6、还有些代码是没有源码的,可能是ASM插入的,此时只能靠肉眼理解了。

如果你对kotlin 基础/高阶函数 等有疑惑,请查看之前的文章。

本篇仅仅构造了一个简陋的协程,协程的最重要的挂起/恢复并没有涉及,下篇将会着重分析如何构造一个挂起函数,以及协程到底是怎么挂起的。

本文基于Kotlin 1.5.3,文中完整Demo请点击


作者:小鱼人爱编程
链接:https://juejin.cn/post/7109410972653060109
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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一个小故事讲明白进程、线程、Kotlin 协程到底啥关系?

相信稍微接触过Kotlin的同学都知道Kotlin Coroutine(协程)的大名,甚至有些同学认为重要到"无协程,不Kotlin"的地步,吓得我赶紧去翻阅了协程源码,同时也学习了不少博客,博客里比较典型的几个说法: 协程是轻量级线程、比线程耗费资源少 ...
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相信稍微接触过Kotlin的同学都知道Kotlin Coroutine(协程)的大名,甚至有些同学认为重要到"无协程,不Kotlin"的地步,吓得我赶紧去翻阅了协程源码,同时也学习了不少博客,博客里比较典型的几个说法:




  • 协程是轻量级线程、比线程耗费资源少

  • 协程是线程框架

  • 协程效率高于线程

  • ...



一堆术语听起来是不是很高端的样子?这些表述正确吗?妥当吗?你说我学了大半天,虽然我也会用,但还是没弄懂啥是协程...

为了彻底弄懂啥是协程,需要将进程、线程拉进来一起pk。

通过本篇文章,你将了解到:



1、程序、进程、CPU、内存关系

2、进程与线程的故事

3、线程与Kotlin协程的故事

4、Kotlin 协程的使命



1、程序、进程、CPU、内存关系



image.png


如上图,平时我们打包好一个应用,放在磁盘上,此时我们称之为程序或者应用,是静态的。也就是咱们平常说的:我下载个程序,你传给apk给我,它们都是程序(应用)。

当我们执行程序(比如点击某个App),OS 会将它加载进内存,CPU 从内存某个起始地址开始读取指令并执行程序。

程序从磁盘上加载到内存并被CPU运行期间,称之为进程。因此我们通常说某个应用是否还在存活,实际上说的是进程是否还在内存里;也会说某某程序CPU占用率太高,实际上说的是进程的CPU占用率。

而操作系统负责管理磁盘、内存、CPU等交互,可以说是大管家。


2、进程与线程的故事


接下来我们以一个故事说起。


上古时代的合作



image.png


在上古时候,一个设备里只有一个CPU,能力比较弱,单位时间内能够处理的任务量有限,内存比较小,能加载的应用不多,相应的那会儿编写的程序功能单一,结构简单。


OS 说:"大家都知道,我们的情况比较具体,只有一个CPU,内存也很小,而现在有不少应用想要占用CPU和内存,无规矩不成方圆,我现在定下个规矩:"



每个应用加载到内存后,我将给他安排内存里的一块独立的空间,并记录它的一些必要信息,最后规整为一个叫进程的东西,就是代表你这个应用的所有信息,以后我就只管调度进程即可。

并且进程之间的内存空间是隔离的,无法轻易访问,特殊情况需要经过我的允许。



应用(程序)说:"哦,我知道了,意思就是:进程是资源分派的基本单位嘛"

OS 说:"对的,悟性真好,小伙子。"


规矩定下了,大家就开始干活了:



1、应用被加载到内存后,OS分派了一些资源给它。

2、CPU 从内存里逐一取出并执行进程。

3、其它没有得到CPU青睐的进程则静候等待,等待被翻牌。



中古时代的合作


一切都有条不紊的进行着,大家配合默契,其乐融融,直到有一天,OS 发现了一些端倪。

他发现CPU 在偷懒...找到CPU,压抑心中的愤怒说到:

"我发现你最近不是很忙哎,是不是工作量不饱和?"

CPU 忙不迭说到:"冤枉啊,我确实不是很忙,但这不怪我啊。你也知道我最近升级了频率,处理速度快了很多,进程每次给我的任务我都快速执行完了,不过它们却一直占用我,不让我处理其它进程的,我也是没办法啊。"

OS 大吃一惊到:"大胆进程,居然占着茅坑不拉屎!"

CPU 小声到:"我又不是茅坑..."


OS 找来进程劈头盖脸训斥一道:"进程你好大的胆,我之前不是给你说请CPU 做事情要讲究一个原则:按需占有,用完就退。你把我话当耳边风了?"

进程直呼:"此事与我无关啊,你知道的我最讲原则了,你之前说过对CPU 的使用:应占尽占。我现在不仅要处理本地逻辑,还要从磁盘读取文件,这个时候我虽然不占用CPU,但是我后面文件读结束还是需要他。"


OS 眉头紧皱,略微思索了一下对进程和CPU道:"此事前因后果均已知悉,容我斟酌几日。"

几天后,OS 过来对他俩说:"我现在重新拟定一个规则:进程不能一直占用CPU到任务结束为止,需要规定占用的时间片,在规定的时间片内进程能完成多少是多少,时间一到立即退出CPU换另一个进程上,没能完成任务的进程等下个轮到自己的时间片再上"

进程和CPU 对视一眼,立即附和:"谨遵钧令,使命必达!"


近现代的合作



自从实行新规定以来,进程们都有机会抢占CPU了,算是雨露均沾,很少出现某进程长期霸占CPU的现象了,OS 对此很是满意。



一则来自进程的举报打破这黎明前的宁静。

OS 收到一则举报:"我进程实名举报CPU 偷懒。"

OS 心里咯噔一跳,寻思着咋又是CPU,于是叫来CPU 对簿公堂。

CPU 听到OS 召唤,暗叫不妙,心里立马准备了一套说辞。

OS 对着CPU 和 进程说:"进程说你偷懒,你在服务进程的时间片内无所事事,我希望你能给我一个满意的答复。"

CPU 一听这话,心里一阵鄙视,果不出我所料,就知道你问这事。虽然心里诽腹不已,脸上却是郑重其事道:"这事是因为进程交给我的任务很快完成了,它去忙别的事了,让我等等他。"

OS 诧异道:"你这么快就将进程的任务处理完成了?"

CPU 面露得以之色道:"你知道的我一直追求进步,这不前阵子又升级了一下嘛,处理能力又提升了。如果说优秀是一种原罪的话,那这个罪名由我承担吧,再如果..."

OS 看了进程一眼,对CPU 说:"行行行,打住,此事确实与你无关。进程虽然你误会了CPU,但是你提出的问题确实是一个好的思考点,这个下来我想个方案,回头咱们评审一下。"


一个月后,OS 将进程和CPU召集起来,并拿出方案说:"我们这次将进行一次大的调整,鉴于CPU 处理能力提升,他想要承担更多的工作,而目前以进程为单位提交任务颗粒度太大了,需要再细化。我建议将进程划分为若干线程,这些线程共享进程的资源池,进程想要执行某任务直接交给线程即可,而CPU每次以线程为单位执行。接下来,你们说说各自的意见吧。"

进程说到:"这个方案很优秀,相当于我可以弄出分身,让各个分身干各项任务,处理UI一个线程,处理I/O是另一个线程,处理其它任务是其它线程,我只需要分派各个任务给线程,剩下的无需我操心了。CPU 你觉得呢?"

CPU 心底暗道:"你自己倒是简单,只管造分身,脏活累活都是我干..."

表面故作沉重说到:"这个改动有点大,我现在需要直接对接线程,这块需要下来好好研究一下,不过问题不大。"

进程补充道:"CPU 你可以要记清楚了,以后线程是CPU 调度的基本单位了。"

CPU 应道:"好的,好的,了解了(还用你复述OS 的话嘛...)。"


规矩定下了,大家热火朝天地干活。



image.png



进程至少有一个线程在运行,其余按需制造线程,多个线程共用进程资源,每个线程都被CPU 执行。



新时代的合作


OS 照例视察各个模块的合作,这天进程又向它抱怨了:"我最近各个线程的数据总是对不上,是不是内存出现了差错?"

OS 愣了一下,说到:"这问题我知道了,还没来得及和你说呢。最近咱们多放了几个CPU 模块提升设备的整体性能,你的线程可能在不同的CPU上运行,因此拿到的数据有点问题。"

进程若有所思道:"以前只有一个CPU,各个进程看似同时运行,实则分享CPU时间片,是并发行为。现在CPU 多了,不同的线程有机会同时运行,这就是真并行了吧。"

OS 道:"举一反三能力不错哦,不管并行还是并发,多个线程共享的数据有可能不一致,尤其加入了多CPU后,现象比较明显,这就是多线程数据安全问题。底层已经提供了一些基本的机制,比如CPU的MESI,但还是无法完全解决这问题,剩下的交给上层吧。"

进程道:"了解了,那我告诉各个线程,如果他们有共享数据的需求,自己协商解决一下。"

进程告知线程自己处理线程安全问题,线程答到:"我只是个工具人,谁用谁负责处理就好。"

一众编程语言答到:"我自己来处理吧。"

多CPU 如下,每个线程都有可能被其它CPU运行。



image.png


3、线程与Kotlin协程的故事


Java 线程调用


底层一众大佬已经将坑踩得差不多了,这时候得各个编程语言出场了。

C 语言作为骨灰级人物远近闻名,OS、驱动等都是由他编写,这无需介绍了。

之后如雨后春笋般又冒出了许多优秀的语言,如C++、Java、C#、Qt 等,本小结的主人公:Java。

Java 从小目标远大,想要跨平台运行,借助于JVM他可以实现这个梦想,每个JVM 实例对应一个进程,并且OS 还给了他操作线程的权限。

Java 想既然大佬这么支持,那我要撸起袖子加油干了,刚好在Android 上接到一个需求:



通过学生的id,向后台(联网)查询学生的基本信息,如姓名、年龄等。



Java 心想:"这还不简单,且看我猛如虎的操作。"

先定义学生Bean类型:


public class StudentInfo {
//学生id
private long stuId = 999;
private String name = "fish";
private int age = 18;
}

再定义一个获取的动作:


    //从后台获取信息
public StudentInfo getWithoutThread(long stuId) {
try {
//模拟耗时操作
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return new StudentInfo();
}

信心满满地运行,却被现实无情打脸,只见控制台显目的红色:



不能在主线程进行网络请求。



同步调用


Java 并不气馁,这问题简单,我开个线程取获取不就得了?


    Callable<StudentInfo> callable = new Callable<StudentInfo>() {
@Override
public StudentInfo call() throws Exception {
try {
//模拟耗时操作
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return new StudentInfo();
}
};

public StudentInfo getStuInfo(long stuId) {
//定义任务
FutureTask<StudentInfo> futureTask = new FutureTask<>(callable);
//开启线程,执行任务
new Thread(futureTask).start();
try {
//阻塞获取结果
StudentInfo studentInfo = futureTask.get();
return studentInfo;
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}

而后,再在界面上弹出学生姓名:


 JavaStudent javaStudent = new JavaStudent();
StudentInfo studentInfo = javaStudent.getWithoutThread(999);
Toast.makeText(this, "学生姓名:" + studentInfo.getName(), Toast.LENGTH_LONG).show();

刚开始能弹出Toast,然而后面动不动UI就卡顿,甚至出现ANR 弹窗。

Java 百思不得其解,后得到Android 本尊指点:



Android 主线程不能进行耗时操作。



Java 说到:"我就简单获取个信息,咋这么多限制..."

Android 答到:"Android 通常需要在主线程更新UI,主线程不能做过多耗时操作,否则影响UI 渲染流畅度。不仅是Android,你Java 本身的主线程(main线程)通常也不会做耗时啊,都是通过开启各个线程去完成任务,要不然每一步都要主线程等待,那主线程的其它关键任务就没法开启了。"

Java 沉思道:"有道理,容我三思。"


异步调用与回调


Java 果不愧是编程语言界的老手,闭关几天就想出了方案,直接show us code:


    //回调接口
public interface Callback {
void onCallback(StudentInfo studentInfo);
}

//异步调用
public void getStuInfoAsync(long stuId, Callback callback) {
new Thread(() -> {
try {
//模拟耗时操作
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}

StudentInfo studentInfo = new StudentInfo();
if (callback != null) {
//回调给调用者
callback.onCallback(studentInfo);
}
}).start();
}

在调用耗时方法时,只需要将自己的凭证(回调对象)传给方法即可,调用者不管方法里具体是咋实现的,才不管你开几个线程呢,反正你有结果通过回调给我。

调用者只需要在需要的地方实现回调接收即可:


        JavaStudent javaStudent = new JavaStudent();
javaStudent.getStuInfoAsync(999, new JavaStudent.Callback() {
@Override
public void onCallback(StudentInfo studentInfo) {
//异步调用,回调从子线程返回,需要切换到主线程更新UI
runOnUiThread(() -> {
Toast.makeText(TestJavaActivity.this, "学生姓名:" + studentInfo.getName(), Toast.LENGTH_LONG).show();
});
}
});

异步调用的好处显而易见:



1、不用阻塞调用者,调用者可继续做其它事情。

2、线程没有被阻塞,相比同步调用效率更高。



缺点也是比较明显:



1、没有同步调用直观。

2、容易陷入多层回调,不利于阅读与调试。

3、从内到外的异常处理缺失传递性。



Kotlin 协程毛遂自荐


Java 靠着左手同步调用、右手异步调用的左右互搏技能,成功实现了很多项目,虽然异步调用有着一些缺点,但瑕不掩瑜。

这天,Java 又收到需求变更了:



通过学生id,获取学生信息,通过学生信息,获取他的语文老师id,通过语文老师id,获取老师姓名,最后更新UI。



Java 不假思索到:"简单,我再嵌套一层回调即可。"


    //回调接口
public interface Callback {
void onCallback(StudentInfo studentInfo);
//新增老师回调接口
default void onCallback(TeacherInfo teacherInfo){}
}

//异步调用
public void getTeachInfoAsync(long stuId, Callback callback) {
//先获取学生信息
getStuInfoAsync(stuId, new Callback() {
@Override
public void onCallback(StudentInfo studentInfo) {
//获取学生信息后,取出关联的语文老师id,获取老师信息
new Thread(() -> {
try {
//模拟耗时操作
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}

TeacherInfo teacherInfo = new TeacherInfo();
if (callback != null) {
//老师信息获取成功
callback.onCallback(teacherInfo);
}
}).start();
}
});
}

眼看Java 一下子实现了功能,Android再提需求:



通过老师id,获取他所在的教研组信息,再通过教研组id获取教研组排名...



Java 抗议道:"哪有这么奇葩的需求,那我不是要无限回调吗,我可以实现,但不好维护,过几天我自己看都看不懂了。"

Android:"不就是几个回调的问题嘛,亏你还是老员工,实在不行,我找其他人。"

Java:"...我再想想。"


正当Java 一筹莫展之际,吃饭时刚好碰到了Kotlin,Java 难得有时间和这位新入职的小伙伴聊聊天,发发牢骚。

Kotlin 听了Java 的遭遇,表达了同情并劝说Java 赶紧离职,Android 这块不适合他。


Kotlin 随后找到Android,略微紧张地说:"吾有一计,可安天下。"

Android 对于毛遂自荐的人才是非常欢迎的,问曰:"计将安出"

Kotlin 随后激动到:协程。

Android 诧异道:"协程,旅游?"



image.png


Kotlin 赶紧道:"非也,此协程非彼携程...而是它"



jj.png


Android 说:"看这肌肉挺大的,想必比较强,请开始你的表演吧。"

Koltin 立马展示自己。


class StudentCoroutine {
private val FIXED_TEACHER_ID = 888
fun getTeachInfo(act: Activity, stuId: Long) {
GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {

var studentInfo: StudentInfo
var teacherInfo: TeacherInfo? = null

//先获取学生信息
withContext(Dispatchers.IO) {
//模拟网络获取
Thread.sleep(2000)
studentInfo = StudentInfo()
}
//再获取教师信息
withContext(Dispatchers.IO) {
if (studentInfo.lanTechId.toInt() === FIXED_TEACHER_ID) {
//模拟网络获取
Thread.sleep(2000)
teacherInfo = TeacherInfo()
}
}
//更新UI
Toast.makeText(act, "teacher name:${teacherInfo?.name}", Toast.LENGTH_LONG).show()
}
Toast.makeText(act, "主线程还在跑...", Toast.LENGTH_LONG).show()
}
}

外部调用:


    var student = StudentCoroutine()
student.getTeachInfo(this@MainActivity, 999)

Android 一看,大吃一惊:"想不到,语言界竟然有如此厚颜无耻之...不对,如此简洁的写法。"

Kotlin 道:"协程这概念早就有了,其它兄弟语言Python、Go等也实现了,我也是站在巨人的肩膀上,秉着解决用户痛点的思路来设计的。"

Android 随即大手一挥道:"就冲着你这简洁的语法,今后Android 业务你来搞吧,希望你能够担起重担。"

Kotlin 立马道:"没问题,我本身也是跨平台的,只是Java 那边...。"

Android:"这个你无需顾虑,Java 的工作我来做,成年人应该知道这世界是残酷的。"

Java 听到Kotlin 逐渐蚕食了自己在Android上的业务,略微生气,于是看了Kotlin 的写法,最后长舒一口气:"确实比较简洁,看起来功能阻塞了主线程,实际并没有。其实就是 用同步的写法,表达异步的调用。"

Koltin :"知我者,老大哥Java 也。"


4、Kotlin 协程的使命


通过与Java 的比对,大家也知道了协程最大的特色:



将异步编程同步化。



当然还有一些特点,如异常处理、协程取消等。

再回过头来看看上面的疑问。


1、协程是轻量级线程、比线程耗费资源少
这话虽然是官方说的,但我觉得有点误导的作用,协程是语言层面的东西,线程是系统层面的东西,两者没有可比性。

协程就是一段代码块,既然是代码那就离不开CPU的执行,而CPU调度的基本单位是线程。


2、协程是线程框架
协程解决了移步编程时过多回调的问题,既然是异步编程,那势必涉及到不同的线程。Kotlin 协程内部自己维护了线程池,与Java 线程池相比有些优化的地方。在使用协程过程中,无需关注线程的切换细节,只需指定想要执行的线程即可,从对线程的封装这方面来说这说话也没问题。


3、协程效率高于线程
与第一点类似,协程在运行方面的高效率其实换成回调方式也是能够达成同样的效果,实际上协程内部也是通过回调实现的,只是在编译阶段封装了回调的细节而已。因此,协程与线程没有可比性。


阅读完上述内容,想必大家都知道进程、线程、协程的关系了,也许大家还很好奇协程是怎么做到不阻塞调用者线程的?它又是怎么在获取结果后回到原来的位置继续执行呢?线程之间如何做到丝滑般切换的?

不要着急,这些点我们一点点探秘,下篇文章开始徒手开启一个协程,并分析其原理。

Kotlin 源码阅读需要一定的Kotlin 基础,尤其是高阶函数,若是这方面还不太懂的同学可以查阅之前的文章:Kotlin 高阶函数从未如此清晰 系列


本文基于Kotlin 1.5.3,文中完整Demo请点击



coroutine_.gif


作者:小鱼人爱编程
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Flutter 混合开发(Android)Flutter跟Native相互通信

前言Flutter 作为混合开发,跟native端做一些交互在所难免,比如说调用原生系统传感器、原生端的网络框架进行数据请求就会用到 Flutter 调用android 及android 原生调用 Flutter的方法,这里就涉及到Platform Chann...
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前言

Flutter 作为混合开发,跟native端做一些交互在所难免,比如说调用原生系统传感器、原生端的网络框架进行数据请求就会用到 Flutter 调用android 及android 原生调用 Flutter的方法,这里就涉及到Platform Channels(平台通道)

Platform Channels (平台通道)

Flutter 通过Channel 与客户端之间传递消息,如图:


图中就是通过MethodChannel的方式实现Flutter 与客户端之间的消息传递。MethodChannel是Platform Channels中的一种,Flutter有三种通信类型:

BasicMessageChannel:用于传递字符串和半结构化的信息

MethodChannel:用于传递方法调用(method invocation)通常用来调用native中某个方法

EventChannel: 用于数据流(event streams)的通信。有监听功能,比如电量变化之后直接推送数据给flutter端。

为了保证UI的响应,通过Platform Channels传递的消息都是异步的。

更多关于channel原理可以去看这篇文章:channel原理篇

Platform Channels 使用

1.MethodChannel的使用

原生客户端写法(以Android 为例)

首先定义一个获取手机电量方法

private int getBatteryLevel() {
return 90;
}

这函数是要给Flutter 调用的方法,此时就需要通过 MethodChannel 来建立这个通道了。

首先新增一个初始化 MethodChannel 的方法

private String METHOD_CHANNEL = "common.flutter/battery";
private String GET_BATTERY_LEVEL = "getBatteryLevel";
private MethodChannel methodChannel;

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
GeneratedPluginRegistrant.registerWith(this);
initMethodChannel();
getFlutterView().postDelayed(() ->
methodChannel.invokeMethod("get_message", null, new MethodChannel.Result() {
@Override
public void success(@Nullable Object o) {
Log.d(TAG, "get_message:" + o.toString());
}

@Override
public void error(String s, @Nullable String s1, @Nullable Object o) {

}

@Override
public void notImplemented() {

}
}), 5000);

}

private void initMethodChannel() {
methodChannel = new MethodChannel(getFlutterView(), METHOD_CHANNEL);
methodChannel.setMethodCallHandler(
(methodCall, result) -> {
if (methodCall.method.equals(GET_BATTERY_LEVEL)) {
int batteryLevel = getBatteryLevel();

if (batteryLevel != -1) {
result.success(batteryLevel);
} else {
result.error("UNAVAILABLE", "Battery level not available.", null);
}
} else {
result.notImplemented();
}
});


}

private int getBatteryLevel() {
return 90;
}

METHOD_CHANNEL 用于和flutter交互的标识,由于一般情况下会有多个channel,在app里面需要保持唯一性

MethodChannel 都是保存在以通道名为Key的Map中。所以要是设了两个名字一样的channel,只有后设置的那个会生效。

onMethodCall 有两个参数,onMethodCall 里包含要调用的方法名称和参数。Result是给Flutter的返回值。方法名是客户端与Flutter统一设定。通过if/switch语句判断 MethodCall.method 来区分不同的方法,在我们的例子里面我们只会处理名为“getBatteryLevel”的调用。在调用本地方法获取到电量以后通过 result.success(batteryLevel) 调用把电量值返回给Flutter。

MethodChannel-Flutter 端

直接先看一下Flutter端的代码

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
int _counter = 0;
static const platform = const MethodChannel('common.flutter/battery');

void _incrementCounter() {
setState(() {
_counter++;
_getBatteryLevel();
});
}

@override
Widget build(BuildContext context) {
platform.setMethodCallHandler(platformCallHandler);
return Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text(widget.title),
),
body: Center(
child: Column(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: <Widget>[
Text(
'You have pushed the button this many times:',
),
Text(
'$_counter',
style: Theme.of(context).textTheme.display1,
),
Text('$_batteryLevel'),
],
),
),
floatingActionButton: FloatingActionButton(
onPressed: _incrementCounter,
tooltip: 'Increment',
child: Icon(Icons.add),
),
);
}

String _batteryLevel = 'Unknown battery level.';

Future<Null> _getBatteryLevel() async {
String batteryLevel;
try {
final int result = await platform.invokeMethod('getBatteryLevel');
batteryLevel = 'Battery level at $result % .';
} on PlatformException catch (e) {
batteryLevel = "Failed to get battery level: '${e.message}'.";
}

setState(() {
_batteryLevel = batteryLevel;
});
}

//客户端调用
Future<dynamic> platformCallHandler(MethodCall call) async {
switch (call.method) {
case "get_message":
return "Hello from Flutter";
break;
}
}
}

上面代码解析:
首先,定义一个常量result.success(platform),和Android客户端定义的channel一致;
接下来定义一个 result.success(_getBatteryLevel())方法,用来调用Android 端的方法,result.success(final int result = await platform.invokeMethod('getBatteryLevel');) 这行代码就是通过通道来调用Native(Android)方法了。因为MethodChannel是异步调用的,所以这里必须要使用await关键字。

在上面Android代码中我们把获取到的电量通过result.success(batteryLevel);返回给Flutter。这里await表达式执行完成以后电量就直接赋值给result变量了。然后通过result.success(setState); 去改变Text显示值。到这里为止,是通过Flutter端调用原生客户端方法。

MethodChannel 其实是一个可以双向调用的方法,在上面的代码中,其实我们也体现了,通过原生客户端调用Flutter的方法。

在原生端通过 methodChannel.invokeMethod 的方法调用

methodChannel.invokeMethod("get_message", null, new MethodChannel.Result() {
@Override
public void success(@Nullable Object o) {
Log.d(TAG, "get_message:" + o.toString());
}

@Override
public void error(String s, @Nullable String s1, @Nullable Object o) {

}

@Override
public void notImplemented() {

}
});

在Flutter端就需要给MethodChannel设置一个MethodCallHandler

static const platform = const MethodChannel('common.flutter/battery');
platform.setMethodCallHandler(platformCallHandler);
Future<dynamic> platformCallHandler(MethodCall call) async {
switch (call.method) {
case "get_message":
return "Hello from Flutter";
break;
}
}

以上就是MethodChannel的相关用法了。

EventChannel

将数据推送给Flutter端,类似我们常用的推送功能,有需要就推送给Flutter端,是否需要去处理这个推送由Flutter那边决定。相对于MethodChannel是主动获取,EventChannel则是被动推送。

EventChannel 原生客户端写法

private String EVENT_CHANNEL = "common.flutter/message";
private int count = 0;
private Timer timer;

private void initEventChannel() {
new EventChannel(getFlutterView(), EVENT_CHANNEL).setStreamHandler(new EventChannel.StreamHandler() {
@Override
public void onListen(Object arguments, EventChannel.EventSink events) {
timer.schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
if (count < 10) {
count++;
events.success("当前时间:" + System.currentTimeMillis());
} else {
timer.cancel();
}
}
}, 1000, 1000);
}

@Override
public void onCancel(Object o) {

}
});
}

在上面的代码中,我们做了一个定时器,每秒向Flutter推送一个消息,告诉Flutter我们当前时间。为了防止一直倒计时,我这边做了个计数,超过10次就停止发送。

EventChannel Flutter端

String message = "not message";
static const eventChannel = const EventChannel('common.flutter/message');
@override
void initState() {
super.initState();
eventChannel.receiveBroadcastStream().listen(_onEvent, onError: _onError);
}

void _onEvent(Object event) {
setState(() {
message =
"message: $event";
});
}

void _onError(Object error) {
setState(() {
message = 'message: unknown.';
});
}

上面的代码就是Flutter端接收原生客户端数据,通过_onEvent 来接收数据,将数据显示Text。这个实现相对简单,如果要达到业务分类,需要将数据封装成json,通过json数据包装一些对应业务标识和数据来做区分。

BasicMessageChannel

BasicMessageChannel (主要是传递字符串和一些半结构体的数据)

BasicMessageChannel Android端

private void initBasicMessageChannel() {
BasicMessageChannel<Object> basicMessageChannel = new BasicMessageChannel<>(getFlutterView(), BASIC_CHANNEL, StandardMessageCodec.INSTANCE);
//主动发送消息到flutter 并接收flutter消息回复
basicMessageChannel.send("send basic message", (object)-> {
Log.e(TAG, "receive reply msg from flutter:" + object.toString());
});

//接收flutter消息 并发送回复
basicMessageChannel.setMessageHandler((object, reply)-> {
Log.e(TAG, "receive msg from flutter:" + object.toString());
reply.reply("reply:got your message");

});

}

BasicMessageChannel Flutter端

  static const basicChannel = const BasicMessageChannel('common.flutter/basic', StandardMessageCodec());
//发送消息到原生客户端 并且接收到原生客户端的回复
Future<String> sendMessage() async {
String reply = await basicChannel.send('this is flutter');
print("receive reply msg from native:$reply");
return reply;
}

//接收原生消息 并发送回复
void receiveMessage() async {
basicChannel.setMessageHandler((msg) async {
print("receive from Android:$msg");
return "get native message";
});

上面例子中用到的编解码器为StandardMessageCodec ,例子中通信都是String,用StringCodec也可以。

以上就是Flutter提供三种platform和dart端的消息通信方式。

本文转载自: https://www.jianshu.com/p/1f12e53f5fb3
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在浏览器输入URL到页面展示发生了什么

查询缓存其实从填写上url按下回车后,我们就进入了第一步就是 DNS 解析过程,首先需要找到这个 url 域名的服务器 ip,为了寻找这个 ip,浏览器首先会寻找缓存,查看缓存中是否有记录缓存的查找记录为:浏览器缓存=》系统缓存=》路由 器缓存缓存中没有则查找...
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查询缓存


其实从填写上url按下回车后,我们就进入了第一步就是 DNS 解析过程,首先需要找到这个 url 域名的服务器 ip,为了寻找这个 ip,浏览器首先会寻找缓存,查看缓存中是否有记录缓存的查找记录为:浏览器缓存=》系统缓存=》路由 器缓存缓存中没有则查找系统的 hosts 文件中是否有记录,

DNS服务器


如果没有缓存则查询 DNS 服务器,得到服务器的 ip 地址后,浏览器根据这个 ip 以及相应的端口号发送连接请求;当然如果DNS服务器中没有解析成功,他会向上一步获得的顶级DNS服务器发送解析请求。


TCP三次握手


客户端和服务端都需要直到各自可收发,因此需要三次握手。

从图片可以得到三次握手可以简化为:

1、浏览器发送连接请求;
2、服务器允许连接后并发送ACK报文给浏览器;
2、浏览器接受ACK后并向后端发送一个ACK,TCP连接建立成功
HTTP协议包

构造一个 http 请求,这个请求报文会包括这次请求的信息,主要是请求方法,请求说明和请求附带的数据,并将这个 http 请求封装在一个 tcp 包中;这个 tcp 包也就是会依次经过传输层,网络层, 数据链路层,物理层到达服务器,服务器解析这个请求来作出响应;返回相应的 html 给浏览器;
浏览器处理HTML文档

因为 html 是一个树形结构,浏览器根据这个 html 来构建 DOM 树,在 dom 树的构建过程中如果遇到 JS 脚本和外部 JS 连接,则会停止构建 DOM 树来执行和下载相应的代码,这会造成阻塞,这就是为什么推荐 JS 代码应该放在 html 代码的后面;

渲染树
之后根据外部样式,内部样式,内联样式构建一个 CSS 对象模型树 CSSOM 树,构建完成后和 DOM 树合并为渲染树,在排除非视觉节点,比如 script,meta 标签和排除 display 为 none 的节点,之后进行布局,布局主要是确定各个元素的位置和尺寸,之后是渲染页面,因为 html 文件中会含有图片,视频,音频等资源,在解析 DOM 的过 程中,遇到这些都会进行并行下载,浏览器对每个域的并行下载数量有一定的限制,一 般是 4-6 个,当然在这些所有的请求中我们还需要关注的就是缓存,缓存一般通过 Cache-Control、Last-Modify、Expires 等首部字段控制。

Cache-Control 和 Expires 的区别
在于 Cache-Control 使用相对时间,Expires 使用的是基于服务器 端的绝对时间,因为存 在时差问题,一般采用 Cache-Control,在请求这些有设置了缓存的数据时,会先 查看 是否过期,如果没有过期则直接使用本地缓存,过期则请求并在服务器校验文件是否修 改,如果上一次 响应设置了 ETag 值会在这次请求的时候作为 If-None-Match 的值交给 服务器校验,如果一致,继续校验 Last-Modified,没有设置 ETag 则直接验证 Last-Modified,再决定是否返回 304

到这里就结束了么?其实按照标题所说的到渲染页面我们确实到此就说明完了,但是严格意义上其实我们后面还会有TCP的四次挥手断开连接,这个我们就放到后面单独出一篇为大家介绍吧!
TCP 和 UDP 的区别

1、TCP 是面向连接的,udp 是无连接的即发送数据前不需要先建立链接。
2、TCP 提供可靠的服务。也就是说,通过 TCP 连接传送的数据,无差错,不丢失, 不重复,且按序到达;UDP 尽最大努力交付,即不保证可靠交付。 并且因为 tcp 可靠, 面向连接,不会丢失数据因此适合大数据量的交换。
3、TCP 是面向字节流,UDP 面向报文,并且网络出现拥塞不会使得发送速率降低(因 此会出现丢包,对实时的应用比如 IP 电话和视频会议等)。
4、TCP 只能是 1 对 1 的,UDP 支持 1 对 1,1 对多。
5、TCP 的首部较大为 20 字节,而 UDP 只有 8 字节。
6、TCP 是面向连接的可靠性传输,而 UDP 是不可靠的。



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什么?你连个三色渐变圆角按钮都需要UI切图?

废话不多说,先上效果图: 该效果其实由三部分组成: 渐变 圆角 文本 渐变 关于渐变,估计大家都不会陌生,以往都是使用gradient进行制作: shape_gradient.xml <?xml version="1.0" encoding="ut...
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废话不多说,先上效果图:



该效果其实由三部分组成:



  • 渐变

  • 圆角

  • 文本


渐变


关于渐变,估计大家都不会陌生,以往都是使用gradient进行制作:


shape_gradient.xml


<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
<gradient
android:startColor="#B620E0"
android:endColor="#E38746" />
</shape>

    <View
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="70dp"
android:background="@drawable/shape_gradient" />


但是,这个只能支持双色渐变,超过双色就无能为力了,所以,我们要考虑使用其它方式:


    /**
* Create a shader that draws a linear gradient along a line.
*
* @param x0 The x-coordinate for the start of the gradient line
* @param y0 The y-coordinate for the start of the gradient line
* @param x1 The x-coordinate for the end of the gradient line
* @param y1 The y-coordinate for the end of the gradient line
* @param colors The colors to be distributed along the gradient line
* @param positions May be null. The relative positions [0..1] of
* each corresponding color in the colors array. If this is null,
* the the colors are distributed evenly along the gradient line.
* @param tile The Shader tiling mode
*/
public LinearGradient(float x0, float y0, float x1, float y1, @NonNull @ColorInt int colors[],
@Nullable float positions[], @NonNull TileMode tile)

    /**
* x0、y0、x1、y1为决定渐变颜色方向的两个坐标点,x0、y0为起始坐标,x1、y1为终点坐标
* @param colors 所有渐变颜色的数组,即放多少个颜色进去,就有多少种渐变颜色
* @param positions 渐变颜色的比值,默认为均匀分布。
* 把总长度理解为1,假如里面的值为[0.3,0.2,0.5],那么,渐变的颜色就会以 0.3 : 0:2 :0.5 比例进行排版
* @param tile 着色器模式
*/
public LinearGradient(float x0, float y0, float x1, float y1, int colors[], float positions[],
TileMode tile)

创建自定义View


public class ColorView extends View {
public ColorView(Context context) {
super(context);
}

public ColorView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
super(context, attrs);
}

public ColorView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
super(context, attrs, defStyleAttr);
}

@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
super.onDraw(canvas);
//获取宽高
int width = getWidth();
int height = getHeight();

//渐变的颜色
int colorStart = Color.parseColor("#E38746");
int color1 = Color.parseColor("#B620E0");
int colorEnd = Color.parseColor("#5995F6");
//绘画渐变效果
Paint paintColor = new Paint();
LinearGradient backGradient = new LinearGradient(0, height, width, 0, new int[]{colorStart, color1, colorEnd}, null, Shader.TileMode.CLAMP);
paintColor.setShader(backGradient);
canvas.drawRect(0, 0, width, height, paintColor);
}
}

    <com.jm.xpproject.ColorView
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="70dp" />

效果:



圆角


关于圆角,我们需要使用到BitmapShader,使用方式:


        BitmapShader bitmapShaderColor = new BitmapShader(bitmapColor, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
Paint paintFillet = new Paint();
paintFillet.setAntiAlias(true);
paintFillet.setShader(bitmapShaderColor);
//绘画到画布中
canvas.drawRoundRect(new RectF(0, 0, width, height), radius, radius, paintFillet);

由于这里的BitmapShader是对于Bitmap进行操作的,所以,对于渐变效果,我们不能直接把他绘画到原始画布上,而是生成一个Bitmap,将渐变绘画记录下来:


还是刚刚的自定义View


    @Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
super.onDraw(canvas);
//获取View的宽高
int width = getWidth();
int height = getHeight();

//第一步,绘画出一个渐变效果的Bitmap
//创建存放渐变效果的bitmap
Bitmap bitmapColor = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvasColor = new Canvas(bitmapColor);
//渐变的颜色
int colorStart = Color.parseColor("#E38746");
int color1 = Color.parseColor("#B620E0");
int colorEnd = Color.parseColor("#5995F6");
//绘画渐变效果
Paint paintColor = new Paint();
LinearGradient backGradient = new LinearGradient(0, height, width, 0, new int[]{colorStart, color1, colorEnd}, null, Shader.TileMode.CLAMP);
paintColor.setShader(backGradient);
canvasColor.drawRect(0, 0, width, height, paintColor);
//第二步,绘画出一个圆角渐变效果
//绘画出圆角渐变效果
BitmapShader bitmapShaderColor = new BitmapShader(bitmapColor, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
Paint paintFillet = new Paint();
paintFillet.setAntiAlias(true);
paintFillet.setShader(bitmapShaderColor);
//绘画到画布中
canvas.drawRoundRect(new RectF(0, 0, width, height), 100, 100, paintFillet);
}

效果:



至于中间的空白部分,其实我们依葫芦画瓢,再画上一个白色的圆角Bitmap即可:


        //创建存放白底的bitmap
Bitmap bitmapWhite = Bitmap.createBitmap(width - colorWidth * 2, height - colorWidth * 2, Bitmap.Config.RGB_565);
bitmapWhite.eraseColor(Color.parseColor("#FFFFFF"));

BitmapShader bitmapShaderWhite = new BitmapShader(bitmapWhite, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
Paint paintWhite = new Paint();
paintWhite.setAntiAlias(true);
paintWhite.setShader(bitmapShaderWhite);
// 将白色Bitmap绘制到画布上面
canvas.drawRoundRect(new RectF(colorWidth, colorWidth, width - colorWidth, height - colorWidth), radius, radius, paintWhite);

总体代码:



@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
super.onDraw(canvas);
//获取View的宽高
int width = getWidth();
int height = getHeight();

//第一步,绘画出一个渐变效果的Bitmap
//创建存放渐变效果的bitmap
Bitmap bitmapColor = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvasColor = new Canvas(bitmapColor);
//渐变的颜色
int colorStart = Color.parseColor("#E38746");
int color1 = Color.parseColor("#B620E0");
int colorEnd = Color.parseColor("#5995F6");
//绘画渐变效果
Paint paintColor = new Paint();
LinearGradient backGradient = new LinearGradient(0, height, width, 0, new int[]{colorStart, color1, colorEnd}, null, Shader.TileMode.CLAMP);
paintColor.setShader(backGradient);
canvasColor.drawRect(0, 0, width, height, paintColor);
//第二步,绘画出一个圆角渐变效果
//绘画出圆角渐变效果
BitmapShader bitmapShaderColor = new BitmapShader(bitmapColor, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
Paint paintFillet = new Paint();
paintFillet.setAntiAlias(true);
paintFillet.setShader(bitmapShaderColor);
//绘画到画布中
canvas.drawRoundRect(new RectF(0, 0, width, height), 100, 100, paintFillet);

//第三步,绘画出一个白色的bitmap覆盖上去
//创建存放白底的bitmap
Bitmap bitmapWhite = Bitmap.createBitmap(width - 5 * 2, height - 5 * 2, Bitmap.Config.RGB_565);
bitmapWhite.eraseColor(Color.parseColor("#FFFFFF"));

BitmapShader bitmapShaderWhite = new BitmapShader(bitmapWhite, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
Paint paintWhite = new Paint();
paintWhite.setAntiAlias(true);
paintWhite.setShader(bitmapShaderWhite);
// 将白色Bitmap绘制到画布上面
canvas.drawRoundRect(new RectF(5, 5, width - 5, height - 5), 100, 100, paintWhite);
}

效果:



文本


像文本就简单了,使用drawText即可,只要注意在绘画的时候,要对文本进行居中显示,因为 Android 默认绘画文本,是从左下角进行绘画的,就像这样:


        Paint paintText = new Paint();
paintText.setAntiAlias(true);
paintText.setColor(Color.parseColor("#000000"));
paintText.setTextSize(100);
canvas.drawText("收藏", width / 2, height / 2, paintText);
canvas.drawLine(width / 2, 0, width / 2, height, paintText);
canvas.drawLine(0, height / 2, width, height / 2, paintText);


正确做法:


        String text = "收藏";
Rect rect = new Rect();
Paint paintText = new Paint();
paintText.setAntiAlias(true);
paintText.setColor(Color.parseColor("#000000"));
paintText.setTextSize(100);
paintText.getTextBounds(text, 0, text.length(), rect);
int widthFont = rect.width();//文本的宽度
int heightFont = rect.height();//文本的高度
canvas.drawText(text, (width - widthFont) / 2, (height+heightFont) / 2, paintText);


至此,基本功能的制作就完成了



@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
super.onDraw(canvas);
//获取View的宽高
int width = getWidth();
int height = getHeight();

//第一步,绘画出一个渐变效果的Bitmap
//创建存放渐变效果的bitmap
Bitmap bitmapColor = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvasColor = new Canvas(bitmapColor);
//渐变的颜色
int colorStart = Color.parseColor("#E38746");
int color1 = Color.parseColor("#B620E0");
int colorEnd = Color.parseColor("#5995F6");
//绘画渐变效果
Paint paintColor = new Paint();
LinearGradient backGradient = new LinearGradient(0, height, width, 0, new int[]{colorStart, color1, colorEnd}, null, Shader.TileMode.CLAMP);
paintColor.setShader(backGradient);
canvasColor.drawRect(0, 0, width, height, paintColor);
//第二步,绘画出一个圆角渐变效果
//绘画出圆角渐变效果
BitmapShader bitmapShaderColor = new BitmapShader(bitmapColor, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
Paint paintFillet = new Paint();
paintFillet.setAntiAlias(true);
paintFillet.setShader(bitmapShaderColor);
//绘画到画布中
canvas.drawRoundRect(new RectF(0, 0, width, height), 100, 100, paintFillet);

//第三步,绘画出一个白色的bitmap覆盖上去
//创建存放白底的bitmap
Bitmap bitmapWhite = Bitmap.createBitmap(width - 5 * 2, height - 5 * 2, Bitmap.Config.RGB_565);
bitmapWhite.eraseColor(Color.parseColor("#FFFFFF"));

BitmapShader bitmapShaderWhite = new BitmapShader(bitmapWhite, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
Paint paintWhite = new Paint();
paintWhite.setAntiAlias(true);
paintWhite.setShader(bitmapShaderWhite);
// 将白色Bitmap绘制到画布上面
canvas.drawRoundRect(new RectF(5, 5, width - 5, height - 5), 100, 100, paintWhite);

String text = "收藏";
Rect rect = new Rect();
Paint paintText = new Paint();
paintText.setAntiAlias(true);
paintText.setColor(Color.parseColor("#000000"));
paintText.setTextSize(100);
paintText.getTextBounds(text, 0, text.length(), rect);
int widthFont = rect.width();//文本的宽度
int heightFont = rect.height();//文本的高度
canvas.drawText(text, (width - widthFont) / 2, (height+heightFont) / 2, paintText);
}

封装


上面虽然已经把全部功能都讲解完了,但是,假如就直接这样放入项目中,是极其不规范的,无法动态设置文本、文本大小、颜色厚度等等


这里,我进行了简易封装,大家可以基于此进行业务修改:


attrs.xml


    <declare-styleable name="GradientColorButton">
<attr name="btnText" format="string" />
<attr name="btnTextSize" format="dimension" />
<attr name="btnTextColor" format="color" />
<attr name="colorWidth" format="dimension" />
<attr name="colorRadius" format="dimension" />
</declare-styleable>

public class GradientColorButton extends View {

/**
* 文本
*/
private String text = "";
/**
* 文本颜色
*/
private int textColor;
/**
* 文本大小
*/
private float textSize;
/**
* 颜色的宽度
*/
private float colorWidth;
/**
* 圆角度数
*/
private float radius;

//渐变的颜色
private int colorStart = Color.parseColor("#E38746");
private int color1 = Color.parseColor("#B620E0");
private int colorEnd = Color.parseColor("#5995F6");

//控件的宽高
private int width;
private int height;
/**
* 渐变颜色的Bitmap
*/
private Bitmap bitmapColor;

//画笔
private Paint paintColor;
private Paint paintFillet;
private Paint paintWhite;
private Paint paintText;
//字体的宽高
private int widthFont;
private int heightFont;

public GradientColorButton(Context context) {
super(context);
}

public GradientColorButton(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
this(context, attrs, 0);
}

public GradientColorButton(Context context, @Nullable AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
super(context, attrs, defStyleAttr);

//获取参数
TypedArray a = context.obtainStyledAttributes(attrs,
R.styleable.GradientColorButton, defStyleAttr, 0);

text = a.getString(R.styleable.GradientColorButton_btnText);
textColor = a.getColor(R.styleable.GradientColorButton_btnTextColor, Color.BLACK);
textSize = a.getDimension(R.styleable.GradientColorButton_btnTextSize, 16);
colorWidth = a.getDimension(R.styleable.GradientColorButton_colorWidth, 5);
radius = a.getDimension(R.styleable.GradientColorButton_colorRadius, 100);


}

@Override
protected void onLayout(boolean changed, int left, int top, int right, int bottom) {
super.onLayout(changed, left, top, right, bottom);

//获取View的宽高
width = getWidth();
height = getHeight();

//制作一个渐变效果的Bitmap
createGradientBitmap();

//初始化圆角配置
initFilletConfiguration();

//初始化白色Bitmap配置
initWhiteBitmapConfiguration();

//初始化文本配置
initTextConfiguration();

}


/**
* 创建渐变颜色的Bitmap
*/
private void createGradientBitmap() {
//创建存放渐变效果的bitmap
bitmapColor = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvasColor = new Canvas(bitmapColor);
LinearGradient backGradient = new LinearGradient(0, height, width, 0, new int[]{colorStart, color1, colorEnd}, null, Shader.TileMode.CLAMP);
//绘画渐变效果
paintColor = new Paint();
paintColor.setShader(backGradient);
canvasColor.drawRect(0, 0, width, height, paintColor);
}


/**
* 初始化圆角配置
*/
private void initFilletConfiguration() {
//绘画出圆角渐变效果
BitmapShader bitmapShaderColor = new BitmapShader(bitmapColor, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
paintFillet = new Paint();
paintFillet.setAntiAlias(true);
paintFillet.setShader(bitmapShaderColor);
}

/**
* 初始化白色Bitmap配置
*/
private void initWhiteBitmapConfiguration() {
//创建存放白底的bitmap
Bitmap bitmapWhite = Bitmap.createBitmap((int) (width - colorWidth * 2), (int) (height - colorWidth * 2), Bitmap.Config.RGB_565);
bitmapWhite.eraseColor(Color.parseColor("#FFFFFF"));

BitmapShader bitmapShaderWhite = new BitmapShader(bitmapWhite, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
// 初始化画笔
paintWhite = new Paint();
paintWhite.setAntiAlias(true);
paintWhite.setShader(bitmapShaderWhite);
}

/**
* 初始化文本配置
*/
private void initTextConfiguration() {
Rect rect = new Rect();
paintText = new Paint();
paintText.setAntiAlias(true);
paintText.setColor(textColor);
paintText.setTextSize(textSize);
if (!TextUtils.isEmpty(text)) {
paintText.getTextBounds(text, 0, text.length(), rect);
widthFont = rect.width();//文本的宽度
heightFont = rect.height();//文本的高度

}
}


@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
super.onDraw(canvas);

//将圆角渐变bitmap绘画到画布中
canvas.drawRoundRect(new RectF(0, 0, width, height), radius, radius, paintFillet);
// 将白色Bitmap绘制到画布上面
canvas.drawRoundRect(new RectF(colorWidth, colorWidth, width - colorWidth, height - colorWidth), radius, radius, paintWhite);


if (!TextUtils.isEmpty(text)) {
canvas.drawText(text, (width - widthFont) / 2, (height + heightFont) / 2, paintText);
}

}
}

    <com.jm.xpproject.GradientColorButton
android:layout_width="120dp"
android:layout_height="70dp"
android:layout_margin="10dp"
app:btnText="收藏"
app:btnTextColor="#123456"
app:btnTextSize="18sp"
app:colorRadius="50dp"
app:colorWidth="5dp" />


作者:不近视的猫
链接:https://juejin.cn/post/7110035318954262542
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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Kafka QUICKSTART

一. 安装和启动Kafka我本地机器已经安装CDH 6.3.1版本,此处省略安装和启动Kafka的步骤。Kafka版本:2.2.1ps -ef|grep '/libs/kafka.\{2,40\}.jar'复制1.1 Kafka的配置文件[root@hp1 c...
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一. 安装和启动Kafka

我本地机器已经安装CDH 6.3.1版本,此处省略安装和启动Kafka的步骤。

Kafka版本:2.2.1

ps -ef|grep '/libs/kafka.\{2,40\}.jar'

1.1 Kafka的配置文件

[root@hp1 config]# find / -name server.properties
/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/etc/kafka/conf.dist/server.properties

常用的配置如下:

#broker 的全局唯一编号,不能重复
broker.id=0
#删除 topic 功能使能
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志存放的路径
log.dirs=/opt/module/kafka/logs
#topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment 文件保留的最长时间,超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接 Zookeeper 集群地址
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181

二. 创建一个主题来存储事件

Kafka是一个分布式的事件流平台,可以让你跨多台机器读、写、存储和处理事件(在文档中也称为记录或消息)。

示例事件包括支付交易、来自移动电话的地理位置更新、发货订单、来自物联网设备或医疗设备的传感器测量,等等。这些事件被组织并存储在主题中。很简单,一个主题类似于文件系统中的一个文件夹,事件就是该文件夹中的文件。

2.1 创建主题

所以在你写你的第一个事件之前,你必须创建一个主题。打开另一个终端会话并运行:

/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic first

2.2 查看当前事件描述

所有Kafka的命令行工具都有额外的选项:运行不带任何参数的Kafka -topics.sh命令来显示使用信息。例如,它还可以显示新主题的分区计数等详细信息:

-- 查看主题topic的描述
/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic first
-- 查看所有的topic的描述
/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181

一个分区一个副本

我们来看看创建多分区多副本

/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic first_1_1
/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic first_1_2
/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic first_2_2
/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic first_3_3

本地测试只有3台broker,所以最多只能创建3个replication-factor

2.3 删除主题

需要 server.properties中设置 delete.topic.enable=true否则只是标记删除。 否则只是标记删除。

cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin
./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic first

三. 在主题中加入一些事件

Kafka客户端通过网络与Kafka的代理通信,用于写(或读)事件。一旦收到,代理将以持久和容错的方式存储事件,只要您需要—甚至永远。

运行控制台生成程序客户端,在主题中写入一些事件。默认情况下,您输入的每一行都将导致一个单独的事件被写入主题。

/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.31.1.124:9092 --topic first

四. 读事件

打开另一个终端会话并运行控制台消费者客户端来读取你刚刚创建的事件:

/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/lib/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --from-beginning --bootstrap-server 10.31.1.124:9092 --topic first

--from-beginning:会把主题中以往所有的数据都读取出来。

您可以随时使用Ctrl-C停止客户端。

您可以自由地进行试验:例如,切换回您的生产者终端(上一步)来编写额外的事件,并查看这些事件如何立即显示在您的消费者终端上。

因为事件是持久性存储在Kafka中,它们可以被任意多的消费者读取。您可以通过再次打开另一个终端会话并再次运行前面的命令来轻松验证这一点。

六. 用kafka connect导入/导出你的数据作为事件流

您可能在现有系统(如关系数据库或传统消息传递系统)中有许多数据,以及许多已经使用这些系统的应用程序。Kafka Connect允许你不断地从外部系统获取数据到Kafka,反之亦然。因此,将现有系统与Kafka集成是非常容易的。为了使这个过程更容易,有数百个这样的连接器。

看看Kafka Connect部分,了解更多关于如何不断地导入/导出你的数据到Kafka。

七. 用kafka流处理你的事件

一旦你的数据以事件的形式存储在Kafka中,你就可以用Java/Scala的Kafka Streams客户端库来处理这些数据。它允许你实现关键任务实时应用和微服务,其中输入和/或输出数据存储在Kafka主题。Kafka Streams结合了客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性和Kafka服务器端集群技术的优点,使这些应用程序具有高度的可扩展性、弹性、容错性和分布式。该库支持一次处理、有状态操作和聚合、窗口、连接、基于事件时间的处理等等。

本文转载自: https://www.jianshu.com/p/9d900eed46d7
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kafka源码之旅------Kafka元数据管理

我们往kafka集群中发送数据的时候,kafka是怎么感知到需要发送到哪一台节点中呢?其实这其中的奥秘就在kafka的Metadata中。这一篇我们就来看看kafka中的Metadata管理。我们来看看构建Kakfa中的代码片段:KafkaProducer构造...
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我们往kafka集群中发送数据的时候,kafka是怎么感知到需要发送到哪一台节点中呢?其实这其中的奥秘就在kafka的Metadata中。这一篇我们就来看看kafka中的Metadata管理。

我们来看看构建Kakfa中的代码片段:


KafkaProducer构造函数代码片段

从上面的代码片段可以看出,如果metadata变量不为空,直接赋值给KafkaProducer类成员变量metadata,否则需要新构建一个ProducerMetadata对象,然后根据用户传递的kafka集群服务器地址信息,构建Metadata类中cache成员变量的值,类型为MetadataCache。

下面我们来分析一下Metadata这个类,看看里面都封装了哪些属性。

refreshBackoffMs

这个参数的作用是防止轮询的过于频繁。用于设置两次元数据刷新之间,最小有效时间间隔,超过这个设置的时间间隔,则这次元数据刷新就失效了。默认值是100ms。

metadataExpireMs

这个参数的含义是如果不刷新,元数据可以保持有效的最大时间。默认值是5分钟。

updateVersion

这个参数对应每一个元数据的响应。每一次自增+1。

requestVersion

这个参数对应每一次创建一个新的Topic。每一次自增+1。

lastRefreshMs

这个参数的含义是上一次更新元数据的时间。

lastSuccessfulRefreshMs

这个参数的含义是上一次成功更新元数据的时间。正常情况下每一次更新元数据都应该是成功的,那么lastRefreshMs和lastSuccessfulRefreshMs的值,应该是一样的。但是如果出现更新没有成功的情况,那么lastRefreshMs的值大于lastSuccessfulRefreshMs的值。

fatalException

这个参数的类型是kafka自己封装的KafkaException。继承了RuntimeException。如果在元数据相关的操作中抛出了这种异常,kafka将停止元数据相关的操作。

invalidTopics

这个参数的含义是存储非法的Topic元数据信息。

unauthorizedTopics

这个参数的含义是存储未授权的Topic元数据信息。

cache

这个参数的含义是在Metadata类的内部构建一个MetadataCache对象,把元数据信息缓存起来,方便在集群中进行快速的数据获取。

needFullUpdate

这个参数的含义是Metadata是否需要全部更新。

needPartialUpdate

这个参数的含义是Metadata是否需要部分更新。

clusterResourceListeners

这个参数的含义是抽象了一个接收元数据更新集群资源的监听器集合。

lastSeenLeaderEpochs

这个参数是一个Map结构,映射的是TopicPartition和Integer之间的关系。也就是说某一个主题分区,它的主分区上一次更新的版本号是多少,在这个Map结构中存储。真正构建Metadata对象的时候,实现类是HashMap。

接下来我们来看看MetadataCache这个类,看看里面封装了哪些属性。这个类存在是kafka一种缓存的思想,把一些重要的属性用缓存来保存起来,提高Metadata的读取效率。

clusterId

这个参数用来标识整个kafka集群。

nodes

这个参数是一个Map类型,用来映射kafka集群中节点编号和节点的关系。

unauthorizedTopics

这个参数是一个Set类型,用来存储未授权的Topic集合。

invalidTopics

这个参数是一个Set类型,用来存储无效的Topic集合。

internalTopics

这个参数是一个Set类型,用来存储kafka内部的Topic集合,例如__consumer_offsets。

controller

这个参数是表示kafka controller所在broker。

metadataByPartition

这个参数是Map类型,用来存储分区和分区对应的元数据的映射关系。

clusterInstance

这个参数抽象了集群中的数据,我们接下来进行重点分析。

Cluster类是封装在MetadataCache中的,用来表示kafka的集群信息。

nodes

这个参数封装了集群中节点信息列表。

unauthorizedTopics

这个参数是一个Set类型,用来存储未授权的Topic集合。

invalidTopics

这个参数是一个Set类型,用来存储无效的Topic集合。

internalTopics

这个参数是一个Set类型,用来存储kafka内部的Topic集合,例如__consumer_offsets。

partitionsByTopicPartition

这个参数记录了TopicPartition与PartitionInfo的映射关系。

partitionsByTopic

这个参数记录了Topic名称与PartitionInfo的映射关系。可以按照Topic名称查询其中全部分区的详细信息。

availablePartitionsByTopic

这个参数记录了Topic与PartitionInfo的映射关系。这里的List<PartitionInfo>中存放的分区必须是有Leader副本的Partition,而partitionsByTopic中记录的分区则不一定有Leader副本,因为某些中间状态,例如Leader副本所在节点,发生了节点下线,进而触发了Leader副本的选举,在这一时刻分区不一定有Leader副本。

partitionsByNode

这个参数记录了Node与PartitionInfo的映射关系。可以按照节点Id查询该节点上分布的全部分区的详细信息。

nodesById

这个参数记录了BrokerId与Node节点之间的映射关系。方便使用BrokerId进行索引,可以根据BrokerId得到关联的Node节点信息。

clusterResource

这个参数是ClusterResource类型,这个类只是封装了一个clusterId成员属性,用于区分每一个kafka的集群。

我们再来看看Node这个类。Node这个类是对kafka集群中一个物理服务器的抽象,它所拥有的属性如下所示。

id

这个参数记录了kafka集群中的服务器编号,是我们配置参数的时候指定的。

host

这个参数记录了服务器的主机名。

port

这个参数记录了服务器的端口号。

rack

这个参数记录了服务器所属的机架。

我们再来看看TopicPartition这个类。这个类里面封装了主题,以及对应的一个分区。它所拥有的属性如下所示:

partition

这个参数记录了一个分区编号。

topic

这个参数记录了主题名称。

我们再来看看PartitionInfo这个类。这个类抽象了一个分区的详细信息,它所拥有的属性如下所示:

topic

这个参数记录了主题名称,表示这个分区是属于哪一个主题的。

partition

这个参数记录了分区编号。

leader

这个参数记录了分区主副本在哪台服务器上。

replicas

这个参数是Node类型的数组,记录了这个分区所有副本所在服务器。

inSyncReplicas

这个参数是Node类型的数组,记录了这个分区同步正常的副本所在服务器。

offlineReplicas

这个参数是Node类型的数组,记录了这个分区同步不正常的副本所在服务器。

本文转载自:  https://www.jianshu.com/p/61a58cba354f

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QQ被盗,发给暗恋女生的第一条消息竟是h图

昨日凌晨,“QQ 盗.号”这一词条登上微博热搜,直至第二天中午都还在热搜榜上待着。看到这条热搜后,小编火速登录 QQ 查看自己是否也被盗号,所幸没有遭殃。但是我的室友就没这么幸运了,暗恋了三年的妹子,军训时候加别人QQ,现在快毕业了还不敢跟别人说一句话,这下好...
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昨日凌晨,“QQ 盗.号”这一词条登上微博热搜,直至第二天中午都还在热搜榜上待着。


看到这条热搜后,小编火速登录 QQ 查看自己是否也被盗号,所幸没有遭殃。但是我的室友就没这么幸运了,暗恋了三年的妹子,军训时候加别人QQ,现在快毕业了还不敢跟别人说一句话,这下好了,QQ被.盗,别人给他暗恋对象发H图,还没办法撤回,不是我们拦着真要出人命了。他说这个事件对他影响太大,盗贼不但盗取了他的账号,还玷污了他的爱情。

我们也发现沉默多年的QQ列表里的许多群组突然“活跃”起来。点进去一看,有些动作快的群主已撤回成员消息,但也有些群还未及时处理:好几个群成员在凌晨时候突然发黄图,甚至还发在了群成员 599 人、其中还有十几位老师的大学学院群里……借用网友的一句话:我这替人尴尬的老毛病又犯了。


1.大型社死现场

既然这次 QQ 盗号事件能登上热搜且热度居高不下,说明波及范围不小,从众多网友对此的反馈上也证明了这一点——一整个就是大型社死现场

  • “救命,我们有人在先进预备党员的群里发黄图,结果直接被踢出群了,取消评党员的资格。”

  • “我两个朋友被盗,说就是在电脑上面登了一下 QQ 而已,然后我朋友的同学他们也被盗,发了一些 yellow 图带网址那种。”

  • “我真的会谢,半夜四点群发淫.秽图片,往我朋友同事长辈甚至工作群发,登录保护保了个寂寞,名营损失费怎么说?腾讯你欠我的拿什么还!”

  • “主要是这个范围和受害人群不确定,我有好多群都有人被盗号了,也不知道怎么做到的,针对什么群体的。”

事发过后,很快就有网友进行提醒,为了以防万一不要查看那些淫.秽图片上的网址

  • “被盗的 QQ 号会发送附着链接的淫.秽图片消息,当受害者将所附链接用浏览器打开的时候,犯罪分子的电脑可能启动脚本进一步盗取受害者信息。如果不幸中招了,大家要谨慎处理。”

  • “千万不要在 QQ 登陆的情况下点击陌生的链接,也不要点开 QQ 邮箱里陌生的邮件。”

与此同时,发现被盗.号的人也在第一时间忙着找回 QQ 并修改密码,希望尽快出面解释一下这尴尬的场景、挽回一下即将崩塌的人设。但许多人无奈地发现:我的号被封了,没法证明我的清白了啊!




2.腾讯回应:“系用户扫描过不法分子伪造的游戏登录二维码”

结合众多网友并周围人的反馈来看,本次 QQ 盗.号的波及范围显然较大,许多人在冷静之后也开始猜测其背后原因。虽然各人看法不一,但网传的主要有三种:

  • 腾讯内部协议被偷

这一说法主要是有网友曝光了一张聊天内容的截图,其中讲到腾讯内部协议被偷导致可随机生成 key,无需知道密码即可盗号。


  • 与学习通泄露数据有关

考虑到这次 QQ 盗.号事件与上周学习通被曝数据泄露的时间较为接近,有部分网友怀疑这两起事件可能有关,即黑客通过学习通撞库以盗.取 QQ 号。

  • 误点了不安全链接或误扫了二维码等

还有一种最常见的方式,即用户误点了不安全链接或误扫了二维码等,导致授权了 QQ 登入信息。

面对网络上逐渐发酵的负面言论和用户投诉,腾讯 QQ 官方在昨日中午针对这起事件给出了调查结果并对用户致歉:“系用户扫描过不法分子伪造的游戏登录二维码并授权登录,该登录行为被黑.产团伙劫.持并记录,随后被不法分子利用发送不良图片广告。”


此外,也有记者以用户身份向学习通客服询问本次事件,而学习通方面否认 QQ 盗.号与其有关:尚未发现明确的用户信息泄露证据,已经报案,公.安机关已介入调查。

那么,你是否在本次 QQ 盗.号的风波中遭殃,或是目睹了其他人的“社死”现场?

参考链接:

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一定要优雅,高端前端程序员都应该具备的基本素养

近来看到很多公司裁员,忽然惊醒,之前是站在项目角度考虑问题,却没站在咱们程序员本身看待问题,险些酿成大错,如果人人都能做到把项目维护得井井有条,无论什么人都能看明白都能快速接手,那咱们的竞争力在哪里呢?这个时候我再看项目中那些被我天天骂的代码,顿时心中就无限景...
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近来看到很多公司裁员,忽然惊醒,之前是站在项目角度考虑问题,却没站在咱们程序员本身看待问题,险些酿成大错,如果人人都能做到把项目维护得井井有条,无论什么人都能看明白都能快速接手,那咱们的竞争力在哪里呢?这个时候我再看项目中那些被我天天骂的代码,顿时心中就无限景仰起来,原来屎山才是真能能够保护我们的东西,哪有什么岁月静好,只是有人替你负屎前行罢了


为了能让更多人认识到这一点,站在前端的角度上,我在仔细拜读了项目中的那些暗藏玄机的代码后,决定写下此文,由于本人功力尚浅,且之前一直走在错误的道路上,所以本文在真正的高手看来可能有些班门弄斧,在此献丑了🐶



用 TypeScript,但不完全用


TypeScript大行其道,在每个团队中,总有那么些个宵小之辈想尽一切办法在项目里引入 ts,这种行为严重阻碍了屎山的成长速度,但同是打工人我们也不好阻止,不过就算如此,也无法阻止我们行使正义


众所周知,TypeScript 别名 AnyScript,很显然,这就是TypeScript创始人Anders Hejlsberg给我们留下的暗示,我们有理由相信AnyScript 才是他真正的目的

const list: any = []
const obj: any = {}
const a: any = 1

引入了 ts的项目,由于是在原可运行代码的基础上额外添加了类型注释,所以代码体积毫无疑问会增大,有调查显示,可能会增加 30%的代码量,如果充分发挥 AnyScript 的宗旨,意味着你很轻松地就让代码增加了 30% 毫无用处但也挑不出啥毛病的代码,这些代码甚至还会增加项目的编译时间(毕竟增加了ts校验和移除的成本嘛)


你不仅能让自己写的代码用上 AnyScript,甚至还可以给那些支持 ts 的第三方框架/库一个大嘴巴子

export default defineComponent({
props: {
// 现在 data 是 any 类型的啦
data: {
type: Number as PropType<any>,
},
},
setup(_, { emit }) {
// 现在 props 是 any 类型的啦
const props: any = _
...
}
})

当然了,全屏 any可能还是有点明显了,所以你可以适当地给部分变量加上具体类型,但是加上类型不意味着必须要正确使用

const obj: number[] = []
// ...
// 虽然 obj 是个 number[],但为了实现业务,就得塞入一些不是 number 的类型,我也不想的啊是不是
// 至于编辑器会划红线报错?那是小问题,不用管它,别人一打开这个项目就是满屏的红线,想想就激动
obj.push('2')
obj.push([3])

命名应该更自由

命名一直是个困扰很多程序员的问题,究其原因,我们总想给变量找个能够很好表达意思的名称,这样一来代码的可阅读性就高了,但现在我们知道,这并不是件好事,所以我们应该放纵自我,既摆脱了命名困难症,又加速了屎山的堆积进度

const a1 = {}
const a2 = {}
const a3 = 2
const p = 1

我必须强调一点,命名不仅是变量命名,还包含文件名、类名、组件名等,这些都是我们可以发挥的地方,例如类名

<div class="box">
<div class="box1"></div>
<div class="box2"></div>
<div>
<div class="box3"></div>

乍一看似乎没啥毛病,要说有毛病似乎也不值当单独挑出来说,没错,要的就是这个效果,让人单看一段代码不好说什么,但是如果积少成多,整个项目都是 box呢?全局搜索都给你废了!如果你某些组件再一不小心没用 scoped 呢?稍不留意就不知道把什么组件的样式给改了,想想就美得很


关于 css我还想多说一点,鉴于其灵活性,我们还可以做得更多,总有人说什么 BEMBEM的,他们敢用我们就敢写这样的代码

&-card {
&-btn {
&_link {
&--right {
}
}
&-nodata {
&_link {
&--replay {
&--create {}
}
}
}
}
&-desc {}
}

好了,现在请在几百行(关于这一点下一节会说到)这种格式的代码里找出类名 .xxx__item_current.mod-xxx__link 对应的样式吧


代码一定要长


屎山一定是够高够深的,这就要求我们的代码应该是够长够多的


大到一个文件的长度,小到一个类、一个函数,甚至是一个 if 的条件体,都是我们自由发挥的好地方。


什么单文件最好不超过 400行,什么一个函数不超过 100行,简直就是毒瘤,


1.jpg


所以这就要求我们要具备将十行代码就能解决的事情写成一百行的能力,最好能给人一种多即是少的感觉

data === 1
? 'img'
: data === 2
? 'video'
: data === 3
? 'text'
: data === 4
? 'picture'
: data === 5
? 'miniApp'

三元表达式可以优雅地表达逻辑,像诗一样,虽然这段代码看起来比较多,但逻辑就是这么多,我还专门用了三元表达式优化,不能怪我是不是?什么map映射枚举优化听都没听过

你也可以选择其他一些比较容易实现的思路,例如,多写一些废话

if (a > 10) {
// 虽然下面几个 if 中对于 a 的判断毫无用处,但不仔细看谁能看出来呢?看出来了也不好说什么,毕竟也没啥错
// 除此之外,多级 if 嵌套也是堆屎山的一个小技巧,什么提前 return 不是太明白
if (a > 5) {
if (a > 3 && b) {

}
}
if (a > 4) {

}
}

除此之外,你还可以写一些中规中矩的方法,但重点在于这些方法根本就没用到,这种发挥的地方就更多了,简直就是扩充代码体积的利器,毕竟单看这些方法没啥毛病,但谁能想到根本就用不到呢?就算有人怀疑了,但你猜他敢随便从运行得好好的业务项目里删掉一些没啥错的代码吗?


组件、方法多多滴耦合


为了避免其他人复用我的方法或组件,那么在写方法或组件的时候,一定要尽可能耦合,提升复用的门槛


例如明明可以通过 Props传参解决的事情,我偏要从全局状态里取,例如vuex,独一份的全局数据,想传参就得改 store数据,但你猜你改的时候会不会影响到其他某个页面某个组件的正常使用呢?如果你用了,那你就可能导致意料之外的问题,如果你不用你就得自己重写一个组件


组件不需要传参?没关系,我直接把组件的内部变量给挂到全局状态上去,虽然这些内部变量确实只有某一个组件在用,但我挂到全局状态也没啥错啊是不是


嘿,明明一个组件就能解决的事情,现在有了倆,后面还可能有仨,这代码量不就上来了吗?


方法也是如此,明明可以抽取参数,遵循函数式编程理念,我偏要跟外部变量产生关联

// 首先这个命名就很契合上面说的自由命名法
function fn1() {
// ...
// fn1 的逻辑比较长,且解决的是通用问题,
// 但 myObj 偏偏是一个外部变量,这下看你怎么复用
window.myObj.name = 'otherName'
window.myObj.children.push({ id: window.myObj.children.length })
// ...
}

魔术字符串是个好东西

实际上,据我观察,排除掉某些居心不轨的人之外,大部分人还是比较喜欢写魔术字符串的,这让我很欣慰,看着满屏的不知道从哪里冒出来也不知道代表着什么的硬编码字符串,让人很有安全感

if (a === 'prepare') {
const data = localStorage.getItem('HOME-show_guide')
// ...
} else if (a === 'head' && b === 'repeating-error') {
switch(c) {
case 'pic':
// ...
break
case 'inDrawer':
// ...
break
}
}

基于此,我们还可以做得更多,比如用变量拼接魔术字符串,debug的时候直接废掉全局搜索

if (a === query.name + '_head') {

}

大家都是中国人,为什么不试试汉字呢?

if (data === '正常') {

} else if (data === '错误') {

} else if (data === '通过') {

}

轮子就得自己造才舒心


众所周知,造轮子可以显著提升我们程序员的技术水平,另外由于轮子我们已经自己造了,所以减少了对社区的依赖,同时又增加了项目体积,有力地推动了屎山的成长进程,可以说是一鱼两吃了


例如我们可能经常在项目中使用到时间格式化的方法,一般人都是直接引入 dayjs完事,太肤浅了,我们应该自己实现,例如,将字符串格式日期格式化为时间戳

function format(str1: any, str2: any) {
const num1 = new Date(str1).getTime()
const num2 = new Date(str2).getTime()
return (num2 - num1) / 1000
}

多么精简多么优雅,至于你说的什么格式校验什么 safari下日期字符串的特殊处理,等遇到了再说嘛,就算是dayjs不也是经过了多次 fixbug才走到今天的嘛,多一些宽松和耐心好不好啦


如果你觉得仅仅是 dayjs这种小打小闹难以让你充分发挥,你甚至可以造个 vuexvue官网上写明了eventBus可以充当全局状态管理的,所以我们完全可以自己来嘛,这里就不举例了,这是自由发挥的地方,就不局限大家的思路了


借助社区的力量-轮子还是别人的好


考虑到大家都只是混口饭吃而已,凡事都造轮子未免有些强人所难,所以我们可以尝试走向另外一个极端——凡事都用轮子解决


判断某个变量是字符串还是对象,kind-of拿来吧你;获取某个对象的 keyobject-keys拿来吧你;获取屏幕尺寸,vue-screen-size拿来吧你……等等,就不一一列举了,需要大家自己去发现


先甭管实际场景是不是真的需要这些库,也甭管是不是杀鸡用牛刀,要是大家听都没听过的轮子那就更好了,这样才能彰显你的见多识广,总之能解决问题的轮子就是好问题,


在此我得特别提点一下 lodash,这可是解决很多问题的利器,但是别下载错了,得是 commonjs版本的那个,量大管饱还正宗,es module版本是不行滴,太小家子气


import _ from 'lodash'

多尝试不同的方式来解决相同的问题


世界上的路有很多,很多路都能通往同一个目的地,但大多数人庸庸碌碌,只知道沿着前人的脚步,没有自己的思想,别人说啥就是啥,这种行为对于我们程序员这种高端的职业来说,坏处很大,任何一个有远大理想的程序员都应该避免


落到实际上来,就是尝试使用不同的技术和方案解决相同的问题

搞个css模块化方案,什么BEMOOCSSCSS ModulesCSS-in-JS 都在项目里引入,紧跟潮流扩展视野

vue项目只用 template?逊啦你,render渲染搞起来

之前看过什么前端依赖注入什么反射的文章,虽然对于绝大多数业务项目而言都是水土不服,但问题不大,能跑起来就行,引入引入

还有那什么 rxjs,人家都说好,虽然我也不知道好在哪里,但胜在门槛高一般人搞不清楚所以得试试

Pinia 是个好东西,什么,我们项目里已经有 vuex了?out啦,人家官网说了 vue2也可以用,我们一定要试试,紧跟社区潮流嘛,一个项目里有两套状态管理有什么值得大惊小怪的!


做好自己,莫管他人闲事

看过一个小故事,有人问一个年纪很大的老爷爷的长寿秘诀是什么,老爷爷说是从来不管闲事

这个故事对我们程序员来说也很有启发,写好你自己的代码,不要去关心别人能不能看得懂,不要去关心别人是不是会掉进你写的坑里

mounted() {
setTimeout(() => {
const width = this.$refs.box.offsetWidth
const itemWidth = 50
// ...
}, 200)
}

例如对于上述代码,为什么要在 mounted里写个 setTimeout呢?为什么这个 setTimeout的时间是 200呢?可能是因为 box 这个元素大概会在 mounted之后的 200ms左右接口返回数据就有内容了,就可以测量其宽度进行其他一系列的逻辑了,至于有没有可能因为网络等原因超过 200ms还是没有内容呢?这些不需要关心,你只要保证在你开发的时候 200ms这个时间是没问题的就行了;
itemWidth代表另外一个元素的宽度,在你写代码的时候,这个元素宽度就是 50,所以没必要即时测量,你直接写死了,至于后面其他人会不会改变这个元素的宽度导致你这里不准了,这就不是你要考虑的事情了,你开发的时候确实没问题,其他人搞出来问题其他人负责就行,管你啥事呢?


代码自解释


高端的程序员,往往采用最朴素的编码方式,高手从来不写注释,因为他们写的代码都是自解释的,什么叫自解释?就是你看代码就跟看注释一样,所以不需要注释


我觉得很有道理,代码都在那里搁着了,逻辑写得清清楚楚,为啥还要写注释呢,直接看代码不就行了吗?


乍一看,似乎这一条有点阻碍堆屎山的进程,实则不然


一堆注定要被迭代无数版、被无数人修改、传承多年的代码,其必定是逻辑错综复杂,难免存在一些不可名状的让人说不清道不明的逻辑,没有注释的加成,这些逻辑大概率要永远成为黑洞了,所有人看到都得绕着走,相当于是围绕着这些黑洞额外搭起了一套逻辑,这代码体积和复杂度不就上来了吗?


如果你实在手痒,倒也可以写点注释,我这里透露一个既能让你写写注释过过瘾又能为堆屎山加一把力的方法,那就是:在注释里撒谎!


没错,谁说注释只能写对的?我理解不够,所以注释写得不太对有什么奇怪的吗?我又没保证注释一定是对的,也没逼着你看注释,所以你看注释结果被注释误导写了个bug,这凭啥怪我啊

// 计算 data 是否可用
//(实际上,这个方法的作用是计算 data 是否 不可用)
function isDisabledData(data: any) {
// ...
}

上述这个例子只能说是小试牛刀,毕竟多调试一下很容易被发现的,但就算被发现了,大家也只会觉得你只是个小粗心鬼罢了,怎么好责怪你呢,这也算是给其他人的一个小惊喜了,况且,万一真有人不管不顾就信了,那你就赚大了


编译问题坚决不改


为了阻碍屎山的成长速度,有些阴险的家伙总想在各种层面上加以限制,例如加各种lint,在编译的时候,命令行中就会告诉你你哪些地方没有按照规则来,但大部分是 waring 级别的,即你不改项目也能正常运行,这就是我们的突破点了。


尽管按照你的想法去写代码,lint的事情不要去管,waring报错就当没看到,又不是不能用?在这种情况下,如果有人不小心弄了个 error级别的错误,他面对的就是从好几屏的 warning 中找他的那个 error 的场景了,这就相当于是提前跟屎山来了一次面对面的拥抱


根据破窗理论,这种行为将会影响到越来越多的人,大家都将心照不宣地视 warning于无物(从好几屏的 warning中找到自己的那个实在是太麻烦了),所谓的 lint就成了笑话


小结


一座历久弥香的屎山,必定是需要经过时间的沉淀和无数人的操练才能最终成型,这需要我们所有人的努力,多年之后,当你看到你曾经参与堆砌的屎山中道崩殂轰然倒塌的时候,你就算是真的领悟了我们程序员所掌控的恐怖实力!🐶


链接:https://juejin.cn/post/7107119166989336583
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Android实现消息总线的几种方式,你都会吗?

Android中消息总线的几种实现方式前言消息总线又叫事件总线,为什么我们需要一个消息总线呢?是因为随着项目变大,页面变多,我们可能出现跨页面、跨组件、跨线程、跨进程传递消息与数据,为了更方便的直接通知到指定的页面实现具体的逻辑,我们需要消息总线来实现。从最基...
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Android中消息总线的几种实现方式

前言

消息总线又叫事件总线,为什么我们需要一个消息总线呢?是因为随着项目变大,页面变多,我们可能出现跨页面、跨组件、跨线程、跨进程传递消息与数据,为了更方便的直接通知到指定的页面实现具体的逻辑,我们需要消息总线来实现。

从最基本的 BroadcastReceiver 到 EventBus 再到RxBus ,后来官方出了AndroidX jetpack 我们开始使用LiveDataBus,最后到Kotlin的流行出来了FlowBus。我们看看他们是怎么一步一步演变的。

一、BroadcastReceiver 广播

我们再初入 Android 的时候都应该学过广播接收者,分为静态广播和动态注册广播,在高版本的 Android 中限制了我们一些静态广播的使用,不过我们还是能通过动态注册的方式获取一些系统的状态改变。像常用的电量变化、网络状态变化、短信发送接收的状态等等。

比如网络变化的监听:

    IntentFilter intentFilter = new IntentFilter(ConnectivityManager.CONNECTIVITY_ACTION);
application.getApplicationContext().registerReceiver(InstanceHolder.INSTANCE, intentFilter);

在消息中线中,我们可以使用本地广播来实现 LocalBroadcastManager 消息的通知。

    LocalBroadcastManager mLocalBroadcastManager = LocalBroadcastManager.getInstance(mContext);

BroadcastReceiver mLoginReceiver = new LoginSuccessReceiver();
mLocalBroadcastManager.registerReceiver(mLoginReceiver, new IntentFilter(Constants.ACTION_LOGIN_SUCCESS));

private class LoginSuccessReceiver extends BroadcastReceiver {
@Override
public void onReceive(Context context, Intent intent) {
//刷新Home界面
refreshHomePage();

//刷新未读信息
requestUnreadNum();
}
}

//记得要解绑对应的接收器
mLocalBroadcastManager.unregisterReceiver(mLoginReceiver);

这样就可以实现一个消息通知了。相比 EventBus 它的性能和空间的消耗都是较大的,并且只能固定在主线程运行。

二、EventBus

EventBus最大的特点就是简洁、解耦,可以直接传递我们自定义的消息Message。EventBus简化了应用程序内各组件间、组件与后台线程间的通信。记得2015年左右是非常火爆的。

EventBus的调度灵活,不依赖于 Context,使用时无需像广播一样关注 Context 的注入与传递。可继承、优先级、粘滞,是 EventBus 比之于广播的优势。几乎可以满足我们全部的需求。

最初的EventBus其实就是一个方法的集合与查找,核心是通过register方法把带有@Subscrib注解的方法和参数之类的东西全部放入一个List集合,然后通过post方法去这个list循环查找到符合条件的方法去执行。

如何使用EventBus,一共分5步:

  @Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_event_bus);

EventBus.getDefault().register(MainActivity.this); //1.注册广播
}
  @Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
EventBus.getDefault().unregister(MainActivity.this); //2.解注册广播
}
/**
* 3.传递什么类型的。定义一个消息类
*/
public class MessageEvent {
public String name;

public MessageEvent(String name) {
this.name = name;
}
}
    @OnClick({R.id.bt_eventbus_send_main, R.id.bt_eventbus_send_sticky})
public void onClick(View view) {
switch (view.getId()) {
case R.id.bt_eventbus_send_main:
//4.发送消息
EventBus.getDefault().post(new MessageEvent("我是主页面发送过来的消息"));
finish();
break;
}
}
   /**
* 5.接受到消息。需要注解
*
* @param event
*/
@Subscribe(threadMode = ThreadMode.MAIN) //主线程执行
public void MessageEventBus(MessageEvent event) {
//5。显示接受到的消息
mTvEventbusResult.setText(event.name);
}

EventBus的性能开销其实不大,EventBus2.4.0 版是利用反射来实现的,后来改成 APT 实现之后会好很多。主要问题是需要定义很多的消息对象,消息太多之后就感觉管理起来很麻烦。当消息太多之后容器内部的查找会出现性能瓶颈。

就算如此 EventBus 也是值得大家使用的。

三、RxBus

RxBus是基于RxJava实现的,强大是强大,但是学习成本比较高,需要额外导入RxJava RxAndroid等库,这些库体积还是较大的。可以实现异步的消息等。

本身的实现是很简单的:

public class RxBus {
private volatile static RxBus mDefaultInstance;
private final Subject<Object> mBus;

private RxBus() {
mBus = PublishSubject.create().toSerialized();
}

public static RxBus getInstance() {
if (mDefaultInstance == null) {
synchronized (RxBus.class) {
if (mDefaultInstance == null) {
mDefaultInstance = new RxBus();
}
}
}
return mDefaultInstance;
}

/**
* 发送事件
*/
public void post(Object event) {
mBus.onNext(event);
}

/**
* 根据传递的 eventType 类型返回特定类型(eventType)的 被观察者
*/
public <T> Observable<T> toObservable(final Class<T> eventType) {
return mBus.ofType(eventType);
}

/**
* 判断是否有订阅者
*/
public boolean hasObservers() {
return mBus.hasObservers();
}

public void reset() {
mDefaultInstance = null;
}

}

定义消息对象:

public class MsgEvent {
private String msg;

public MsgEvent(String msg) {
this.msg = msg;
}

public String getMsg() {
return msg;
}

public void setMsg(String msg) {
this.msg = msg;
}
}

发送与接收:

RxBus.getInstance().toObservable(MsgEvent.class).subscribe(new Observer<MsgEvent>() {
@Override
public void onSubscribe(Disposable d) {

}

@Override
public void onNext(MsgEvent msgEvent) {
//处理事件
}

@Override
public void onError(Throwable e) {

}

@Override
public void onComplete() {

}
});


RxBus.getInstance().post(new MsgEvent("Java"));

缺点是容易内存泄露,我们需要使用rxlifecycle 或者使用CompositeDisposable 自己对生命周期进行处理解绑。

四、LiveDataBus

官方出了AndroidX jetpack 内部包含LiveData,它可以感知并遵循Activity、Fragment或Service等组件的生命周期。

为什么要使用LiveDataBus,正是基于LiveData对组件生命周期可感知的特点,因此可以做到仅在组件处于生命周期的激活状态时才更新UI数据。

一个简单的LiveDataBus的实现:

public final class LiveDataBus {

private final Map<String, BusMutableLiveData<Object>> bus;

private LiveDataBus() {
bus = new HashMap<>();
}

private static class SingletonHolder {
private static final LiveDataBus DEFAULT_BUS = new LiveDataBus();
}

public static LiveDataBus get() {
return SingletonHolder.DEFAULT_BUS;
}

public <T> MutableLiveData<T> with(String key, Class<T> type) {
if (!bus.containsKey(key)) {
bus.put(key, new BusMutableLiveData<>());
}
return (MutableLiveData<T>) bus.get(key);
}

public MutableLiveData<Object> with(String key) {
return with(key, Object.class);
}

private static class ObserverWrapper<T> implements Observer<T> {

private Observer<T> observer;

public ObserverWrapper(Observer<T> observer) {
this.observer = observer;
}

@Override
public void onChanged(@Nullable T t) {
if (observer != null) {
if (isCallOnObserve()) {
return;
}
observer.onChanged(t);
}
}

private boolean isCallOnObserve() {
StackTraceElement[] stackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace();
if (stackTrace != null && stackTrace.length > 0) {
for (StackTraceElement element : stackTrace) {
if ("android.arch.lifecycle.LiveData".equals(element.getClassName()) &&
"observeForever".equals(element.getMethodName())) {
return true;
}
}
}
return false;
}
}

private static class BusMutableLiveData<T> extends MutableLiveData<T> {

private Map<Observer, Observer> observerMap = new HashMap<>();

@Override
public void observe(@NonNull LifecycleOwner owner, @NonNull Observer<T> observer) {
super.observe(owner, observer);
try {
hook(observer);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

@Override
public void observeForever(@NonNull Observer<T> observer) {
if (!observerMap.containsKey(observer)) {
observerMap.put(observer, new ObserverWrapper(observer));
}
super.observeForever(observerMap.get(observer));
}

@Override
public void removeObserver(@NonNull Observer<T> observer) {
Observer realObserver = null;
if (observerMap.containsKey(observer)) {
realObserver = observerMap.remove(observer);
} else {
realObserver = observer;
}
super.removeObserver(realObserver);
}

private void hook(@NonNull Observer<T> observer) throws Exception {
//get wrapper's version
Class<LiveData> classLiveData = LiveData.class;
Field fieldObservers = classLiveData.getDeclaredField("mObservers");
fieldObservers.setAccessible(true);
Object objectObservers = fieldObservers.get(this);
Class<?> classObservers = objectObservers.getClass();
Method methodGet = classObservers.getDeclaredMethod("get", Object.class);
methodGet.setAccessible(true);
Object objectWrapperEntry = methodGet.invoke(objectObservers, observer);
Object objectWrapper = null;
if (objectWrapperEntry instanceof Map.Entry) {
objectWrapper = ((Map.Entry) objectWrapperEntry).getValue();
}
if (objectWrapper == null) {
throw new NullPointerException("Wrapper can not be bull!");
}
Class<?> classObserverWrapper = objectWrapper.getClass().getSuperclass();
Field fieldLastVersion = classObserverWrapper.getDeclaredField("mLastVersion");
fieldLastVersion.setAccessible(true);
//get livedata's version
Field fieldVersion = classLiveData.getDeclaredField("mVersion");
fieldVersion.setAccessible(true);
Object objectVersion = fieldVersion.get(this);
//set wrapper's version
fieldLastVersion.set(objectWrapper, objectVersion);
}
}
}

注册与发送:

LiveDataBus.get()
.with("key_test", String.class)
.observe(this, new Observer<String>() {
@Override
public void onChanged(@Nullable String s) {
}
});

LiveDataBus.get().with("key_test").setValue(s);

LiveDataBus已经算是很好用的,自动注册解绑,根据Key传递泛型T对象,容易查找对应的接收者,也可以实现可见的触发和直接触发,可以实现跨进程,

LiveData有几点不足,只能在主线程更新数据,操作符无法转换数据,基于 Android Api 实现的,换一个平台无法适应,基于这几点又开发出了FlowBus。

五、FlowBus

很多人都说Flow 的出现导致 LiveData 没那么重要了,就是因为 LiveData 的场景 都可以使用 Flow 平替了,还能更为的强大和灵活。

StateFlow 可以 替代ViewModel中传递数据,SharedFlow 可以实现事件总线。(这两者的异同如果大家有兴趣,我可以单独开一篇讲下)。

SharedFlow 就是一种热流,可以实现一对多的关系,其构造方法支持天然支持普通的消息发送与粘性的消息发送。一般我们FlowBus都是基于 SharedFlow 来实现:

object FlowBus {
private val busMap = mutableMapOf<String, EventBus<*>>()
private val busStickMap = mutableMapOf<String, StickEventBus<*>>()

@Synchronized
fun <T> with(key: String): EventBus<T> {
var eventBus = busMap[key]
if (eventBus == null) {
eventBus = EventBus<T>(key)
busMap[key] = eventBus
}
return eventBus as EventBus<T>
}

@Synchronized
fun <T> withStick(key: String): StickEventBus<T> {
var eventBus = busStickMap[key]
if (eventBus == null) {
eventBus = StickEventBus<T>(key)
busStickMap[key] = eventBus
}
return eventBus as StickEventBus<T>
}

//真正实现类
open class EventBus<T>(private val key: String) : LifecycleObserver {

//私有对象用于发送消息
private val _events: MutableSharedFlow<T> by lazy {
obtainEvent()
}

//暴露的公有对象用于接收消息
val events = _events.asSharedFlow()

open fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(0, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST)

//主线程接收数据
fun register(lifecycleOwner: LifecycleOwner, action: (t: T) -> Unit) {
lifecycleOwner.lifecycle.addObserver(this)
lifecycleOwner.lifecycleScope.launch {
events.collect {
try {
action(it)
} catch (e: Exception) {
e.printStackTrace()
YYLogUtils.e("FlowBus - Error:$e")
}
}
}
}

//协程中发送数据
suspend fun post(event: T) {
_events.emit(event)
}

//主线程发送数据
fun post(scope: CoroutineScope, event: T) {
scope.launch {
_events.emit(event)
}
}

//自动销毁
@OnLifecycleEvent(Lifecycle.Event.ON_DESTROY)
fun onDestroy() {
YYLogUtils.w("FlowBus - 自动onDestroy")
val subscriptCount = _events.subscriptionCount.value
if (subscriptCount <= 0)
busMap.remove(key)
}
}

class StickEventBus<T>(key: String) : EventBus<T>(key) {
override fun obtainEvent(): MutableSharedFlow<T> = MutableSharedFlow(1, 1, BufferOverflow.DROP_OLDEST)
}

}

发送与接收消息

    // 主线程-发送消息
FlowBus.with<String>("test-key-01").post(this@Demo11OneFragment2.lifecycleScope, "Test Flow Bus Message")
    // 接收消息
FlowBus.with<String>("test-key-01").register(this) {
LogUtils.w("收到FlowBus消息 - " + it)
}

发送粘性消息

 FlowBus.withStick<String>("test-key-02").post(lifecycleScope, "Test Stick Message")
   FlowBus.withStick<String>("test-key-02").register(this){
LogUtils.w("收到粘性消息:$it")
}

Log如下:

总结

其实这么多消息总线框架,目前比较常用的是EventBus LiveDataBus FlowBus这三种。

总的来说,我们尽量不依赖第三方的框架来实现,那么 FlowBus 是语言层级的,基于Kotlin的特性实现,比较推荐了。LiveDataBus 是基于Android SDK 中的类实现的(我本人是比较喜欢用),只适应于 Android 开发,但也几乎能满足日常使用了。EventBus 是基于 Java 的语言特性注解和APT,也是比较好用的。

如果大家有源码方面的需求可以看看这里,上面的源码也都贴出来了。

本文的代码也只是简单的实现,只是为了抛砖引玉的实现几种基本的代码,如果大家需要在实战汇总使用,更推荐大家根据不同的类型自行去 Github 上面找对应的实现封装,功能会更多,健壮性也更好。

好了,关于消息总线就说到这了,如果觉得不错还请点赞支持哦!

完结!


作者:newki
链接:https://juejin.cn/post/7108604765898014757
来源:稀土掘金
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Flutter 中关于 angle 的坑

这个问题是我最近做业务开发和业余开发都遇到的,这里的 angle 指的是旋转弧度。不是旋转角度。 先看一下我使用 angle 的场景吧: 图一中使用了 canvas.drawArc,传入了 startAngle 和 sweepAngle。图二也是如此。图...
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这个问题是我最近做业务开发和业余开发都遇到的,这里的 angle 指的是旋转弧度。不是旋转角度


先看一下我使用 angle 的场景吧:


任务进度


报警类型分布


指针的旋转角度


图一中使用了 canvas.drawArc,传入了 startAngle 和 sweepAngle。图二也是如此。图三是 Flutter ConstraintLayout 中圆形定位的 example,我没有使用 Flutter ConstraintLayout 自带的旋转能力,而是用了 Transform.rotate,传入了 angle。Flutter ConstraintLayout 自带的对 Widget 的旋转能力用了 canvas.rotate,也传入了 angle。


我现在还没搞明白弧度和角度的对应关系,官网文档中也没有详细说明。但对于我来说,我根本就不想去关心弧度是多少,我只关心角度,这个角度的范围是 [0.0, 360.0]。以图三中的时钟为例,旋转 0.0 或 360.0 度时,指针应该指向 12,旋转 90.0 度时,指针应该指向 3,旋转 180.0 度时,指针应该指向 6,旋转 270.0 度时,指针应该指向 9。


于是我们需要将旋转弧度转换成旋转角度,我研究出的转换公式如下:


Transform.rotate:


pi + pi * (angle / 180)

canvas.rotate:


angle * pi / 180

canvas.drawArc:


startAngle = -pi / 2
sweepAngle = angle * pi / 180

看见没有,这三类旋转的转换公式都不一样。我不明白 Flutter 官方为什么要这么设计,为啥这么优秀的 Flutter 引入了这么糟糕的 API。于是我带着气愤给官方提了个 Issue,想喷一喷设计这几个 API 的哥们:



结果我被反杀了。


冷静下来之后,我决定提交一个 Pull Request 来修正这个 API。但这需要时间,因为提交 Pull Request 的周期很长,上次我提了个 bug,Oppo 的一个哥们修复了它,Pull Request 等了将近两个月才合并。


作者:hackware
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GraphQL在Flutter中的基本用法

GraphQL是一个用于API的查询语言,它可以使客户端准确地获得所需的数据,没有任何冗余。在Flutter项目中怎么使用Graphql呢?我们需要借助graphql-flutter插件 Tip: 这里以4.0.1为例 1. 添加依赖 首先添加到pubspec...
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GraphQL是一个用于API的查询语言,它可以使客户端准确地获得所需的数据,没有任何冗余。在Flutter项目中怎么使用Graphql呢?我们需要借助graphql-flutter插件


Tip: 这里以4.0.1为例


1. 添加依赖


首先添加到pubspec.yaml


image.png


然后我们再看看graphql-flutter(API)有什么,以及我们该怎么用。


2.重要API


GraphQLClient



  • 仿apollo-client,通过配置LinkCache构造客户端实例

  • 像apollo-client一样通过构造不同Link来丰富client实例的功能


image.png


client实例方法几乎跟apollo-client一致,如querymutatesubscribe,也有些许差别的方法watchQuerywatchMutation 等,后面具体介绍使用区别


Link



graphql-flutter里基于Link实现了一些比较使用的类,如下


HttpLink



  • 设置请求地址,默认header等


image.png


AuthLink



  • 通过函数的形式设置Authentication


image.png


ErrorLink



  • 设置错误拦截


image.png


DedupeLink



  • 请求去重


GraphQLCache



  • 配置实体缓存,官方推荐使用 HiveStore 配置持久缓存


image.png



  • HiveStore在项目中关于环境是Web还是App需要作判断,所以我们需要一个方法


image.png


综上各个Link以及Cache构成了Client,我们稍加对这些API做一个封装,以便在项目复用。


3.基本封装



  • 代码及释义如下


import 'dart:async';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:graphql/client.dart';

import 'package:flutter/foundation.dart' show kIsWeb;
import 'package:path_provider/path_provider.dart'
show getApplicationDocumentsDirectory;
import 'package:path/path.dart' show join;
import 'package:hive/hive.dart' show Hive;

class Gql {
final String source;
final String uri;
final String token;
final Map<String, String> header;

HttpLink httpLink;
AuthLink authLink;
ErrorLink errorLink;

GraphQLCache cache;
GraphQLClient client;

String authHeaderKey = 'token';
String sourceKey = 'source';

Gql({
@required this.source,
@required this.uri,
this.token,
this.header = const {},
}) {
// 设置url,复写传入header
httpLink = HttpLink(uri, defaultHeaders: {
sourceKey: source,
...header,
});
// 通过复写getToken动态设置auth
authLink = AuthLink(getToken: getToken, headerKey: authHeaderKey);
// 错误拦截
errorLink = ErrorLink(
onGraphQLError: onGraphQLError,
onException: onException,
);
// 设置缓存
cache = GraphQLCache(store: HiveStore());

client = GraphQLClient(
link: Link.from([
DedupeLink(), // 请求去重
errorLink,
authLink,
httpLink,
]),
cache: cache,
);
}

static Future<void> initHiveForFlutter({
String subDir,
Iterable<String> boxes = const [HiveStore.defaultBoxName],
}) async {
if (!kIsWeb) { // 判断App获取path,初始化
var appDir = await getApplicationDocumentsDirectory(); // 获取文件夹路径
var path = appDir.path;
if (subDir != null) {
path = join(path, subDir);
}
Hive.init(path);
}

for (var box in boxes) {
await Hive.openBox(box);
}
}

FutureOr<String> getToken() async => null;

void _errorsLoger(List<GraphQLError> errors) {
errors.forEach((error) {
print(error.message);
});
}

// LinkError处理函数
Stream<Response> onException(
Request req,
Stream<Response> Function(Request) _,
LinkException exception,
) {
if (exception is ServerException) { // 服务端错误
_errorsLoger(exception.parsedResponse.errors);
}

if (exception is NetworkException) { // 网络错误
print(exception.toString());
}

if (exception is HttpLinkParserException) { // http解析错误
print(exception.originalException);
print(exception.response);
}

return _(req);
}

// GraphqlError
Stream<Response> onGraphQLError(
Request req,
Stream<Response> Function(Request) _,
Response res,
) {
// print(res.errors);
_errorsLoger(res.errors); // 处理返回错误
return _(req);
}
}

4. 基本使用



  • main.dart


void main() async {

await Gql.initHiveForFlutter(); // 初始化HiveBox

runApp(App());
}


  • clent.dart


import 'dart:async';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:shared_preferences/shared_preferences.dart';


const codeMessage = {
401: '登录失效,',
403: '用户已禁用',
500: '服务器错误',
503: '服务器错误',
};

// 通过复写,实现错误处理与token设置
class CustomGgl extends Gql {
CustomGgl({
@required String source,
@required String uri,
String token,
Map<String, String> header = const {},
}) : super(source: source, uri: uri, token: token, header: header);

String authHeaderKey = 'token';

@override
FutureOr<String> getToken() async { // 设置token
final sharedPref = await SharedPreferences.getInstance();
return sharedPref.getString(authHeaderKey);
}

@override
Stream<Response> onGraphQLError( // 错误处理并给出提示
Request req,
Stream<Response> Function(Request) _,
Response res,
) {
res.errors.forEach((error) {
final num code = error.extensions['exception']['status'];
Toast.error(message: codeMessage[code] ?? error.message);
print(error);
});
return _(req);
}
}

// 创建ccClient
final Gql ccGql = CustomGgl(
source: 'cc',
uri: 'https://xxx/graphql',
header: {
'header': 'xxxx',
},
);


  • demo.dart


import 'package:flutter/material.dart';

import '../utils/client.dart';
import '../utils/json_view/json_view.dart';
import '../models/live_bill_config.dart';
import '../gql_operation/gql_operation.dart';

class GraphqlDemo extends StatefulWidget {
GraphqlDemo({Key key}) : super(key: key);

@override
_GraphqlDemoState createState() => _GraphqlDemoState();
}

class _GraphqlDemoState extends State<GraphqlDemo> {
ObservableQuery observableQuery;
ObservableQuery observableMutation;

Map<String, dynamic> json;
num pageNum = 1;
num pageSize = 10;

@override
void initState() {
super.initState();

Future.delayed(Duration(), () {
initObservableQuery();
initObservableMutation();
});
}

@override
Widget build(BuildContext context) {
return SingleChildScrollView(
child: Column(
crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
children: [
Wrap(
spacing: 10.0,
runSpacing: 10.0,
children: [
RaisedButton(
onPressed: getLiveBillConfig,
child: Text('Basic Query'),
),
RaisedButton(
onPressed: sendPhoneAuthCode,
child: Text('Basic Mutation'),
),
RaisedButton(
onPressed: () {
pageNum++;

observableQuery.fetchMore(FetchMoreOptions(
variables: {
'pageNum': pageNum,
'pageSize': pageSize,
},
updateQuery: (prev, newData) => newData,
));
},
child: Text('Watch Query'),
),
RaisedButton(
onPressed: () {
observableMutation.fetchResults();
},
child: Text('Watch Mutation'),
),
],
),
Divider(),
if (json != null)
SingleChildScrollView(
child: JsonView.map(json),
scrollDirection: Axis.horizontal,
),
],
),
);
}


@override
dispose() {
super.dispose();

observableQuery.close();
}

void getLiveBillConfig() async {
Toast.loading();

try {
final QueryResult result = await ccGql.client.query(QueryOptions(
document: gql(LIVE_BILL_CONFIG),
fetchPolicy: FetchPolicy.noCache,
));

final liveBillConfig =
result.data != null ? result.data['liveBillConfig'] : null;
if (liveBillConfig == null) return;

setState(() {
json = LiveBillConfig.fromJson(liveBillConfig).toJson();
});
} finally {
if (Toast.loadingType == ToastType.loading) Toast.dismiss();
}
}


void sendPhoneAuthCode() async {
Toast.loading();

try {
final QueryResult result = await ccGql.client.mutate(MutationOptions(
document: gql(SEND_PHONE_AUTH_CODE),
fetchPolicy: FetchPolicy.cacheAndNetwork,
variables: {
'phone': '15883300888',
'authType': 2,
'platformName': 'Backend'
},
));

setState(() {
json = result.data;
});
} finally {
if (Toast.loadingType == ToastType.loading) Toast.dismiss();
}
}

void initObservableQuery() {
observableQuery = ccGql.client.watchQuery(
WatchQueryOptions(
document: gql(GET_EMPLOYEE_CONFIG),
variables: {
'pageNum': pageNum,
'pageSize': pageSize,
},
),
);

observableQuery.stream.listen((QueryResult result) {
if (!result.isLoading && result.data != null) {
if (result.isLoading) {
Toast.loading();
return;
}

if (Toast.loadingType == ToastType.loading) Toast.dismiss();
setState(() {
json = result.data;
});
}
});
}

void initObservableMutation() {
observableMutation = ccGql.client.watchMutation(
WatchQueryOptions(
document: gql(LOGIN_BY_AUTH_CODE),
variables: {
'phone': '15883300888',
'authCodeType': 2,
'authCode': '5483',
'statisticInfo': {'platformName': 'Backend'},
},
),
);

observableMutation.stream.listen((QueryResult result) {
if (!result.isLoading && result.data != null) {
if (result.isLoading) {
Toast.loading();
return;
}

if (Toast.loadingType == ToastType.loading) Toast.dismiss();
setState(() {
json = result.data;
});
}
});
}
}

总结


这篇文章介绍了如何在Flutter项目中简单快速的使用GraphQL。并实现了一个简单的Demo。但是上面demo将UI和数据绑定在一起,导致代码耦合性很高。在实际的公司项目中,我们都会将数据和UI进行分离,常用的做法就是将GraphQL的 ValueNotifier client 调用封装到VM层中,然后在Widget中把VM数据进行绑定操作。网络上已经有大量介绍Provider|Bloc|GetX的文章,这里以介绍GraphQL使用为主,就不再赘述了。


作者:CameIIia
链接:https://juejin.cn/post/7110596046144667655
来源:稀土掘金
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Android UI 测试基础

UI 测试UI 测试的一种方法是直接让测试人员对目标应用执行一系列用户操作,验证其行为是否正常。这种人工操作的方式一般非常耗时、繁琐、容易出错且 case 覆盖面不全。而另一种高效的方法是为编写 UI 测试,以自动化的方式执行用户操作。自动化方法可以可重复且快...
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UI 测试

UI 测试的一种方法是直接让测试人员对目标应用执行一系列用户操作,验证其行为是否正常。这种人工操作的方式一般非常耗时、繁琐、容易出错且 case 覆盖面不全。而另一种高效的方法是为编写 UI 测试,以自动化的方式执行用户操作。自动化方法可以可重复且快速可靠地运行测试。

使用 Android Studio 自动执行 UI 测试,需要在 src/AndroidTest/java 中实现测试代码,这种测试属于插桩单元测试。Android 的 Gradle 插件会根据测试代码构建一个测试应用,然后在目标应用所在的设备上加载该测试应用。在测试代码中,可以使用 UI 测试框架来模拟目标应用上的用户交互。

注意:并不是所有对 UI 的测试都是插桩单元测试,在本地单元测试中,也可以通过第三方框架(例如 Robolectric )来模拟 Android 运行环境,但这种测试是跑在开发计算机上的,基于 JVM 运行,而不是 Android 模拟器或物理设备的真实环境。

涉及 UI 测试的场景有两种情况:

  • 单个 App 的 UI 测试:这种类型的测试可以验证目标应用在用户执行特定操作或在其 Activity 中输入特定内容时行为是否符合预期。Espresso 之类的 UI 测试框架可以实现通过编程的方式模拟用户交互。
  • 流程涵盖多个 App 的 UI 测试:这种类型的测试可以验证不同 App 之间或是用户 App 与系统 App 之间的交互流程是否正常运行。比如在一个应用中打开系统相机进行拍照。UI Automator 框架可以支持跨应用交互。

Android 中的 UI 测试框架

Jetpack 包含了丰富的官方框架,这些框架提供了用于编写 UI 测试的 API:

  • Espresso :提供了用于编写 UI 测试的 API ,可以模拟用户与单个 App 进行 UI 交互。使用 Espresso 的一个主要好处是它提供了测试操作与您正在测试的应用程序 UI 的自动同步。Espresso 会检测主线程何时空闲,因此它能够在适当的时间运行您的测试命令,从而提高测试的可靠性。
  • Jetpack Compose :提供了一组测试 API 用来启动 Compose 屏幕和组件之间的交互,融合到了开发过程中。算是 Compose 的一个优势。
  • UI Automator : 是一个 UI 测试框架,适用于涉及多个应用的操作流程的测试。
  • Robolectric :在 JVM 上运行本地单元测试,而不是模拟器或物理设备上。可以配合 Espresso 或 Compose 的测试 API 与 UI 组件进行模拟交互。

异常行为和同步处理

因为 Android 应用是基于多线程实现的,所有涉及 UI 的操作都会发送到主线程排队执行,所以在编写测试代码时,需要处理这种异步存在的问题。当一个用户输入注入时,测试框架必须等待 App 对用户输入进行响应。当一个测试没有确定性行为的时候,就会出现异常行为。

像 Compose 或 Espresso 这样的现代框架在设计时就考虑到了测试场景,因此可以保证在下一个测试操作或断言之前 UI 将处于空闲状态,从而保证了同步行为。

流程图显示了在通过测试之前检查应用程序是否空闲的循环:

流程图显示了在通过测试之前检查应用程序是否空闲的循环.png

在测试中使用 sleep 会导致测试缓慢或者不稳定,如果有动画执行超过 2s 就会出现异常情况。

显示同步基于等待固定时间时的测试失败的图表.png

应用架构和测试

另一方面,应用的架构应该能够快速替换一些组件,以支持 mock 数据或逻辑进行测试,例如,在有异步加载数据的场景,但我们并不关心异步数据获取相关逻辑的情况下,仅关心获取到数据后的 UI 层测试,就可以将异步逻辑替换成假的数据源,从而能够更加高效的进行测试:

生产和测试架构图。 生产图显示了向存储库提供数据的本地和远程数据源,而存储库又将数据异步提供给 UI。 测试图显示了一个 Fake 存储库,该存储库将其数据同步提供给 UI.png

推荐使用 Hilt 框架实现这种注入数据的替换操作。

为什么需要自动化测试?

Android App 可以在不同的 API 版本的上千种不同设备上运行,并且手机厂商有可能修改系统代码,这意味着 App 可能会在一些设备上不正确地运行甚至导致 crash 。

UI 测试可以进行兼容性测试,验证 App 在不同环境中的行为。例如可以测试不同环境下的行为:

  • API level 不同
  • 位置和语言设置不同
  • 屏幕方向不同

此外,还要考虑设备类型的问题,例如平板电脑和可折叠设备的行为,可能与普通手机设备环境下,产生不同的行为。

AndroidX 测试框架的使用

环境配置

  1. 修改根目录下的 build.gradle文件,确保项目依赖仓库:
allprojects {
repositories {
jcenter()
google()
}
}
  1. 添加测试框架依赖:
dependencies {
// 核心框架
androidTestImplementation "androidx.test:core:$androidXTestVersion0"

// AndroidJUnitRunner and JUnit Rules
androidTestImplementation "androidx.test:runner:$testRunnerVersion"
androidTestImplementation "androidx.test:rules:$testRulesVersion"

// Assertions 断言
androidTestImplementation "androidx.test.ext:junit:$testJunitVersion"
androidTestImplementation "androidx.test.ext:truth:$truthVersion"

// Espresso 依赖
androidTestImplementation "androidx.test.espresso:espresso-core:$espressoVersion"
androidTestImplementation "androidx.test.espresso:espresso-contrib:$espressoVersion"
androidTestImplementation "androidx.test.espresso:espresso-intents:$espressoVersion"
androidTestImplementation "androidx.test.espresso:espresso-accessibility:$espressoVersion"
androidTestImplementation "androidx.test.espresso:espresso-web:$espressoVersion"
androidTestImplementation "androidx.test.espresso.idling:idling-concurrent:$espressoVersion"

// 下面的依赖可以使用 "implementation" 或 "androidTestImplementation",
// 取决于你是希望这个依赖出现在 Apk 中,还是测试 apk 中
androidTestImplementation "androidx.test.espresso:espresso-idling-resource:$espressoVersion"
}

发行版本号参阅: developer.android.com/jetpack/and…

另外值得注意的一点是 espresso-idling-resource 这个依赖在生产代码中使用的话,需要打包到 apk 中。

AndroidX 中的 Junit4 Rules

AndroidX 测试框架包含了一组配合 AndroidJunitRunner 使用的 Junit Rules。

关于什么是 JUnit Rules ,可以查看 wiki:github.com/junit-team/…

JUnit Rules 提供了更大的灵活性并减少了测试中所需的样板代码。可以将 JUnit Rules 理解为一些模拟环境用来测试的 API 。例如:

  • ActivityScenarioRule : 用来模拟 Activity 。
  • ServiceTestRule :可以用来模拟启动 Service 。
  • TemporaryFolder :可以用来创建文件和文件夹,这些文件会在测试方法完成时被删除(若不能删除,会抛出异常)。
  • ErrorCollector :发生问题后继续执行测试,最后一次性报告所有错误内容。
  • ExpectedException :在测试过程中指定预期的异常。

除了上面几个例子,还有很多 Rules ,可以将 Rules 理解为用来在测试中快捷实现一些能力的 API 。

ActivityScenarioRule

ActivityScenarioRule 用来对单个 Activity 进行功能测试。声明一个 ActivityScenarioRule 实例:

    @get:Rule
val activityRule = ActivityScenarioRule(MainActivity::class.java)

这个规则,会在执行标注有 @Test 注解的测试方法启动前,绑定构造参数中执行的 Activity ,并且在带有 @Test 测试方法执行前,先执行所有带有 @Before 注解的方法,并在执行的测试方法结束后,执行所有带有 @After 注解的方法。

@RunWith(AndroidJUnit4::class)
class MainActivityTest {
@Before
fun beforeActivityCreate() {
Log.d(TAG, "beforeActivityCreate")
}

@Before
fun beforeTest() {
Log.d(TAG, "beforeTest")
}

@Test
fun onCreate() {
activityRule.scenario.moveToState(Lifecycle.State.CREATED).onActivity {
Log.d(TAG, "in test thread: ${Thread.currentThread()}}")
}
}

@After
fun afterActivityCreate() {
Log.d(TAG, "afterActivityCreate")
}
// ...
}

执行这个带有 @Test 注解的 onCreate方法,其日志为:

2022-06-17 17:29:07.341 I/TestRunner: started: onCreate(com.chunyu.accessibilitydemo.MainActivityTest)
2022-06-17 17:29:08.006 D/MainActivityTest: beforeTest
2022-06-17 17:29:08.006 D/MainActivityTest: beforeActivityCreate
2022-06-17 17:29:08.565 D/MainActivityTest: in ui thread: Thread[main,5,main]
2022-06-17 17:29:08.566 D/MainActivityTest: afterActivityCreate
2022-06-17 17:29:09.054 I/TestRunner: finished: onCreate(com.chunyu.accessibilitydemo.MainActivityTest)

在执行完所有的 @After 方法后,会终止模拟启动的这个 Activity 。

访问 Activity

测试方法中的重点是通过 ActivityScenarioRule 模拟构造 Activity ,并对其中的一些行为进行测试。

如果要在测试逻辑中访问指定的 Activity ,可以通过 ActivityScenarioRule.getScenario().onActivity{ ... } 回调中指定一些代码逻辑。例如上面的 onCreate() 测试方法中,稍加修改,就可以展示访问 Activity 的能力:

    @Test
fun onCreate() {
activityRule.scenario.onActivity { it ->
Log.d(TAG, "${it.isFinishing}")
}
}

不光可以访问 Activity 中公开的属性和方法,还可以访问指定 Activity 中 public 的内容,例如:

    @Test
fun test() {
activityRule.scenario.onActivity { it ->
it.button.performClick()
}
}

控制 Activity 的生命周期

在最开始的例子中,我们通过 moveToState 来控制了这个 Activity 的生命周期,修改代码:

    @Test
fun onCreate() {
activityRule.scenario.moveToState(Lifecycle.State.CREATED).onActivity {
Log.d(TAG, "${it.lifecycle.currentState}")
}
}

我们在 onActivity 中打印 Activity 的当前生命周期,检查一下是否真的是在 moveToState 中指定的状态,打印结果:

2022-06-17 17:45:30.425 D/MainActivityTest: CREATED

moveToState 的确生效了,它可以将 Activity 控制到我们想要的状态。

通过 ActivityScenarioRule 的 getState() ,也可以直接获取到模拟的 Activity 的状态,这个方法可能存在的状态包括:

  • State.CREATED
  • State.STARTED
  • State.RESUMED
  • State.DESTROYED

而 moveToState 能够设置的值包括:

    public enum State {
// 这个状态表示 Activity 已销毁
DESTROYED,

// 初始化状态,还没调用 onCreate
INITIALIZED,

// 存在两种情况,在 onCreate 开始后,onStop 结束前
CREATED,

// 存在两种情况,在 onStart 开始后,在 onPause 结束前。
STARTED,

// onResume 开始后调用。
RESUMED;

// ...
}

当 moveToState 设置为 DESTROYED ,再访问 Activity ,会抛出异常

java.lang.NullPointerException: Cannot run onActivity since Activity has been destroyed already

如果要测试 Fragment ,可以通过 FragmentScenario 进行,此类需要引用

 debugImplementation "androidx.fragment:fragment-testing:$fragment_version"

ServiceTestRule

ServiceTestRule 用来在单元测试情况下模拟启动指定的 Service ,包括 bindService 和 startService 两种方式,创建一个 ServiceTestRule 实例:

    @get:Rule
val serviceTestRule = ServiceTestRule()

在测试方法中通过 ServiceTestRule 启动 Service ,下面是一个普通的服务,在真实环境下通过 startService 可以正常启动:

class RegularService: Service() {

override fun onStartCommand(intent: Intent?, flags: Int, startId: Int): Int {
Log.d("onStartCommand", ": ${Thread.currentThread().name}")
Toast.makeText(this, "in Service", Toast.LENGTH_SHORT).show()
return super.onStartCommand(intent, flags, startId)
}

override fun onBind(intent: Intent?): IBinder? {
return null
}
}

startService

    @Test
fun testService() {
serviceTestRule.startService(Intent(ApplicationProvider.getApplicationContext(), RegularService::class.java))
}

但是这样会抛出异常:

java.util.concurrent.TimeoutException: Waited for 5 SECONDS, but service was never connected

这是因为,通过 ServiceTestRule 的 startService(Intent) 启动一个 Service ,会在 5s 内阻塞直到 Service 已连接,即调用到了 ServiceConnection.onServiceConnected(ComponentName, IBinder) 。

也就是说,你的 Service 的 onBind(Intent) 方法,不能返回 null ,否则就会抛出 TimeoutException 。

修改 RegularService :

class RegularService: Service() {

private val binder = RegularBinder()

override fun onStartCommand(intent: Intent?, flags: Int, startId: Int): Int {
Log.d("RegularServiceTest", "onStartCommand")
return super.onStartCommand(intent, flags, startId)
}

override fun onBind(intent: Intent?): IBinder? {
return binder
}

inner class RegularBinder: Binder() {
fun getService(): RegularService = this@RegularService
}
}

这样,通过 ServiceTestRule 的 startService 启动服务就可以正常运行了:

2022-06-17 19:51:59.772 I/TestRunner: started: testService(com.chunyu.accessibilitydemo.service.RegularServiceTest)
2022-06-17 19:51:59.777 D/RegularServiceTest: beforeService1
2022-06-17 19:51:59.777 D/RegularServiceTest: beforeService2
2022-06-17 19:51:59.795 D/RegularServiceTest: onStartCommand
2022-06-17 19:51:59.820 D/RegularServiceTest: afterService1
2022-06-17 19:51:59.820 D/RegularServiceTest: afterService2
2022-06-17 19:51:59.830 I/TestRunner: finished: testService(com.chunyu.accessibilitydemo.service.RegularServiceTest)

ServiceTestRule 和 ActivityScenarioRule 一样,都会在执行测试前执行所有的 @Before 方法,执行结束后,继续执行所有的 @After 方法。

bindService

    @Test
fun testService() {
serviceTestRule.bindService(Intent(ApplicationProvider.getApplicationContext(), RegularService::class.java))
}

ServiceTestRule.bindService 效果和 Context.bindService 相同,都不走 onStartCommand 而是 onBind 方法。

2022-06-17 19:57:19.274 I/TestRunner: started: testService(com.chunyu.accessibilitydemo.service.RegularServiceTest)
2022-06-17 19:57:19.277 D/RegularServiceTest: beforeService1
2022-06-17 19:57:19.277 D/RegularServiceTest: beforeService2
2022-06-17 19:57:19.296 D/RegularServiceTest: onBind
2022-06-17 19:57:19.302 D/RegularServiceTest: afterService1
2022-06-17 19:57:19.302 D/RegularServiceTest: afterService2
2022-06-17 19:57:19.314 I/TestRunner: finished: testService(com.chunyu.accessibilitydemo.service.RegularServiceTest)

测试方法的执行顺序也是一样的。

访问 Service

startService 启动的 Service 无法获取到 Service 实例,ServiceTestRule 并没有像 ActivityScenarioRule 那样提供 onActivity {... } 回调方法。

bindService 的返回类型是 IBinder ,可以通过 IBinder 对象获取到 Service 实例:

    @Test
fun testService() {
val binder = serviceTestRule.bindService(Intent(ApplicationProvider.getApplicationContext(), RegularService::class.java))
val service = (binder as? RegularService.RegularBinder)?.getService()
// access RegularService info
}


作者:自动化BUG制造器
链接:https://juejin.cn/post/7110184974791213064
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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学会使用LiveData和ViewModel,我相信会让你在写业务时变得轻松🌞

介绍 在2017年,那时,观察者模式有效的简化了开发,但是诸如RxJava一类的库有一些太过复杂,学习成本太高,为此,LiveData出现了,一个专用于Android的,具备自主生命周期感知能力的,可观测的数据存储类。同时也出现了ViewModel这个组件,配...
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介绍


在2017年,那时,观察者模式有效的简化了开发,但是诸如RxJava一类的库有一些太过复杂,学习成本太高,为此,LiveData出现了,一个专用于Android的,具备自主生命周期感知能力的,可观测的数据存储类。同时也出现了ViewModel这个组件,配合LiveData,更方便的实现MVVM模式中Model与View的分离。那么就让本文来带大家来学习LiveData与ViewModel的使用吧。


LiveData和ViewModel的关系:


关系图.png


本文的案例代码:github.com/taxze6/Jetp…


LiveData


参考资料:


🌟官方文档:developer.android.google.cn/topic/libra…


🌟LiveData postValue详解:http://www.cnblogs.com/button123/p…


LiveData是一种可观察的数据存储器类(响应式编程,类似Vue)。与常规的可观察类不同,LiveData 具有生命周期感知能力。LiveData最重要的是它了解观察者的生命周期,如ActivityFragment。


因此,当LiveData发送变化时,UI会收到通知,然后UI可以使用新数据重新绘制自己。换句话说,LiveData可以很容易地使屏幕上发生的事情与数据保持同步(响应式编程的核心)


使用 LiveData 具有以下优势:




  • UI与数据状态匹配



    • LiveData 遵循观察者模式。当底层数据发生变化时,LiveData 会通知Observer对象。您可以整合代码以在这些 Observer对象中更新界面。这样一来,您无需在每次应用数据发生变化时更新界面,因为观察者会替您完成更新。




  • 提高代码的稳定性


    代码稳定性在整个应用程序生命周期中增加:



    • 活动停止时不会发生崩溃。如果应用程序组件处于非活动状态,则这些更改不受影响。因此,您在更新数据时无需担心应用程序组件的生命周期。对于后台堆栈中的活动,它不会接受任何LiveData事件

    • 内存泄漏会减少,观察者会绑定到Lifecycle对象,并在其关联的生命周期遭到销毁后进行自我清理

    • 取消订阅任何观察者时无需担心

    • 如果由于配置更改(如设备旋转)而重新创建了 Activity 或 Fragment,它会立即接收最新的可用数据。




  • 不再需要手动处理生命周期


    界面组件只是观察相关数据,不会停止或恢复观察。LiveData 将自动管理所有这些操作,因为它在观察时可以感知相关的生命周期状态变化。




  • 数据始终保持最新状态


    如果生命周期变为非活跃状态,它会在再次变为活跃状态时接收最新的数据。例如,曾经在后台的 Activity 会在返回前台后立即接收最新的数据。




  • 共享资源


    像单例模式一样,我们也可以扩展我们的LiveData对象来包装系统服务,以便它们可以在我们的应用程序中共享。一旦LiveData对象连接到系统服务,任何需要资源的观察者可以轻松地观看LiveData对象。




在以下情况中,不要使用LiveData:



  • 您需要在信息上使用大量运算符,尽管LiveData提供了诸如转换之类的工具,但只有Map和switchMap可以帮助您

  • 您没有与信息的UI交互

  • 您有一次性的异步操作

  • 您不必将缓存的信息保存到UI中


如何使用LiveData


一般来说我们会在 ViewModel 中创建 Livedata 对象,保证app配置变更时,数据不会丢失,然后再 Activity/Fragment 的 onCreate 中注册 Livedata 监听(因为在 onStart 和 onResume 中进行监听可能会有冗余调用)


基础使用流程:


1.创建一个实例LiveData来保存某种类型的数据。一般在你创建的ViewModel类中完成


class MainViewModel : ViewModel() {
   var mycount: MutableLiveData<Int> = MutableLiveData()
}

2.在Activity或者Fragment中获取到ViewModel,通过ViewModel获取到对应的LiveData


class MainActivity : AppCompatActivity() {
lateinit var viewModel: MainViewModel
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
...
       /**记住绝对不可以直接去创建ViewModel实例
一定要通过ViewModelProvider(ViewModelStoreOwner)构造函数来获取。
因为每次旋转屏幕都会重新调用onCreate()方法,如果每次都创建新的实例的话就无法保存数据了。
用上述方法后,onCreate方法被再次调用,
它会返回一个与MainActivity相关联的预先存在的ViewModel,这就是保存数据的原因。*/
viewModel = ViewModelProvider(this@MainActivity,ViewModelProvider.
NewInstanceFactory()).get(MainViewModel::class.java)
}
}

3.给LiveData添加观察者监听,用来监听LiveData中的数据变化,在Observer的onChanged中使用监听回调数据


/**
* 订阅 ViewModel,mycount是一个LiveData类型 可以观察
* */        
viewModel.mycount.observe(this@MainActivity) {
countTv.text = viewModel.mycount.value.toString()
}
// LiveData onchange会自动感应生命周期 不需要手动
//       viewModel.mycount.observe(this, object : Observer<Int> {
//           override fun onChanged(t: Int?) {
//
//           }
//       })

进阶用法:


Transformations.map



现在有一个场景:我们通过网络请求,获得了一个User类数据(LiveData),但是,我们只想把User.name暴露给外部观察者,这样我们就可以通过Transformations.map来转化LiveData的数据类型,从而来实现上述场景。这个函数常用于对数据的封装。



//实体类
data class User(var name: String)
...
//Transformations.map接收两个参数,第一个参数是用于转换的LiveData原始对象,第二个参数是转换函数。
private val userLiveData: MutableLiveData<User> = MutableLiveData()
   val userNames: LiveData<String> = Transformations
      .map(userLiveData) { user ->
           user.name
}

Transformations.switchMap



switchMap是根据传入的LiveData的值,然后判断这个值,然后再去切换或者构建新的LiveData。比如我们有些数据需要依赖其他数据进行查询,就可以使用switchMap。


例如,有一个学生,他有两门课程的成绩,但是在UI组件中,我们一次只能显示一门课的成绩,在这个需要判断展示哪门课程成绩的需求下,我们就可以使用switchMap。



data class Student
(var englishScore: Double, var mathScore: Double, val scoreTAG: Boolean)

.....
class SwitchMapViewModel:ViewModel {
   var studentLiveData = MutableLiveData<Student>()
   val transformationsLiveData = Transformations.switchMap(studentLiveData) {
       if (it.scoreTAG) {
           MutableLiveData(it.englishScore)
      } else {
           MutableLiveData(it.mathScore)
      }
  }
}

//使用时:
var student = Student()
person.englishScore = 88.2
person.mathScore = 91.3
//判断显示哪个成绩
person.condition = true
switchMapViewModel.conditionLiveData.postValue(person)

MediatorLiveData



MediatorLiveData继承于MutableLiveData,在MutableLiveData的基础上,增加了合并多个LiveData数据源的功能。其实就是通过addSource()这个方法去监听多个LiveData。


例如:现在有一个存在本地的dbLiveData,还有一个网络请求来的LiveData,我们需要讲上面两个结果结合之后展示给用户,第一种做法是我们在Activity中分别注册这两个LiveData的观察者,当数据发生变化时去更新UI,但是我们其实使用MediatorLiveData可以简化这个操作。



class MediatorLiveDataViewModel : ViewModel() {
   var liveDataA = MutableLiveData<String>()
   var liveDataB = MutableLiveData<String>()

   var mediatorLiveData = MediatorLiveData<String>()
   
   init {
       mediatorLiveData.addSource(liveDataA) {
           Log.d("This is livedataA", it)
           mediatorLiveData.postValue(it)
      }

       mediatorLiveData.addSource(liveDataB) {
           Log.d("This is livedataB", it)
           mediatorLiveData.postValue(it)
      }
  }
}

解释:


如果是第一次接触到LiveData的朋友可能会发现,我们虽然一直在提LiveData,但是用的时候却是MutableLiveData,这两个有什么关系呢,既然都没怎么用LiveData,那么把标题直接改成MutableLiveData吧
其实,LiveData与MutableLiveData在概念上是一模一样的。唯一的几个区别分别是:



💡“此处引用:LiveData与MutableLiveData的区别文章中的段落”



  • MutableLiveData的父类是LiveData

  • LiveData在实体类里可以通知指定某个字段的数据更新

  • MutableLiveData则是完全是整个实体类或者数据类型变化后才通知.不会细节到某个字段。



原理探究:


对于LiveData的基础使用我们就讲到这里,想要探索LiveData原理的朋友可以从下面几个角度:



  • LiveData的工作原理

  • LiveData的observe方法源码分析

  • LifecycleBoundObserver源码分析

  • activeStateChanged源码分析(用于粘性事件)

  • postValue和setValue

  • considerNotify判断是否发送数据分析

  • 粘性事件的分析


相信大家从以上几个角度去分析LiveData会有不小的收获💪


ViewModel


官方文档:developer.android.google.cn/topic/libra…


官方简介


ViewModel类旨在以注重生命周期的方式存储和管理界面相关的数据。ViewModel类让数据可在发生屏幕旋转等配置更改后继续留存。


生命周期


生命周期.png


ViewModel的生命周期会比创建它的Activity、Fragment的生命周期都要长。所以ViewModel中的数据会一直存活在Activity/Fragment中。


基础使用流程:


1.构造数据对象



自定义ViewModel类,继承ViewModel,然后在自定义的ViewModel类中添加需要的数据对象



class MainViewModel : ViewModel() {
...
}

2.获取数据



有两种常见的ViewModel创建方式,第一种是在activity或fragment种直接基于 ViewModelProvider 获取。第二种是通过ViewModelFactory 创建



//第一种 ViewModelProvider直接获取
ViewModelProvider(this@MainActivity).get(MainViewModel::class.java)

//第二种 通过 ViewModelFactory 创建
class TestViewModelFactory(private val param: Int) : ViewModelProvider.Factory {
   override fun <T : ViewModel> create(modelClass: Class<T>): T {
       return TestViewModel(param) as T
  }
}

ViewModelProvider(this@MainActivity,TestViewModelFactory(0)).get(TestViewModel::class.java)


使用ViewModel就是这么简单🚢


ViewModel常见的使用场景



  • 使用ViewModel,在横竖屏切换后,Activity重建,数据仍可以保存

  • 同一个Activity下,Fragment之间的数据共享

  • 与LiveData配合实现代码的解耦


ViewModel和onSaveInstanceState的区别


我相信大家一定知道onSaveInstanceState,它也是用来保存UI状态的,你可以使用它保存你所想保存的东西,在Activity被杀死之前,它一般在onStop或者onPause之前触发。虽然ViewModel被设计为应用除了onSaveInstanceState的另一个选项,但是还是有一些明显的区别。由于资源限制,ViewModel无法在进程关闭后继续存在,但onSaveInstance包含执行此任务。ViewModel是存储数据的绝佳选择,而onSaveInstanceState bundles不是用于该目的的合适选项。


ViewModel用于存储尽可能多的UI数据。因此,在配置更改期间不需要重新加载或重新生成该数据。


另一方面,如果该进程被框架关闭,onSaveInstanceState应该存储回复UI状态所需的最少数据量。例如,可以将所有用户的数据存放在ViewModel中,而仅将用户的数据库ID存储在onSaveInstanceState中。


android onSaveInstanceState调用时机详细总结


onSaveInstanceState用法及源码分析


ViewModel和Context


ViewModel不应该包含对Activity,Fragment或context的引用,此外,ViewModel不应包含对UI控制器(如View)的引用,因为这将创建对Context的间接引用。当您旋转Activity被销毁的屏幕时,您有一个ViewModel包含对已销毁Activity的引用,这就是内存泄漏。因此,如果需要使用上下文,则必须使用应用程序上下文 (AndroidViewModel)


LiveData和ViewModel的基本用法我们已经介绍完了,现在用几个例子带大家来更好的使用它们


案例一:计数器 — 两个Activity共享一个ViewModel


话不多说,先上效果图:


2022-06-21-12-02-50.gif
虽然这个案例是比较简单的,但是我相信可以帮助你更快的熟悉LiveData和ViewModel


想要实现效果图的话需要从下面几步来写(只讲解核心代码,具体代码请自己查看仓库):


第一步:创建ViewModel


import androidx.lifecycle.LiveData
import androidx.lifecycle.MutableLiveData
import androidx.lifecycle.ViewModel

class MainViewModel : ViewModel() {
   private var _mycount: MutableLiveData<Int> = MutableLiveData()
   //只暴露不可变的LiveData给外部
   val mycount: LiveData<Int> get() = _mycount
   init {
  //初始化
       _mycount.value = 0
  }
   /**
    * mycount.value若为空就赋值为0,不为空则加一
    * */
   fun add() {
       _mycount.value = _mycount.value?.plus(1)
  }
   /**
    * mycount.value若为空就赋值为0,不为空则减一,可以为负数
    * */
   fun reduce() {
       _mycount.value = _mycount.value?.minus(1)
  }
   /**
    * 随机参数
    * */
   fun random() {
       val random = (0..100).random()
       _mycount.value = random
  }
   /**
    * 清除数据
    * */
   fun clear() {
       _mycount.value = 0
  }
}

第二步:标记ViewModel的作用域


因为,我们是两个Activity共享一个ViewModel,所以我们需要标记ViewModel的作用域


import androidx.lifecycle.*

/**
* 用于标记viewmodel的作用域
*/
@Retention(AnnotationRetention.RUNTIME)
@Target(AnnotationTarget.FIELD)
annotation
class VMScope(val scopeName: String) {}

private val vMStores = HashMap<String, VMStore>()

fun LifecycleOwner.injectViewModel() {
   //根据作用域创建商店
   this::class.java.declaredFields.forEach { field ->
       field.getAnnotation(VMScope::class.java)?.also { scope ->
           val element = scope.scopeName
           var store: VMStore
           if (vMStores.keys.contains(element)) {
               store = vMStores[element]!!
          } else {
               store = VMStore()
               vMStores[element] = store
          }
           val clazz = field.type as Class<ViewModel>
           val vm = ViewModelProvider(store, ViewModelProvider.NewInstanceFactory()).get(clazz)
           field.set(this, vm)
      }
  }
}

class VMStore : ViewModelStoreOwner {
   private var vmStore: ViewModelStore? = null
   override fun getViewModelStore(): ViewModelStore {
       if (vmStore == null)
           vmStore = ViewModelStore()
       return vmStore!!
  }

}

第三步:在Activity中使用(都是部分代码)


class MainActivity : AppCompatActivity() {
   @VMScope("count") //设置作用域
   lateinit var viewModel: MainViewModel

   override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
       super.onCreate(savedInstanceState)
       setContentView(R.layout.activity_main)
       injectViewModel()
       initEvent()
  }

   private fun initEvent() {
       val cardReduce: CardView = findViewById(R.id.card_reduce)
      .....
       cardReduce.setOnClickListener {
           //调用自定义ViewModel中的方法
           viewModel.reduce()
      }
       
      .....
       
       /**
        * 订阅 ViewModel,mycount是一个LiveData类型 可以观察
        * */
       viewModel.mycount.observe(this@MainActivity) {
           countTv.text = viewModel.mycount.value.toString()
      }
}
   
在第二个Activity中也是类似...

这样就可以实现效果图啦🏀


案例二:同一个Activity下的两个Fragment共享一个ViewModel


话不多说,先上效果图


2022-06-21-12-05-00.gif
这个效果就很简单了,在同一个Activity下,有两个Fragment,这两个Fragment共享一个ViewModel


这个案例主要是想带大家了解一下ViewModel在Fragment中的使用


第一步:依旧是创建ViewModel


class BlankViewModel : ViewModel() {
   private val numberLiveData = MutableLiveData<Int>()

   private var i = 0
   fun getLiveData(): LiveData<Int> {
       return numberLiveData
  }

   fun addOne(){
       i++
       numberLiveData.value = i
  }
}

非常简单的一个ViewModel


第二步:在Fragment中使用


//左Fragment
class LeftFragment : Fragment() {

   private val viewModel:BlankViewModel by activityViewModels()
   override fun onCreateView(
       inflater: LayoutInflater, container: ViewGroup?,
       savedInstanceState: Bundle?
  ): View? {
       return inflater.inflate(R.layout.fragment_left, container, false)
  }

   override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) {
       super.onViewCreated(view, savedInstanceState)
       //对+1按钮监听
       left_button.setOnClickListener {
           viewModel.addOne()
      }
       activity?.let {it ->
           viewModel.getLiveData().observe(it){
               left_text.text = it.toString()
          }
      }
  }
}

//右Fragment
class RightFragment : Fragment() {
   private val viewModel: BlankViewModel by activityViewModels()
   
   override fun onCreateView(
       inflater: LayoutInflater, container: ViewGroup?,
       savedInstanceState: Bundle?
  ): View? {
       return inflater.inflate(R.layout.fragment_right, container, false)
  }

   override fun onViewCreated(view: View, savedInstanceState: Bundle?) {
       super.onViewCreated(view, savedInstanceState)
       right_button.setOnClickListener {
           viewModel.addOne()
      }
       activity?.let { it ->
           viewModel.getLiveData().observe(it) {
               right_text.text = it.toString()
          }
      }
  }
}

这样,这个简单的案例就实现啦。


尾述


终于把LiveData和ViewModel的大致使用讲解了一遍,但仅仅这样还是不够的,你还需要在更多更多的实践中去熟悉,去深入学习....


作者:编程的平行世界
链接:https://juejin.cn/post/7111600906465968165
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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日本后端女开发吐槽:不要找中国程序员!

最近,一个在日本工作的中国程序媛在小红书发帖,称找对象不要找国产程序员,为了说明原因,她还将国产程序员分成了九种类别,分别列出了优缺点,具体如下: 为什么我说找对象不要找国产程序员 提前声明:本文内容十分主观,欢迎不同意见探讨,但不友好的评论会删。 本科和硕士...
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最近,一个在日本工作的中国程序媛在小红书发帖,称找对象不要找国产程序员,为了说明原因,她还将国产程序员分成了九种类别,分别列出了优缺点,具体如下:

为什么我说找对象不要找国产程序员
提前声明:本文内容十分主观,欢迎不同意见探讨,但不友好的评论会删。
本科和硕士都是不错的学校,毕业后做后端开发,同学和前同事在中国美国各种大厂的都有,也算接触了许许多多这个行业的人,自认为有点发言权,但是非常非常主观。
总看到小红书上有人问怎么找大厂程序员男朋友,或者罗列程序员对象的种种好处。我的内心是黑人问号的鹏国产男程序员一般分为以下几种:
1.技术牛逼,大厂高薪,但是极度装逼,会点代码就用鼻孔看人的那种,欺骗其他行业的小妹妹们有一手,但是会被同行女生厌恶的类型。见过最多就是这种。
2.技术牛逼,大厂高薪,但邋遢,肥胖,且油腻。找女朋友就像是找了个免费保姆。如果有信心改造他可以上。
3.技术牛逼,大厂高薪,但人多少有点变态,有一些重口味的爱好,不深入了解不会知道。
4.技术牛逼,大厂高薪,装一点小逼,喝一点小酒,人长得帅还懂健身。这种一般是海王没跑。5.技术薪资一般,但情商极低,聊两句就想拉黑的那种,传说中的注孤生。
6.技术薪资一般,但是喜欢强行装逼,这种甚至还不如1乐。
7.技术薪资一般,不怎么装逼,一般长相,传说中的老实人。但是跟别的行业比这类并不香。
8.各方面条件优秀,但业务能力极差,被同行唾弃的那种,遇上这类还是避开吧,后代智商不行。
9.技术牛逼,大厂高薪,不爱装逼,外表中上,坚持运动,认真专一,有正常爱好还会搞点浪漫已婚or有青梅竹马的恋情,毕竟是人间极品怎会被剩在那里但是接触过的其他国家优秀的程序员大都感观不错,至少不会随时随地装逼盛。

纯属调侃,请大家不要对号入座五
#程序员

可以看出,在这九类里,其他八类都各有缺点,只有最后一种是“人间极品”,可惜早已是他人夫。

针对楼主的言论,网友说,中国人在日本做程序员,大多数都是外包。


有人说,日本程序员的水平太差,文科生去都能比划两下,去日本做IT,估计是在国内混不下去了。


有人说,在小红书找程序员男友的,不都是想找人形ATM机吗?


有人说,在小红书看看旅游攻略和送女朋友的礼物就行了,其他东西少看,没什么意义。


一位日本留学生说,自己在国内和日本的大厂都实习过,大家都挺好的,哪里都有素质高的,哪里都有素质低的,但感觉国内互联网的工作效率和个人成长比国外快。


还有人说,物以类聚,人以群分,楼主应该反思自己的圈子,程序员是一个非常庞大的群体,林子大了什么鸟都有,楼主这是一叶障目,不见泰山。


但依然有许多程序员表示楼主说的没错,国产程序员大多数都是这样,真正优质的技术男根本不缺对象,剩下的单身男女程序员质量都没法看。


有人说,一开始不相信楼主说的,但看到重口味爱好开始有点信了。


也有人好奇,想知道重口味爱好指哪些?


还有不少程序员已经开始自发认领自己的类型:


也有人说,楼主的说法和程序员没关系,换个行业也能用。


一位网友吆喝着要收国产程序员,反正有这么多缺点,别人也不要,干脆回收算了。


楼主的分类既可以覆盖程序员群体,也可以覆盖到其他圈子。就算是国外的技术男,也基本是这些类型,没必要非得强调“国产”两字。说白了,坏男人哪个行业都有,哪个国家都有。

说回国产程序员这个群体。正如网友所说,这是一个很大的群体,什么样的人都有,既有优质的“人间极品”,也有油腻的“装逼”男,不能一棍子打翻一船人,类似“找对象不能找国产程序员”的说法着实有些武断了。

归根结底,找对象看重的还是人品和性格,程序员作为高薪群体,在婚恋市场上本来就有一定的竞争优势,如果性格人品合适,完全可以结为良缘。

来源:mp.weixin.qq.com/s/EQEaou-JOceZK2OhBceiWw

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帮我做一个几千万用户的小网站...

来源:不会笑青年(laughyouth)












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代码review,瑞出事来了!

不久之前,部门进行了一次代码评审。 代码整体比较简单,该吹B的地方都已经吹过了,无非是些if else的老问题而已。当翻到一段定时任务的一步执行代码时,我的双眼一亮,觉得该BB两句了。 谁知这群家伙,评审的时候满满的认同感,但评审结束不久,就给我冠了个事B的称...
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不久之前,部门进行了一次代码评审。


代码整体比较简单,该吹B的地方都已经吹过了,无非是些if else的老问题而已。当翻到一段定时任务的一步执行代码时,我的双眼一亮,觉得该BB两句了。


谁知这群家伙,评审的时候满满的认同感,但评审结束不久,就给我冠了个事B的称号。


今天我就把当时的这些话儿整理整理,让大家说道说道,我到底是不是个事B。淦!


一个任务处理例子


代码的结构大体是这样的。


通过定时,这段代码每天晚上凌晨都要对数据库的记录进行一遍对账。主要的逻辑,就是使用独立的线程,渐进式的读取数据库中的相关记录,然后把这些记录,放在循环中逐条进行处理。


ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
...
service.submit(()->{
    while(true){
        if(CollectionUtils.isEmpty(items)){
            break;
        }
        List<Data> items = queryPageData(start, end); // 分页逻辑
        for(Data item : items){
            try {
                Thread.sleep(10L);
            } catch (InterruptedException e) {
                //noop 
            }
            processItem(item);
        }
    }
});


等一下。在代码马上被翻过去的时候,我叫停了,这里的processItem没有捕获异常


通常情况下,这不会有什么问题。但静好的岁月,总是偶尔会被一些随机的事故打断。如果这是你任务的完整代码,那它就有一种非常隐晦的故障处理方式。即使你的单元测试写的再好,这段代码我们依然可以通过远程投毒的方式,通过问题记录来让它产生问题。


是的。以上代码的根本原因,就是没有捕捉processItem函数可能产生的异常。如果在记录处理的时候,有任何一条抛出了异常,不管是checked异常还是unchecked异常,整个任务的执行都会终止!


不要觉得简单哦,踩过这个坑的同学,请记得扣个666。或者翻一下你的任务执行代码,看看是不是也有这个问题。


Java编译器在很多情况下都会提示你把异常给捕捉了,但总有些异常会逃出去,比如空指针异常。如下图,RuntimeException和Error都属于unchecked异常。


图片


RuntimeException可以不用try...catch进行处理,但是如果一旦出现异常,则会导致程序中断执行,JVM将统一处理这些异常。


你捕捉不到它,它自然会让你的任务完蛋。


如果你想要异步的执行一些任务,最好多花一点功夫到异常设计上面。在这上面翻车的同学比比皆是,这辆车并不介意再带上你一个。


评审的小伙很谦虚,马上就现场修改了代码。


不要生吞异常


且看修改后的代码。


ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
...
service.submit(()->{
    while(true){
        if(CollectionUtils.isEmpty(items)){
            break;
        }
        List<Data> items = queryPageData(start, end); // 分页逻辑
        for(Data item : items){
            try {
                Thread.sleep(10L);
            } catch (InterruptedException e) {
                //noop 
            }
            try{
                processItem(item);
            }catch(Exception ex){
                LOG.error(...,ex);
            }
        }
    }
});
...
service.shutdownNow();


为了控制任务执行的频率,sleep大法是个有效的方法。


代码里考虑的很周到,按照我们上述的方式捕捉了异常。同时,还很贴心的把sleep相关的异常也给捕捉了。这里不贴心也没办法,因为不补齐这部分代码的话,编译无法通过,我们姑且认为是开发人员的水平够屌。


由于sleep抛出的是InterruptedException,所以代码什么也没处理。这也是我们代码里常见的操作。不信打开你的项目,忽略InterruptedException的代码肯定多如牛毛。


此时,你去执行这段代码,虽然线程池使用了暴力的shutdownNow函数,但你的代码依然无法终止,它将一直run下去。因为你忽略了InterruptedException异常。


当然,我们可以在捕捉到InterruptedException的时候,终止循环。


try {
    Thread.sleep(10L);
} catch (InterruptedException e) {
    break;
}


虽然这样能够完成预期,但一般InterruptedException却不是这么处理的。正确的处理方式是这样的:


while (true) {
    Thread currentThread = Thread.currentThread();
    if(currentThread.isInterrupted()){
        break;
    }
    try {
        Thread.sleep(1L);
    } catch (InterruptedException e) {
        currentThread.interrupt();
    }
}


除了捕捉它,我们还要再次把interrupt状态给复位,否则它就随着捕捉给清除了。InterruptedException在很多场景非常的重要。当有些方法一直阻塞着线程,比如耗时的计算,会让整个线程卡在那里什么都干不了,InterruptedException可以中断任务的执行,是非常有用的。


但是对我们现在代码的逻辑来说,并没有什么影响。被评审的小伙伴不满意的说。


还有问题!


有没有影响是一回事,是不是好的习惯是另一回事 。我尽量的装了一下B,其实,你的异常处理代码里还有另外隐藏的问题。


还有什么问题?,大家都一改常日慵懒的表情,你倒是说说


图片


我们来看一下小伙伴现场改的问题。他直接使用catch捕获了这里的异常,然后记录了相应的日志。我要说的问题是,这里的Exception粒度是不对的,太粗鲁。


try{
    processItem(item);
}catch(Exception ex){
    LOG.error(...,ex);
}


processItem函数抛出了IOException,同时也抛出了InterruptedException,但我们都一致对待为普通的Exception,这样就无法体现上层函数抛出异常的意图。


比如processItem函数抛出了一个TimeoutExcepiton,期望我们能够基于它做一些重试;或者抛出了SystemBusyExcption,期望我们能够多sleep一会,给服务器一点时间。这种粗粒度的异常一股脑的将它们捕捉,在新异常添加的时候根本无法发现这些代码,会发生风险。


一时间会议室里寂静无比。


我觉得你说的很对 ,一位比较资深的老鸟说, 你的意思是把所有的异常情况都分别捕捉,进行精细化处理。但最后你还是要使用Exception来捕捉RuntimeException,异常还是捕捉不到啊


果然是不同凡响的发问。


优秀的、标准的代码写法,其中无法实施的一个重要因素,就是项目中的其他代码根本不按规矩来。如果我们下层的代码,进行了正确的空指针判断、数组越界操作,或者使用类似guava的Preconditions这类API进行了前置的异常翻译,上面的这种问题根本不用回答。


但上面这种代码的情况,我们就需要手动的捕捉RuntimeException,进行单独的处理。


你们这个项目,烂代码太多了,所以不好改。我虽然有情商,但我更有脾气。


大家不欢而散。


End


我实在是想不通,代码review就是用来发现问题的。结果这review会一开下来,大家都在背后讽刺我。这到底是我的问题呢?还是这个团队的问题呢?让人搞不懂。


你们在纠结使用Integer还是int的时候,我也没说什么呀,现在就谈点异常处理的问题,就那么玻璃心受不了了。这B不能全都让你们装了啊。


什么?你要review一下我的代码?看看我到底有没有像我说的一样写代码,有没有以身作则?是在不好意思,我可是架构师哎,我已经很多年没写代码了。


你的这个愿望让你落空了!


图片


作者:小姐姐味道
链接:https://juejin.cn/post/7080155730694635534
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领导:谁再用定时任务实现关闭订单,立马滚蛋!

在电商、支付等领域,往往会有这样的场景,用户下单后放弃支付了,那这笔订单会在指定的时间段后进行关闭操作,细心的你一定发现了像某宝、某东都有这样的逻辑,而且时间很准确,误差在1s内;那他们是怎么实现的呢? 一般的做法有如下几种 定时任务关闭订单 rock...
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在电商、支付等领域,往往会有这样的场景,用户下单后放弃支付了,那这笔订单会在指定的时间段后进行关闭操作,细心的你一定发现了像某宝、某东都有这样的逻辑,而且时间很准确,误差在1s内;那他们是怎么实现的呢?


一般的做法有如下几种




  • 定时任务关闭订单




  • rocketmq延迟队列




  • rabbitmq死信队列




  • 时间轮算法




  • redis过期监听




一、定时任务关闭订单(最low)


一般情况下,最不推荐的方式就是关单方式就是定时任务方式,原因我们可以看下面的图来说明


image.png


我们假设,关单时间为下单后10分钟,定时任务间隔也是10分钟;通过上图我们看出,如果在第1分钟下单,在第20分钟的时候才能被扫描到执行关单操作,这样误差达到10分钟,这在很多场景下是不可接受的,另外需要频繁扫描主订单号造成网络IO和磁盘IO的消耗,对实时交易造成一定的冲击,所以PASS


二、rocketmq延迟队列方式


延迟消息
生产者把消息发送到消息服务器后,并不希望被立即消费,而是等待指定时间后才可以被消费者消费,这类消息通常被称为延迟消息。
在RocketMQ开源版本中,支持延迟消息,但是不支持任意时间精度的延迟消息,只支持特定级别的延迟消息。
消息延迟级别分别为1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h,共18个级别。


发送延迟消息(生产者)


/**
* 推送延迟消息
* @param topic
* @param body
* @param producerGroup
* @return boolean
*/
public boolean sendMessage(String topic, String body, String producerGroup)
{
try
{
Message recordMsg = new Message(topic, body.getBytes());
producer.setProducerGroup(producerGroup);

//设置消息延迟级别,我这里设置14,对应就是延时10分钟
// "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"
recordMsg.setDelayTimeLevel(14);
// 发送消息到一个Broker
SendResult sendResult = producer.send(recordMsg);
// 通过sendResult返回消息是否成功送达
log.info("发送延迟消息结果:======sendResult:{}", sendResult);
DateFormat format =new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
log.info("发送时间:{}", format.format(new Date()));

return true;
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
log.error("延迟消息队列推送消息异常:{},推送内容:{}", e.getMessage(), body);
}
return false;
}


消费延迟消息(消费者)


/**
* 接收延迟消息
*
* @param topic
* @param consumerGroup
* @param messageHandler
*/
public void messageListener(String topic, String consumerGroup, MessageListenerConcurrently messageHandler)
{
ThreadPoolUtil.execute(() ->
{
try
{
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer();
consumer.setConsumerGroup(consumerGroup);
consumer.setVipChannelEnabled(false);
consumer.setNamesrvAddr(address);
//设置消费者拉取消息的策略,*表示消费该topic下的所有消息,也可以指定tag进行消息过滤
consumer.subscribe(topic, "*");
//消费者端启动消息监听,一旦生产者发送消息被监听到,就打印消息,和rabbitmq中的handlerDelivery类似
consumer.registerMessageListener(messageHandler);
consumer.start();
log.info("启动延迟消息队列监听成功:" + topic);
}
catch (MQClientException e)
{
log.error("启动延迟消息队列监听失败:{}", e.getErrorMessage());
System.exit(1);
}
});
}


实现监听类,处理具体逻辑


/**
* 延迟消息监听
*
*/
@Component
public class CourseOrderTimeoutListener implements ApplicationListener<ApplicationReadyEvent>
{

@Resource
private MQUtil mqUtil;

@Resource
private CourseOrderTimeoutHandler courseOrderTimeoutHandler;

@Override
public void onApplicationEvent(ApplicationReadyEvent applicationReadyEvent)
{
// 订单超时监听
mqUtil.messageListener(EnumTopic.ORDER_TIMEOUT, EnumGroup.ORDER_TIMEOUT_GROUP, courseOrderTimeoutHandler);
}
}



/**
* 实现监听
*/
@Slf4j
@Component
public class CourseOrderTimeoutHandler implements MessageListenerConcurrently
{

@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext consumeConcurrentlyContext) {
for (MessageExt msg : list)
{
// 得到消息体
String body = new String(msg.getBody());
JSONObject userJson = JSONObject.parseObject(body);
TCourseBuy courseBuyDetails = JSON.toJavaObject(userJson, TCourseBuy.class);

// 处理具体的业务逻辑,,,,,

DateFormat format =new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
log.info("消费时间:{}", format.format(new Date()));

return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
}


这种方式相比定时任务好了很多,但是有一个致命的缺点,就是延迟等级只有18种(商业版本支持自定义时间),如果我们想把关闭订单时间设置在15分钟该如何处理呢?显然不够灵活。


三、rabbitmq死信队列的方式


Rabbitmq本身是没有延迟队列的,只能通过Rabbitmq本身队列的特性来实现,想要Rabbitmq实现延迟队列,需要使用Rabbitmq的死信交换机(Exchange)和消息的存活时间TTL(Time To Live)


死信交换机
一个消息在满足如下条件下,会进死信交换机,记住这里是交换机而不是队列,一个交换机可以对应很多队列。


一个消息被Consumer拒收了,并且reject方法的参数里requeue是false。也就是说不会被再次放在队列里,被其他消费者使用。
上面的消息的TTL到了,消息过期了。


队列的长度限制满了。排在前面的消息会被丢弃或者扔到死信路由上。
死信交换机就是普通的交换机,只是因为我们把过期的消息扔进去,所以叫死信交换机,并不是说死信交换机是某种特定的交换机


消息TTL(消息存活时间)
消息的TTL就是消息的存活时间。RabbitMQ可以对队列和消息分别设置TTL。对队列设置就是队列没有消费者连着的保留时间,也可以对每一个单独的消息做单独的设置。超过了这个时间,我们认为这个消息就死了,称之为死信。如果队列设置了,消息也设置了,那么会取值较小的。所以一个消息如果被路由到不同的队列中,这个消息死亡的时间有可能不一样(不同的队列设置)。这里单讲单个消息的TTL,因为它才是实现延迟任务的关键。


byte[] messageBodyBytes = "Hello, world!".getBytes();  
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties();
properties.setExpiration("60000");
channel.basicPublish("my-exchange", "queue-key", properties, messageBodyBytes);


可以通过设置消息的expiration字段或者x-message-ttl属性来设置时间,两者是一样的效果。只是expiration字段是字符串参数,所以要写个int类型的字符串:当上面的消息扔到队列中后,过了60秒,如果没有被消费,它就死了。不会被消费者消费到。这个消息后面的,没有“死掉”的消息对顶上来,被消费者消费。死信在队列中并不会被删除和释放,它会被统计到队列的消息数中去


处理流程图


image.png


创建交换机(Exchanges)和队列(Queues)


创建死信交换机


image.png


如图所示,就是创建一个普通的交换机,这里为了方便区分,把交换机的名字取为:delay


创建自动过期消息队列
这个队列的主要作用是让消息定时过期的,比如我们需要2小时候关闭订单,我们就需要把消息放进这个队列里面,把消息过期时间设置为2小时


image.png


创建一个一个名为delay_queue1的自动过期的队列,当然图片上面的参数并不会让消息自动过期,因为我们并没有设置x-message-ttl参数,如果整个队列的消息有消息都是相同的,可以设置,这里为了灵活,所以并没有设置,另外两个参数x-dead-letter-exchange代表消息过期后,消息要进入的交换机,这里配置的是delay,也就是死信交换机,x-dead-letter-routing-key是配置消息过期后,进入死信交换机的routing-key,跟发送消息的routing-key一个道理,根据这个key将消息放入不同的队列


创建消息处理队列
这个队列才是真正处理消息的队列,所有进入这个队列的消息都会被处理


image.png


消息队列的名字为delay_queue2
消息队列绑定到交换机
进入交换机详情页面,将创建的2个队列(delayqueue1和delayqueue2)绑定到交换机上面


image.png
自动过期消息队列的routing key 设置为delay
绑定delayqueue2


image.png


delayqueue2 的key要设置为创建自动过期的队列的x-dead-letter-routing-key参数,这样当消息过期的时候就可以自动把消息放入delay_queue2这个队列中了
绑定后的管理页面如下图:


image.png


当然这个绑定也可以使用代码来实现,只是为了直观表现,所以本文使用的管理平台来操作
发送消息


String msg = "hello word";  
MessageProperties messageProperties = newMessageProperties();
messageProperties.setExpiration("6000");
messageProperties.setCorrelationId(UUID.randomUUID().toString().getBytes());
Message message = newMessage(msg.getBytes(), messageProperties);
rabbitTemplate.convertAndSend("delay", "delay",message);


设置了让消息6秒后过期
注意:因为要让消息自动过期,所以一定不能设置delay_queue1的监听,不能让这个队列里面的消息被接受到,否则消息一旦被消费,就不存在过期了


接收消息
接收消息配置好delay_queue2的监听就好了


package wang.raye.rabbitmq.demo1;
import org.springframework.amqp.core.AcknowledgeMode;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CachingConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.ConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.SimpleMessageListenerContainer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
publicclassDelayQueue{
/** 消息交换机的名字*/
publicstaticfinalString EXCHANGE = "delay";
/** 队列key1*/
publicstaticfinalString ROUTINGKEY1 = "delay";
/** 队列key2*/
publicstaticfinalString ROUTINGKEY2 = "delay_key";
/**
* 配置链接信息
* @return
*/
@Bean
publicConnectionFactory connectionFactory() {
CachingConnectionFactory connectionFactory = newCachingConnectionFactory("120.76.237.8",5672);
connectionFactory.setUsername("kberp");
connectionFactory.setPassword("kberp");
connectionFactory.setVirtualHost("/");
connectionFactory.setPublisherConfirms(true); // 必须要设置
return connectionFactory;
}
/**
* 配置消息交换机
* 针对消费者配置
FanoutExchange: 将消息分发到所有的绑定队列,无routingkey的概念
HeadersExchange :通过添加属性key-value匹配
DirectExchange:按照routingkey分发到指定队列
TopicExchange:多关键字匹配
*/
@Bean
publicDirectExchange defaultExchange() {
returnnewDirectExchange(EXCHANGE, true, false);
}
/**
* 配置消息队列2
* 针对消费者配置
* @return
*/
@Bean
publicQueue queue() {
returnnewQueue("delay_queue2", true); //队列持久
}
/**
* 将消息队列2与交换机绑定
* 针对消费者配置
* @return
*/
@Bean
@Autowired
publicBinding binding() {
returnBindingBuilder.bind(queue()).to(defaultExchange()).with(DelayQueue.ROUTINGKEY2);
}
/**
* 接受消息的监听,这个监听会接受消息队列1的消息
* 针对消费者配置
* @return
*/
@Bean
@Autowired
publicSimpleMessageListenerContainer messageContainer2(ConnectionFactory connectionFactory) {
SimpleMessageListenerContainer container = newSimpleMessageListenerContainer(connectionFactory());
container.setQueues(queue());
container.setExposeListenerChannel(true);
container.setMaxConcurrentConsumers(1);
container.setConcurrentConsumers(1);
container.setAcknowledgeMode(AcknowledgeMode.MANUAL); //设置确认模式手工确认
container.setMessageListener(newChannelAwareMessageListener() {
publicvoid onMessage(Message message, com.rabbitmq.client.Channel channel) throwsException{
byte[] body = message.getBody();
System.out.println("delay_queue2 收到消息 : "+ newString(body));
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); //确认消息成功消费
}
});
return container;
}
}


这种方式可以自定义进入死信队列的时间;是不是很完美,但是有的小伙伴的情况是消息中间件就是rocketmq,公司也不可能会用商业版,怎么办?那就进入下一节


四、时间轮算法


image.png


(1)创建环形队列,例如可以创建一个包含3600个slot的环形队列(本质是个数组)


(2)任务集合,环上每一个slot是一个Set
同时,启动一个timer,这个timer每隔1s,在上述环形队列中移动一格,有一个Current Index指针来标识正在检测的slot。


Task结构中有两个很重要的属性:
(1)Cycle-Num:当Current Index第几圈扫描到这个Slot时,执行任务
(2)订单号,要关闭的订单号(也可以是其他信息,比如:是一个基于某个订单号的任务)


假设当前Current Index指向第0格,例如在3610秒之后,有一个订单需要关闭,只需:
(1)计算这个订单应该放在哪一个slot,当我们计算的时候现在指向1,3610秒之后,应该是第10格,所以这个Task应该放在第10个slot的Set中
(2)计算这个Task的Cycle-Num,由于环形队列是3600格(每秒移动一格,正好1小时),这个任务是3610秒后执行,所以应该绕3610/3600=1圈之后再执行,于是Cycle-Num=1


Current Index不停的移动,每秒移动到一个新slot,这个slot中对应的Set,每个Task看Cycle-Num是不是0:
(1)如果不是0,说明还需要多移动几圈,将Cycle-Num减1
(2)如果是0,说明马上要执行这个关单Task了,取出订单号执行关单(可以用单独的线程来执行Task),并把这个订单信息从Set中删除即可。
(1)无需再轮询全部订单,效率高
(2)一个订单,任务只执行一次
(3)时效性好,精确到秒(控制timer移动频率可以控制精度)


五、redis过期监听


1.修改redis.windows.conf配置文件中notify-keyspace-events的值
默认配置notify-keyspace-events的值为 ""
修改为 notify-keyspace-events Ex 这样便开启了过期事件


2. 创建配置类RedisListenerConfig(配置RedisMessageListenerContainer这个Bean)


package com.zjt.shop.config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;


@Configuration
public class RedisListenerConfig {

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

/**
* @return
*/
@Bean
public RedisTemplate redisTemplateInit() {

// key序列化
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

//val实例化
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());

return redisTemplate;
}

@Bean
RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
return container;
}

}


3.继承KeyExpirationEventMessageListener创建redis过期事件的监听类


package com.zjt.shop.common.util;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;
import com.zjt.shop.modules.order.service.OrderInfoService;
import com.zjt.shop.modules.product.entity.OrderInfoEntity;
import com.zjt.shop.modules.product.mapper.OrderInfoMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.connection.Message;
import org.springframework.data.redis.listener.KeyExpirationEventMessageListener;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.stereotype.Component;


@Slf4j
@Component
public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener {

public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
super(listenerContainer);
}

@Autowired
private OrderInfoMapper orderInfoMapper;

/**
* 针对redis数据失效事件,进行数据处理
* @param message
* @param pattern
*/
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
try {
String key = message.toString();
//从失效key中筛选代表订单失效的key
if (key != null && key.startsWith("order_")) {
//截取订单号,查询订单,如果是未支付状态则为-取消订单
String orderNo = key.substring(6);
QueryWrapper<OrderInfoEntity> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("order_no",orderNo);
OrderInfoEntity orderInfo = orderInfoMapper.selectOne(queryWrapper);
if (orderInfo != null) {
if (orderInfo.getOrderState() == 0) { //待支付
orderInfo.setOrderState(4); //已取消
orderInfoMapper.updateById(orderInfo);
log.info("订单号为【" + orderNo + "】超时未支付-自动修改为已取消状态");
}
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
log.error("【修改支付订单过期状态异常】:" + e.getMessage());
}
}
}


4:测试
通过redis客户端存一个有效时间为3s的订单:


image.png


结果:


image.png


作者:程序员阿牛
链接:https://juejin.cn/post/6987233263660040206
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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什么是响应式编程:以RxJava为例

RxJava思想 文章概述: 本文围绕Rx编程思想(响应式编程)进行深入细致探讨;以获取服务器图片为例,通过传统方式与Rx方式对比进一步体现Rx 编程方式的魅力;借助卡片式编程思想,对Rx编程方式进行第一次优化;借助 Java泛型对Rx编程进一步优化; ...
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RxJava思想




  • 文章概述:



    • 本文围绕Rx编程思想(响应式编程)进行深入细致探讨;以获取服务器图片为例,通过传统方式与Rx方式对比进一步体现Rx 编程方式的魅力;借助卡片式编程思想,对Rx编程方式进行第一次优化;借助 Java泛型对Rx编程进一步优化;




Rx编程出现背景:改变思维来提升效率




  • 通过事件流动,推进业务执行




    • 从起点到终点,逻辑严密



      • 下一层依赖上一层:体现在函数参数




    • 链式调用只是里面的一环




    • 样例:每一层逻辑上关联



      • 起点(分发事件:点击登录)----------登录API-------请求服务器--------获取响应码----------> 终点(更新UI登录成功 消费事件)






RxJava 配合 Retrofit




  • 业务逻辑:



    • Retrofit通过OKHHTTP请求服务器拿到响应码,交给RxJava由RxJava处理数据




  • 防抖:



    • 一秒钟点击了20次,只响应一次




  • 网络嵌套:拿到主数据再拿到item数据




  • doNext运用:异步与主线之间频繁切换



    • 异步线程A拿到数据,切换至UI线程更新,再次切换到异步线程B,再拿到UI线程




对比说明Rx 编程优势:统一业务代码逻辑



  • 主要内容:以获取服务器图片为例,通过传统方式与Rx方式对比进一步体现Rx 编程方式的魅力;


传统模式获取图片




  • 实现效果:


    image-20220621192036883




  • 传统编写思路:




    • 弹出加载框




    • 开启异步线程:此时有多种途径



      • 封装方法....

      • 全部写在一起

      • new Thread

      • 使用 线程池




    • 将从服务器获取的图片转成Bitmap




    • 从异步线程切换至UI线程更新UI




    • 代码实现:


       public void downloadImageAction(View view) {
           progressDialog = new ProgressDialog(this);
           progressDialog.setTitle("下载图片中...");
           progressDialog.show();
       
           //       异步线程处理耗时任务
           new Thread(new Runnable() {
               @Override
               public void run() {
                   try {
                       URL url = new URL(PATH);
                       HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
                       httpURLConnection.setConnectTimeout(5000);
                       int responseCode = httpURLConnection.getResponseCode(); // 才开始 request
                       if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
                           InputStream inputStream = httpURLConnection.getInputStream();
                           //                       图片丢给bitmap
                           Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream);
                           //                       使用Handler 进行切换
                           Message message = handler.obtainMessage();
                           message.obj = bitmap;
                           handler.sendMessage(message);
                      }
                  } catch (Exception e) {
                       e.printStackTrace();
                  }
              }
          }).start();
       }
       
       //   使用Handler处理问题
       private final Handler handler = new Handler(new Handler.Callback() {
       
           @Override
           public boolean handleMessage(@NonNull Message msg) {
               Bitmap bitmap = (Bitmap) msg.obj;
               image.setImageBitmap(bitmap);
       
               if (progressDialog != null) progressDialog.dismiss();
               return false;
          }
       });








  • 传统方式弊端:




    • 在具体实现(切换线程)时,因为思维不统一,导致实现方式不同






RxJava思路:采用观察者设计模式,实现响应式(Rx)编程




  • 以事件流动推进业务执行




  • 角色:




    • 起点:被观察者(为其分配异步线程--->请求服务器)


       // 起点
       Observable.just(PATH)  // 内部会分发 PATH Stirng // TODO 第二步



    • 终点:观察者(为其分配UI线程--->更新UI)


       //终点
       .subscribe(
           new Observer<Bitmap>() {
               //订阅
               @Override
               public void onSubscribe(Disposable d) {
                 
              }
               //拿到事件:因为上一层是一个String类型的Path事件
               @Override
               public void onNext(@NonNull Bitmap bitmap) {
                   image.setImageBitmap(bitmap);
              }
       
               // 错误事件
               @Override
               public void onError(Throwable e) {
       
              }
       
               // 完成事件
               @Override
               public void onComplete() {
               
              }
          });





  • 编写思路:框架在实际使用中是U型逻辑(终点--->起点--->终点--->……)




    • 第一步:处理终点中拿到事件后的业务逻辑


       //拿到事件:因为上一层是一个String类型的Path事件
       @Override
       public void onNext(@NonNull String s) {
           image.setImageBitmap(bitmap);
       }



      • 细节:onNext的参数问题




        • Rx 整体是以事件流动推进业务逻辑,如果上一层是String类型的事件(Path)那么它的下一层应该也是String类型的事件(参数为String类型)




        • 但Rx 中根据业务进行事件的拦截



          • A层(String事件),B层(Bitmap事件),逻辑为A层--->B层

          • 那么就需要在A层到B层之间添加一个拦截器,进行事件转换








    • 第二步:在起点与终点之间添加拦截器




      • 为什么要添加拦截器:业务需求是拿到一个Bitmap而起点提供的是String类型的事件




      • 拦截器为map(K,V):K为上层事件,V为下层事件


         //上层事件为String类型,由系统自动推断;但此时拦截器并不知道下一层是什么事件,因此为Object
         .map(new Function<String, Object>() {
         })






      • 终点要求Bitmap事件


         //根据业务将map 中的value改为 Bitmap类型
         .map(new Function<String, Object>() {
         })



        • 终点完成事件(onNext报错,联动变化):注意由Rx思想决定,那么终点处的完成事件参数因为Bitmap


           //由Rx思想决定,那么终点处的完成事件参数因为Bitmap
           @Override
           public void onNext(@NonNull Bitmap bitmap) {
           image.setImageBitmap(bitmap);
           }



        • 整体事件流向:


          image-20220622223332983








    • 第三步:在拦截器内添加网络请求


       @Override
       public Bitmap apply(@NonNull String s) throws Exception {
       
           //处理网络请求:将String类型的Path事件处理为Bitmap实例
           URL url = new URL(PATH);
           HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
           int responseCode = httpURLConnection.getResponseCode();
           if(responseCode == httpURLConnection.HTTP_OK){
               InputStream inputStream = httpURLConnection.getInputStream();
               Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream);
               return bitmap;
          }
           return null;
       }


      • 此时不要使用Handler,因为拦截器已经将String类型事件转为Bitmap类型了,将Bitmap流向终点进行显示




    • 第四步:分配线程




      • 起点到此时拦截器结束,应当分配异步线程(因为需要请求服务器)


         //给上边代码分配异步线程,用于请求服务器
         .subscribeOn(Schedulers.io())



      • 拦截器结束位置到终点处,应当分配UI主线程(因为需要更新UI)


         //给下边的代码分配主线程,用于更新UI
         .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())



        • 分配的主线程跟下面这个是一样的


           // Thread.currentThread().getName(); == Android的主线程,这个跟RxJava切的android主线程是一样的







    • 到此基础功能已经实现,为了使得用户友好,需要添加下列步骤






Rx 代码优化(一):卡片式编程




  • 什么是卡片式编程:



    • 因为Rx 响应式编程是依靠事件流动推进业务执行,那么我们可以在起点与终点之间添加卡片(拦截器)实现具体的业务功能




  • 代码扩展:点击按钮后立即加载对话框,拿到图片并更新,随后关闭对话框




    • 整体流程:




      • 预处理:点击按钮后,立即加载对话框,开始准备事件分发


         //在终点订阅开始处加载对话框(预处理操作)
         // 订阅开始:一订阅就要显示对话框
         @Override
         public void onSubscribe(Disposable d) {
             //                               第一步:事件分发前预准备
             progressDialog = new ProgressDialog(Test.this);
             progressDialog.setTitle("开始下载");
             progressDialog.show();
         }



      • 第一步:回到起点,开始分发事件


         Observable.just(PATH)



      • 第二步:拦截器工作将String事件转为Bitmap事件(附带网络请求,从服务器拿到数据)




      • 第三步:抵达终点拿到事件处,更新UI


         //拿到事件:因为上一层是一个String类型的Path事件
         @Override
         public void onNext(@NonNull Bitmap bitmap) {
             image.setImageBitmap(bitmap);
         }






      • 第四步:抵达终点完成事件完成处,此时事件整体结束(Rx 编程结束尾巴)


         // 完成事件
         @Override
         public void onComplete() {
             //如果不为空那么就隐藏起来
             if (progressDialog != null)
             progressDialog.dismiss();
         }










  • 这种编程方式成为卡片式编程




    • 好处:后期若需要添加功能,仅需在起点与重点之间添加对应的拦截器,在其中进行处理即可




    • 图片示例:一开始的



      • 事件流动顺序


      image-20220622223332983




      • 运行结果:


        image-20220622231216269









    • 图片示例:此时需要添加个需求,将下载下来的图片添加水印后再展示




      • 事件流动顺序


        image-20220622225848759




      • 添加代码:图片上绘制文字 加水印


         // 图片上绘制文字 加水印
         private final Bitmap drawTextToBitmap(Bitmap bitmap, String text, Paint paint, int paddingLeft, int paddingTop) {
             Bitmap.Config bitmapConfig = bitmap.getConfig();
         
             paint.setDither(true); // 获取跟清晰的图像采样
             paint.setFilterBitmap(true);// 过滤一些
             if (bitmapConfig == null) {
                 bitmapConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;
            }
             bitmap = bitmap.copy(bitmapConfig, true);
             Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
         
             canvas.drawText(text, paddingLeft, paddingTop, paint);
             return bitmap;
         }



      • 添加代码:在前面一个拦截器后添加


         .map(new Function<Bitmap, Bitmap>() {
             @Override
             public Bitmap apply(@NonNull Bitmap bitmap) throws Exception {
                 //开始添加水印
                 Paint paint = new Paint();
                 paint.setTextSize(88);
                 paint.setColor(Color.GREEN);
                 return drawTextToBitmap(bitmap,"水印",paint,88,88);
            }
         })



      • 运行结果:从服务器获取图片并添加水印


        image-20220622231334525






    • 还可以添加:及时记录日志等功能






Rx 代码优化(二):封装代码部分功能提升程序结构



  • 封装线程分配


 //为上游(起点到拦截器结束)分配异步线程,为下游(拦截器结束位置到终点结束)分配android主线程
 private final static <UD> ObservableTransformer<UD,UD> opMixed(){
     return new ObservableTransformer<UD, UD>() {
         @NonNull
         @Override
         //分配线程
         public ObservableSource<UD> apply(@NonNull Observable<UD> upstream) {
             return upstream.subscribeOn(Schedulers.io()).
             observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
             //继续链式调用
            .map(new Function<UD, UD>() {
                 @Override
                 public UD apply(@NonNull UD ud) throws Exception {
                     Log.d(TAG,"日志记录")
                     return ud;
                }
            })
 
             //还可以加卡片(拦截器)
            ;
 
        }
 
    };
 }


  • 仅需在终点前调用封装好的库就行了


 ……
 //是需要在终点前调用封装好的东西就行了
 .compose(opMixed())
     //终点
    .subscribe(

Rx 编程完整代码:


 package com.xiangxue.rxjavademo.downloadimg;
 
 import android.app.ProgressDialog;
 import android.graphics.Bitmap;
 import android.graphics.BitmapFactory;
 import android.graphics.Canvas;
 import android.graphics.Paint;
 import android.os.Bundle;
 import android.os.Handler;
 import android.os.Message;
 import android.util.Log;
 import android.view.View;
 import android.widget.ImageView;
 
 import androidx.annotation.NonNull;
 import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
 
 import com.xiangxue.rxjavademo.R;
 
 import java.io.InputStream;
 import java.net.HttpURLConnection;
 import java.net.URL;
 
 import io.reactivex.Observable;
 import io.reactivex.ObservableSource;
 import io.reactivex.ObservableTransformer;
 import io.reactivex.Observer;
 import io.reactivex.android.schedulers.AndroidSchedulers;
 import io.reactivex.disposables.Disposable;
 import io.reactivex.functions.Function;
 import io.reactivex.schedulers.Schedulers;
 
 public class Test extends AppCompatActivity {
 
     // 网络图片的链接地址,String类型的Path事件
     private final static String PATH = "http://pic1.win4000.com/wallpaper/c/53cdd1f7c1f21.jpg";
 
     // 弹出加载框
     private ProgressDialog progressDialog;
 
     // ImageView控件,用来显示结果图像
     private ImageView image;
 
     @Override
     protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
         super.onCreate(savedInstanceState);
         setContentView(R.layout.activity_download);
         image = findViewById(R.id.image);
 
         // Thread.currentThread().getName(); == Android的主线程,这个跟RxJava切的android主线程是一样的
    }
 
     // 通过订阅将 起点 和 终点 关联起来
     public void rxJavaDownloadImageAction(View view) {
 
         // 起点
         Observable.just(PATH)  // 内部会分发 PATH Stirng // TODO 第二步
         //流程中的卡片
        .map(new Function<String, Bitmap>() {
             @Override
             public Bitmap apply(@NonNull String s) throws Exception {
 
                 //处理网络请求:将String类型的Path事件处理为Bitmap实例
                 URL url = new URL(PATH);
                 HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
                 int responseCode = httpURLConnection.getResponseCode();
                 if(responseCode == httpURLConnection.HTTP_OK){
                     InputStream inputStream = httpURLConnection.getInputStream();
                     Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream);
                     return bitmap;
                }
                 return null;
            }
        })
         //给上边代码分配异步线程,用于请求服务器
        .subscribeOn(Schedulers.io())
         //给下边的代码分配主线程,用于更新UI
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
 
         //终点
        .subscribe(
             new Observer<Bitmap>() {
 
                 // 订阅开始:一订阅就要显示对话框
                 @Override
                 public void onSubscribe(Disposable d) {
                     //                               第一步:事件分发前预准备
                     progressDialog = new ProgressDialog(Test.this);
                     progressDialog.setTitle("开始下载");
                     progressDialog.show();
                }
                 //拿到事件:因为上一层是一个String类型的Path事件
                 @Override
                 public void onNext(@NonNull Bitmap bitmap) {
                     image.setImageBitmap(bitmap);
                }
 
                 // 错误事件
                 @Override
                 public void onError(Throwable e) {
 
                }
 
                 // 完成事件
                 @Override
                 public void onComplete() {
                     //如果不为空那么就隐藏起来
                     if (progressDialog != null)
                     progressDialog.dismiss();
                }
            });
 
    }
 
 
     // 图片上绘制文字 加水印
     private final Bitmap drawTextToBitmap(Bitmap bitmap, String text, Paint paint, int paddingLeft, int paddingTop) {
         Bitmap.Config bitmapConfig = bitmap.getConfig();
 
         paint.setDither(true); // 获取跟清晰的图像采样
         paint.setFilterBitmap(true);// 过滤一些
         if (bitmapConfig == null) {
             bitmapConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;
        }
         bitmap = bitmap.copy(bitmapConfig, true);
         Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
 
         canvas.drawText(text, paddingLeft, paddingTop, paint);
         return bitmap;
    }
 }

作者:WAsbry
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【面试黑洞】Android 的键值对存储有没有最优解?

正文 这是我在网上找到的一份 Android 键值对存储方案的性能测试对比(数越小越好): 可以看出,DataStore 的性能比 MMKV 差了一大截。MMKV 是腾讯在 2018 年推出的,而 DataStore 是 Android 官方在 2020 年...
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正文


这是我在网上找到的一份 Android 键值对存储方案的性能测试对比(数越小越好):



可以看出,DataStore 的性能比 MMKV 差了一大截。MMKV 是腾讯在 2018 年推出的,而 DataStore 是 Android 官方在 2020 年推出的,并且它的正式版在 2021 年 8 月才发布。一个官方发布的、更(gèng)新的库,性能竟然比不过比它早两年发布的、第三方的库。而且我们能看到,更离谱的是,它甚至还比不过 SharedPreferences 。Android 官方当初之所以推出 DataStore,就是要替代掉 SharedPreferences,并且主要原因之一就是 SharedPreferences 有性能问题,可是测试结果却是它的性能不如 SharedPreferences。


所以,这到底是为什么?


啊,我知道了——因为 Google 是傻逼!


SharedPreferences:不知不觉被嫌弃


大家好,我是扔物线朱凯。


键值对的存储在移动开发里非常常见。比如深色模式的开关、软件语言、字体大小,这些用户偏好设置,很适合用键值对来存。而键值对的存储方案,最传统也最广为人知的就是 Android 自带的 SharedPreferences。它里面的 -Preferences,就是偏好设置的意思,从名字也能看出它最初的定位。


SharedPreferences 使用起来很简单,也没什么问题,大家就这么用了很多年。——但!渐渐地,有人发现它有一个问题:卡顿,甚至有时候会出现 ANR。


MMKV:好快!


怎么办?换!2018 年 9 月,腾讯开源了一个叫做 MMKV 的项目。它和 SharedPreferences 一样,都是做键值对存储的,可是它的性能比 SharedPreferences 强很多。真的是强,很,多。在 MMKV 推出之后,很多团队就把键值对存储方案从 SharedPreferences 换到了 MMKV。


DataStore:官方造垃圾?


再然后,就是又过了两年,Google 自己也表示受不了 SharedPreferences 了,Android 团队公布了 Jetpack 的新库:DataStore,目标直指 SharedPreferences,声称它就是 Android 官方给出的 SharedPreferences 的替代品。


替代的理由,Android 团队列了好几条,但不出大家意料地,「性能」是其中之一:


也就是说,Android 团队直接抛弃了 SharedPreferences,换了个新东西来提供更优的性能。


但是,问题随之就出现了:大家一测试,发现这 DataStore 的性能并不强啊?跟 MMKV 比起来差远了啊?要知道,MMKV 的发布是比 DataStore 早两年的。DataStore 比人家晚两年发布,可是性能却比人家差一大截?甚至,从测试数据来看,它连要被它替代掉的 SharedPreferences 都比不过。这么弱?那它搞个毛啊!


Android 团队吭哧吭哧搞个新东西出来,竟然还没有市场上两年前就出现的东西强?这是为啥?


首先,肯定得排除「DataStore 是垃圾」这个可能性。虽然这猛一看、粗一想,明显就是 DataStore 垃圾、Google 傻逼,但是你仔细想想,这可能吗?


那如果不是的话,又是因为什么?——因为你被骗了。


MMKV 的一二三四


被谁骗了?不是被 MMKV 骗了,也不是具体的某个人。事情其实是这样的:


大家知道 MMKV 当初为什么会被创造出来吗?其实不是为了取代 SharedPreferences。


最早是因为微信的一个需求(来源:MMKV 组件现在开源了):


微信作为一个全民的聊天 App,对话内容中的特殊字符所导致的程序崩溃是一类很常见、也很需要快速解决的问题;而哪些字符会导致程序崩溃,是无法预知的,只能等用户手机上的微信崩溃之后,再利用类似时光倒流的回溯行为,看看上次软件崩溃的最后一瞬间,用户收到或者发出了什么消息,再用这些消息中的文字去尝试复现发生过的崩溃,最终试出有问题的字符,然后针对性解决。
1.gif
那么这个「时光倒流」应该怎么做,就成了问题的关键。我们要知道,程序中的所有变量都是存活在内存里的,一旦程序崩溃,所有变量全都灰飞烟灭。
2.gif
所以要想实现「时光倒流」,就需要把想回溯的时光预先记录下来。说人话就是,我们需要把界面里显示的文字写到手机磁盘里,才能在程序崩溃、重新启动之后,通过读取文件的方式来查看。
3.gif
更麻烦的是,这种记录的目标是用来回溯查找「导致程序崩溃的那段文字」,而同时,正是因为没有人知道哪段文字会导致程序崩溃才去做的记录,这就要求每一段文字都需要先写入磁盘、然后再去显示,这样才能保证程序崩溃的时候那段导致崩溃的文字一定已经被记录到了磁盘。
4.gif
对吧?


这就有点难了。


我们来想象一下实际场景:



  • 如果用户的微信现在处于一个对话界面中,这时候来了一条新的消息,这条消息里可能会包含微信处理不了的字符,导致微信的崩溃。


5.gif



  • 而微信为了及时地找出导致崩溃的字符或者字符串,所以给程序增加了逻辑:所有的对话内容在显示之前,先保存到磁盘再显示:


val bubble: WxTextView = ...
recordTextToDisk(text) // 显示之前,先保存到磁盘
bubble.setText(text)


  • 那么你想一下,这个「保存到磁盘」的行为,我应该做成同步的还是异步的?
    6.gif

    • 为了不卡主线程,我显然应该做成异步的;

    • 但这是马上就要显示的文字,如果做成异步的,就极有可能在程序崩溃的时候,后台线程还没来得及把文字存到磁盘。这样的话,就无法进行回溯,从而这种记录也就失去了价值。


    7.gif

    • 所以从可用性的角度来看,我只能选择放弃性能,把它做成同步的,也就是在主线程进行磁盘的写操作。


    8.gif

    • 一次磁盘的写操作,花个一两毫秒是很正常的,三五毫秒甚至超过 10 毫秒也都是有可能的。具体的方案可以选择 SharedPreferences,也可以选择数据库,但不管选哪个,只要在主线程去完成这个写操作,这种耗时就绝对无法避免。一帧的时间也就 16 毫秒而已——那时候还没有高刷,我们就先不谈高刷了,一帧就是 16 毫秒——16 毫秒里来个写磁盘的操作,用户很可能就会感受到一次卡顿。



  • 这还是相对比较好的情况。我们再想一下,如果用户点开了一个活跃的群,这个群里有几百条没看过的消息:

    • 那么在他点开的一瞬间,是不是界面中会显示出好几条消息气泡?这几条消息的内容,哪些需要记录到磁盘?全都要记录的,因为谁也知道哪一条会导致微信的崩溃,任何一条都是可能的。

    • 而如果把这几条消息都记录下来,是不是每条消息的记录都会涉及一次写磁盘的操作?这几次写磁盘行为,是发生在同一帧里的,所以在这一帧里因为记录文字而导致的主线程耗时,也会相比起刚才的例子翻上好几倍,卡顿时间就同样也会翻上好几倍。



  • 还有更差的情况。如果用户看完这一页之后,决定翻翻聊天记录,看看大家之前都聊了什么:

    • 这时候,是不是上方每一个新的聊天气泡的出现,都会涉及一次主线程上的写磁盘行为?

    • 而如果用户把手猛地往下一滑,让上面的几十条消息依次滑动显示出来,这是不是就会导致一次爆发性的、集中式的对磁盘的写入?

    • 用户的手机,一定会卡爆。




所以这种「高频、同步写入磁盘」的需求,让所有的现有方案都变得不可行了:不管你是用 SharedPreferences 还是用数据库还是别的什么,只要你在主线程同步写入磁盘,就一定会卡,而且是很卡。


但是微信还是有高手,还是有能想办法的人,最终微信找到了解决方案。他们没有用任何的现成方案,而是使用了一种叫做内存映射(mmap())的底层方法。
CleanShot 2022-05-31 at <a href=15.18.23@2x.png" loading="lazy">
它可以让系统为你指定的文件开辟一块专用的内存,这块内存和文件之间是自动映射、自动同步的关系,你对文件的改动会自动写到这块内存里,对这块内存的改动也会自动写到文件里。
9.gif
更多更深的原理,说实话我也不是看得很懂,就不跟大家装了。但关键是,有了这一层内存作为中间人,我们就可以用「写入内存」的方式来实现「写入磁盘」的目标了。内存的速度多快呀,耗时几乎可以忽略,这样一下子就把写磁盘造成卡顿的问题解决了。
11.gif
而且这个内存映射还有一点很方便的是,虽然这块映射的内存不是实时向对应的文件写入新数据,但是它在程序崩溃的时候,并不会随着进程一起被销毁掉,而是会继续有条不紊地把它里面还没同步完的内容同步到它所映射的文件里面去。
12.gif
至于更下层的原理,我也说了,没看懂,你也别问我。


总之,有了这些特性,内存映射就可以让程序用往内存里写数据的速度实现往磁盘里写数据的实际效果,这样的话,「高频、同步写入磁盘」的需求就完美满足了。不管是用户打开新的聊天页面,还是滑动聊天记录来查看聊天历史,用内存映射的方式都可以既实时写入所有即将被渲染的文字,又不会造成界面的卡顿。这种性能,是 SharedPreferences 和数据库都做不到的——顺便提一句,虽然我总在提 SharedPreferences,但其实这种做法本来是先在 iOS 版的微信里应用的,后来才移植到了 Android 版微信。这也是我刚才说的,MMKV 的诞生并不是为了取代 SharedPreferences。


再后来,就是 2018 年,微信把这个叫做 MMKV 的项目开源了。它的名字,我猜就是直白的「Memory-Map based Key-Value(方案)」,基于内存映射的键值对。不过没有找作者求证,如果说错了欢迎指正。


在 MMKV 开源之后,很多团队就把键值对存储方案从 SharedPreferences 迁移到了 MMKV。为什么?因为它快呀。


MMKV 并不总是快如闪电


不过……事情其实没那么简单。MMKV 虽然大的定位方向和 SharedPreferences 一样,都是对于键值对的存储,但它并不是一个全方位更优的方案。


比如性能。我前面一直在说 MMKV 的性能更强,对吧?但事实上,它并不是任何时候都更强。由于内存映射这种方案是自行管理一块独立的内存,所以它在尺寸的伸缩上面就比较受限,这就导致它在写大一点的数据的时候,速度会慢,而且可能会很慢。我做了一份测试:
13.gif
在连续 1000 次写入 Int 值的场景中,SharedPreferences 的耗时是 1034 毫秒,也就是 1 秒多一点;而 MMKV 只有 2 毫秒,简直快得离谱;而且最离谱的是,Android 官方最新推出的 DataStore 是 1215 毫秒,竟然比 SharedPreferences 还慢。这个前面我也提过,别人的测试也是这样的结果。


可是,SharedPreferences 是有异步 API 的,而 DataStore 是基于协程的。这就意味着,它们实际占用主线程的时间是可以低于这份测试出的时间的,而界面的流畅在意的正是主线程的时间消耗。所以如果我统计的不是全部的耗时,而是主线程的耗时,那么统计出的 SharedPreferencesDataStore 的耗时将会大幅缩减:
14.gif
还是比 MMKV 慢很多,是吧?但是这是对于 Int类型的高频写入,Int 数据是很小的。而如果我把写入的内容换成长字符串,再做一次测试:
15.gif
MMKV 就不具备优势了,反而成了耗时最久的;而这时候的冠军就成了 DataStore,并且是遥遥领先。这也就是我在开头说的:你可能被骗了。被谁骗了?被「耗时」这个词:我们关注性能,考量的当然是耗时,但要明确:是主线程的耗时。所以视频开头的那张图,是不具备任何参考意义的。
CleanShot 2022-06-22 at <a href=20.52.01@2x.png" loading="lazy">


但其实,它们都够快了


不过在换成了这种只看主线程的耗时的对比方案之后,我们会发现谁是冠军其实并不是很重要,因为从最终的数据来看,三种方案都不是很慢。虽然这半秒左右的主线程耗时看起来很可怕,但是要知道这是 1000 次连续写入的耗时,而我们在真正写程序的时候,怎么会一次性做 1000 次的长字符串的写入?所以真正在项目中的键值对写入的耗时,不管你选哪个方案,都会比这份测试结果的耗时少得多的,都少到了可以忽略的程度,这是关键。


各自的优势和弱点


那……既然它们的耗时都少到了可以忽略,不就是选谁都行?那倒不是。


MMKV 优势:写速度极快


我们来看一个 MMKV 官方给出的数据对比图:
image.png
从这张图看来,SharedPreferences 的耗时是 MMKV 的接近 60 倍。很明显,如果 SharedPreferences 用异步的 API 也就是 apply() 来保存的话,是不可能有这么差的性能的,这个一定是使用同步的 commit() 的性能来做的对比。那么为什么 MMKV 官方会这样做对比呢?这个又要说到它的诞生场景了:MMKV 最初的功能是在文字显示之前先把它记录到磁盘,然后如果接下来这个文字显示失败导致程序崩溃,稍后就可以从磁盘里把这段文字恢复出来,进行分析。而刚才我也说过,这种场景的特殊性在于,导致程序崩溃的文字往往是刚刚被记录下来,程序就崩溃了,所以如果采用异步处理的方案,就很有可能在文字还没来得及真正存储到磁盘的时候程序就发生了崩溃,那就没办法把它恢复出来进行分析了。因此这样的场景,是不能接受异步处理的方案的,只能同步进行。所以 MMKV 在意的,就是同步处理机制下的耗时,它不在意异步,因为它不接受异步。


而在同步处理的机制下,MMKV 的性能优势就太明显了。原因上面说过了,它写入内存就几乎等于写入了磁盘,所以速度巨快无比。这就是 MMKV 的优势之一:极高的同步写入磁盘的性能。


另外 MMKV 还有个特点是,它的更新并不像 SharedPreferences 那样全量重新写入磁盘,而是只把要更新的键值对写入,也就是所谓的增量式更新。这也会给它带来一些性能优势,不过这个优势并不算太核心,因为 SharedPreferences 虽然是全量更新的模式,但只要把保存的数据用合适的逻辑拆分到多个不同的文件里,全量更新并不会对性能造成太大的拖累。所以这个性能优势虽然有,但并不是关键。


还有刚才提到的,对于大字符串的场景,MMKV 的写入性能并不算快,甚至在我们的测试结果里是最慢的,对吧?这一点算是劣势。但是实事求是地说,我们在开发里不太可能连续不断地去写入大字符串吧?所以这个性能劣势虽然有,但也并不是关键。


整体来说,MMKV 比起 SharedPreferences 和 DataStore 来说,在写入小数据的情况下,具有很高的写入性能,这就让高频写入的场景非常适合使用 MMKV 来处理。因此如果你的项目里也有像微信的崩溃回溯的这种高频写入的需求,MMKV 就很可能是你的最佳方案。而如果你除了「高频写入」,还和微信一样要求「同步写入」,那 MMKV 就可能是你的唯一选择了。不过,如果你真的主要是存储大字符串的——例如你写的是一个文本编辑软件,需要保存的总是大块的文本——那么用 MMKV 不一定会更快了,甚至可能会比较慢。


MMKV 优势:支持多进程


另外,MMKV 还有一个巨大的优势:它支持多进程。


行业内也有很多公司选用 MMKV 并不是因为它快,而是因为它支持多进程。SharedPreferences 是不支持多进程的,DataStore 也不支持——从 DataStore 提交的代码来看,它已经在加入多进程的支持了,但目前还没有实现。所以如果你们公司的 App 是需要在多个进程里访问键值对数据,那么 MMKV 是你唯一的选择。


MMKV 劣势:丢数据


除了速度快和支持多进程这两个优势之外,MMKV 也有一个弱点:它会丢数据。


任何的操作系统、任何的软件,在往磁盘写数据的过程中如果发生了意外——例如程序崩溃,或者断电关机——磁盘里的文件就会以这种写了一半的、不完整的形式被保留。写了一半的数据怎么用啊?没法用,这就是文件的损坏。这种问题是不可能避免的,MMKV 虽然由于底层机制的原因,在程序崩溃的时候不会影响数据往磁盘的写入,但断电关机之类的操作系统级别的崩溃,MMKV 就没办法了,文件照样会损坏。对于这种文件损坏,SharedPreferences 和 DataStore 的应对方式是在每次写入新数据之前都对现有文件做一次自动备份,这样在发生了意外出现了文件损坏之后,它们就会把备份的数据恢复过来;而 MMKV,没有这种自动的备份和恢复,那么当文件发生了损坏,数据就丢了,之前保存的各种信息只能被重置。也就是说,MMKV 是唯一会丢数据的方案。


可能会有人好奇,为什么 MMKV 不做全自动的备份和恢复。我的猜测是这样的:MMKV 底层的原理是内存映射,而内存映射这种方式,它从内存往磁盘里同步写入的过程并不是实时的,也就是说并不是每次我们写入到映射的内存里就会立即从这块内存写入到磁盘,而是会有一些滞后。而如果我们要做全自动的备份,那就需要每次往内存里写入之后,立即手动把内存里最新的数据同步到磁盘。但这就和 MMKV 的定位不符了:因为这种「同步」本质上就是一次从内存到磁盘的写入,并且是同步的写入;而 MMKV 是要高频写入的,如果在高频写入内存的同时,还要实时地把数据从内存同步到磁盘,就会一下子把写入速度从内存级别下降到磁盘级别,MMKV 的性能优势也就荡然无存了。所以从原理上,自动备份是个很难实现的需求,因为它和 MMKV 的定位是矛盾的。不过正好 MMKV 所要记录的这些要显示的文字,也并不是不能丢失的内容——真要是丢了就丢了呗,反正是崩溃日志,丢了就不要了,我下次启动程序之后继续记录就是了——所以既然要求必须高频写入而导致很难实现自动备份,并且也确实能接受因为不做自动备份而导致的数据损坏,那就干脆不做自动备份了。不过这也是我猜的啊,大家如果有不同意见欢迎留言评论指正。


所以如果你要用 MMKV,一定要记得只能用它来存可以接受丢失、不那么重要的数据。或者你也可以选择对数据进行定期的手动备份——全自动的实时备份应该是会严重影响性能的,不过我没试过,你如果有兴趣可以试试。另外据我所知,国内在使用 MMKV 的团队里,几乎没有对 MMKV 数据做了备份和恢复的处理的。


那么说到这里,很容易引出一个问题:微信自己就不怕丢数据吗?(大字:微信就不怕丢数据?)关于这一点,我相信,微信绝对不会把用户登录状态相关的信息用 MMKV 保存并且不做任何的备份,因为这一定会导致每天都会有一些用户在新一次打开微信的时候发现自己登出了。这会是非常差的用户体验,所以微信一定不会让这种事发生。至于一些简单的用户设置,那我就不清楚了。比如深色主题重要吗?这是个不好说的事情:某个用户在打开软件的时候,发现自己之前设置的深色主题失效了,软件突然变回了亮色方案,这肯定是不舒服的事;但我们要知道,MMKV 的文件损坏终归是个概率极低的事件,所以偶尔地发生一次这样的事件在产品的角度是否可以接受,那可能是需要产品团队自身做一个综合考量的事了。对于不同的产品和团队,也许不可接受,也许无伤大雅。而对于你所开发的产品应该是怎样的判断,就得各位自己和团队去商量了。所以像深色主题这种「可以重要也可以不重要」的信息,用不用 MMKV 保存、用的时候做不做备份,大家需要自己去判断。


总之,大家要知道这件事:MMKV 是有数据损坏的概率的,这个在 MMKV 的官方文档就有说明:MMKV 的 GitHub wiki 页面显示,微信的 iOS 版平均每天有 70 万次的数据校验不通过(即数据损坏)。这还是 2020 年的数据,现在可能会更多。
CleanShot 2022-05-31 at 15.46.20.png
所以我们在使用 MMKV 的时候,一定要考虑到这个问题,你要知道这件事。至于具体的应对,是接受它、坏就坏了,还是要认真应对、做好备份和恢复,这就是大家自己的决策了。


SharedPreferences 的优势:不丢数据


好,那么说完了 MMKV,我来说一下 SharedPreferences,这个最传统的方案。


它有什么优势呢?——它没有优势。跟 MMKV 比起来,它不会丢数据,这个倒是它比 MMKV 强的地方,但是我觉得更应该归为 MMKV 的劣势,而不是 SharedPreferences 的优势,因为只有 MMKV 会丢数据嘛,是吧?


不过不管是这个的优势还是那个的劣势,如果你不希望丢数据,并且也不想花时间去做手动的备份和恢复,同时对于 MMKV 的超高写入性能以及多进程支持都没有需求,那你其实更应该选择 SharedPreferences,而不是 MMKV。对吧?


SharedPreferences 的劣势:卡顿


但更进一步地说:如果你选择了 SharedPreferences,那么你更应该考虑 DataStore。因为 DataStore 是一个完全超越了 SharedPreferences 的存在。你看 SharedPreferences 和 MMKV 它俩是各有优劣对吧?虽然 MMKV 几乎完胜,但是毕竟 SharedPreferences 不会丢数据呀,所以它俩是各有优劣的。但当 DataStore 和 SharedPreferences 比起来,那就是 DataStore 完胜了。这其实也很合理,因为 DataStore 被创造出来,就是用于替代掉 SharedPreferences 的;而 MMKV 不一样,它的诞生有它独特的使命,它是为了「高频同步写入」而诞生的,所以不能全角度胜过 SharedPreferences 也很正常。


我们还说回 DataStore。DataStore 被创造出来的目标就是替代 SharedPreferences,而它解决的 SharedPreferences 最大的问题有两点:一是性能问题,二是回调问题。


先说性能问题:SharedPreferences 虽然可以用异步的方式来保存更改,以此来避免 I/O 操作所导致的主线程的耗时;但在 Activity 启动和关闭的时候,Activity 会等待这些异步提交完成保存之后再继续,这就相当于把异步操作转换成同步操作了,从而会导致卡顿甚至 ANR(程序未响应)。这是为了保证数据的一致性而不得不做的决定,但它也确实成为了 SharedPreferences 的一个弱点。而 MMKV 和 DataStore 用不同的方式各自都解决了这个问题——事实上,当初 MMKV 被公布的时候之所以在业界有相当大的反应,就是因为它解决了 SharedPreferences 的卡顿和 ANR 的问题。


不过有一点我的观点可能和一些人不同:SharedPreferences 所导致的卡顿和 ANR,其实并不是个很大的问题。它和 MMKV 的数据损坏一样,都是非常低概率的事件。它俩最大的区别在于其实是政治上的:SharedPreferences 的卡顿很容易被大公司的性能分析后台监测到,所以不解决的话会扣绩效,而解决掉它会提升绩效;而 MMKV 的数据损坏是无法被监测到的,所以……哈?事实上,大家想一下:卡顿和数据损坏,哪个更严重?当然是数据损坏了,对吧。


其实除了写数据时的卡顿,SharedPreferences 在读取数据的时候也会卡顿。虽然它的文件加载过程是在后台进行的,但如果代码在它加载完成之前就去尝试读取键值对,线程就会被卡住,直到文件加载完成,而如果这个读取的过程发生在主线程,就会造成界面卡顿,并且数据文件越大就会越卡。这种卡顿,不是 SharedPreferences 独有的,MMKV 也是存在的,因为它初始化的过程同样也是从磁盘里读取文件,而且是一股脑把整个文件读完,所以耗时并不会比 SharedPreferences 少。而 DataStore,就没有这种问题。DataStore 不管是读文件还是写文件,都是用的协程在后台进行读写,所有的 I/O 操作都是在后台线程发生的,所以不论读还是写,都不会卡主线程。


简单来说,SharedPreferences 会有卡顿的问题,这个问题 MMKV 解决了一部分(写时的卡顿),而 DataStore 完全解决了。所以如果你的目标在于全方位的性能,那么你应该考虑的是 DataStore,因为它是唯一完全不会卡顿的。


SharedPreferences 的劣势:回调


DataStore 解决的 SharedPreferences 的另一个问题就是回调。SharedPreferences 如果使用同步方式来保存更改(commit()),会导致主线程的耗时;但如果使用异步的方式,给它加回调又很不方便,也就是如果你想做一些「等这个异步提交完成之后再怎么怎么样」的工作,会很麻烦。


而 DataStore 由于是用协程来做的,线程的切换是非常简单的,你就把「保存完成之后做什么」直接写在保存代码的下方就可以了,很直观、很简单。


对比来说,MMKV 虽然没有使用协程,但是它太快了,所以大多数时候并不需要切线程也不会卡顿。总之,在这件事上,只有 SharedPreferences 最弱。


总结


区别大概就是这么些区别了,大致总结一下就是:


如果你有多进程支持的需求,MMKV 是你唯一的选择;如果你有高频写入的需求,你也应该优先考虑 MMKV。但如果你使用 MMKV,一定要知道它是可能丢失数据的,不过概率很低就是了,所以你要在权衡之后做好决定:是自行实现数据的备份和恢复方案,还是直接接受丢数据的事实,在每次丢失数据之后帮用户把相应的数据进行初始化。当然了,一个最鸡贼的做法是:反正数据监测不会监测到 MMKV 的数据丢失,又不影响绩效,那就不管它呗!不过我个人是不太赞同这种策略的,有点不负责哈。


另外,如果你没有多进程的需求,也没有高频写入的需求,DataStore 作为性能最完美的方案,应该优先被考虑。因为它在任何时候都不会卡顿,而 MMKV 在写大字符串和初次加载文件的时候是可能会卡顿的,而且初次加载文件的卡顿不是概率性的,只要文件大到了引起卡顿的程度,就是 100% 的卡顿。不过如果你的团队没有在用协程,甚至没有在用 Kotlin,那 DataStore 也暂时不适合你们,因为它是完全依赖 Kotlin 协程来实现和使用的。


哦对了,其实我今天说的 DataStore 只是面向简单键值对存储的 DataStore 方案,它的全称叫 Preferences DataStore,而 DataStore 还有用于保存结构化数据的方案,叫做 Proto DataStore,它内部用的是 Protocol Buffer 作为数据结构的支持。但是这个有点跑题,我就不展开了。


至于 SharedPreferences 嘛,在这个时代,它真的可以被放弃了。除非——像我刚说的——如果你们还没在用协程,那 SharedPreferences 可能还能苟延残喘一下。


作者:扔物线
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面试了十几个高级前端,竟然连(扁平数据结构转Tree)都写不出来

前言 招聘季节一般都在金三银四,或者金九银十。最近在这五六月份,陆陆续续面试了十几个高级前端。有一套考察算法的小题目。后台返回一个扁平的数据结构,转成树。 我们看下题目:打平的数据内容如下: let arr = [ {id: 1, name: '部门1...
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前言


招聘季节一般都在金三银四,或者金九银十。最近在这五六月份,陆陆续续面试了十几个高级前端。有一套考察算法的小题目。后台返回一个扁平的数据结构,转成树。


我们看下题目:打平的数据内容如下:


let arr = [
{id: 1, name: '部门1', pid: 0},
{id: 2, name: '部门2', pid: 1},
{id: 3, name: '部门3', pid: 1},
{id: 4, name: '部门4', pid: 3},
{id: 5, name: '部门5', pid: 4},
]

输出结果


[
{
"id": 1,
"name": "部门1",
"pid": 0,
"children": [
{
"id": 2,
"name": "部门2",
"pid": 1,
"children": []
},
{
"id": 3,
"name": "部门3",
"pid": 1,
"children": [
// 结果 ,,,
]
}
]
}
]

我们的要求很简单,可以先不用考虑性能问题。实现功能即可,回头分析了面试的情况,结果使我大吃一惊。


10%的人没思路,没碰到过这种结构


60%的人说用过递归,有思路,给他个笔记本,但就是写不出来


20%的人在引导下,磕磕绊绊能写出来


剩下10%的人能写出来,但性能不是最佳


感觉不是在招聘季节遇到一个合适的人真的很难。


接下来,我们用几种方法来实现这个小算法


什么是好算法,什么是坏算法


判断一个算法的好坏,一般从执行时间占用空间来看,执行时间越短,占用的内存空间越小,那么它就是好的算法。对应的,我们常常用时间复杂度代表执行时间,空间复杂度代表占用的内存空间。


时间复杂度



时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间,而是算法执行语句的次数。



随着n的不断增大,时间复杂度不断增大,算法花费时间越多。 常见的时间复杂度有



  • 常数阶O(1)

  • 对数阶O(log2 n)

  • 线性阶O(n)

  • 线性对数阶O(n log2 n)

  • 平方阶O(n^2)

  • 立方阶O(n^3)

  • k次方阶O(n^K)

  • 指数阶O(2^n)


计算方法



  1. 选取相对增长最高的项

  2. 最高项系数是都化为1

  3. 若是常数的话用O(1)表示


举个例子:如f(n)=3*n^4+3n+300 则 O(n)=n^4


通常我们计算时间复杂度都是计算最坏情况。计算时间复杂度的要注意的几个点



  • 如果算法的执行时间不随n增加增长,假如算法中有上千条语句,执行时间也不过是一个较大的常数。此类算法的时间复杂度是O(1)。 举例如下:代码执行100次,是一个常数,复杂度也是O(1)


    let x = 1;
while (x <100) {
x++;
}


  • 多个循环语句时候,算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的方法决定的。举例如下:在下面for循环当中,外层循环每执行一次内层循环要执行n次,执行次数是根据n所决定的,时间复杂度是O(n^2)


  for (i = 0; i < n; i++){
for (j = 0; j < n; j++) {
// ...code
}
}


  • 循环不仅与n有关,还与执行循环判断条件有关。举例如下:在代码中,如果arr[i]不等于1的话,时间复杂度是O(n)。如果arr[i]等于1的话,循环不执行,时间复杂度是O(0)


    for(var i = 0; i<n && arr[i] !=1; i++) {
// ...code
}


空间复杂度



空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间的大小。



计算方法:



  1. 忽略常数,用O(1)表示

  2. 递归算法的空间复杂度=(递归深度n)*(每次递归所要的辅助空间)


计算空间复杂度的简单几点



  • 仅仅只复制单个变量,空间复杂度为O(1)。举例如下:空间复杂度为O(n) = O(1)。


   let a = 1;
let b = 2;
let c = 3;
console.log('输出a,b,c', a, b, c);


  • 递归实现,调用fun函数,每次都创建1个变量k。调用n次,空间复杂度O(n*1) = O(n)。


    function fun(n) {
let k = 10;
if (n == k) {
return n;
} else {
return fun(++n)
}
}

不考虑性能实现,递归遍历查找


主要思路是提供一个递getChildren的方法,该方法递归去查找子集。
就这样,不用考虑性能,无脑去查,大多数人只知道递归,就是写不出来。。。


/**
* 递归查找,获取children
*/
const getChildren = (data, result, pid) => {
for (const item of data) {
if (item.pid === pid) {
const newItem = {...item, children: []};
result.push(newItem);
getChildren(data, newItem.children, item.id);
}
}
}

/**
* 转换方法
*/
const arrayToTree = (data, pid) => {
const result = [];
getChildren(data, result, pid)
return result;
}


从上面的代码我们分析,该实现的时间复杂度为O(2^n)


不用递归,也能搞定


主要思路是先把数据转成Map去存储,之后遍历的同时借助对象的引用,直接从Map找对应的数据做存储


function arrayToTree(items) {
const result = []; // 存放结果集
const itemMap = {}; //

// 先转成map存储
for (const item of items) {
itemMap[item.id] = {...item, children: []}
}

for (const item of items) {
const id = item.id;
const pid = item.pid;
const treeItem = itemMap[id];
if (pid === 0) {
result.push(treeItem);
} else {
if (!itemMap[pid]) {
itemMap[pid] = {
children: [],
}
}
itemMap[pid].children.push(treeItem)
}

}
return result;
}

从上面的代码我们分析,有两次循环,该实现的时间复杂度为O(2n),需要一个Map把数据存储起来,空间复杂度O(n)


最优性能


主要思路也是先把数据转成Map去存储,之后遍历的同时借助对象的引用,直接从Map找对应的数据做存储。不同点在遍历的时候即做Map存储,有找对应关系。性能会更好。


function arrayToTree(items) {
const result = []; // 存放结果集
const itemMap = {}; //
for (const item of items) {
const id = item.id;
const pid = item.pid;

if (!itemMap[id]) {
itemMap[id] = {
children: [],
}
}

itemMap[id] = {
...item,
children: itemMap[id]['children']
}

const treeItem = itemMap[id];

if (pid === 0) {
result.push(treeItem);
} else {
if (!itemMap[pid]) {
itemMap[pid] = {
children: [],
}
}
itemMap[pid].children.push(treeItem)
}

}
return result;
}

从上面的代码我们分析,一次循环就搞定了,该实现的时间复杂度为O(n),需要一个Map把数据存储起来,空间复杂度O(n)


小试牛刀



































方法1000(条)10000(条)20000(条)50000(条)
递归实现154.596ms1.678s7.152s75.412s
不用递归,两次遍历0.793ms16.499ms45.581ms97.373ms
不用递归,一次遍历0.639ms6.397ms25.436ms44.719ms

从我们的测试结果来看,随着数量的增大,递归的实现会越来越慢,基本成指数的增长方式。


作者:杰出D
链接:https://juejin.cn/post/6983904373508145189
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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腾讯员工晒出薪资:真实985毕业薪资,大家看我还有救吗?网友:日薪?

敢晒薪资的程序员大多都是还不错的,虽然互联网薪资比其他行业稍微高一些,但也存在普通薪资的情况。近日,有认证为腾讯员工的网友发帖称:真实985毕业薪资,大家看我还有救吗?原贴如下:这个帖子一经发出。引起了不少网友的“舒适”。不少网友质疑的同时怀疑是日薪,单位写错...
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敢晒薪资的程序员大多都是还不错的,虽然互联网薪资比其他行业稍微高一些,但也存在普通薪资的情况。近日,有认证为腾讯员工的网友发帖称:真实985毕业薪资,大家看我还有救吗?

原贴如下:


这个帖子一经发出。引起了不少网友的“舒适”。不少网友质疑的同时怀疑是日薪,单位写错了。


但也有网友说自己也是这样。


还有人调侃楼主的职业。


楼主从11年到21年,已经工作了10年,薪资从1.5K到12K,在评论区有网友表示:十年了,兄嘚,你这薪资确实有点太低了吧,我现在毕业第一年还没完,就顶你工作四年了?我咋这不信。

但实际上工作10年并不一定能拿到高薪,相反,很多时候努力并不一定会成功。

在《2019国人工资报告》中,工作十年以上的人群中,月薪过万的只占22.44%,也就是说接近八成的人薪资处于10000元以下。所以说,每月能领一万元工资的人已经超越了很多人了!


不同的人有着不同的人生。何况,公司给你发工资与你工作的年限关系不大,除了你所能创造的价值外,还和时下薪酬标准有关系。

们觉得呢?

来源:mp.weixin.qq.com/s/j21xz0PXHEkJ9Q5q7xDGdA

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不同年龄段人群上班时的自我感觉

不同年龄段人群上班时的自我感觉↓↓↓完美男人的样子↓↓↓一天上一天班↓↓↓最后的赢家还是我↓↓↓敷衍的等级↓↓↓这个企业文化太佛系了↓↓↓成熟的大人↓↓↓身体不舒服就请假吧↓↓↓多个职业规划同步进行↓↓↓恭喜你离职了↓↓↓来源:mp.weixin.qq.com...
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不同年龄段人群上班时的自我感觉

↓↓↓


完美男人的样子

↓↓↓



一天上一天班

↓↓↓



最后的赢家还是我

↓↓↓



敷衍的等级

↓↓↓



这个企业文化太佛系了

↓↓↓



成熟的大人

↓↓↓



身体不舒服就请假吧

↓↓↓



多个职业规划同步进行

↓↓↓



恭喜你离职了

↓↓↓


来源:mp.weixin.qq.com/s/f3KmoXG7nCBsdMafxmQfNw

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Kotlin中Channel的使用

什么是Channel Channel API是用来在多个协程之间进行通信的,并且它是并发安全的。它的概念有点与BlockQueue相似,都遵循先进先出的规则,差别就在于Channel使用挂起的概念替代了BlockQueque中的阻塞。使用它我们可以很轻易的构建...
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什么是Channel


Channel API是用来在多个协程之间进行通信的,并且它是并发安全的。它的概念有点与BlockQueue相似,都遵循先进先出的规则,差别就在于Channel使用挂起的概念替代了BlockQueque中的阻塞。使用它我们可以很轻易的构建一个生产者消费者模型。并且Channel支持任意数量的生产者和消费者


channel_mimo.webp


从源码我们可以看出Channel主要实现了两个接口


public interface Channel<E> : SendChannel<E>, ReceiveChannel<E> {}

interface SendChannel<in E> {
suspend fun send(element: E)
public fun trySend(element: E): ChannelResult<Unit>
fun close(): Boolean
//...
}

interface ReceiveChannel<out E> {
suspend fun receive(): E
public fun tryReceive(): ChannelResult<E>
fun cancel(cause: CancellationException? = null)
// ...
}


  • SendChannel: 用于添加元素到通道中和关闭通道;

  • ReceiveChannel:主要用于接收通道中的元素


你会发现SendChannel中的send()和ReceiveChannel中的receive方法都是挂起函数,为什么会怎么设计,在通道中如果存储元素的数量达到了我们设置的通道存储大小的时候,再通过send()方法往通道中发送数据,就会挂起,直至通道有空闲空间是才会将挂起的发送动作恢复。同理,如果我们的通道中没有可用的元素时,这个时候我们通过receive方法去接收数据,就会发现此操作将会被挂起,直到通道中存在可用元素为止。


如果我们需要在非挂起函数中去接收和发送数据,我们可以使用trySendtryReceive,这两个操作都会立即返回一个ChannelResult,结果中会包含此次操作的的结果以及数据,但是这两个操作只能使用在容量有限的通道上。


Channel的使用


下面我们通过构建一个简单的消费者和生产者模型了解以下Channel的使用


suspend fun main(): Unit = runBlocking {
val channel = Channel<String>()
//生产者协程
launch {
channel.send("Hello World!")
}
//消费者协程
launch {
val received = channel.receive()
println(received)
}
}
}

上面这种创建Channel的方式,在我们使用完通道之后很容易忘记一个close操作,特别是如果其中一个生产者协程应为某些情况发生异常,停止了生产,那么消费者协程会一直挂起等待生产者生产完成进行消费。所以我们可以使用协程的一个扩展方法produce,当协程发生异常,或者是协程完成时,它会自动去调用close方法,并且它会返回一个ReceiveChannel,下面我们就来看看怎么使用


runBlocking {
val channel = produce {
listOf("apple","banana","orange").forEach {
send(it)
}
}
for (element in channel){
print(element)
}
}

Channel有哪些


我们在使用Channel函数在创建通道时,我们会指定通道的容量大小,然后会根据容量创建不同类型的通道


public fun <E> Channel(
capacity: Int = RENDEZVOUS,
onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND,
onUndeliveredElement: ((E) -> Unit)? = null
): Channel<E> =
when (capacity) {
RENDEZVOUS -> {
if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND)
RendezvousChannel(onUndeliveredElement)
else
ArrayChannel(1, onBufferOverflow, onUndeliveredElement)
}
CONFLATED -> {
require(onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND) {
"CONFLATED capacity cannot be used with non-default onBufferOverflow"
}
ConflatedChannel(onUndeliveredElement)
}
UNLIMITED -> LinkedListChannel(onUndeliveredElement)
BUFFERED -> ArrayChannel(
if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND)
CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY
else 1,
onBufferOverflow, onUndeliveredElement
)
else -> {
if (capacity == 1 && onBufferOverflow == BufferOverflow.DROP_OLDEST)
ConflatedChannel(onUndeliveredElement)
else
ArrayChannel(capacity, onBufferOverflow, onUndeliveredElement)
}
}

可以从以上源码看出我们的通道主要分为4种类型



  • RENDEZVOUS :默认容量为0,且生产者和消费者只有在相遇时才能进行数据的交换

  • CONFLATED :容量大小为1,且每个新元素会替换前一个元素

  • UNLIMITED: 无限容量缓冲区且send永不挂起的通道。

  • BUFFERED : 默认容量为64,且在溢出时挂起的通道,可以通过设置JVM的 DEFAULT_BUFFER_PROPERTY_NAME来覆盖它


我们从Channel源码看出,Channel在创建时还会指定缓冲区溢出时的策略


public enum class BufferOverflow {
//缓冲区满时,将操作进行挂起,等待缓冲区有空间
SUSPEND,
//删除旧值
DROP_OLDEST,
//将即将要添加进缓冲区的值删除
DROP_LATEST
}

Channel函数还有一个可选参数onUndeliveredElement,接收一个Lambda在元素被发送且未被消费时调用,我们通常使用它来关闭一些该通道发送的资源。


在Channel内部结构种维护的缓冲区结构除了ArrayChannel内部自己维护了一个数组作为缓冲区,其余的都是使用AbstractSendChannel的链表作为缓冲区


那么我们将两个管道的内容合并成一个呢


fun <T> CoroutineScope.fanIn(
channels: List<ReceiveChannel<T>>
): ReceiveChannel<T> = produce {
for (channel in channels) {
launch {
for (elem in channel) {
send(elem)
}
}
}
}

扇出:多个协程从单个通道接收数据。为了正确地接收数据,我们应该使用for循环(使用consumeEach是不安全的)。


扇入:多个协程对单个通道发送数据


作者:阿sir学Android
链接:https://juejin.cn/post/7112032818972065799
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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Flutter布局指南之谁动了我的Key

Key
Key用来干嘛 Flutter中的Key,一直都是作为一个可选参数在很多Widget中出现,那么它到底有什么用,它到底怎么用,本篇文章将带你从头到尾,好好理解下,Flutter中的Key。 我们首先来看下面这个Demo: Column( mainAxisA...
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Key用来干嘛


Flutter中的Key,一直都是作为一个可选参数在很多Widget中出现,那么它到底有什么用,它到底怎么用,本篇文章将带你从头到尾,好好理解下,Flutter中的Key。


我们首先来看下面这个Demo:


Column(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: [
Container(
width: 100,
height: 100,
color: Colors.red,
),
Container(
width: 100,
height: 100,
color: Colors.blue,
),
],
)

image-20220227203558343


展示为两个不同颜色的方块。


问题1


这时候,如果我们在代码中交换两个Container的位置,Hot reload之后,它们的位置会发生改变吗?


下面我们把Demo修改一下,将Container抽取出来,并在中间放一个Text用来做计时器,并改为StatefulWidget,代码如下。


class KeyBox extends StatefulWidget {
final Color color;

KeyBox(this.color);

@override
_KeyBoxState createState() => _KeyBoxState();
}

class _KeyBoxState extends State<KeyBox> {
var counter = 0;

@override
Widget build(BuildContext context) {
return Container(
width: 100,
height: 100,
color: widget.color,
child: Center(
child: TextButton(
onPressed: () {
setState(() => counter++);
},
child: Text(
counter.toString(),
style: const TextStyle(fontSize: 60),
),
),
),
);
}
}

Column(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: [
KeyBox(Colors.yellow),
KeyBox(Colors.green),
],
)

这样当我们点击计时器工作之后,展示如下。


image-20220227203642652


问题2


这时候,如果我们在代码中交换两个Container的位置,Hot reload之后,它们的数字会发生改变吗?


问题3


如果我们删掉第一个Widget,Hot reload之后,显示的是数字几?


问题4


如果我们再重新把删掉的Widget加回来,Hot reload之后,又会如何显示?


问题5


如果在问题2的基础上,给第一个Widget外新增一个Center,那么又会如何显示呢?


如果你能完全回答上面的这几个问题并知道为什么,那么恭喜你,看完这篇文章,你会浪费十几分钟,当然,如果你不清楚,那么这十几分钟的时间,将给你带来不小的收益。


Key是什么


Flutter通过Widget来渲染UI,那么它是如何区分上面的两个不同颜色的Container的呢?通过颜色吗?当然不是,如果Container的颜色相同,那岂不是无法区分了?


所以,Key就成了Flutter区分不同Widget的依据,这就好比是Android中布局的ViewID。


知道Key是什么还不够,我们还得知道,我们为什么需要Key,首先,我们来看下上面的三个问题。


对于问题1,这个应该很简单了,Container是StatelessWidget,所以每次Hot reload都会重新build,因此颜色肯定会发生互换,这个很好理解。


那么对于问题2呢?StatelessWidget改成了StatefulWidget,这次再交换两个Widget的位置,你可以发现,虽然颜色互换了,但是数字没变。


要怎么解决这个问题呢?这就需要用到Key了,我们给KeyBox增加一个Key的参数。



新的Flutter Lint已经会提示你构造函数需要增加key的可选参数了。



const KeyBox(this.color, {Key? key}) : super(key: key);

在使用的地方,传入ValueKey即可。


KeyBox(Colors.yellow, key: ValueKey(2)),
SizedBox(height: 20),
KeyBox(Colors.cyan, key: ValueKey(1)),

这时候你再切换两个Container的位置,数字就会跟着变换了。


Key的原理


Key实际上是Flutter用来标记Widget的唯一标识,但是为什么需要Key,就要从Flutter的渲染流程上说起了。


Widget作为Flutter中的不可变数据,是作为渲染的数据类而存在的,它实际上就是内容的配置表,根据View的树形结构,自然而然模拟出了一个Widget Tree的概念。


Widget在运行时会创建Element实例,这些Element和Widget也组成了一一对应的关系,对于StatefulWidget来说,Widget中包含了组件的外观、位置等信息,而Element中,包含了State信息,这也是Flutter的核心原理。所以,在上面的Demo中,Counter作为State,被保存在Element中,而颜色,被保存在Widget中。


Widget和Element分离之后,如果修改颜色等Widget属性,那么可以直接创建新的Widget替换旧的Widget,同时还可以保留Element中的数据,因为创建Widget的成本是很低的,而Element则会高很多,所以Element会持续尽可能长的时间。


那么在Widget被改变之后,Element是如何和Widget进行关联的呢?这就需要两个东西了:



  • runtimeType

  • Key


所以Element会先对比当前新的Widget Tree中的新元素,是否跟当前Element的类型一致,如果不一致,那么说明Element已经无效了,只能重新创建,如果类型一致,那么就需要进一步判断Key了。


问题2的原因


所以,在问题2中,由于两个Widget的类型并没有发生变化,而又没有Key,所以,Widget被重新创建后,与原来的Element又关联起来了,看上去就是只修改了颜色。


那么在问题2的解法中,我们给Widget增加了Key,当我们调换两个Widget的位置时,虽然类型没有改变,但是Key发生了改变,Element在原来的位置找不到对应的Widget,那么这时候,它会选择在当前层级下,继续搜索这个Key。


这里要注意,Element只会在当前层级下搜索,如果这个Key的Widget被移入了其它层级,那么也是无法找到的,在问题2的场景下,由于只是交换了两个Widget的顺序,所以Element会在后面找到之前Key的Widget,同理,下一个Element也会找到,所以,两个Widget都被关联起来了,所以State也显示正确了。


问题3的原因


那么在问题3中,我们删除了第一个Widget,当没有Key时,Element会在Widget Tree中搜索,当它发现第二个Key类型是一样的时,它就以为它找到了,而第二个Element,因为找不到Widget,就销毁了。最终的效果就是剩下第二个Box的颜色和第一个Box的数字。


那么如果有Key呢?有Key的话,就不会找错了啊,所以自然能够对应上,与我们预想的也就是一样的了。


问题4的原因


理解了问题3,那么问题4就好理解了。当我们在开头创建同一个类型的Widget时,Element会把这个新增的Widget当作是以前的Widget,因为它们类型相同,所以Element被关联到了这个新的Widget,而另一个Widget发现已经没有Element了,所以会选择新建一个Element,这时候,数字就是默认值0了。


问题5的原因


对于问题5来说,实际上就是Element的搜寻机制,前面解释了,Element只会在当前层级进行搜索,所以Center的加入,改变了Widget的层级,Element无法对应了,所以它也选择了消耗重建,所以第一个Widget会显示默认值0。



但是要注意的是,如果类型不一致,那么Flutter会直接判断不相同,从而直接消耗重建,所以,在这些问题里,如果在KeyBox之间插上一些不同类型的Widget,那么就瞬间破防了,演示的效果就完全不同了。



Key有哪些Key


Key从整体上来说,分为两种,即:



  • Local Key:分为Value Key、Object Key和Unique Key

  • Global Key


Local Key顾名思义,指的是在当前Widget层级下,有唯一的Key属性,而Global Key,则是在全局APP中,具有唯一性。Global Key的性能会比Local Key差很多。


Value Key


在前面的Demo中,我们给KeyBox增加了Key之后,Widget在修改、移动之后,Element就可以正确的找到对应的Widget了,这里我们使用的是Value Key。


Value Key,顾名思义,就是使用Value来对Key做标识的Key,例如我们在Demo中使用的,ValueKey(1),value可以是任意类型,这里是1,其实更符合的场景,应该是用Color,或者是更加具有语义性的value来作为Key的value。


Value Key在同一层级下需要具有唯一性,所以当两个KeyBox都设置成ValueKey(1)时,程序就会报错,告诉你Key重复了。


Object Key


Object Key与Value Key类似,但是又不完全一样,Value Key对比的是Value,Value相等,就是相等,而Object Key,对比的是实例,实例相同,才是相等,就好比一个Java中的equals,一个是「==」。我们看下Object Key的源码就一目了然了。


@override
bool operator ==(Object other) {
if (other.runtimeType != runtimeType)
return false;
return other is ObjectKey
&& identical(other.value, value);
}

假如我们有一个自定义的Class,重写了它的==函数,那么用Value Key,new两个同样的对象,它们就是相等的,而Object Key,则不相等,原因就是一个比较的是值,一个比较的是引用。


Unique Key


Unique Key自己都说了,它是独一无二的,也就是说,Unique Key只和自己相等,任意创建多个Unique Key,都是不相等的,相当于唯一标识了。


如果在Build函数中创建Unique Key,那么这个Key在大部分场景下就没有意义,因为Hot reload时,Build函数会重建,所以Unique Key被重建,而且和之前也不相等。


这就很奇怪了,这玩意有什么用呢?


用处确实不多,但一旦用到,就必须得用,例如下面这个例子。


假如我们要用AnimatedSwitcher来实现切换时的动画效果,这时候,我们需要让每次改变都要执行动画,那么这里就可以使用Unique Key,强制每一次都是新的Widget,这样才能有动画效果。


那么另一种使用场景,就是在无法使用Value Key和Object Key的时候使用,但是这时候,需要将Unique Key定义在Build函数之外,这样Unique Key只会创建一次,从而保证唯一性的同时,不用去创建value和Object。


Global Key


Global Key全局唯一且只和自己相等,还记得之前Element在关联新变化的Widget时是怎么比较Key的吗——Element为了效率问题,只会在当前层级下进行寻找,所以,在问题5中,一旦我们修改了某个Widget的层级,那么Element就会消耗重建,那么如果使用了Global Key呢?当Key的类型是Global Key时,Element会不惜代价在全局寻找这个Key,这也是为什么Global Key的效率会比较低的原因。


那么有了Global Key,即使Widget Tree发生了改变,也依然可以找到这个Widget进行关联,但是要注意的是,Global Key需要定义在Build函数之外,否则每次都会重新创建Global Key,那就没有意义了。


除此之外,Global Key还有一个作用,那就是给一个Widget增加一个全局标识,这样有点像命令式编程的意思,类似Android中的FindViewByID,通过Global Key就可以找到当前标记的这个Widget,从而获取它的一些相关信息。


final count = (globalKey.currentState as _KeyBoxState).counter;
print('count: $count');
final color = (globalKey.currentWidget as KeyBox).color;
print('color: $color');
final size = (globalKey.currentContext?.findRenderObject() as RenderBox).size;
print('size: $size');
final position = (globalKey.currentContext?.findRenderObject() as RenderBox).localToGlobal(Offset.zero);
print('position: $position');

// output
flutter: count: 0
flutter: color: MaterialColor(primary value: Color(0xff4caf50))
flutter: size: Size(100.0, 100.0)
flutter: position: Offset(145.0, 473.5)

由此可见,通过Global Key,我们可以拿到State、Widget、Element(Context)以及通过Element关联的RenderObject,这样就可以获取Widget中的一些配置参数,State中的数据变量,以及RenderObject中的绘制信息,例如尺寸、位置、约束等等。


作者:xuyisheng
链接:https://juejin.cn/post/7112249333218541581
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FlutterWeb开发进出坑总结

一、启动运行乱码 没错,启动一个demo,遇到坑了,如图所示 点击Android Studio上方运行按钮,程序启动之后汉字文字显示乱码,这是由于flutter web有三种渲染模式,auto 、html 和 canvaskit,点击运行按钮(flutter...
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一、启动运行乱码


没错,启动一个demo,遇到坑了,如图所示


image


点击Android Studio上方运行按钮,程序启动之后汉字文字显示乱码,这是由于flutter web有三种渲染模式,auto 、html 和 canvaskit,点击运行按钮(flutter build web命令)默认的渲染模式为auto,这种模式在移动端使用html渲染,在pc端使用canvaskit渲染。


解决办法 1: 用命令行运行,并指定渲染模式,就能解决问题。


// 指定渲染模式为html
flutter build web --web-renderer html

解决办法 2: 上面虽然能解决问题,但我习惯用按钮运行程序怎么办?当然也找到了其他办法。在程序包下web/index.html文件中body标签下copy如下代码。


 <!--指定web运行模式-->
<!-- window.flutterWebRenderer = "canvaskit";-->
<script type="text/javascript">
window.flutterWebRenderer = "html";

</script>
<script src="main.dart.js" type="application/javascript"></script>

二、Debug启动运行断点失败


web开发和APP端开发一样,也可以断点。项目之初断点是可以的,但是不知道怎么的,debug可以运行,但断不到,很奇怪,花了一上午,发现同事因为发版改了下web/index.htmlhead->base标签下 href="***"的值。


解决办法 :


// 之前,断点可用
<base href="$FLUTTER_BASE_HREF">

// 同事改动,断点不可用
<base href="git/******">

// 修复后,断点可用
<base href="/">

不能断点开发实在是麻烦。


三、Hot Reload热重载、点击浏览器刷新,都会重启整个程序


在APP端开发时,在某个页面点hot reload按钮,只会重新运行当前页面,但是在web中,点热重载会重启,这只是开发中的不方便。已经上线的程序,用户只要点击浏览器刷新就会重启整个程序,无论在哪个页面,都会回到第一个页面,这与我浏览网页的习惯明显是不符的。


查找原因,发现是flutter底层问题,仔细观察web页面是通过不同的url来确定的,而Flutter从始至终都是一个url,只是flutter在一个网页中绘制了不同的页面(与APP端原理一致),所以想解决问题就是要每个页面都有自己的url。


解决办法 : 用静态路由的方式跳转页面和传参,具体代码如下。


  // 跳转与传参
static Future toName(String pageName, Map<String, dynamic> params) {
var uri = Uri(scheme: RoutePath.scheme, host: pageName, queryParameters: params);
return Navigator.of(currentContext).pushNamed(uri.toString());
}

// 取参方式
static Route<dynamic> generateRoute(RouteSettings settings) {
return PageRouteBuilder(
settings: settings,
pageBuilder: (BuildContext c, Animation<double> a,Animation<double> sa) {
var uri = Uri.parse(settings.name ?? ''); //解析页面名
switch (uri.host) {
case RoutePath.name:
return NamePage(uri.queryParameters); 、、传参
default:
return Scaffold(
body: Center(
child: Text('没有找到对应的页面:${settings.name}'),
),
);
}
});
}

通过以上方式,跳转时每个页面都会有自己的url和拼接的参数,这样刷新的时候就不会重启整个程序,会停留在当前页面。


四、用静态路由的方式跳转,全局变量,单例对象丢失,页面栈记录丢失。


没错,坑是连着的,我也是服了。当在某页面热重载或点击浏览器刷新,会停留在当前页面,但是无法返回,就算点击跳转至其他页面,也会报错,因为全局变量都已经丢失,比如:登录信息,用户信息,已经初始化的工具类对象等。


已经有人提了Issues,国内也有大神分析了原因和不完全结局方案



目前flutter web对于浏览器还是没有适配完全,无论Navigator1.0还是Navigator2.0,都存在不可解决的严重问题。目前来看google的对flutter web的意图,还是开发移动web并在App中通过webkit这种内核使用,并没有想开发者使用flutter web来开发真正的web应用,或者后续会完善这部分。



我的解决方案



  1. 除了登录页和首页,其他页面不用静态路由的方式跳转,这样做即使用户刷新,也不会回到登录页,而是回首页。

  2. 在有刷新需求的页面上提供刷新图标,可触发刷新,避免用户点击浏览器的刷新。

  3. 全局变量持久化,用html.window.localStorage并配合工厂模式持久化数据,当被触发刷新,会从本地重新赋值,比如:登录信息等。

  4. 弱化全局成员变量,非必要不使用全局类的变量,数据尽量放云端,页面间不耦合。


五、检测浏览器/标签页关闭还是刷新


解决办法 : 可以使用函数onBeforeUnload来检查选项卡是否正在关闭。它也可能检测到页面刷新。


import 'dart:html' as html;
html.window.onBeforeUnload.listen((event) async{
// do something
});

或者


import 'dart:html' as html;
html.window.onUnload.listen((event) async{
// do something
});

六、引用 import 'dart:html' 运行提示报错


多端运行,如果引用了html会提示报错。


解决办法 : 可以引用第三方universal_html 2.0.8,帮封装了一层,支持多端。



universal_html :适用于所有平台的“dart:html”,包括 Flutter 和服务器端。简化跨平台开发和 HTML / XML 处理。



七、可点击提示


在平常浏览网页时,鼠标滑动到可点击的文字或按钮上,鼠标“箭头”会变成一个“小手”,或背景出现颜色变化提示。
Flutter中常用的GestureDetector()手势工具,虽然可以实现点击等回调,但是鼠标滑动到可点击区域,鼠标“箭头”并不会变成“小手”,在交互上不符合大众使用网页的习惯。


解决办法 : 使用InkWell替换GestureDetector,用InkWell包住的按钮或文字,鼠标悬停,就会出现小手。


Ink(
width: width,
height: height,
color: color,
child: InkWell(
focusColor: Colors.transparent,
highlightColor: Colors.transparent,
splashColor: Colors.transparent,
hoverColor: const Color(0x0818a7fb),
onTap: onTap,
child: Center(child: this)))

ezgif.comvideotogif.gif
分析源码可知,内部用MouseRegion监听了鼠标位置,那什么是MouseRegion呢?


八、鼠标监听控件 MouseRegion


相对于APP端,web端多了个鼠标,可以实现app实现不了的交互效果,比如悬停,划过,进入退出某区域等,都可以用MouseRegion实现。


n_v29940d762539d4d1788cd31924e19fcaf.gif


MouseRegion的属性和说明










































字段属性Col3
onEnterPointerEnterEventListener鼠标进入区域时的回调
onExitPointerHoverEventListener鼠标退出区域时的回调
onHoverPointerExitEventListener鼠标在区域内移动时的回调
cursorMouseCursor鼠标悬停区域时的光标样式
opaquebool是否阻止检测鼠标
childWidget子组件

最后


这是目前遇到有价值的坑,后面遇到新的也会持续更新。


Flutter开发web上,路由和全局变量上的坑还是挺严重的,但只要没有复杂的页面间逻辑,普通展示完全没问题。


作者:苏啵曼
链接:https://juejin.cn/post/7111984589086588959
来源:稀土掘金
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“精准红码”事件,查清楚了!史上最惨程序员干的

从6月13日起,一些从外地赴河南郑州的人,一到郑州扫码填报个人信息后,健康码立马变红码,行动被限制。这些“被精准红码”的人怎么了?是被病毒跨时空盯上了?他们的共同身份是:河南的村镇银行储户。甚至有储户称,派出所人员说,只要返程,健康码就“应该可由红变绿”。如果...
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导读:储户何罪之有?健康码到底是防疫用的,还是用来控制人身自由的电子脚铐?


河南“天降红码”,让我们认识到现实往往比小说更魔幻。

从6月13日起,一些从外地赴河南郑州的人,一到郑州扫码填报个人信息后,健康码立马变红码,行动被限制。

有的人还在家中,只不过扫了微信群中有人分享的郑州登记二维码,健康码同样变红。

这些“被精准红码”的人怎么了?是被病毒跨时空盯上了?

都不是!

他们的共同身份是:河南的村镇银行储户。

前不久,河南发生多家村镇银行暴雷事件,出现提款难的问题,涉金额高达数百亿。据媒体报道,这些外地储户原本准备在6月13日从各地赶到郑州了解情况。


根据财新网的调查,涉及线上系统被关闭的四家河南村镇银行、两家安徽村镇银行,线上储户共约41.3万人,其中很大一部分是外地储户。

“被红码”的精准度高得惊人。例如,有一位6月12日从成都飞往郑州的张女士说,他们一行三人,有两人为村镇银行储户,另一人是用其丈夫名字开的账户。也正因如此,那位用丈夫名字开户的女士至今仍为绿码。不过,也有人称,全家都被赋红码。

有意思的是,一些储户抱怨进入郑州后健康码突然变红,但他们一离开郑州后就变回绿。

甚至有储户称,派出所人员说,只要返程,健康码就“应该可由红变绿”。如果这样的说法属实,那显然是让人“进难出易”。

令人吃惊的是,滥用健康码的范围可能不仅局限在限制外地储户入郑州维权。据第一财经报道,郑州多个在建楼盘的业主在6月15日反映称,自己的健康码也曾在6月12日、6月13日先后被“赋红码”。

被“赋红码”业主反映的信息后发现一个共同点:他们都曾向有关方面反映过购房中遇到的问题,同时,他们都被有关方面询问过是否为村镇银行储户。

由于“天降红码”的对象针对性很强,均为河南村镇银行储户,网民有理由怀疑这背后藏有猫腻。

实际上,5月下旬,郑州有数百名人走上街头,聚集到河南银保监局门外要求拿回存款。


目前部分已“复绿”,当地工作人员建议离豫

记者了解到,部分储户的健康码已于6月14日下午“复绿”,但当地工作人员建议他们尽快离豫。而一份由储户提供的录音显示,对于暂时还是红码的储户,当地负责隔离的工作人员称他们只要离开河南后就可以变回绿码。也有储户反映,其健康码变绿后又多次变回红码,需要刷新、重新填写资料才能再次“复绿”。

6月13日下午,在郑州财贸学校图书馆隔离期间,孙先生无意中打开健康码发现,其健康码已经变绿。孙先生随即提出离开隔离点的诉求,但工作人员建议其尽快离豫,孙先生买了回山东的火车票后,由工作人员开车将其带到了郑州站。


郑州财贸学校图书馆被作为红码人员隔离点。

孙先生称,上火车后直至6月14日中午,他多次打开健康码,发现还会出现变回红码的情况,在经过刷新和重新填写个人信息后,健康码才能再度变回绿码。

记者联系多位储户了解到,6月14日中午过后,储户们的红码开始批量“复绿”。

一位来自湖南娄底、在青龙山庄隔离的储户称,其健康码于14日中午13时“复绿”,但“复绿”后并不能立马就畅通出行,须经过核酸检测并出结果后才能离开,不过确认买车票离豫的人员可以马上离开。

省卫健委:相关部门已在调查核实

14日最新消息,6月14日16时许,河南省卫健委值班室一名工作人员告诉澎湃新闻记者,接到多个“外地来豫储户被赋红码”投诉后,省卫健委昨日已将投诉反馈至相关部门,目前正在调查核实中。

至于这些储户为何被赋红码以及调查核实的进展等,该工作人员表示暂不了解。

郑州市12345:大数据信息库出现问题

另据南方都市报,针对储户所疑问的“红码”情况,郑州市12345热线13日晚曾回应南都记者称:目前没有接到“外地来郑州一律赋红码”通知,如果被赋“红码”,建议先联系信息排查专班了解赋码原因。目前低风险地区来郑州只需要48小时核酸检测阴性证明,出示行程码和健康码。

天目新闻此前在郑州市12345工作人员处得到的回复则是,今天已接到多个来电反映未出行或者无缘由被河南省赋红码的情况。对于“红码”是否仅针对储户,工作人员表示具体情况并不了解,但经过查证是因大数据信息库出现了一些问题,现在已将该情况上报政府,正在积极改进中,“建议进行后续的关注”。

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此外,12345工作人员告诉记者,“河南省赋红码的情况,是省级单位进行处理的。建议可以尝试向社区咨询,但据其接到的通知是目前社区也无法处理。如果是郑州市的红码,我们可以进行受理。”

河南部分村镇银行取款难

再说回河南村镇银行,据中国基金报,4月中旬,河南个别银行取款难的问题逐渐引发关注,彼时多家银行先后发布公告,称因系统升级维护,网上银行、手机银行将暂停服务;亦有媒体报道,一些储户在线下营业网点排队等待取款。

5月18日,银保监会与人民银行持续关注河南4家村镇银行线上服务渠道关闭问题,已责成河南银保监局和人民银行郑州中心支行切实履行属地监管职责,密切配合地方党委政府和相关部门稳妥处置。

据了解,4家村镇银行股东——河南新财富集团通过内外勾结、利用第三方平台以及资金掮客等吸收公众资金,涉嫌违法犯罪,公安机关已立案调查。目前4家村镇银行营业网点存取款业务正常开展,凡依法合规办理的业务均受到国家法律保护。银保监会与人民银行将密切配合地方党委政府和相关部门,严惩金融犯罪,依法保护广大金融消费者合法权益。

银保监会与人民银行提醒广大金融消费者,办理金融业务选择正规渠道,不被“高息”“高收益”等虚假宣传误导,不轻易将资金委托给第三方代办,防止上当受骗。

侠客岛评论:一码归一码,随意给人赋红码应被严肃追责!

给维护正当权益的储户赋红码,不知是哪个“天才”想出来的主意,更不知这种明显有违常识、法治、公理的操作,怎么就能堂而皇之地施行!不客气地说,疫情防控措施被随意用于“社会治理”或“维稳”目的,不管是哪个部门、哪些人授意干的,都应被严肃追究责任。因为一个基本的道理是:“一码归一码”。

储户维权的事,应当交由相关职能部门处置,金融专业案件涉及利益大,更需详细审慎调查处理。你要维权、上访?好,我给你赋个红码,让你“动弹不得”。这当然“方便”、省事,来“找麻烦”的人没有了嘛!照这逻辑,所有棘手的社会矛盾、久拖不决的纠纷、不想处理的麻烦,一个红码了事,多么省心又潇洒!问题解不解决不知道,反正你们老实待着,哪儿都甭去。这不是解决问题,而是在激化矛盾。这不是“聪明能干”,而是典型的懒政塞责。想出这些主意的人挺会抖机灵,可惜脑筋动歪了。

中国能取得疫情防控的巨大成果,基础是高效精准的科学手段和对政策规则的普遍遵守。健康码称得上疫情防控的信息基础设施,一些人基于自己的治理“小目标”,耍小聪明出昏招,不仅于事无补,更会失信于民。“民无信不立”。因为一点小算计而损失了公信力,这种代价绝非金钱可以衡量,亦非“抖机灵”的人能够承担。给储户“精准”赋红码这出闹剧,不仅荒唐,更应警惕!

半月谈:给讨说法的储户赋红码?健康码不能被滥用

给讨说法的储户赋红码,突破了公众对健康码适用范围的共识,当然激起了人们的强烈不满与深深担忧。这种做法,一方面消解了健康码的本真功能,一方面也扰乱了疫情防控大局。我们不禁要追问,这一做法是经过了什么样的流程?又是由谁来决策使用的?相关地方应该查清楚来龙去脉,及时回应社会关切。

河南这一事件所暴露出的“权力任性”的危险倾向,警醒我们必须加强健康码的规范使用。事实上,国家卫健委等三部门2020年12月联合发布的《关于深入推进“互联网+医疗健康”“五个一”服务行动的通知》曾明确规定,加强防疫健康码数据规范使用,强化数据安全管理,切实保护个人隐私。从目前出现的问题看,还需进一步制定详细的规范,明确规定滥用的惩处举措。

健康码是为人们出行和流动提供便利的,绝不能成为任何人任何地方压制社会矛盾的手段。唯有完善健康码规范使用制度,建立起防范滥用的追责机制,才能防止乱动的手滥用健康码,让健康码回归其本真功能。

网友:健康码到底是防疫用的,还是用来控制人身自由的电子脚铐?

针对此事引起网友热议,有网友表示,储户何罪之有?必须还储户一个公道;还有网友表示,应该严肃追责,严肃处理;也有网友发出感慨,健康码到底是防疫用的,还是用来控制人身自由的电子脚铐?

记者从河南卫健委了解到,河南卫健委已经就“河南南村镇银行入豫健康码变红事件进行了调查。经疫情防控指挥部和技术服务等部门的调查,初步确定负责豫康码开发运维的公司,在更新外省人员入豫风险判定规则时, 由于程序员违规操作,错误使用了过期的规则,导致部分外省入豫人员被错误赋予红码。目前程序bug已经修复,被误判的红码也已经变为绿色,相关涉事人员将会被进行行下一步追责。


你还有什么想要补充的吗?

来源:mp.weixin.qq.com/s/VIN8EgWF00l4lfbwvoLKNQ

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Kotlin知识点的深入思考

Kotlin是基于JVM的一个语言,也是很时髦的语言。Java语言这几年的发展,借鉴了Kotlin的很多特性。Google把Kotlin作为Android的优先使用语言之后,更是应者影从。本文整理了在Kotlin学习和使用中总结整理出来的几个有意思的知识点,和...
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Kotlin是基于JVM的一个语言,也是很时髦的语言。Java语言这几年的发展,借鉴了Kotlin的很多特性。Google把Kotlin作为Android的优先使用语言之后,更是应者影从。本文整理了在Kotlin学习和使用中总结整理出来的几个有意思的知识点,和大家学习和交流。


Coroutines ARE light-weight


fun main() = runBlocking {
repeat(100_000) { // launch a lot of coroutines
launch {
delay(5000L)
print(".")
}
}
}

以上代码在学习Kotlin协程的时候应该都见过了,是为了说明协程很轻量。原因也很简单,在一般的操作系统中,用户线程和内核线程是一对一的关系,操作用户线程的就是操作内核线程,每一个内核线程,都有专门的内核数据结构来管理,在Linux里面使用数据结构task_struct来管理的,这是一个很复杂的数据结构,内核线程的挂起和执行,都会涉及到变量和寄存器数据的保存和恢复,甚至内核线程本身的调度就需要消耗CPU的时间。但是协程完全是用户空间里面的事情,说的简单点,就是几个任务的执行队列的管理,当然协程也是运行中线程之上的。


有个疑问产生了?那为什么现在操作系统用户线程和内核线程是一对一的关系呢?


因为在早期的Java版本中,在单核CPU的时代,用户线程和内核线程的关系是多对一。在多核时代,也有多对多的模型。即多路复用多个用户级线程到同样数量或者更少数量的内核线程。在Solaris早几年的版本也是支持类似的多对多的模型,大家想过没有,为什么现在几乎所有的操作系统都使用一对一的模型了呢?


以下是一家之言,和大家探讨。OS本身越来越复杂,参与方也越来越多。之前线程这块分两层,内核层和用户线程库。用户线程库为程序员提供创建和管理线程的API。随着互联网的发展,有一些需求产生了,如高并发支持,OS这一层比较笨重的,很难快速满足越来越快的需求的变化。这个时候,一些语言,在设计之初就考虑来解决这些新产生的问题,一些时髦的语言,也非常快速的来响应这些需求。所以就有了在线程库之上,在语言的层面来解决这些问题,所以协程产生了,并且越来越多的语言支持了这些特性。


哈哈,为什么线程库为什么没有演进来支持协程呢?原因也很简单,线程库基本被定位成管理内核线程的接口,而且线程库的作者的主要精力也不在这个方向。线程库做好自己的事情(管理内核线程),然后把其他的交给别人。这也是自然形成的分工和分层。


想想这几年的Android应用开发的发展,AndroidX里的东西越来越多,演进也越来越快。这是因为Android系统的体量限制,不可能跑地很快,一年一次算得上是OS升级的极限了。所以必须把需要跑得快的东西剥离出来。这个道理和协程的发展也有异曲同工之处。


Lambda表达式捕获变量


Lambda表达式应该是一个历史比较悠久的东西了,由于函数式编程风行,Lambda表达式也是被非常广泛地使用。Java对Lambda的支持比较后知后觉,应该是在Java8才开始支持的吧,不过在JDK7的时候,JVM字节码引入了InvokeDynamic,后续应该会成为各个基于JVM语言解析Lambda表达式的统一的标准方法。后面会有单独一段来讨论这个InvokeDynamic。


Lambda本质上是一个函数,一块可以被执行的代码段。在函数式编程环境下,Lambda表达式可以被传递,保存和返回。在类似的C/C++的语言环境中,函数指针应该可以非常方便和高效的来实现Lambda,但是在Java和Kotlin这样的语言中,没有函数指针这样的东西,所以用对象来存储Lambda,这当然是在没有InvokeDynamic之前(Java7)。


说到Lambda表达式,大家还记不记得在Java中,如果Lambda要引入外部的一些变量时,这个变量一定要被声明为final。


public Runnable test() {
int i = 1000;
Runnable r = () -> System.out.println(i);
return r;
}

上面这段代码,变量i为实际上的final,编译器会把这个i变量自动加上final。


如下的代码端编译就会出错了,因为变量i不是final的。


public Runnable test() {
int i = 1000;
i++;
// Variable used in lambda expression should be final or effectively final
Runnable r = () -> System.out.println(i);
return r;
}

会什么会有这个限制呢?呵呵,你看上面test函数,如果调用test函数,然后把返回的对象保存下来后再执行,这个时候i这个变量已经在内存中销毁掉了,这个lambda也就没法执行了。因为i这个变量是栈变量,生命周期只在test函数执行期间存在。那么为什么声明称final就没事情了呢,因为在这种情况下,变量是final的,lambda可以把这个变量Copy过来。换句话说,lambda执行的是这个变量的Copy,而不是原始值。


讲到这里,如果你熟悉Kotlin的话,你知道Kotlin没有这个限制,引用的变量不是非得被声明为final啊。难道Kotlin就没有Java遇到的问题吗?


Kotlin一样会遇到同样的问题,只是Kotlin的编译器比较聪明能干啊,它把Lambda引用到的变量都变成final了啊。哈哈,可能你发现了,如果变量本身不是final的,强制变成final这就不会有问题吗?


fun test(): () -> Unit {
var i = 0
i++
return {
println("i = $i")
}
}

以上的代码是可以正常编译被执行的。原因就是编译器干了一些事情,它把i变成堆变量(IntRef)了,并且声明了一个final的栈变量来指向堆变量。


public static final Function0 test() {
final IntRef i = new IntRef();
i.element = 0;
int var10001 = i.element++;
return (Function0)(new Function0() {
// $FF: synthetic method
// $FF: bridge method
public Object invoke() {
this.invoke();
return Unit.INSTANCE;
}

public final void invoke() {
String var1 = "i = " + i.element;
System.out.println(var1);
}
});
}

呵呵,其实吧,这是违背函数式编程的原则的。函数只需要依赖函数的输入,如果引用外部变量,会导致函数输出的不确定性。可能会导致一些偶现的很难解决的bug。
尤其如果在函数里面修改这些变量的话,如在final的List对象里面进行add/remove,这样还会有并发的安全隐患。


Invokedynamic避免为Lambda创建匿名对象


先稍微介绍一下字节码InvokeDynamic指令,需要更详细可以查看官方文档。这个指令最开始是在JDK7引入的,为了支持运行在JVM上面的动态类型语言。


先看如下代码,一个简单的Lambda表达式。


public Consumer<Integer> test() {
Consumer<Integer> r = (Integer i) -> {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("hello world").append(i);
System.out.println(sb.toString());
};
return r;
}

查看编译之后的字节码如下:


  public java.util.function.Consumer<java.lang.Integer> test();
descriptor: ()Ljava/util/function/Consumer;
flags: (0x0001) ACC_PUBLIC
Code:
stack=1, locals=2, args_size=1
0: invokedynamic #2, 0 // InvokeDynamic #0:accept:()Ljava/util/function/Consumer;
5: astore_1
6: aload_1
7: areturn
LineNumberTable:
line 7: 0
line 12: 6
Signature: #20 // ()Ljava/util/function/Consumer<Ljava/lang/Integer;>;

可以看到,具体Lambda表达式被invokedynamic取代,可以将实现Lambda表达式的这部分的字节码生成推迟的运行时。这样避免了匿名对象的创建,而且没有额外的开销,因为原本也是从Java字节码进行函数对象的创建。而且如果这个Lambda没有被使用到的话,这个过程也不会被创建。如果这个Lambda被调用多次的话,只会在第一次进行这样的转换,其后所有的Lambda调用直接调用之前的链接的实现。


Kotlin因为需要兼容Java6,没法使用invokedynamic,所以编译器会为每个Lambda生成一个.class文件。这些文件通常为XXX$1的形式出现。生成大量的类文件是对性能有负面影响的,因为每个类文件在使用之前都要进行加载和验证,这会影响应用的启动时间,尤其是Lambda被大量使用之后。不过虽然Kotlin现在不支持,但是应该会在不久的将来就支持了。


可以在一些合适的场景下,使用inline来避免匿名对象的创建,Kotlin内置的很多方法都是inline的。也要注意,如果inline关键字使用不当,也会造成字节码膨胀,并影响性能。


Callback转协程


现在很多库函数都使用回调来进行异步处理,但是回调会有一些问题。主要有两方面吧



  1. 错误处理比较麻烦。

  2. 在一些循环中处理回调也会是麻烦的事情。


所以如果我们在工程中遇到回调API的话,一般的做法会把这些回调转换成协程,这样就可以用协程进行统一处理了。
回调大致分两类:



  1. 一次性事件回调,用suspendCancellableCoroutine处理。

  2. 多次事件回调,用callbackFlow处理。


我们先来看下用suspendCancellableCoroutine,以下是模板代码,使用这段模板代码可以方便的把任意回调方便地转换成协程。


suspend fun awaitCallback(): T = suspendCancellableCoroutine { continuation ->
val callback = object : Callback { // Implementation of some callback interface
override fun onCompleted(value: T) {
// Resume coroutine with a value provided by the callback
continuation.resume(value)
}
override fun onApiError(cause: Throwable) {
// Resume coroutine with an exception provided by the callback
continuation.resumeWithException(cause)
}
}
// Register callback with an API
api.register(callback)
// Remove callback on cancellation
continuation.invokeOnCancellation { api.unregister(callback) }
// At this point the coroutine is suspended by suspendCancellableCoroutine until callback fires
}

接下来,我们来看看suspendCancellableCoroutine这个函数到底干了什么,在注释里面有相关的代码的解释。


public suspend inline fun <T> suspendCancellableCoroutine(
crossinline block: (CancellableContinuation<T>) -> Unit
): T =
suspendCoroutineUninterceptedOrReturn { uCont ->
// 从最开始调用suspend函数的地方获取Continuation对象,并对把对象转换成CancellableContinuation对象。

val cancellable = CancellableContinuationImpl(uCont.intercepted(), resumeMode = MODE_CANCELLABLE)

cancellable.initCancellability()
// 调用block进行回调的注册
block(cancellable)

// 这个函数有个逻辑,如果回调已经结束,直接返回,调用者不进行挂起
// 如果回调还没有结束,返回COROUTINE_SUSPENDED,调用者挂起。
cancellable.getResult()
}

这里有一个关键的函数suspendCoroutineUninterceptedOrReturn,第一次看到这个函数的时候,就感到困惑,uCont这个变量是从哪里来的,这个地方光看代码是看不出从哪里来的。原因是这个uCont变量最终是编译器来处理的。每个suspend函数在编译的时候都会在参数列表最后增加一个Continuation的变量,在调用suspendCoroutineUninterceptedOrReturn的时候,会把调用者的Continuation的对象赋值给uCont。


所有这个函数给了我们一个机会,手动来处理suspend关键字给我们增加的那个参数对象。为什么我们要手动来处理呢,因为我们要把Continuation的对象转换成CancellableContinuation对象,这样我们就可以在被取消的时候来把回调给取消掉了。


如果要完全看懂以上代码,需要知道suspend关键字后面的逻辑,后面会有专门一节来说明。


关于多次事件的回调处理callbackFlow,基本逻辑与关键知识点和上面说的一致,所以这里不对callbackFlow进行说明了。


在suspend关键字后面


Kotlin协程是一个用户空间(相对于内核空间)实现的异步编程的框架。suspend关键字的处理是其中比较关键的一部分,要理解Kotlin的协程如何实现挂起和恢复,就必须要了解suspend关键字的后面的故事。


在讲suspend之前,我们先来了解一下Continuation-passing style(CPS)。
先来一道开胃菜,已知直角三角形的两条直角边长度分别为a和b,求斜边的长度 ?


define (a, b) {
return sqrt(a * a + b * b)
}

用勾股定理,可以用上面的代码可以轻松解决。上面的写法是典型的命令式编程,通过命令的组合方式解决问题。


现在我们来看看CPS的方案的代码应该如何来写?


define (a, b, continuation: (x, y) -> sqrt(x + y)) {
return continuation(a * a, b * b)
}

这里的CPS写法,把勾股定理分成两部分,第一部分计算直角边的平方和,第二部分进行开方操作。开方作为函数的参数传入,当第一部分计算完成之后,进行第二部分的操作。


哈哈,这不就是Callback的吗?没错CPS的本质就是Callback,或者说CPS就是通过Callback来实现的。当然如果仅仅把CPS理解Callback也是不完全准确。CPS要求每个函数,都需要指定这个函数执行完成之后的接下来的操作,所以这个名词应该是continuation,而不是callback,一般情况下,代码里面不会返回callback的执行结果,因为callback的语义上不是继续要干的事情,Continuation才是继续要干的事情,然后把最终的结果返回。


Kotlin编译器就是把suspend函数变成CPS的函数,来实现函数的挂起和恢复的。我们先来看最简单的例子,这个函数没有参数,也没有返回。先打印hello,1s之后再打印world。


suspend fun test() {
println("hello")
delay(1000L)
println("world")
}

对于这个函数,编译器做了两个主要的事情:



  1. 通过状态机的机制,把这个函数逻辑上分为两个函数,第一个函数是第一次被调用的,另一个函数是在这个函数从挂起状态恢复的时候调用,也就是在delay 1s之后执行的。

  2. 给suspend函数的参数添加continuation的参数,并在函数体里面对这个参数进行处理。


下面来看下,这个函数再被编译器处理之后的代码,代码以伪代码的形式给出。


fun test(con: Continuation): Any? {

class MyContinuation(
continuation: Continuation<*>): ContinuationImpl(continuation) {
var result: Any? = null
var label = 0
override fun invokeSuspend(res: Any?): Any? {
this.result = res
return test(this);
}
}
val continuation = con as? MyContinuation
?: MyContinuation(con)
if (continuation.label == 0) {
println("hello")
continuation.label = 1
if (delay(1000, continuation) == COROUTINE_SUSPENDED) {
return COROUTINE_SUSPENDED
}
}
if (continuation.label == 1) {
println("world")
return Unit
}

error("error")
}

每一个suspend函数,都有一个continuation参数传入,自己也有一个continuation,包含传入的continuation,自己的continuation对象的类是自己独有的,一般会是一个匿名内部类,这里为了好理解,我把这个匿名的内部来变成普通的类,便于说明问题。在第一次调用这个函数的时候,会实例化自己的continuation对象。实例化的逻辑是


val continuation = con as? MyContinuation
?: MyContinuation(con)

这里有个特别关键的MyContinuation对象的变量label,初始化为0,所以函数第一次执行的是代码里面label等于0的分支,通过这样状态机的机制,把函数从逻辑上可以分成多个函数。


再来看下上面函数体里面的COROUTINE_SUSPENDED,当delay函数返回COROUTINE_SUSPENDED,这个函数也返回COROUTINE_SUSPENDED,同样,如果有函数调用这个函数的时候,也返回COROUTINE_SUSPENDED。这个标识就是用来指示函数进入了挂起状态,等着被回调了。所以函数挂起的实质是,这个函数在当前的label分支下返回了


如果suspend函数没有返回COROUTINE_SUSPENDED呢,那就接着执行,执行函数下一个状态的逻辑。所以函数在进入当前的状态的时候,就要马上把下个状态设置好。
continuation.label = 1。如果当前函数进入挂起状态,就会把当前的continuation对象传入到调用的函数中,当函数需要恢复的时候,会调用continuation的invokeSuspend的方法,就会重新执行这个函数,这里就是一个Callback了。当然会进入label等于1的分支。所以函数恢复的实质是,这个函数在新Label状态下被重新调用了。


注意了suspend函数不一定返回COROUTINE_SUSPENDED的,也可能返回具体的值。如以下的函数:


suspend fun test(): String {
return "hello"
}

这个函数就没必要进入挂起了,没有返回COROUTINE_SUSPENDED,在这种情况下,函数会执行下一个label分支。
这也是为什么每个suspend函数在编译器处理之后的函数返回值是Any?。这其实是一个union的结构体,只是现在Kotlin还不支持union这样的概念,不过Kotlin变化这么快,之后没准也会支持。


这里的MyContinuation继承了ContinuationImpl,所以看起来MyContinuation实现的比较简单,因为很多的复杂的逻辑都封装在ContinuationImpl中了。下面我们尝试用一个更复杂的例子,然后自己实现ContinuationImpl,更完整来看下背后的逻辑。


在下面的例子中,suspend会更复杂,有参数,有返回。


suspend fun test(token: String) {
println("hello")
val userId = getUserId(token) // suspending
println("userId: $userId")
val userName = getUserName(userId) // suspending
println("id: $userId, name: $userName")
println("world")
}

编译器处理过的代码大致如下:


fun test(
token: String,
con: Continuation
): Any? {
val continuation = con as? MyContinuation
?: MyContinuation(con)

var result: Result<Any>? = continuation.result
var userId: String? = continuation.userId
val userName: String

if (continuation.label == 0) {
println("hello")
continuation.label = 1
val res = getUserId(token, continuation)
if (res == COROUTINE_SUSPENDED) {
return COROUTINE_SUSPENDED
}
result = Result.success(res)
}
if (continuation.label == 1) {
userId = result.getOrThrow() as String
println("userId: $userId")
continuation.label = 2
continuation.userId = userId
val res = getUserName(userId, continuation)
if (res == COROUTINE_SUSPENDED) {
return COROUTINE_SUSPENDED
}
result = Result.success(res)
}
if (continuation.label == 2) {
userName = result.getOrThrow() as String
println("id: $userId, name: $userName")
println("world")
return Unit
}
error("error")
}

MyContinuation的代码如下:


class MyContinuation(
val completion: Continuation<Unit>,
val token: String
) : Continuation<String> {
override val context: CoroutineContext
get() = completion.context

var label = 0
var result: Result<Any>? = null
var userId: String? = null

override fun resumeWith(result: Result<String>) {
this.result = result
val res = try {
val r = test(token, this)
if (r == COROUTINE_SUSPENDED) return
Result.success(r as Unit)
} catch (e: Throwable) {
Result.failure(e)
}
completion.resumeWith(res)
}
}

还记得函数调用,一般都是通过Stack来处理,局部变量和函数的返回之后继续执行的地址都存在stack frame中,这里Continuation的作用就相当于这个Stack了。


还有一个小小的知识点,suspend函数可以调用suspend,所以总有一个最初始suspend函数的吧,不会不就没止境了啊。最初始的那个suspend函数一定是从Callback转换而来的,这里具体可以查看上一节关于Callback转suspend函数的介绍。


以上较多参考了Coroutines under the hood这篇文章,并加入了一些自己的思考,很多都是自己的理解,肯定有错误和不足之处,也请指正。


Corountine Job.join()的一个大坑


这问题起源于我的另外一篇文章,应用程序启动优化新思路 - Kotlin协程,文章讲的是应用启动时,通过Kotlin协程的方案,简化多任务并行初始化的代码逻辑。其实这类问题具有普遍性,我现在举另外一个例子来说明。


做过Android系统开发的工程师一定知道,编译整个Android系统是耗时的,因为里面有至少有数百个模块,模块和模块之间也可能存在依赖关系。这里一般系统都是支持多线程并行编译的,那如何来使用多线程来组织这些模块的编译呢?


考虑一个最简单的例子,现在有5个build tasks,依赖关系如下:


WechatIMG37.jpeg


这个图是一个典型的有向无环图,按照拓扑排序的顺利来执行即可,下面考虑使用协程来多任务并行。首先,任务1和任务2没有被依赖,可以被启动,这里可以并行的执行。


suspend fun build() = coroutineScope {
// 调度协程

val job1 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 1.
}

val job2 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 2.
}
}

接下来有些难办,任务3,任务4,任务5都是有依赖的,但是我们没法知道任务1和任务2什么时候可以执行完成,所以我们使用了Kotlin协程系统的Join来进行等待。但是这里要注意,我们不能在调度协程里面进行对Job的Join操作。如以下的代码就会存在问题:


suspend fun build() = coroutineScope {
val job1 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 1.
}

val job2 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 2.
}

job1.join()
val job3 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 3.
}
}

如果Task1很耗时,Task3需要等Task1完成之后执行,但是Task2很快就执行完了,可以安排Task5进行执行,如果在调度协程中进行Join,就会一直处于等待Task1执行完成,所以Join的等待不能在调度协程中,那怎么办呢? 我们可以在Task任务协程中进行等待,就可以解决这个问题了。如下面的代码。


suspend fun build() = coroutineScope {
val job1 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 1.
}

val job2 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 2.
}

val job3 = launch(Dispatchers.Default) {
job1.join()
// start build task 3.
}

val job4 = launch(Dispatchers.Default) {
job1.join()
job2.join()
// start build task 4.
}

val job5 = launch(Dispatchers.Default) {
job2.join()
// start build task 5.
}
}

以上代码运行良好,我们在测试的时候,所有的逻辑都按照我们所预想的方式执行。但是有一天,我们发现,有非常低的概率发生,这些任务会无法结束,也就是以上的build方法没办法返回,这是一个概率极低的事件,但是确实存在,哈哈,我们掉坑里去了。所以我们就去看了Join的源码,想看看到底发生了什么事情?首先,如果你看懂了上面关于Suspend的那节的话,你会清楚的知道Join是如何进行挂起的,重新恢复必然会走Continuation的resume方法。


以上是我们的大致的想法,然后我们来看一下Join函数到底干了什么?


public final override suspend fun join() {
if (!joinInternal()) { // fast-path no wait
coroutineContext.ensureActive()
return // do not suspend
}
return joinSuspend() // slow-path wait
}

上面Join函数两个分支,第一个分支的意思是,依赖的Job已经结束了,不需要等待了,可以执行返回了。第二个意思是依赖的任务还没有结束,我们需要等待。毫无疑问,我们出问题的代码是走的是第二个分支,那我们来看看第二个分支到底做了些什么?


private suspend fun joinSuspend() = suspendCancellableCoroutine<Unit> { cont ->
// We have to invoke join() handler only on cancellation, on completion we will be resumed regularly without handlers
cont.disposeOnCancellation(invokeOnCompletion(handler = ResumeOnCompletion(cont).asHandler))
}

哈哈,这不就是我们之前讨论的Callback转Suspend函数的代码吗?代码里面cont变量就是代表调用Join函数编译器加入的最后一个参数。我们可以看到,cont变量给了一个叫ResumeOnCompletion的类,那我们接着来看ResumeOnCompletion这个类的实现的吧。


private class ResumeOnCompletion(
private val continuation: Continuation<Unit>
) : JobNode() {
override fun invoke(cause: Throwable?) = continuation.resume(Unit)
}

我们找到了那个关键的代码了,continuation.resume(Unit),这个是Join函数返回最关键的代码了,所以我在这里这个函数上面下了断点,当函数执行到这里的时候,所有的调用栈清晰可见。原来是被依赖的Job里面有个list,里面放着所有这个Job的Join函数的ResumeOnCompletion,然后在Job结束的时候,会遍历这个list,然后执行resume函数,然后Join函数就会返回了。这里的返回只是感觉上的返回,如果你看了上面关于suspend的介绍的话,就会知道所谓的返回就是在新状态下从新执行了那个函数了。那这个ResumeOnCompletion是如何放到这个list的呢? 就是通过上面的invokeOnCompletion方法。如果需要更加细致的了解,可以自己调试一下这个代码。


2.png


说到这里,不知道大家是否意识到之前代码的问题所在了?


问题出现在,因为Join的代码有可能运行在另外的线程,所以当判断所依赖的任务没有结束,需要等待的时候,把自己的放到list的过程中,还没有放在list里面的那一刹那,Job刚好结束,然后通知list里面的任务可以重新开始了,但是那个任务刚好没有被放到list里面,所以一旦错过,就成了永远了。


所以吧,Kotlin的官方代码里面,所有的Join函数的执行,都是在launch这个Job的协程中执行的。一个协程,不同的时候,可能会运行在不同的线程上,但是一个协程本身是顺序执行的。


好吧,正确的代码如下:


suspend fun build() = coroutineScope {

val context = coroutineContext

val job1 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 1.
}

val job2 = launch(Dispatchers.Default) {
// start build task 2.
}

val job3 = launch(Dispatchers.Default) {
withContext(context) {
job1.join()
}

// start build task 3.
}

val job4 = launch(Dispatchers.Default) {
withContext(context) {
job1.join()
job2.join()
}
// start build task 4.
}

val job5 = launch(Dispatchers.Default) {
withContext(context) {
job2.join()
}
// start build task 5.
}
}

以上的代码经过长时间的测试和验证,证明是可靠的。另外,如果想知道这个问题更详细的背景,请参看 应用程序启动优化新思路 - Kotlin协程


CoroutineContext vs CoroutineScope


这一节聊下在Kotlin协程中一些基本概念,这些知识点本身不难,但是对于初学者来说,比较容易搞混。下面尝试来试着说明。


首先,先来看一下CoroutineContext,这个比较好理解,就是协程的context。什么叫context,中文一般翻译成上下文,表示一些基本信息。对于Android Application的context,包含包名,版本信息,应用安装路径,应用的工作目录和缓存目录等等基本信息,是描述应用的一些基本信息的。同理协程的context当然就是协程的基本信息。CoroutineContext包含4类信息,如下:



  1. coroutineContext[Job],Job的作用是管理协程的生命周期,和父子协程的关系,可以通过获取。

  2. coroutineContext[ContinuationInterceptor],协程工作线程的管理。

  3. coroutineContext[CoroutineExceptionHandler],错误处理。

  4. coroutineContext[CoroutineName],协程的名字,一般用作调试。


CoroutineScope这个概念,最开始看的时候和CoroutineContext有点分不清楚。其实你看CoroutineScope的接口代码,里面就包含且仅包含CoroutineContext,本质上,他们其实是一个东西。为什么要设计CoroutineScope呢?虽然这两个本质上是同一个东西,但是他们有不同的设计目的。Context是管理来协程的基本信息,而Scope是用来管理协程的启动。


一般的协程通过launch来启动,launch设计成CoroutineScope的扩展函数,非常有意思的设计是,launch的最后一个参数,新协程的执行体也是一个CoroutineScope的扩展函数。launch函数的第一个参数是一个Context,launch会把第一个参数的Context和本身的Context合成一个新的Context,这个新的Context会用来生成新协程的Context,注意这里不是作为新协程的Context。为什么呢,因为新协程为生成一个Job,这个Job和这个Context合成之后,才是作为新协程的Context。


这里两个知识点要注意,所有的Context都是Immutable的,如果要修改一个Context,就会新生成一个新的Context。另外,launch的第一个参数,一般没有指定Job的,一旦指定Job的话,会破会两个协程的父子关系。除非你很确定你要这么做。


所有这些概念的东西,本质上不难,但是对于初学者来说,会感到一头雾水,要深入了解这些概念,需要先去了解一下设计者的设计思路,这样才可以做到事半功倍。


结尾


以上希望可以给大家一些帮助。另外文章免不了一些疏忽和错误,不吝指正。


作者:KETIAN
链接:https://juejin.cn/post/7109300360614772749
来源:稀土掘金
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AsyncTask源码分析

AsyncTask,Android 实现异步方式之一,即可以在子线程进行数据操作,然后在主线程进行 UI 操作 AsyncTask的简单使用 示例 同样的,我们先看看 AsyncTask 如何进行简单使用: AsyncTask<Boole...
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AsyncTask,Android 实现异步方式之一,即可以在子线程进行数据操作,然后在主线程进行 UI 操作


AsyncTask的简单使用


示例


同样的,我们先看看 AsyncTask 如何进行简单使用:


        AsyncTask<Boolean, Integer, String> asyncTask = new AsyncTask<Boolean, Integer, String>() {

@Override
protected void onPreExecute() {
super.onPreExecute();
Log.i("TAG", "onPreExecute:正在执行前的准备操作");
}

@Override
protected String doInBackground(Boolean... booleans) {
Log.i("TAG", "doInBackground:获得参数" + booleans[0]);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
publishProgress(i);
}
return "任务完成";
}

@Override
protected void onProgressUpdate(Integer... values) {
super.onProgressUpdate(values);
Log.i("TAG", "onProgressUpdate:进度更新" + values[0]);
}

@Override
protected void onPostExecute(String s) {
super.onPostExecute(s);

Log.i("TAG", "onPostExecute:" + s);
}
};
Log.i("TAG", "开始调用execute");
asyncTask.execute(true);

输出结果:


2020-04-02 17:14:42.029 4995-4995 I/TAG: 开始调用execute
2020-04-02 17:14:42.029 4995-4995 I/TAG: onPreExecute:正在执行前的准备操作
2020-04-02 17:14:42.030 4995-5118 I/TAG: doInBackground:获得参数true
2020-04-02 17:14:45.774 4995-4995 I/TAG: onProgressUpdate:进度更新0
2020-04-02 17:14:45.774 4995-4995 I/TAG: onProgressUpdate:进度更新1
2020-04-02 17:14:45.774 4995-4995 I/TAG: onProgressUpdate:进度更新2
2020-04-02 17:14:45.774 4995-4995 I/TAG: onProgressUpdate:进度更新3
2020-04-02 17:14:45.774 4995-4995 I/TAG: onProgressUpdate:进度更新4
2020-04-02 17:14:45.775 4995-4995 I/TAG: onPostExecute:任务完成

创建说明


首先,在创建 AsyncTask 的时候,需要传入三个泛型数据AsyncTask<Params, Progress, Result>,其分别对应着


   protected abstract Result doInBackground(Params... params);

    @MainThread
protected void onProgressUpdate(Progress... values) {
}

    @MainThread
protected void onPostExecute(Result result) {
}

从注解可以看出,onProgressUpdateonPostExecute是在主线程执行。


执行流程



  • AsyncTask 调用execute(Params... params)方法

  • onPreExecute() 被调用,该方法用于在执行后台操作前进行一些操作,例如:弹出个加载框等

  • doInBackground(Params... params) 被调用,该方法用于进行一些复杂的数据处理,例如数据库操作等

  • doInBackground进行操作的过程中,可以通过publishProgress(Progress... values)进行进度更新,从而自动调用onProgressUpdate(Progress... values)

  • doInBackground执行完毕后,返回数据,将会调用onPostExecute(Result result)


源码分析(源码只保留关键部分,并非全部源码)


AsyncTask创建


    public AsyncTask() {
this((Looper) null);
}

   public AsyncTask(@Nullable Looper callbackLooper) {
//创建Handler,默认使用主线程的 Looper
mHandler = callbackLooper == null || callbackLooper == Looper.getMainLooper()
? getMainHandler()
: new Handler(callbackLooper);

//后面这段代码看起来有点长,其实就是使用了 Future 模式,
//先建立一个类继承 Callable 接口,再将该类赋值到 FutureTask 中,
//至于 call() 和 done() 方法里面具体内容可以先不用理会
//等 mFuture 被线程调用的时候,就会调用 call()
mWorker = new WorkerRunnable<Params, Result>() {
public Result call() throws Exception {
···
return result;
}
};

mFuture = new FutureTask<Result>(mWorker) {
@Override
protected void done() {
···
}
};
}

InternalHandler解析


着重看下getMainHandler()


    private static Handler getMainHandler() {
synchronized (AsyncTask.class) {
if (sHandler == null) {
sHandler = new InternalHandler(Looper.getMainLooper());
}
return sHandler;
}
}

private static class InternalHandler extends Handler {
public InternalHandler(Looper looper) {
super(looper);
}

@SuppressWarnings({"unchecked", "RawUseOfParameterizedType"})
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
AsyncTaskResult<?> result = (AsyncTaskResult<?>) msg.obj;
switch (msg.what) {
case MESSAGE_POST_RESULT:
// There is only one result
result.mTask.finish(result.mData[0]);
break;
case MESSAGE_POST_PROGRESS:
result.mTask.onProgressUpdate(result.mData);
break;
}
}
}

在创建 InternalHandler 的时候,传入了Looper.getMainLooper(),说明了 InternalHandler 的handleMessage方法可以执行 UI 操作。


我们在仔细看看handleMessage里面有两种处理:


result.mTask.finish(result.mData[0]);


result.mTask.onProgressUpdate(result.mData);

其中,result 即为 AsyncTaskResult<?>


    private static class AsyncTaskResult<Data> {
final AsyncTask mTask;
final Data[] mData;

AsyncTaskResult(AsyncTask task, Data... data) {
mTask = task;
mData = data;
}
}

所以result.mTask其实就是 AsyncTask,result.mTask.finish就是调用 AsyncTask 的 finish 方法:


    private void finish(Result result) {
//判断当前 AsyncTask 是否已被取消,已取消则调用 onCancelled,未取消则调用 onPostExecute
if (isCancelled()) {
onCancelled(result);
} else {
onPostExecute(result);
}
mStatus = Status.FINISHED;
}

由此,可以证明onPostExecute在 UI 线程执行


result.mTask.onProgressUpdate(result.mData);就更容易理解了,直接调用onProgressUpdate


    @MainThread
protected void onProgressUpdate(Progress... values) {
}

由此,可以证明onProgressUpdate也在 UI 线程执行


AsyncTask执行


asyncTask.execute(true);


    @MainThread
public final AsyncTask<Params, Progress, Result> execute(Params... params) {
return executeOnExecutor(sDefaultExecutor, params);
}

// sDefaultExecutor 为线程池
private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;
public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();

    @MainThread
public final AsyncTask<Params, Progress, Result> executeOnExecutor(Executor exec,
Params... params) {
//判断当前 AsyncTask 的运行状态,假如运行状态为 RUNNING 或者 FINISHED,则直接报错
if (mStatus != Status.PENDING) {
switch (mStatus) {
case RUNNING:
throw new IllegalStateException("Cannot execute task:"
+ " the task is already running.");
case FINISHED:
throw new IllegalStateException("Cannot execute task:"
+ " the task has already been executed "
+ "(a task can be executed only once)");
}
}

mStatus = Status.RUNNING;

onPreExecute();

mWorker.mParams = params;
exec.execute(mFuture);

return this;
}

从以上代码可以得出:



  • AsyncTask 内部使用了线程池进行线程操作

  • 每个 AsyncTask 对象只能执行一次!!!


???


使用线程池,却一个对象只能执行一次?这两个不是互相矛盾的吗?众所周知,线程池都是为了管理多线程而存在的。


我们再来仔细看下


 private static volatile Executor sDefaultExecutor = SERIAL_EXECUTOR;
public static final Executor SERIAL_EXECUTOR = new SerialExecutor();

static volatilestatic final,说明默认实现 AsyncTask 的对象都是共用该线程池,也就是说,所有使用 AsyncTask 默认生成方式,以及继承 AsyncTask 的类使用 AsyncTask 默认生成方式,他们的线程执行都是共用一个线程池,这就为什么 AsyncTask 里面使用线程池的原因。


好了,我们重新回来看看executeOnExecutor(Executor exec, Params... params)


      onPreExecute();

mWorker.mParams = params;
exec.execute(mFuture);

首先,先执行onPreExecute(),其次使用线程池调用mFuture


关于mFuture,重点为call()


  mWorker = new WorkerRunnable<Params, Result>() {
public Result call() throws Exception {
mTaskInvoked.set(true);
Result result = null;
try {
Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);
//noinspection unchecked
//调用doInBackground
result = doInBackground(mParams);
Binder.flushPendingCommands();
} catch (Throwable tr) {
mCancelled.set(true);
throw tr;
} finally {
//调用postResult
postResult(result);
}
return result;
}
};

从这里可以看出,doInBackground是被线程池调用的时候执行的,也就是说,doInBackground在子线程中执行。而外,我们看看postResult(result)


    private Result postResult(Result result) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Message message = getHandler().obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT,
new AsyncTaskResult<Result>(this, result));
message.sendToTarget();
return result;
}

发送了一个MESSAGE_POST_RESULT消息,也就是执行刚刚我们分析过的


        case MESSAGE_POST_RESULT:
// There is only one result
result.mTask.finish(result.mData[0]);
break;

至此,onPreExecutedoInBackgroundonPostExecute的一个流程我们已经分析完了,大概流程如下:


execute(AsyncTask被调用的线程)-->onPreExecute(AsyncTask被调用的线程)-->doInBackground(子线程)-->onPostExecute(UI线程)


onProgressUpdate


剩下,我们来看遗漏的onProgressUpdate


首先,onProgressUpdate要被调用的话,需要先调用publishProgress


    @WorkerThread
protected final void publishProgress(Progress... values) {
if (!isCancelled()) {
getHandler().obtainMessage(MESSAGE_POST_PROGRESS,
new AsyncTaskResult<Progress>(this, values)).sendToTarget();
}
}

其实就是使用InternalHandler发送MESSAGE_POST_PROGRESS


             case MESSAGE_POST_PROGRESS:
result.mTask.onProgressUpdate(result.mData);
break;

作者:不近视的猫
链接:https://juejin.cn/post/7109716545705771039
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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Android与JavaScript交互上(获取Html内容)

在Android开发中,一般通过WebView实现与JavaScript的交互(还有其他更高级的方法!)。WebView用于加载网页内容,如果需要对该网页进行交互操作,可以通过添加一个 JavascriptInterface 交互对象,在恰当的时候调用Js语句...
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在Android开发中,一般通过WebView实现与JavaScript的交互(还有其他更高级的方法!)。WebView用于加载网页内容,如果需要对该网页进行交互操作,可以通过添加一个
JavascriptInterface
交互对象,在恰当的时候调用Js语句运行接口中对应的方法,进行交互操作。


以交互掘金页面为例子。



  • 开启JavaScript:拿到webView后设置javaScriptEnabled=true,开启JavaScript。

  • 设置UserAgent:userAgentString非必需,如果需要对网页的某个元素进行解析,最好进行设置。因为一般网页会对不同浏览器进行适配,使得浏览器之间的Html代码会有差异,而导致解析失败。设置方法:电脑浏览器打开目标网页,F12开启后台模式,左上角切换到手机模式,找到user-agent(具体见下图)复制粘贴。

  • 设置交互对象:webView.addJavascriptInterface(JavaOBjectJsInterface(),"testJs")添加一个用于交互的对象,交互方法在类JavaOBjectJsInterface()中,testJs是一个自定义的名字。Js语句通过testJs调用到JavaOBjectJsInterface()内的方法。

  • 设置webClient开启交互:重写onPageFinished(view, url)方法。该方法在网页加载完成时调用,一般这个时候可以拿到完整的网页Html代码。Js语句document.getElementsByTagName('body')[0].innerHTML可以拿到网页<body>块代码,将该代码作为参数传入交互方法test(html)中。webView运行javascript:window.testJs.test(document.getElementsByTagName('body')[0].innerHTML,通过上一步设置交互对象传入的testJs调用到接口对象中的test(html)方法,实现交互。

  • 实现交互:test(html)中,通过Jsoup(一个网页解析框架)对<body>块代码进行解析,通过在网页端获得的按钮class名获取到目标元素。


val link="https://juejin.cn/?utm_source=gold_browser_extension"
val webView=findViewById<WebView>(R.id.webview)
webView.settings.run {
javaScriptEnabled=true //开启Js
userAgentString="Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.64 Mobile Safari/537.36"
useWideViewPort=true
loadWithOverviewMode=true
setSupportZoom(true)
javaScriptCanOpenWindowsAutomatically=true
loadsImagesAutomatically=true
defaultTextEncodingName="utf - 8"
}
webView.webViewClient=object : WebViewClient() {
override fun onPageFinished(view: WebView?, url: String?) {
super.onPageFinished(view, url)
webView.loadUrl("javascript:window.testJs.test(document.getElementsByTagName('body')[0].innerHTML);")
}
}
webView.addJavascriptInterface(JavaOBjectJsInterface(),"testJs")
webView.loadUrl(link)

class JavaOBjectJsInterface {

private val TAG = JavaOBjectJsInterface::class.java.simpleName

@JavascriptInterface
fun test(html: String) {
val document = Jsoup.parse(html)
val btn=document.getElementsByClass("seach-icon-container")
Log.d(TAG, "btn:" + btn);
}
}

截屏2022-05-27 下午11.49.08.png
获取目标网页UserAgent


截屏2022-05-27 下午11.55.24.png
运行结果


作者:猫摸毛毛虫
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90%的人都不懂的泛型,泛型的缺陷和应用场景

Hi 大家好,我是 DHL。公众号:ByteCode ,专注分享有趣硬核原创内容,Kotlin、Jetpack、性能优化、系统源码、算法及数据结构、动画、大厂面经 全文分为 视频版 和 文字版, 文字版: 文字侧重细节和深度,有些知识点,视频不好表达,文字...
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Hi 大家好,我是 DHL。公众号:ByteCode ,专注分享有趣硬核原创内容,Kotlin、Jetpack、性能优化、系统源码、算法及数据结构、动画、大厂面经



全文分为 视频版文字版



  • 文字版: 文字侧重细节和深度,有些知识点,视频不好表达,文字描述的更加准确

  • 视频版: 视频会更加的直观,看完文字版,在看视频,知识点会更加清楚


视频版 bilibili 地址:https://b23.tv/AdLtUGf


泛型对于每个开发者而言并不陌生,平时在项目中会经常见到,但是有很多小伙伴们,每次见到通配符 ? extends? superoutin 都傻傻分不清楚它们的区别,以及在什么情况下使用。


通过这篇文章将会学习的到以下内容。



  • 为什么要有泛型

  • Kotlin 和 Java 的协变

  • Kotlin 和 Java 的逆变

  • 通配符 ? extends? superoutin 的区别和应用场景

  • Kotlin 和 Java 数组协变的不同之处

  • 数组协变的缺陷

  • 协变和逆变的应用场景


为什么要有泛型


在 Java 和 Kotlin 中我们常用集合( ListSetMap 等等)来存储数据,而在集合中可能存储各种类型的数据,现在我们有四种数据类型 IntFloatDoubleNumber,假设没有泛型,我们需要创建四个集合类来存储对应的数据。


class IntList{ }
class Floatlist{}
class DoubleList{}
class NumberList{}
......
更多

如果有更多的类型,就需要创建更多的集合类来保存对应的数据,这显示是不可能的,而泛型是一个 "万能的类型匹配器",同时有能让编译器保证类型安全。


泛型将具体的类型( IntFloatDouble 等等)声明的时候使用符号来代替,使用的时候,才指定具体的类型。


// 声明的时候使用符号来代替
class List<E>{
}

// 在 Kotlin 中使用,指定具体的类型
val data1: List<Int> = List()
val data2: List<Float> = List()

// 在 Java 中使用,指定具体的类型
List<Integer> data1 = new List();
List<Float> data2 = new List();

泛型很好的帮我们解决了上面的问题,但是随之而来出现了新的问题,我们都知道 IntFloatDoubleNumber 子类型, 因此下面的代码是可以正常运行的。


// Kotlin
val number: Number = 1

// Java
Number number = 1;

我们花三秒钟思考一下,下面的代码是否可以正常编译。


List<Number> numbers = new ArrayList<Integer>();

答案是不可以,正如下图所示,编译会出错。



这也就说明了泛型是不可变的,IDE 认为 ArrayList<Integer> 不是 List<Number> 子类型,不允许这么赋值,那么如何解决这个问题呢,这就需要用到协变了,协变允许上面的赋值是合法的。


Kotlin 和 Java 的协变



  • 在 Java 中用通配符 ? extends T 表示协变,extends 限制了父类型 T,其中 ? 表示未知类型,比如 ? extends Number,只要声明时传入的类型是 Number 或者 Number 的子类型都可以

  • 在 Kotlin 中关键字 out T 表示协变,含义和 Java 一样


现在我们将上面的代码修改一下,在花三秒钟思考一下,下面的代码是否可以正常编译。


// kotlin
val numbers: MutableList<out Number> = ArrayList<Int>()

// Java
List<? extends Number> numbers = new ArrayList<Integer>();

答案是可以正常编译,协变通配符 ? extends Number 或者 out Number 表示接受 Number 或者 Number 子类型为对象的集合,协变放宽了对数据类型的约束,但是放宽是有代价的,我们在花三秒钟思考一下,下面的代码是否可以正常编译。


// Koltin
val numbers: MutableList<out Number> = ArrayList<Int>()
numbers.add(1)

// Java
List<? extends Number> numbers = new ArrayList<Integer>();
numbers.add(1)

调用 add() 方法会编译失败,虽然协变放宽了对数据类型的约束,可以接受 Number 或者 Number 子类型为对象的集合,但是代价是 无法添加元素,只能获取元素,因此协变只能作为生产者,向外提供数据。


为什么无法添加元素


因为 ? 表示未知类型,所以编译器也不知道会往集合中添加什么类型的数据,因此索性不允许往集合中添加元素。


但是如果想让上面的代码编译通过,想往集合中添加元素,这就需要用到逆变了。


Kotlin 和 Java 的逆变


逆变其实是把继承关系颠倒过来,比如 IntegerNumber 的子类型,但是 Integer 加逆变通配符之后,Number? super Integer 的子类,如下图所示。




  • 在 Java 中用通配符 ? super T 表示逆变,其中 ? 表示未知类型,super 主要用来限制未知类型的子类型 T,比如 ? super Number,只要声明时传入是 Number 或者 Number 的父类型都可以

  • 在 Kotlin 中关键字 in T 表示逆变,含义和 Java 一样


现在我们将上面的代码简单修改一下,在花三秒钟思考一下是否可以正常编译。


// Kotlin
val numbers: MutableList<in Number> = ArrayList<Number>()
numbers.add(100)

// Java
List<? super Number> numbers = new ArrayList<Number>();
numbers.add(100);

答案可以正常编译,逆变通配符 ? super Number 或者关键字 in 将继承关系颠倒过来,主要用来限制未知类型的子类型,在上面的例子中,编译器知道子类型是 Number,因此只要是 Number 的子类都可以添加。


逆变可以往集合中添加元素,那么可以获取元素吗?我们花三秒钟时间思考一下,下面的代码是否可以正常编译。


// Kotlin
val numbers: MutableList<in Number> = ArrayList<Number>()
numbers.add(100)
numbers.get(0)

// Java
List<? super Number> numbers = new ArrayList<Number>();
numbers.add(100);
numbers.get(0);

无论调用 add() 方法还是调用 get() 方法,都可以正常编译通过,现在将上面的代码修改一下,思考一下是否可以正常编译通过。


// Kotlin
val numbers: MutableList<in Number> = ArrayList<Number>()
numbers.add(100)
val item: Int = numbers.get(0)

// Java
List<? super Number> numbers = new ArrayList<Number>();
numbers.add(100);
int item = numbers.get(0);

调用 get() 方法会编译失败,因为 numbers.get(0) 获取的的值是 Object 的类型,因此它不能直接赋值给 int 类型,逆变和协变一样,放宽了对数据类型的约束,但是代价是 不能按照泛型类型读取元素,也就是说往集合中添加 int 类型的数据,调用 get() 方法获取到的不是 int 类型的数据。


对这一小节内容,我们简单的总结一下。

























关键字(Java/Kotlin)添加读取
协变? extends / out
逆变? super / in

Kotlin 和 Java 数组协变的不同之处


无论是 Kotlin 还是 Java 它们协变和逆变的含义的都是一样的,只不过通配符不一样,但是他们也有不同之处。


Java 是支持数组协变,代码如下所示:


Number[] numbers = new Integer[10];

但是 Java 中的数组协变有缺陷,将上面的代码修改一下,如下所示。


Number[] numbers = new Integer[10];
numbers[0] = 1.0;

可以正常编译,但是运行的时候会崩溃。



因为最开始我将 Number[] 协变成 Integer[],接着往数组里添加了 Double 类型的数据,所以运行会崩溃。


而 Kotlin 的解决方案非常的干脆,不支持数组协变,编译的时候就会出错,对于数组逆变 Koltin 和 Java 都不支持。


协变和逆变的应用场景


协变和逆变应用的时候需要遵循 PECS(Producer-Extends, Consumer-Super)原则,即 ? extends 或者 out 作为生产者,? super 或者 in 作为消费者。遵循这个原则的好处是,可以在编译阶段保证代码安全,减少未知错误的发生。



协变应用



  • 在 Java 中用通配符 ? extends 表示协变

  • 在 Kotlin 中关键字 out 表示协变


协变只能读取数据,不能添加数据,所以只能作为生产者,向外提供数据,因此只能用来输出,不用用来输入。


在 Koltin 中一个协变类,参数前面加上 out 修饰后,这个参数在当前类中 只能作为函数的返回值,或者修饰只读属性 ,代码如下所示。


// 正常编译
interface ProduceExtends<out T> {
val num: T // 用于只读属性
fun getItem(): T // 用于函数的返回值
}

// 编译失败
interface ProduceExtends<out T> {
var num : T // 用于可变属性
fun addItem(t: T) // 用于函数的参数
}

当我们确定某个对象只作为生产者时,向外提供数据,或者作为方法的返回值时,我们可以使用 ? extends 或者 out



  • 以 Kotlin 为例,例如 Iterator#next() 方法,使用了关键字 out,返回集合中每一个元素




  • 以 Java 为例,例如 ArrayList#addAll() 方法,使用了通配符 ? extends



传入参数 Collection<? extends E> c 作为生产者给 ArrayList 提供数据。


逆变应用



  • 在 Java 中使用通配符 ? super 表示逆变

  • 在 Kotlin 中使用关键字 in 表示逆变


逆变只能添加数据,不能按照泛型读取数据,所以只能作为消费者,因此只能用来输入,不能用来输出。


在 Koltin 中一个逆变类,参数前面加上 in 修饰后,这个参数在当前类中 只能作为函数的参数,或者修饰可变属性


// 正常编译,用于函数的参数
interface ConsumerSupper<in T> {
fun addItem(t: T)
}

// 编译失败,用于函数的返回值
interface ConsumerSupper<in T> {
fun getItem(): T
}

当我们确定某个对象只作为消费者,当做参数传入时,只用来添加数据,我们使用通配符 ? super 或者关键字 in



  • 以 Kotlin 为例,例如扩展方法 Iterable#filterTo(),使用了关键字 in,在内部只用来添加数据




  • 以 Java 为例,例如 ArrayList#forEach() 方法,使用了通配符 ? super



不知道小伙伴们有没有注意到,在上面的源码中,分别使用了不同的泛型标记符 TE,其实我们稍微注意一下,在源码中有几个高频的泛型标记符 TEKV 等等,它们分别应用在不同的场景。



























标记符应用场景
T(Type)
E(Element)集合
K(Key)
V(Value)



全文到这里就结束了,感谢你的阅读,坚持原创不易,欢迎在看、点赞、分享给身边的小伙伴,我会持续分享原创干货!!!


作者:程序员DHL
链接:https://juejin.cn/post/7111187038077976607
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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网传互联网公司加班表,排名第一的没有悬念!

【0】网传互联网公司加班表【1】互联网工作生存指南【2】据说,互联网公司员工上课座位如下【3】当代互联网企业真实写照【4】互联网公司排位,你同意吗?【5】网传当代互联网公司内部结构【6】互联网公司各岗位口头禅(图自:微博@刘兴亮 )【7】最真实的现代互联网商业...
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【0】

网传互联网公司加班表

4209aebdf503d80ac07808f2d06054d5.png

【1】

互联网工作生存指南

8ed5a3bfe414e047074088754de041a8.png

【2】

据说,互联网公司员工上课座位如下

2863a5064f00fddd237522ffde6d979d.png

【3】

当代互联网企业真实写照

e9d55f607cc12e3cd428d3c52333e690.png

【4】

互联网公司排位,你同意吗?

c6a383d49e10a13871233e7777be4fee.png

【5】

网传当代互联网公司内部结构

a27e05bd4b1fc35d97797b21259cf5bb.png

【6】

互联网公司各岗位口头禅

46cb51aef84d88099f803ca858181dbf.png

(图自:微博@刘兴亮 )

【7】

最真实的现代互联网商业模式

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【8】

听说这是996互联网公司员工的标配?

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【9】

互联网公司各部门眼中的对方

f9dbbdd79e3e72e7348b4cb9d9e309b8.png

【10】

说不出三人以上姓名,

别说你是混互联网的。

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来源:humor1024

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vue-cli3 一直运行 /sockjs-node/info?t= 解决方案

首先 sockjs-node 是一个JavaScript库,提供跨浏览器JavaScript的API,创建了一个低延迟、全双工的浏览器和web服务器之间通信通道。服务端:sockjs-node(https://github.com/sock...
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首先 sockjs-node 是一个JavaScript库,提供跨浏览器JavaScript的API,创建了一个低延迟、全双工的浏览器和web服务器之间通信通道。

服务端:sockjs-node(https://github.com/sockjs/sockjs-node)
客户端:sockjs-clien(https://github.com/sockjs/sockjs-client)

如果你的项目没有用到 sockjs,vuecli3 运行 npm run serve 之后 network 里面一直调研一个接口:http://localhost:8080/sockjs-node/info?t=1462183700002

作为一个有节操的程序猿,实在不能忍受,特意自己研究了下源码,从根源上关闭这个调用

1. 找到/node_modules/sockjs-client/dist/sockjs.js 

2.找到代码的 1605行  

try {
// self.xhr.send(payload); 把这里注掉
} catch (e) {
self.emit('finish', 0, '');
self._cleanup(false);
}

3.刷新,搞定。

原文:https://www.cnblogs.com/sichaoyun/p/10178080.html


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外卖小哥帮程序员改代码,是正能量还是资本盘剥下的悲剧?

近日,青岛一外卖小哥大晚上主动帮助一个崩溃程序员修改代码的新闻上了热搜。 据了解,一男子和朋友来酒吧看欧洲杯球赛,途中多次离开接电话,最后不得已抱着电脑坐在酒吧门口加班而情绪崩溃,路过送餐的外卖小哥见状,主动上前帮他改代码。看了这条新闻后,很多善良单...
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近日,青岛一外卖小哥大晚上主动帮助一个崩溃程序员修改代码的新闻上了热搜。 


据了解,一男子和朋友来酒吧看欧洲杯球赛,途中多次离开接电话,最后不得已抱着电脑坐在酒吧门口加班而情绪崩溃,路过送餐的外卖小哥见状,主动上前帮他改代码。

看了这条新闻后,很多善良单纯的网友纷纷评论说:“外卖小哥太暖心了,外卖小哥好赞,好温暖哦!中国的外卖小哥太牛了......”。

但也有很多网友与我一样,十分清醒,并不会被这个新闻的假象所欺骗。

首先,这条新闻的真实性是很存疑的:这个外卖小哥恰巧就是最后一单了吗,可以不管后续的单子了?即使外卖小哥是个高手,他就不用和程序员小哥先沟通一下项目吗,直接拿过电脑就上手敲代码了?


因此,我们并不能排除这个视频本身就是摆拍的,以此来博取大众眼球,给“美团外卖”做热点营销、打广告。

再者,即使这条新闻是真的,我们是否值得为这暖心的一幕而感动和开心呢?

很多网友会说:“一个外卖小哥本身工作很辛苦,但他还在工作之余很热情的帮助他人,这样的行为难道不暖心吗?!”

从这个新闻里,我们当然能够看到作为普通劳动者一员的外卖小哥身上的朴实、热情与善良,我们固然要为他的行为点赞。


但我无论如何也开心不起来,因为这件事本身恰恰说明了劳动者的地位低下,而其成为热点事件的背后更隐含着资本对于劳动者反抗意识的消解!

现在,互联网公司都推行“加班文化”,程序员加班早已成为了常态,程序员因为压力大而自杀、猝死的新闻更是屡见不鲜。

在这件事中,我们首先应该看到的是,这位程序员崩溃的事实以及崩溃背后所代表的“劳动者被资本无情盘剥的事实”。

这位程序员上班的时候,每天面对着电脑高强度地思考着程序实现的算法,耗费巨大精力敲着一行又一行的代码,很累很疲惫。他有一个看足球赛的爱好,就想着下班后能去释放压力,看他想看的比赛。

结果,好不容易下班了,领导一而再、再而三的发消息、打电话:说项目有很多问题,让赶紧加班搞项目。于是,他不得不放弃自己最喜爱的球赛,

面对这样的状况,他内心必然是非常难受和痛苦的。因为工作正在侵蚀着他全部的生活,除了无聊的、单调的工作外,他几乎没有任何自己的时间。 

这位程序员面临的情况不仅是万千程序员的真实写照,更是无数普通劳动者被压榨的缩影!

现在,我们再来看这个新闻中的另一个人物,也是让许多人感动、赞叹不已的人——外卖小哥。

在假设此新闻真实可靠的前提下,我从这位外卖小哥身上看到的绝不是社会正能量,而恰恰是资本社会下的一个悲剧人生。

外卖小哥到底是如何学会程序算法的呢?亦或者说在进入外卖行业前他也是一名程序员?但不管他是如何学会程序语言和程序算法的,他既然有这么强的程序语言能力,却又为何会成为一名外卖小哥呢?这难道不是对人才的埋没和浪费吗? 

在资本家的眼里,只有利润是最可靠、最值得追求的东西,他所做的一切皆为此服务,人的全面发展与生活的尊严从来就不是他们需要考虑的内容。

如果外卖小哥是自学成才,那首先他就会在学历上被资本公司所淘汰,而即使是资本家将他录用,也会在在用完“年轻的他”之后果断将其抛弃。

总而言之,“编程高手”送外卖不是一件我们值得赞扬和惊奇的事情,“编程高手”为什么会成为外卖小哥才更应该值得我们关注。 


某些媒体将这样一条“温暖”的新闻曝光并大肆宣传,强调着外卖小哥的贴心与善良,既使得一大波不明真相的吃瓜群众沉醉在“社会真美好”的臆想中,同时又借此收割一大波流量。

现如今,资本一边利用人工智能、物联网技术、大数据手段对劳动者进行严格的监管、残酷的剥削;另一方面又善于利用媒体宣传“正能量”,试图通过一些温情脉脉的内容来掩盖jj剥削的实质;此外,也善于利用慈善手段给予穷苦劳动者一些小恩小惠,以此来宣扬社会的美好与富人的善心,达到欺骗穷人、忽悠劳动者的目的!

 

虽然,上一轮的社会主义革命高潮早已远去,但也倒逼着资本家们变得更加“文明”,这“文明”中依然是赤裸裸的剥削,这“文明”中充满着铜臭味儿与虚伪。

今天,作为劳动者,我们应打起十二分的警惕,不要被资本家们的伪善所欺骗。

请记得,“我们走后,他们会给你们修学校和医院,会提高你们的工资,这不是因为他们良心发现,也不是因为他们变成了好人,而是因为我们来过。“——切格瓦拉! 



作者:python学习小帮手 https://www.bilibili.com/read/cv12732001 出处:bilibili


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Java并发系列:详解Synchronized关键字

一、简介 为了提高效率,出现了多线程并发执行,并发执行处理共享变量就会带来安全性问题。那么,在java关键字synchronized就具有使每个线程依次排队操作共享变量的功能。很显然,这种同步机制效率很低,但synchronized是其他并发容器实现的基础,对...
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一、简介


为了提高效率,出现了多线程并发执行,并发执行处理共享变量就会带来安全性问题。那么,在java关键字synchronized就具有使每个线程依次排队操作共享变量的功能。很显然,这种同步机制效率很低,但synchronized是其他并发容器实现的基础,对它的理解也会大大提升对并发编程的感觉。


二、synchronized实现原理


2.1 monitor机制


2.1.1 Java对象头


Java中每个对象都有他的对象头,并且synchronized用的锁是存在对象头中的。
在这里插入图片描述



  • Klass Word 指明对象的类型

  • Mark Word 存储hashCode或锁信息


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述



  • 对于数组对象,还需要32位存储数组长度(32位虚拟机);

  • 所以在java中,int类型和Integer类型所占的大小是不同的,int占4个字节,Integer是对象,本身8个字节和存储的值4个字节,总共占12个字节;


2.1.2 monitor


在这里插入图片描述



  • 线程去执行临界区代码;

  • Thread-2先获得锁,成为monitor的主人,其他线程都要到blocked队列中等待;


在这里插入图片描述



  • 不加synchronized关键字,对象不会关联monitor,也就不会有上述情况。也就是说,被加锁的对象,才会关联monitor,那么多个线程操作这个对象,就会有上述情况


2.2 synchronized内存语义


synchronized内存语义其实可以认为是锁的内存语义,也即锁的释放-获取的内存语义(个人理解,如有错误请指正)
在锁释放后,会将共享变量刷新到主内存中,保证其可见性,这里和volatile类似。


同理 synchronized的happens-before关系也就是JMM中happens-before规则中的监视器锁规则:对同一个锁的解锁,happens-before于对该锁的加锁。 同时其又与volatile的happens-before规则有相同的内存语义。
详细解释不再赘述。


三、synchronized拓展优化


3.1 CAS操作


链接: Java并发系列:CAS操作


3.2 锁升级


Java线程是映射到操作系统原生线程之上的,如果要阻塞或唤醒一个线程就需要操作系统的介入,需要在用户态和内核态转换。在Java早期版本中(Java5前),synchronized属于重量级锁,因为监视器锁是依赖于底层的操作系统的互斥量来实现的,挂起线程和恢复线程都要转到内核态去完成,非常消耗资源,因此引入偏向锁、轻量级锁,尽量避免用户态到内核态的切换
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


==线程的访问方式==:



  • 只有一个线程来访问,有且唯一Only One

  • 有两个线程(两个线程交替访问)

  • 多个线程访问,竞争激烈


锁指向:在这里插入图片描述


3.2.1 偏向锁


==偏向锁:单线程竞争下==
在这里插入图片描述
当一段同步代码一直被同一个线程多次访问,由于只有一个线程,那么该线程在后续访问时便会自动获得锁。


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


线程并不会主动放弃偏向锁


在这里插入图片描述
偏向锁开启:
在这里插入图片描述



  • 延迟时间为4秒;


偏向锁的撤销
当有另外线程逐步来竞争锁的时候,就不能再使用偏向锁了,要升级为欸轻量级锁。竞争线程尝试CAS更新对象头但是失败了,那么会等待到==全局安全点==撤销偏向锁。全局安全的也即该时间点上没有字节码执行。
在这里插入图片描述



  • 1属于上面所述的竞争失败,2属于竞争成功

  • 升级为轻量级锁后,另一个线程在外面自旋,如果成功则进入,不成功则继续自旋。如果自旋次数太多,可能升级为重量级锁。


注:Java15后逐步废弃偏向锁,原因是维护成本过高,(JVM也在不断更新)


3.2.2 轻量级锁


两个线程,交替运行(基本上是轮流执行),锁的竞争不激烈,不必升级到重量级锁去阻塞线程。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Java6之后使用自适应自旋锁
在这里插入图片描述
轻量级锁和偏向锁区别:
在这里插入图片描述


3.2.3 重量级锁


在这里插入图片描述


四、参考资料


1、Java并发编程的艺术 方腾飞等著;
2、黑马JUC编程;
3、大厂学苑JUC
4、深入理解Java虚拟机


作者:兴涛
链接:https://juejin.cn/post/7110770652033843237
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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Java异常体系和分类

🥞异常概念 异常,就是不正常的意思。在生活中:医生说,你的身体某个部位有异常,该部位和正常相比有点不同,该部位的功能将受影响.在程序中的意思就是: 异常 :指的是程序在执行过程中,出现的非正常的情况,最终会导致JVM的非正常停止。 在Java等面向对象的编...
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🥞异常概念


异常,就是不正常的意思。在生活中:医生说,你的身体某个部位有异常,该部位和正常相比有点不同,该部位的功能将受影响.在程序中的意思就是:



  • 异常 :指的是程序在执行过程中,出现的非正常的情况,最终会导致JVM的非正常停止。


在Java等面向对象的编程语言中,异常本身是一个类,产生异常就是创建异常对象并抛出了一个异常对象。Java处理异常的方式是中断处理。



异常指的并不是语法错误,语法错了,编译不通过,不会产生字节码文件,根本不能运行.



🥪异常体系


异常机制其实是帮助我们找到程序中的问题,异常的根类是java.lang.Throwable,其下有两个子类:java.lang.Errorjava.lang.Exception,平常所说的异常指java.lang.Exception
异常体系.png
Throwable体系:



  • Error:严重错误Error,无法通过处理的错误,只能事先避免,好比绝症。

  • Exception:表示异常,异常产生后程序员可以通过代码的方式纠正,使程序继续运行,是必须要处理的。好比感冒、阑尾炎。


Throwable中的常用方法:



  • public void printStackTrace():打印异常的详细信息。


包含了异常的类型,异常的原因,还包括异常出现的位置,在开发和调试阶段,都得使用printStackTrace。



  • public String getMessage():获取发生异常的原因。


提示给用户的时候,就提示错误原因。



  • public String toString():获取异常的类型和异常描述信息(不用)。


出现异常,不要紧张,把异常的简单类名,拷贝到API中去查。


🍿异常分类


我们平常说的异常就是指Exception,因为这类异常一旦出现,我们就要对代码进行更正,修复程序。
异常(Exception)的分类:根据在编译时期还是运行时期去检查异常?



  • 编译时期异常:checked异常。在编译时期,就会检查,如果没有处理异常,则编译失败。(如日期格式化异常)

  • 运行时期异常:runtime异常。在运行时期,检查异常.在编译时期,运行异常不会编译器检测(不报错)。(如数学异常)


异常的分类.png


🍝异常的产生过程解析


先运行下面的程序,程序会产生一个数组索引越界异常ArrayIndexOfBoundsException。我们通过图解来解析下异常产生的过程。
工具类


public class ArrayTools {
// 对给定的数组通过给定的角标获取元素。
public static int getElement(int[] arr, int index) {
int element = arr[index];
return element;
}
}

测试类


public class ExceptionDemo {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 34, 12, 67 };
intnum = ArrayTools.getElement(arr, 4)
System.out.println("num=" + num);
System.out.println("over");
}
}

上述程序执行过程图解:
异常产生过程.png


作者:共饮一杯无
链接:https://juejin.cn/post/7108535695358033927
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北京某3平米出租屋内最“难堪”的一幕,戳破当下社会悲哀的真相

01前段时间,在网上看到这样一则帖子,心里顿时涌上一股酸楚。有人在朋友圈发出了一则出租信息,配文称:“国贸CBD附近,独卫1000/月。随时看房,这哥们随时搬走。”配图是这间出租屋的照片,准确来说,这就是一个厕所改造的房间。用来如厕的蹲坑旁边,就是一张简陋的单...
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01

前段时间,在网上看到这样一则帖子,心里顿时涌上一股酸楚。

有人在朋友圈发出了一则出租信息,配文称:

“国贸CBD附近,独卫1000/月。随时看房,这哥们随时搬走。”


配图是这间出租屋的照片,准确来说,这就是一个厕所改造的房间。

用来如厕的蹲坑旁边,就是一张简陋的单人床,上面杂乱地铺着被褥和衣物。

床铺前面是一张小小的四方桌,上面放着电磁炉和锅具,还有几瓶调味品。

一男子坐在凳子上吃泡面,仿佛丝毫不在意这恶劣的就餐环境。

他身后的墙上,还贴着一副劣质贴纸,上面有一行字:“生活嘛,笑笑就好了。”

这则帖子的评论区里,有人觉得不可思议、大开眼界:


“这房子还要一千一月啊?”

有人感慨人间疾苦、活着不容易:


“有人在生活,有人只是活着。”

有人分享了自己身边发生的真实经历:


“我们学校有同学租不起房,扎帐篷住在图书馆里很久。”

是啊,在你看不到的地方,有多少人正蜗居在10平米不到的“纳米房”里,度过每一天。

他们做饭用不了明火,只能用电磁炉;

晒衣服没有阳台,只能悬挂在床的正上方;

一张床铺狭窄得连腿都伸不开,只能蜷缩着身子睡觉......


但即使这样,他们依旧在每天奋力生活着,就像那副贴在墙上的贴纸,懂得苦中作乐,把生活过得充满烟火气。

02

之前有一档导演竞技类的综艺,有位女导演因为执导了一部短片而被群嘲了。

短片讲的是这样一个故事:外卖员丁小北,独自一个人在上海打拼。

每天忙着送外卖,疏忽了与家人的联络。

直到有一天接到爷爷去世的电话,他才悔悟:最该给爷爷送的那一单,却永远无法送达了。

看得出来,导演很想通过这类底层小人物的温情故事,来达到催泪、震撼人心的效果。

然而,拍出来的效果却是,观众们丝毫无法与短片中的外卖员共情,只觉得尴尬。

为什么?

在寸土寸金的上海,租住着带有独卫的大单间,床上用品和窗帘,都是简约高级的北欧风。

旁边的书桌和书架,都是材质极好的原木复古风,上面堆满了书籍,架子旁还放着一把吉他。

你猜猜这样的房子在上海要租多少钱一个月?至少也要6000打底吧。

而短片中的外卖小哥,平均每天只能送30单外卖,也就是说,日薪最高也就只有150元,每个月的工资都不够来交房租的。

悬浮、割裂、强行煽情,让所有人都面无表情地看完了这部短片,唯独女导演自己哭得梨花带雨,感动了自己。

放眼当下的国产影视剧里,也很难再看到真正的“穷人”了。

某穿越电视剧中,女主角是一位一没钱二没势的小北漂,普通上班族。


然而,你看看这位小北漂居住的房子,就知道导演和编剧有多离谱:

精装修的豪华复式房,超大落地窗,各种家电家具一应俱全;


当屋外阳光正好,就会恰到好处地照进屋里的梦幻大浴缸中。


我实在是无法理解,能住在这样的房子里,普通小北漂真的能承受得起?

还有某爱情偶像剧里,男主的设定是:穷苦的大学生,读书之余还要同时兼职几份工,供养年级还小的弟弟和妹妹。

听起来是不是很惨?然而,看看他们在剧中租住的房子吧:


在大城市深圳,租的是带花园的独栋复式,屋子里充斥着各种糖果色的家具。

剧中的白富美女主,在这样的房子里居然还发出了感慨:


“我以为自己知道穷是什么意思,可到了今天,我才真的明白。”

你明白了啥?恐怕你对穷人的理解还是存在着很大的误区......

还有某都市情感剧里,女主的设定是刚毕业的房产客服,欠着信用卡5000多,身上也只剩下2000多。

而她住的房子,则是温馨别致的一房一厅。


在国产剧编辑的眼里,也许穿着运动裤、坐在沙发上吃着自嗨锅,就已经代表着贫穷了......

傲慢,太傲慢了。明星对普通人生活的苦,原来就只有这点想象力。

你无法从他们那里找到任何对普通人的体恤、尊重和共情,只看得出优越感,和对底层的俯视。

03

昨天,有这样一个话题火上了热搜第一:“真的建议明星别卖穷了”。

事情起因,是内娱的某位选秀明星,在访谈中说自己接不到通告,已经9个月没有收入了。

但她的哭穷,是很难得到网友们的共情的。因为明星眼里的“穷”,可能是指卡里只剩一百万收入了。


他们拍个戏轻轻松松都能拿个几百上千万的片酬,上个综艺节目露个脸,几万几十万的通告费就轻松到手。


而在很多普通人眼中,这个水平的收入,是穷尽一生的努力都无法达到的。

评论区里,密密麻麻几百上千条留言,都是普通人真实的生活:


有人为了省钱,中午饭都是早餐店里的饼子加榨菜;

有人好几年没买新衣服了,看中了一件白色短袖,39元,嫌贵,没舍得买;

有人不小心拿错了一支高价雪糕,付款的时候看到要十几块钱,只能含泪吃完,之后心疼、难过了半天......

还记得在知乎上之前有个很火的提问:“因为穷,你做过什么卑微的事情?”

一位叫“King”的答主,诉说了自己的故事:

高中时住校,中午点一份凉皮外卖,加上红包满减实际消费3元多,备注多加辣。

吃完凉皮,汤料留到晚上,泡份白水面条,挑到中午的凉皮汤里拌着吃。

还得估算当天的学习状态,不满意就少吃点面条,作为惩罚。

周五晚上放学,走16里路回家,跟朋友说想散散步,实际上是为了省下2块钱的公交车费,买包肉类零食,给家里晚饭添荤。

读大学送外卖挣钱,暴雨夜赶时间飙车,摔断了膝关节韧带,还伤了腰。

每年寒暑假回家,单趟48小时,只买硬座。

好在,他通过用功读书,毕业后找到了月薪8000的工作,终于不用再让贫穷成为困扰他日日夜夜的梦。

但在你看不到的角落,还有多少普通人,因生活所迫,把自己低到了尘埃里。

04

心理学上有这样一个词,叫“认知盲区”,指的是:

你注意不到的地方,你不知道自己不知道的,就是盲区。

就像《笑林广记》中的聋人,看到别人放鞭炮,感到很困惑,好好的纸筒怎么突然四分五裂。

聋人不能理解,是因为他缺少了听觉的维度。

当我们观察事物,如果丢失了一个维度,你可能就永远无法知道发生了什么。

见识不光是往上走的,还应该是往下走的。

丧失了对普通小人物的共情能力,并不是什么值得骄傲的事。

国产剧编辑和明星们的优越感,恰恰只能证明了他们的没见识和无知。

很喜欢村上春树的一句话:“我们只是落向广袤大地的众多雨滴中那无名的一滴。

人世百态,纵使现实不如意,但你要相信依旧会有光亮照进来,让你重拾对生活的信心。

愿你在生活的万般刁难下,也能留住那半分的温柔与可爱。

共勉。

作者:小椰子

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/531219466?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=34442248716288

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线程池7个参数拿捏死死的,完爆面试官

线程池 上一章节我们介绍的四种创建线程的方式算是热身运动了。线程池才是我们的重点介绍对象。 这个是JDK对线程池的介绍。 但是你会问为什么上面我们创建线程池的方式是通过Executors.newCachedThreadPool(); 关...
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线程池



  • 上一章节我们介绍的四种创建线程的方式算是热身运动了。线程池才是我们的重点介绍对象。


image-20211214192828938.png



  • 这个是JDK对线程池的介绍。


image-20211214193012582.png



  • 但是你会问为什么上面我们创建线程池的方式是通过Executors.newCachedThreadPool();


image-20211214193421625.png


image-20211214193626746.png




  • 关于Exectors内部提供了很多快捷创建线程的方式。这些方法内部都是依赖ThreadPoolExecutor。所以线程池的学习就是ThreadPoolExecutor




  • 线程池ThreadPoolExecutor正常情况下最好用线程工厂来创建线程。他的作用是用来处理每一次提交过来的任务;ThreadPoolExecutor可以解决两个问题



    • 在很大并发量的情况下线程池不仅可以提供稳定的处理还可以减少线程之间的调度开销。

    • 并且线程池提供了对线程和资源的回收及管理。




  • 另外在内部ThreadPoolExecutor提供了很多参数及可扩展的地方。同时他也内置了很多工厂执行器方法供我们快速使用,比如说Executors.newCacheThreadPool():无限制处理任务。 还有Executors.newFixedThreadPool():固定线程数量;这些内置的线程工厂基本上能满足我们日常的需求。如果内置的不满足我们还可以针对内部的属性进行个性化设置




image-20211215135754716.png



  • 通过跟踪源码我们不难发现,内置的线程池构建都是基于上面提到的7个参数进行设置的。下面我画了一张图来解释这7个参数的作用。


image-20211215141012974.png



  • 上面这张图可以解释corePoolSizemaxiumPoolSizekeepAliveTimeTimeUnitworkQueue 这五个参数。关于threadFactoryhandler是形容过程中的两个参数。

  • 关于ThreadPoolExecutor我们还得知道他虽然是线程池但是也并不是一开始就初始化好线程的。而是根据任务实际需求中不断的构建符合自身的线程池。那么构建线程依赖谁呢?上面也提到了官方推荐使用线程工厂。就是我们这里的ThreadFactory类。

  • 比如Executors.newFixedThreadPool是设置了固定的线程数量。那么当任务超过线程数和队列长度总和时,该怎么办?如果真的发生那种情况我们只能拒绝提供线程给任务使用。那么该如何拒绝这里就涉及到我们的RejectExecutionHandler

  • 点进源码我们可以看到默认的队列好像是LinkedBlockingQueue ; 这个队列是链表结构的怎么会有长度呢? 的确是但是Executors还给我们提供了很多扩展性。如果我们自定义的话我们能够发现还有其他的


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核心数与总线程数



  • 这里对应corePoolSizemaxiumPoolSize


 final ThreadPoolExecutor executorService = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(10);
         executorService.execute(new Runnable() {
             @Override
             public void run() {
                 System.out.println("我是线程1做的事情");
            }
        });


  • 我们已newFixedThreadPool来分析下。首先它需要一个整数型参数。


 public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
         return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                       0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                       new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }


  • 而实际上内部是构建一个最大线程数量为10,且10个线程都是核心线程(公司核心员工);这10个线程是不会有过期时间一说的。过期时间针对非核心线程存活时间(公司外包员工)。

  • 当我们执行execute方法时。点进去看看我们发现


image-20211215145232205.png



  • 首先会判断当前任务数是否超过核心线程数,如果没有超过则会添加值核心线程队列中。注意这里并没有去获取是否有空闲线程。而是只要满足小于核心线程数,进来的任务都会优先分配线程。


image-20211215145509226.png



  • 但是当任务数处于(corePoolSize,maxiumPoolSize】之间时,线程池并没有立马创建非核心线程,这点我们从源码中可以求证。


image-20211215145810633.png



  • 这段代码时上面if 判断小于核心线程之后的if , 也就是如果任务数大于核心线程数。优先执行该if 分支。意思就是会将核心线程来不及处理的放在队列中,等待核心线程缓过来执行。像我们上面所说如果这个时候我们用的时有边界的队列的话,那么队列总有放满的时候。这个时候执行来到我们第三个if分支


image-20211215150107158.png



  • 这里还是先将任务添加到非核心队列中。false表示非核心。如果能添加进去说明还没有溢出非核心数。如果溢出了正好if添加就是false . 就会执行了拒绝策略。

  • 下面时executor执行源码


 int c = ctl.get();
         if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
             if (addWorker(command, true))
                 return;
             c = ctl.get();
        }
         if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
             int recheck = ctl.get();
             if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                 reject(command);
             else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                 addWorker(null, false);
        }
         else if (!addWorker(command, false))
             reject(command);
    }

思考



  • 基于上面我们对核心数和总数的讲述,我们来看看下面这段代码是否能够正确执行吧。


 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(10,20,0,TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<>(10));
         for (int i = 0; i < 100; i++) {
             int finalI = i;
             executorService.execute(new Runnable() {
                 @SneakyThrows
                 @Override
                 public void run() {
                     System.out.println(finalI);
                     TimeUnit.SECONDS.sleep(1000);
                }
            });
        }
    }

image-20211215150903146.png



  • 很不幸,我们的执行报错了。而且出发了ThreadPoolExecutor中的拒绝策略。而且分析日志我们能够发现成功执行的有20个任务。分别是【0,9】+【20,29】这20个任务。

  • 拒绝我们很容易理解。因为我们设置了最大20个线程数加上长度为10的队列。所以该线程城同时最多只能支持30个任务的并发。另外因为我们每一个任务执行时间至少在1000秒以上,所以程序执行到第31个的时候其他都没有释放线程。没有空闲的线程给第31个任务所以直接拒绝了。

  • 那么为什么是是【0,9】+【20,29】呢?上面源码分析我们也提到了,进来的任务优先分配核心线程数,然后是缓存到队列中。当队列满了之后才会分配非核心数。当第31个来临直接出发拒绝策略,所以不管是核心线程还是非核心线程都没有时间处理队列中的10个线程。所以打印是跳着的。

作者:zxhtom
链接:https://juejin.cn/post/7111131220548780062
来源:稀土掘金
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奇怪,为什么ArrayList初始化容量大小为10?

背景 看ArrayList源码时,无意中看到ArrayList的初始化容量大小为10,这就奇怪了!我们都知道ArrayList和HashMap底层都是基于数组的,但为什么ArrayList不像用HashMap那样用16作为初始容量大小,而是采用10呢? 于是各...
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背景


看ArrayList源码时,无意中看到ArrayList的初始化容量大小为10,这就奇怪了!我们都知道ArrayList和HashMap底层都是基于数组的,但为什么ArrayList不像用HashMap那样用16作为初始容量大小,而是采用10呢?


于是各方查找资料,求证了这个问题,这篇文章就给大家讲讲。


为什么HashMap的初始化容量为16?


在聊ArrayList的初始化容量时,要先来回顾一下HashMap的初始化容量。这里以Java 8源码为例,HashMap中的相关因素有两个:初始化容量及装载因子:


/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

在HashMap当中,数组的默认初始化容量为16,当数据填充到默认容量的0.75时,就会进行2倍扩容。当然,使用者也可以在初始化时传入指定大小。但需要注意的是,最好是2的n次方的数值,如果未设置为2的n次方,HashMap也会将其转化,反而多了一步操作。


关于HashMap的实现原理的内容,这里就不再赘述,网络上已经有太多文章讲这个了。有一点我们需要知道的是HashMap计算Key值坐标的算法,也就是通过对Key值进行Hash,进而映射到数组中的坐标。


此时,保证HashMap的容量是2的n次方,那么在hash运算时就可以采用位运行直接对内存进行操作,无需转换成十进制,效率会更高。


通常,可以认为,HashMap之所以采用2的n次方,同时默认值为16,有以下方面的考量:



  • 减少hash碰撞;

  • 提高Map查询效率;

  • 分配过小防止频繁扩容;

  • 分配过大浪费资源;


总之,HashMap之所以采用16作为默认值,是为了减少hash碰撞,同时提升效率。


ArrayList的初始化容量是10吗?


下面,先来确认一下ArrayList的初始化容量是不是10,然后在讨论为什么是这个值。


先来看看Java 8中,ArrayList初始化容量的源码:


/**
* Default initial capacity.
*/
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

很明显,默认的容器初始化值为10。而且从JDK1.2到JDK1.6,这个值也始终都为10。


从JDK1.7开始,在初始化ArrayList的时候,默认值初始化为空数组:


    /**
    * Shared empty array instance used for default sized empty instances. We
    * distinguish this from EMPTY_ELEMENTDATA to know how much to inflate when
    * first element is added.
    */
  private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};
   
  /**
    * Constructs an empty list with an initial capacity of ten.
    */
  public ArrayList() {
      this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
  }

此处肯定有朋友说,Java 8中ArrayList默认初始化大小为0,不是10。而且还会发现构造方法上的注释有一些奇怪:构造一个初始容量10的空列表。什么鬼?明明是空的啊!


保留疑问,先来看一下ArrayList的add方法:


    public boolean add(E e) {
      ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
      elementData[size++] = e;
      return true;
  }

在add方法中调用了ensureCapacityInternal方法,进入该方法一开始是一个空容器所以size=0传入的minCapacity=1


    private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
      ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
  }
复制代码

上述方法中先通过calculateCapacity来计算容量:


    private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
      if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
          return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
      }
      return minCapacity;
  }

会发现minCapacity被重新赋值为10 (DEFAULT_CAPACITY=10),传入ensureExplicitCapacity(minCapacity);minCapacity=10,下面是方法体:


    private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
      modCount++;

      // overflow-conscious code
      if (minCapacity - elementData.length > 0)
          grow(minCapacity);
  }
   
  private void grow(int minCapacity) {
      // overflow-conscious code
      int oldCapacity = elementData.length;
      int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
      if (newCapacity - minCapacity < 0)
          newCapacity = minCapacity;
      if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
          newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
      // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
      elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
  }

上述代码中grow方法是用来处理扩容的,将容量扩容为原来的1.5倍。


了解上面的处理流程,我们会发现,本质上ArrayList的初始化容量还是10,只不过使用懒加载而已,这是Java 8为了节省内存而进行的优化而已。所以,自始至终,ArrayList的初始化容量都是10。


这里再多提一下懒加载的好处,当有成千上万的ArrayList存在程序当中,10个对象的默认大小意味着在创建时为底层数组分配10个指针(40 或80字节)并用空值填充它们,一个空数组(用空值填充)占用大量内存。如果能够延迟初始化数组,那么就能够节省大量的内存空间。Java 8的改动就是出于上述目的。


为什么ArrayList的初始化容量为10?


最后,我们来探讨一下为什么ArrayList的初始化容量为10。其实,可以说没有为什么,就是“感觉”10挺好的,不大不小,刚刚好,眼缘!


首先,在讨论HashMap的时候,我们说到HashMap之所以选择2的n次方,更多的是考虑到hash算法的性能与碰撞等问题。这个问题对于ArrayList的来说并不存在。ArrayList只是一个简单的增长阵列,不用考虑算法层面的优化。只要超过一定的值,进行增长即可。所以,理论上来讲ArrayList的容量是任何正值即可。


ArrayList的文档中并没有说明为什么选择10,但很大的可能是出于性能损失与空间损失之间的最佳匹配考量。10,不是很大,也不是很小,不会浪费太多的内存空间,也不会折损太多性能。


如果非要问当初到底为什么选择10,可能只有问问这段代码的作者“Josh Bloch”了吧。


如果你仔细观察,还会发现一些其他有意思的初始化容量数字:


ArrayList-10
Vector-10
HashSet-16
HashMap-16
HashTable-11

ArrayList与Vector初始化容量一样,为10;HashSet、HashMap初始化容量一样,为16;而HashTable独独使用11,又是一个很有意思的问题。


小结


有很多问题是没有明确原因、明确的答案的。就好像一个女孩儿对你没感觉,可能是因为你不够好,也可能是她已经爱上别人了,但也有很大可能你是不会知道答案。但在寻找原因和答案的过程中,还是能够学到很多,成长很多的。没有对比就没有伤害,比如HashMap与ArrayList的对比,没有对比就不知道是否适合,还比如HashMap与ArrayList。当然,你还可以试试特立独行的HashTable,或许适合你呢。


作者:程序新视界
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假如高考考编程

2046年的春天,编程全面纳入高考的第四年, 河北某三线城市,星期五下午5点半。王子明同学拿着手机,一脸沮丧的走在街上,时不时的有电动汽车和外卖机器人在他身边驶过,偶尔天空中划过几架直升机。“都是有钱人,跟我不是一个世界的”。王子明想着,他经过一家充电站,来到...
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2046年的春天,编程全面纳入高考的第四年, 河北某三线城市,星期五下午5点半。

王子明同学拿着手机,一脸沮丧的走在街上,时不时的有电动汽车和外卖机器人在他身边驶过,偶尔天空中划过几架直升机。“都是有钱人,跟我不是一个世界的”。王子明想着,他经过一家充电站,来到杂货店,里面的美女机器人微笑着递给他一瓶可口可乐,还有一块口香糖,他拿起手机在美女的胸前一比划,“总价30元,谢谢光临,欢迎您下次再来。”机器人微笑着走了。“也就喝快乐水能让我稍微快乐一点。“


王子明为什么不高兴呢,因为一模成绩出来了,他的成绩非常不理想,其他科目还好,但是信息技术考砸了,150分的题目只拿到了85分,连及格线都没过。

“高考为什么要考计算机,为什么要考编程,我真羡慕我爸,他们高考根本不考算法!我真想回到10年代,那个时候我早就能上双一流了。“王子明恨恨的说。

王子明的确不擅长编程,Dijkstra,KMP怎么背都背不过,BFS和DFS经常写错边界条件,至于动态规划压轴题,他就从来就没做出来过。他也就只能靠前面那60分选择题拿点分,选择题考的都是计算机基础知识和基本操作,不涉及编程。“现在是高度信息化社会,计算机普及率99%,不会编程的人就是文盲!“ 他脑海里又浮现出计算机老师在课堂上的话。计算机老师是一个又高又瘦的中年妇女,非常严厉,他很怕她,每次走廊里见到她都绕着走。

王子明回到家里,只见家门口站着一个快递机器人,正在给妈妈搬东西,“子明快点,快帮我把这些菜放在冰箱里,肉放冷冻,菜放冷藏。”子明连忙过去帮忙。帮完忙,妈妈问道:“这次一模成绩怎么样,多少名啊?”王子明有点支支吾吾,不愿意说。“20名?”妈妈脸色沉了下来,王子明摇了摇头,“30名?”妈妈脸色更难看了。王子明断断续续说道:“4....2名”

"什么?!42名,你之前不都一直是前20的吗,这次怎么回事?"

“我计算机没考好,只有85分。”

“呵呵!天天都在家里打游戏,我就从来都没看你主动的刷过leetcode ! 你看隔壁那小崔,不仅刷leetcode,每天晚上还要打codeforces,打完还要补题,人家说了,我不把所有题目AC,就不睡觉。你呢,我就从来没见你说过这个话。”

“我刷leetcode,昨天刷了8道呢。”

“别骗我了,你把别人的题解复制粘贴也叫刷题?骗谁呢,自己骗自己有意思吗?高考能让你看别人的题解?你要是真的刷了,好,你现在就给我打开你昨天刷的题,当着我的面给我AC。AC不了,你就别吃饭!“

“妈妈我错了!“王子明快要哭出来了。

妈妈看到王子明这个样子,也有点心软,说道:“孩子,不是我逼你,我也希望你能高高兴兴的去玩耍,你现在还有三个月就要高考了,我们家没钱,你爸爸天天在公司加班拼死拼活一年连100万都挣不了,我们也不能让你去国外读书。你现在这个样子,怎么考好大学?考不上好大学,你就找不到好工作,找不到好工作,就没有女孩子愿意嫁给你。现在中国每3个男人就得有一个在打光棍,你愿意做那三分之一吗?“

“妈妈这些我都知道,但是编程太痛苦了,我讨厌算法,什么dijkstra,什么二分图,什么KMP,现实生活又用不到!“

“妈妈也知道你不喜欢,但是高考它就考啊,妈妈上学的时候也很讨厌数学,也要学一些根本用不到的圆锥曲线方程,三角函数什么的,你咬咬牙,背过它们,高考完就让它们滚一边去不就得了?“

“妈妈我......“

"别说了,要不我给你报个辅导班吧,计算机突击辅导班,周日下午两点去上课。"

“周日我要和小洋去踢球。“

“踢什么球!现在是踢球的时候吗?高考完了你踢到天黑我也不管,现在不行!“


饭后,子明闷闷不乐的回到屋里,打开leetcode,开始完成今天老师布置的题目。说起leetcode,据王子明认识的一个程序员爷爷说,这leetcode在他们年轻的时候就有了,当时的目的是总结一些程序员算法面试的题目。后来因为各大公司都在面试算法,leetcode越做越大,再后来,听闻中国高考要考算法,leetcode立刻推出了中国高考专用版,把总部迁到了北京,迅速统治了中国计算机教育市场,甚至还高价收购了《五年高考,三年模拟》,进军其他学科。目前是全国的中学生都在刷leetcode,老师们也在上面布置作业。

另外,每周的周赛也是全国乃至全球的一场盛会,几十万名用户在上面比赛,小明他们学校有个学长因为某次周赛拿了全球第7,被大家称为“七神”,全校闻名。

......

子明还在刷题,Wrong answer,Wrong answer,数不清的Wrong answer.......好不容易解决了这个wrong answer,又在下一个test case挂了,好不容易把这几个出错的case都解决,结果又变成了Time limit exceeded。“为什么就不能出现Accepted这个词?很难吗?”子明怒吼道。

当子明东拼西凑把最后一道题AC,已经凌晨三点了,他发现桌子旁边有一杯奶,不知道是什么时候妈妈给送过来的。奶旁边还有一张面膜和一个字条,字条写着:“喝完奶早点睡觉,不管你考多少名,你都是妈妈最爱的子明。”

子明躺在床上睡的很香,梦里他变成了一个天才,所有的算法题,只要他随便写点,交上去就通过。不知不觉就到了上午10点,他猛的一下子起来:“糟了,今天还要去补课呢,都迟到两个小时了。”这时候妈妈进来:“孩子不用补了,妈妈已经替你请假了。你昨晚睡的太晚,要好好休息一下。“

“谢谢妈妈!“子明松了一口气。

“你现在就是要全心全力把算法搞好,其他科目都可以放放,我昨天刚给你报了那个计算机辅导班,最后一个名额呢,被我抢到了。辅导班的杨老师非常厉害,而且很擅长一对一辅导。“

“哦!“

“那个辅导班的老师要求你这几天打一场编程比赛,然后把你的比赛记录以及代码发给他,他帮你分析一下。一会10点半是leetcode周赛,你吃完早饭去打一下。能进前1万名我请你吃火锅。“

“好的!“

然而子明并没有进前1万,甚至连前10万都没进,他只做出了一道easy难度的签到题。望着满眼的红色wrong answer,他非常沮丧。有一道BFS的题明明会做,但就是不对,也不知道错在哪里。毕竟,为了提升自己比赛成绩的含金量,防止有人hard code,leetcode平台这几年在比赛的时候不再告诉选手具体哪个test case错了,只会告诉错误类型。

妈妈看在眼里,也没说什么,去卧室给那个辅导老师打电话,“我们家子明可能让您费心了,他在编程方面完全不开窍。”他听到妈妈的声音,电话那边则是 “没问题没问题,这样的学生我见多了,你家孩子算不错的了,起码还做出来一道,没有我教不好的学生。”

周日的下午,他跟妈妈去了辅导班,进了教室,辅导老师正在给大家演示匈牙利算法的实现过程。“我们现在是月老,撮合的越多越好......" 子明听着听着,发现这个老师真的不一般,匈牙利算法讲的栩栩如生,要知道他学校的老师只会念ppt,而且ppt做的还不咋地,但这个老师讲完,他听懂了,而且有种想找一道题练练手的冲动。

“妈妈这个老师讲的真好!”妈妈说道:“那是必须的,这个老师可是知名教练,大学时候是ICPC全国金牌,我们小区那个全市冠军吴刚就是他教出来的。衡水中学开了1200万年薪挖他,他不去。要不是妈妈凌晨一点守在电脑前抢课,根本抢不到呢。

”下课他和妈妈来办公室找到老师,发现老师已经拿着一堆纸在等着他。子明一看,是他参加比赛提交的所有代码,老师已经打印出来了,上面有不少勾圈,显然是认真读过。老师第一句话就是:“这个比赛题目做不出来没关系,赛后分析才是关键。我看了你比赛的代码,比我想象的要好,你如果注意一下细节,这次比赛你就不是一题,而是三题了。

”这句话让子明不敢相信:“三题,要是三题的话我就是前1万名了。“

"你还记得你第二题死活都做不对,一直都是wrong answer吗?"

“是的“

“你把第37行i和j两个变量调过来试试看。

“子明拿出自己的电脑,一调换,提交,发现直接变成漂亮的Accepted了。

“哈哈,看来这道题我还是会做的,这就是低级错误“

老师一脸严肃:“住嘴,什么低级错误,低级错误也是错误!高考犯低级错误,照样没有分数。”

子明沉默了,老师继续说道:“你的代码命名非常不规范,i,j,k横行,而且整体局部不分,前面刚给一个全局变量赋值为 i,后面又把 i 赋值给另一个局部变量。这样的话很容易出错。“

“可是老师,我每一行都仔细检查的,出错的概率很低的。“

“那好,假设你每行出错的概率是1%,很低了吗,那30行出错的概率是多少?“

“26%。“子明拿出手机快速计算了一下。“

对啊,你每个程序写30行,就有26%的概率出错,100分就变成74分了。你高考丢26分,足以让你跟重点大学失之交臂。马虎是不可避免的,你如果能把出错率降到0.1%,那一道题出错的概率就是3%,你就能提高23分,如果你能把你的代码写规范,那足以降到0.1%。注意,所有的马虎都是有因可循,一定要找深层原因,而不是把它仅仅归结于马虎!

“子明默不作声,这些他老师从来都没跟他说过,老师只会说:“马虎啊,那下次注意不要马虎不就行了吗?”但他还是会马虎

“代码规范真的很重要,你知道衡水中学的学生怎么练的吗?他们全校写代码用的都是一个规范,学校自己搞了一个做题系统,学生们在这个系统上做题的时候,如果代码不符合规范,会被直接判错,就算是写对了也没用,因此所有学生写的代码都一个样子。当然我不能要求你这样,但是你一定要留心。

“杨老师喝了一口水,又看了一下子明的代码,继续说道:“然后第三题,我看你已经判断出这道题需要用dijkstra算法了,但是你为什么只写了一个def dijkstra然后就没了?“

“我忘了怎么写了。“

“这个方法其实不难记的,就是建造一个堆,然后每次把权重最小的边抽出来更新,我有一个专门讲这个方法的视频,你把接收器给我,我传给你,你回去好好看看,里面有专门的口诀。“

“好的,谢谢老师!“

“你这两道题都是经过努力可以做出来的,只要做出来,你的成绩就会有飞跃。这些是我一些辅导材料,你回去好好研究一下,以后每周要来定时上课哦。“

子明说完,他妈妈马上跟老师说:“杨老师你看,能不能给我孩子单独开个小灶啊。”“可以,不过这个是另收钱的,每小时5000。““没问题,这个老师您看您什么时候有时间啊。”“这是我的日程表,子明你来看一下,从这个白色区域选两个小时”.......

回家的路上,子明埋怨妈妈:“妈你这是干什么啊,花这么多钱,两个小时都顶我一个月生活费了,咱家又没那么多钱。”“再穷也不能穷教育啊,你考上好大学,能给我省好几千万呢,再说你打网游充的钱也有好几万了,你少充点不就补回来了?”

子明不说话,回去之后开始拿出老师给的资料慢慢看,妈妈则在厨房忙活,给儿子做他最爱吃的红烧牛肉。爸爸每天在公司加班,平时就很晚回家,最近为了不影响儿子备战高考,干脆就住在公司了。“儿子,考上双一流,爸爸带你去你最想去的环球影城。”爸爸和儿子视频聊天,“爸爸,我们班明明她爸爸要带她去月球呢。”“去月球要20亿呢,我一辈子也挣不到这个数啊。”“爸爸我开玩笑呢,明明她爸爸是大公司老总,咱家能跟她家比嘛。”“哈哈哈哈,吓死爸爸了!等你有了出息,还想让你带我去呢。”......

过了一周,子明准时出现在杨老师家里。杨老师很热情招待了他,然后对他进行了辅导。

“这个信息技术高考在我上学的时候并没有,是10年前刚刚加上的。一开始满分是100,而且只在部分发达省份考,后来因为人口老龄化加剧,青年信息人才越来越紧缺,2043年开始上升到了150分,并推广到了全国,统一上机考试,时间两个半小时。

首先是60分的选择题,这个考的就是计算机基础知识,什么windows操作啊,什么进制转换呢,我相信你应该没什么问题,这些题目一定要快,必须1分钟就要一道,30分钟内解决战斗。然后就是6道编程题了,每道15分。

但是高考和比赛的区别是,高考在中间不会告诉你做的对不对,只有考试结束之后才会判分,所以你120分钟做完,和150分钟做完,结果是一样的。这就要求你必须非常仔细,一遍就要做对。不要指望着让OJ帮你调BUG。不过呢,就算你写的不对也没关系,test case和test case之间是相互独立的,你通过了这个test case就给这个分,全通过了就是满分。

另外,高考是不限语言的,但是所有语言的time limit都一样,你用python当然OK,因为运算时间很充裕,复杂度只要正确就行,但是呢,如果你用C++可能会有额外的好处,衡水中学在入学时就强制所有学生都用C++。我记得2044年上海的题目,出题者本来是想要大家用O(n log n)算法的,但是限时给的太长了,如果你用C++再加上一些优化,O(n^2)也能拿满分,最后好多人暴力过了。判卷组本来想缩短时限重判的,结果因为大家已经知道自己成绩,社会反对声浪太大,只好作罢,你看,用c++白捡了10分,还省了大量时间。所以如果你现在上高二,我会建议你改C++,但是你是高三,所以你可以选择不改。

前两道题,就是一些数组,字符串的题目,考察最基本的前缀,后缀,二分,双指针,哈希表之类的,这些题目,是送分题,一分都不能丢的,而且要10分钟一道。

中间两道题,一般是二维数组或者图之类的,需要用到各种搜索,BFS,DFS,或者一些图论基础知识,比如union find,dijkstra之类的,这些题目,如果你想要上双一流,也是必须要拿下的,要做到20分钟一道。

最后两道题要花一个小时完成,第五题容易出奇葩的题目,或者是几个知识点综合起来的综合题,或者需要用到线段树进行优化,甚至可能会出几何和数论。而第六题,就是臭名昭著的动态规划了。这两道题,以你目前的水平,是拿不下的,但是你可以从里面抢分,千万不要空着。注意,你哪怕用最暴力的方法,也能拿到大约1/3的分数,前面如果再不扣分。你就有130了,足够你上双一流的。不过你要是想上清北华五,那就要至少140分,也就是选择题全对,然后最多有一道题只会做small test case,剩下的都要满分。

而且,动态规划,千万不要畏惧,虽然千变万化,其实也可以分成几大类的,背包问题,树形DP,博弈论.....你现在水平不高,你只要记住,动态规划,就是记忆化的递归,你只要往这方面想,绝大部分题目你都是可以解决的,至少可以拿到大部分分数。

虽然题型分布一般是这样,但是高考也有不按套路出牌的时候,比如去年最后一题是贪心+最小堆,而动态规划放到了第三题的位置,难倒了一大片,还有我记得前年某个省,最后一题是概率题,需要用到排列组合,而排列组合需要存储中间结果,取模需要用到数论知识,否则大数据会超时...... 虽然中国剩余定理还有欧拉定理什么的是超纲的,会在考试的时候给你写出来,但是掌握了没亏吃,毕竟时间是最宝贵的.....

最后想说,学习算法,最关键的还是多练习,尤其是练习自己的薄弱环节,刷自己的强项题固然很爽,但是没什么效果。衡水中学的学生,三年下来要做好几千道题,他们每周要搞两次编程比赛,全校大排名,每个班的最高名次和平均名次都会算到教师绩效里。而且,他们搞出来的那个系统,不仅强制学生把代码写规范,还能通过每个学生的答题情况来分析他们的弱点,专门给每个学生出他们大概率做错的题目,比如一个学生binary search已经炉火纯青,但是DFS经常写错,那么系统就会大概率给他出DFS相关题目,很少出binary search。要不说那边学生平时用那个系统做题非常痛苦,但最后高考成绩都很高呢!虽然这些他们老师在课上也说过,但是子明还是听的津津有味。后来老师又给他辅导了几道错题,扩展了很多知识点,两个小时很快过去了,老师把把子明送走,说:“现在努力绝对来得及,千万不要对自己失去信心!只要听我的,把我给你布置的题目刷透,你高考上130没问题。”

在回家的路上,子明充满了斗志,说道:“不就是区区算法嘛,有什么好怕的,来啊高考!看我6月把你打的落花流水!”

这个时候子明的手机响了,是他的朋友小洋:“小明啊,下周日上午我们一起踢球怎么样,咱们初中同学长庚也加入呢。”

子明又有点心痒痒了,想偷偷去,不告诉妈妈,后来觉得有点不好,就在电话里跟妈妈说了,没想到妈妈爽快答应了“你既然跟我说了,说明你现在还是知道分寸的,踢球没什么不好,可以放松你的大脑,你这次可以去,但是你要用一次周赛前1万名的成绩来回报我。”“好!”子明高兴的说道。

夕阳下,一个少年坚定地前行着。

来源:www.zhihu.com/question/50360847/answer/1894183447
作者:Super Mario

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Java中BufferedReader、BufferedWriter用法

FileWriter/FileReader 介绍 FileWriter 类从 OutputStreamWriter 类继承而来。该类按字符向流中写入数据。 构造 参数为 File 对象 FileWriter(File file) 参数是文件的路径及文件名(默认...
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FileWriter/FileReader


介绍

FileWriter 类从 OutputStreamWriter 类继承而来。该类按字符向流中写入数据。


构造

参数为 File 对象


FileWriter(File file)

参数是文件的路径及文件名(默认是当前执行文件的路径)


FileWrite(String filename)

等价于


OutputStreamWriter out = new OutputStreamWriter(
new FileOutputStream(File file))

方法























序号方法描述
1public void write(int c) throws IOException 写入单个字符c。
2public void write(char [] c, int offset, int len) 写入字符数组中开始为offset长度为len的某一部分。
3public void write(String s, int offset, int len) 写入字符串中开始为offset长度为len的某一部分。

栗子


public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
File file = new File("d:/abc/f10");
// 创建文件
file.createNewFile();
// creates a FileWriter Object
FileWriter writer = new FileWriter(file);
// 向文件写入内容
writer.write("This\n is\n an\n example\n");
writer.flush();
writer.close();
// 创建 FileReader 对象
FileReader fr = new FileReader(file);
char[] a = new char[50];
fr.read(a); // 从数组中读取内容
for (char c : a)
System.out.print(c); // 一个个打印字符
fr.close();
}
}

运行程序会在 D 盘 abc 文件夹下创建 f10,同时打印内容如下

在这里插入图片描述


BufferedReader/BufferedWriter


介绍

BufferedReader 类从字符输入流中读取文本并缓冲字符,以便有效地读取字符,数组和行。


可以通过构造函数指定缓冲区大小也可以使用默认大小。对于大多数用途,默认值足够大。


由 Reader 构成的每个读取请求都会导致相应的读取请求由基础字符或字节流构成,建议通过 BufferedReader 包装 Reader 的实例类以提高效率。(Reader 构成的对象是字符对象,每次的读取请求都会涉及到字节读取解码字符的过程,而 BufferedReader 类中有设计减少这样的解码次数的方法,进而提高转换效率)


创建对象


BufferedReader in  = new BufferedReader(new FileReader(“foo.in”));

方法

BufferedReader 由 Reader 类扩展而来,提供通用的缓冲方式文本读取,而且提供了很实用的readLine(),读取一个文本行,从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。


readLine()读取一行字符串,不含末尾换行符,读取结束再读取返回 null。


栗子1:写入


BufferedWriter bufw = new BufferedWriter(new FileWriter("d:/abc/f11"));
bufw.write("This");
bufw.newLine();
bufw.newLine();
bufw.write("is");
bufw.write("an");
bufw.write("example");
//使用缓冲区中的方法,将数据刷新到目的地文件中去。
bufw.flush();
//关闭缓冲区,同时关闭了fw流对象
bufw.close();

运行结果会在 D 盘 abc 文件夹下新建 f11 文件


栗子2:读取


//相接的字符流,只要读取字符,都要做编码转换
//只要使用字符流,必须要有转换流
BufferedReader in = new BufferedReader(
new InputStreamReader(
new FileInputStream("d:/abc/f11")));

String line;
while ((line = in.readLine()) != null) {
System.out.println(line);
}
in.close();

运行结果

在这里插入图片描述


作者:奔跑吧鸡翅
链接:https://juejin.cn/post/7018395699851034661
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 收起阅读 »

如何优雅地消除复杂条件表达式

在复杂的实际业务中,往往会出现各种嵌套的条件判断逻辑。我们需要考虑所有可能的情况。随着需求的增加,条件逻辑会变得越来越复杂,判断函数会变的相当长,而且也不能轻易修改这些代码。每次改需求的时候,都要保证所有分支逻辑判断的情况都改了。 面对这种情况,简化判断逻辑就...
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在复杂的实际业务中,往往会出现各种嵌套的条件判断逻辑。我们需要考虑所有可能的情况。随着需求的增加,条件逻辑会变得越来越复杂,判断函数会变的相当长,而且也不能轻易修改这些代码。每次改需求的时候,都要保证所有分支逻辑判断的情况都改了。


面对这种情况,简化判断逻辑就是不得不做的事情,下面介绍几种方法。


一个实际例子


@GetMapping("/exportOrderRecords")
public void downloadFile(User user, HttpServletResponse response) {
if (user != null) {
if (!StringUtils.isBlank(user.role) && authenticate(user.role)) {
String fileType = user.getFileType(); // 获得文件类型
if (!StringUtils.isBlank(fileType)) {
if (fileType.equalsIgnoreCase("csv")) {
doDownloadCsv(); // 不同类型文件的下载策略
} else if (fileType.equalsIgnoreCase("excel")) {
doDownloadExcel(); // 不同类型文件的下载策略
} else {
doDownloadTxt(); // 不同类型文件的下载策略
}
} else {
doDownloadCsv();
}
}
}
}

public class User {
private String username;
private String role;
private String fileType;
}

上面的例子是一个文件下载功能。我们根据用户需要下载Excel、CSV或TXT文件。下载之前需要做一些合法性判断,比如验证用户权限,验证请求文件的格式。


使用断言


在上面的例子中,有四层嵌套。但是最外层的两层嵌套是为了验证参数的有效性。只有条件为真时,代码才能正常运行。可以使用断言Assert.isTrue()。如果断言不为真的时候抛出RuntimeException。(注意要注明会抛出异常,kotlin中也一样)


@GetMapping("/exportOrderRecords")
public void downloadFile(User user, HttpServletResponse response) throws Exception {
Assert.isTrue(user != null, "the request body is required!");
Assert.isTrue(StringUtils.isNotBlank(user.getRole()), "download file is for");
Assert.isTrue(authenticate(user.getRole()), "you do not have permission to download files");

String fileType = user.getFileType();
if (!StringUtils.isBlank(fileType)) {
if (fileType.equalsIgnoreCase("csv")) {
doDownloadCsv();
} else if (fileType.equalsIgnoreCase("excel")) {
doDownloadExcel();
} else {
doDownloadTxt();
}
} else {
doDownloadCsv();
}
}

可以看出在使用断言之后,代码的可读性更高了。代码可以分成两部分,一部分是参数校验逻辑,另一部分是文件下载功能。


表驱动


断言可以优化一些条件表达式,但还不够好。我们仍然需要通过判断filetype属性来确定要下载的文件格式。假设现在需求有变化,需要支持word格式文件的下载,那我们就需要直接改这块的代码,实际上违反了开闭原则。


表驱动可以解决这个问题。


private HashMap<String, Consumer> map = new HashMap<>();

public Demo() {
map.put("csv", response -> doDownloadCsv());
map.put("excel", response -> doDownloadExcel());
map.put("txt", response -> doDownloadTxt());
}

@GetMapping("/exportOrderRecords")
public void downloadFile(User user, HttpServletResponse response) {
Assert.isTrue(user != null, "the request body is required!");
Assert.isTrue(StringUtils.isNotBlank(user.getRole()), "download file is for");
Assert.isTrue(authenticate(user.getRole()), "you do not have permission to download files");

String fileType = user.getFileType();
Consumer consumer = map.get(fileType);
if (consumer != null) {
consumer.accept(response);
} else {
doDownloadCsv();
}
}

可以看出在使用了表驱动之后,如果想要新增类型,只需要在map中新增一个key-value就可以了。


使用枚举


除了表驱动,我们还可以使用枚举来优化条件表达式,将各种逻辑封装在具体的枚举实例中。这同样可以提高代码的可扩展性。其实Enum本质上就是一种表驱动的实现。(kotlin中可以使用sealed class处理这个问题,只不过具实现方法不太一样)


public enum FileType {
EXCEL(".xlsx") {
@Override
public void download() {
}
},

CSV(".csv") {
@Override
public void download() {
}
},

TXT(".txt") {
@Override
public void download() {
}
};

private String suffix;

FileType(String suffix) {
this.suffix = suffix;
}

public String getSuffix() {
return suffix;
}

public abstract void download();
}

@GetMapping("/exportOrderRecords")
public void downloadFile(User user, HttpServletResponse response) {
Assert.isTrue(user != null, "the request body is required!");
Assert.isTrue(StringUtils.isNotBlank(user.getRole()), "download file is for");
Assert.isTrue(authenticate(user.getRole()), "you do not have permission to download files");

String fileType = user.getFileType();
FileType type = FileType.valueOf(fileType);
if (type!=null) {
type.download();
} else {
FileType.CSV.download();
}
}

策略模式


我们还可以使用策略模式来简化条件表达式,将不同文件格式的下载处理抽象成不同的策略类。


public interface FileDownload{
boolean support(String fileType);
void download(String fileType);
}

public class CsvFileDownload implements FileDownload{

@Override
public boolean support(String fileType) {
return "CSV".equalsIgnoreCase(fileType);
}

@Override
public void download(String fileType) {
if (!support(fileType)) return;
// do something
}
}

public class ExcelFileDownload implements FileDownload {

@Override
public boolean support(String fileType) {
return "EXCEL".equalsIgnoreCase(fileType);
}

@Override
public void download(String fileType) {
if (!support(fileType)) return;
//do something
}
}

@Autowired
private List<FileDownload> fileDownloads;

@GetMapping("/exportOrderRecords")
public void downloadFile(User user, HttpServletResponse response) {
Assert.isTrue(user != null, "the request body is required!");
Assert.isTrue(StringUtils.isNotBlank(user.getRole()), "download file is for");
Assert.isTrue(authenticate(user.getRole()), "you do not have permission to download files");

String fileType = user.getFileType();
for (FileDownload fileDownload : fileDownloads) {
fileDownload.download(fileType);
}
}

策略模式对提高代码可扩展性很有帮助。扩展新的类型只需要添加一个策略类


作者:谢天_bytedance
链接:https://juejin.cn/post/7106804286469701639
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由浅入深 Android 混淆实战

许久没有做混淆相关的工作, 以前存储的知识遗忘得差不多了。停留在很多人的记忆里面混淆还不简单吗?不就是 -keep。这样说也没错,但是要把混淆做得精细精准还是不简单的,今天就一文带你全而透。 混淆的作用 我们为什么要做这个工作,有什么好处? 代码缩减(摇树...
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许久没有做混淆相关的工作, 以前存储的知识遗忘得差不多了。停留在很多人的记忆里面混淆还不简单吗?不就是 -keep。这样说也没错,但是要把混淆做得精细精准还是不简单的,今天就一文带你全而透。


混淆的作用


我们为什么要做这个工作,有什么好处?




  • 代码缩减(摇树优化):使用静态代码分析来查找和删除无法访问的代码和未实例化的类型,对规避 64k 引用限制非常有用;




  • 资源缩减:移除不使用的资源,包括应用库依赖项中不使用的资源。




  • 混淆代码:缩短类和成员的名称,从而减小 DEX 文件的大小,增加反编译成本。




  • 优化代码:检查并重写代码,选择性内联,移除未使用的参数和类合并来优化代码大小。




  • 减少调试信息 : 规范化调试信息并压缩行号信息。




混淆的情况


混淆的情况是指你接手混淆时候的状况,大致分两种。



  • 一种是项目刚刚立项,这个时候你跟进混淆,随着你的代码量增多,和引入的第三方库&SDK 增多逐渐增加混淆规则,这是一个应该有的良性的状态,做到精准混淆也容易。

  • 第二种情况是以前的维护者完全没有混淆,有海量的代码和第三方库,里面的反射注解和各种存在混淆风险的问题存在,这样想做到精准混淆并不容易


上文多次提到精准混淆,我理解的精准混淆是最细粒度的白名单,而不是如下反例:


-keep public class * extends java.lang.Object{*;}

混淆基础知识储备


开启和关闭混淆


开启混淆比较简单,一般来讲为了方便开发调试只混淆 release 版本:


buildTypes {
release {
shrinkResources true //开启资源压缩
minifyEnabled true //开启混淆
zipAlignEnabled true //k对齐
proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
}
}

minifyEnabled 和 proguardFiles 是必选项其他为可选,关闭混淆的话就比较容易了直接 minifyEnabled 修饰为 false 即可。


proguard-android.txt 和 proguard-android-optimize.txt


我们经常在代码里面看到这样的语句:


image.png
proguard-rules.pro 我们知道就在 app/ 目录下,但是这个 getDefaultProguardFile 是什么?在哪里?有什么用?


getDefaultProguardFile 是 Android SDK 为我们提供的一些 Android 内置的混淆规则,一般来将这些是通用的,你要做到精通混淆必选知道它的位置以及他里面包含的内容和含义。


位置:android/sdk/tools/proguard/


image.png


# This is a configuration file for ProGuard.
# http://proguard.sourceforge.net/index.html#manual/usage.html
#
# This file is no longer maintained and is not used by new (2.2+) versions of the
# Android plugin for Gradle. Instead, the Android plugin for Gradle generates the
# default rules at build time and stores them in the build directory.

-dontusemixedcaseclassnames #混淆时不会产生形形色色的类名
-dontskipnonpubliclibraryclasses #指定不去忽略非公共类库
-verbose #输出生成信息

# Optimization is turned off by default. Dex does not like code run
# through the ProGuard optimize and preverify steps (and performs some
# of these optimizations on its own).
#-dontoptimize #不优化指定文件
-dontpreverify #不预校验
# Note that if you want to enable optimization, you cannot just
# include optimization flags in your own project configuration file;
# instead you will need to point to the
# "proguard-android-optimize.txt" file instead of this one from your
# project.properties file.

-keepattributes *Annotation*
-keep public class com.google.vending.licensing.ILicensingService
-keep public class com.android.vending.licensing.ILicensingService

# For native methods, see http://proguard.sourceforge.net/manual/examples.html#native
-keepclasseswithmembernames class * {
native <methods>;
}

# keep setters in Views so that animations can still work.
# see http://proguard.sourceforge.net/manual/examples.html#beans
-keepclassmembers public class * extends android.view.View {
void set*(***);
*** get*();
}

# We want to keep methods in Activity that could be used in the XML attribute onClick
-keepclassmembers class * extends android.app.Activity {
public void *(android.view.View);
}

# For enumeration classes, see http://proguard.sourceforge.net/manual/examples.html#enumerations
-keepclassmembers enum * {
public static **[] values();
public static ** valueOf(java.lang.String);
}

-keepclassmembers class * implements android.os.Parcelable {
public static final android.os.Parcelable$Creator CREATOR;
}

-keepclassmembers class **.R$* {
public static <fields>;
}

# The support library contains references to newer platform versions.
# Don't warn about those in case this app is linking against an older
# platform version. We know about them, and they are safe.
-dontwarn android.support.**

# Understand the @Keep support annotation.
-keep class android.support.annotation.Keep

-keep @android.support.annotation.Keep class * {*;}

-keepclasseswithmembers class * {
@android.support.annotation.Keep <methods>;
}

-keepclasseswithmembers class * {
@android.support.annotation.Keep <fields>;
}

-keepclasseswithmembers class * {
@android.support.annotation.Keep <init>(...);
}

mapping 文件


image.png


Mapping 非常重要,在 app/build/mapping 中生成的 mapping 文件是我们分析混淆是否生效,混淆后的崩溃寻因的重要依据,通过这个文件的映射我们能够在一堆杂乱无章的 a、 b、 c 中回溯到原始代码。例:


image.png


工具集


工欲善其事必先利其器,两款对混淆有着很大帮助的工具介绍


Android Studio APK Analysis


AS自带简单好用,对比包体积的占比分析也是相当不错,并且随着 AS 的迭代有着官方的支持相信功能会越来越强大,我们只需要简单的将 apk 包拖拽到 AS 中就会自动触发 AS 的 apk 解析功能:


image.png


Jadx


Jadx 的强大之处在于相较于 AS 自带的分析器,它还能直接查看源代码,AS 只能看到类名和方法名,简直是逆向神器。


image.png


更多介绍请移步 github.com/skylot/jadx


混淆实战


通过 demo 样例的混淆实战深刻理解每个混淆规则的含义,我们要做到的不是仅仅开启 minifyEnabled 然后应用通过,而是需要知到得更细更透彻,理解每个混淆语句规则的作用范围。


先定义一下基准包以及子包,还有类、内部类、接口、注解、方法、成员,然后我们分部对其进行混淆和 -keep 保持,记住下图的 proguard 开始的包类目录关系,我们后面一直要使用它。


image.png


后续的文章都会以这几个类做样例,所以我们把它罗列出来再加深一下印象:



  • User.java

  • Animal.java

  • MethodLevel.java

  • Student.java

  • Teacher.java

  • Company.java

  • IBehaviour.java


部分样例类:


public class Teacher extends User implements IBehaviour {

@Override
public void doSomething() {
System.out.println("teaching ...");
}

@MethodLevel(value = 1)
private void waking(){

}
}

混淆中代码调用关系


先开启混淆,不添加任何规则。我们通过 jadx 看下混淆情况


image.png
proguard 包和类一个都找不到应该都是被混淆了,进一步印证一下我们的想法,我们去 mapping 文件里面找下映射关系,结果出乎意料,我没有在 mapping 中找到映射关系,只在 usage.txt 中找到了对应的全路径名


image.png


是不是我们的类申明了没有引用导致的呢?我们去 activity 做一下调用


image.png


果然和我们的预想的一样,如果类创建了没有使用,mapping 不会生成映射关系,甚至可能在打包的过程中给优化掉,再看加上调用关系后我们查询 mapping 文件:


image.png


image.png


上图可以得知,我们的 proguard 包和下面的所有内容全部都混淆了。


keep 探寻


网络上的大部分文章都千篇一律,简单的给出了一个 Keep 语句,实际用的时候都是 copy 对其作用范围不是很明确,接下来我们就一个一个来探寻


keep *


-keep class com.zxmdly.proguard.*

我们先加上这句看看打包后的变化


对比之前的结果,我们看到的是 proguard 的包和下面的类名被保留下来了,注意仅仅是包合类名被保留,类中的字段和成员是没有找到的,这是为什么呢?难道是字段没有被使用


image.png


image.png


我们去印证下


image.png


image.png


好了,到现在我们已经能够透彻的知道了 -keep * 的作用,总结作用范围:




  • 能够保持该包和该包下的类、和静态内部类的类名保持,对字段和方法不额外起作用,子包不起作用,字段或者方法没有被调用则直接忽略。




keep **


-keep class com.zxmdly.proguard.**

image.png


通过查看上图和上面 keep * 的经验,我们可以得出结论:



  • keep ** 能够保持该包和其子包的子类的所有类名(含注解、枚举)不被混淆,但是方法和字段不在其作用范围,字段或者方法没有被调用则直接忽略。


值得注意的是, keep ** 对于 keep * 是包含关系,声明了 keep ** 混淆规则就无需再声明 keep * 了。


keep ** {*;}


-keep class com.zxmdly.proguard.* {}

image.png
有了之前的经验,我们可以得出结论:



  • keep ** {*;} 的作用范围特别大,能够保持该包及其子包、子类和其字段方法都不被混淆,相对来讲我们需要慎用这样的语句,因为可能导致混淆不够精准。


单个类名保持


-keep class com.zxmdly.proguard.Company

image.png



  • 仅保持类名,字段和成员被混淆


保持方法


-keep class com.zxmdly.proguard.Company{
<methods>;
}

image.png


保持字段


-keep class com.zxmdly.proguard.Company{
<fields>;
}

image.png


实现关系保持


-keep public class * implements com.zxmdly.proguard.IBehaviour

image.png


-keep public class * implements com.zxmdly.proguard.IBehaviour {*;}

image.png


继承关系保持


-keep public class * extends com.zxmdly.proguard.base.User {*;}

image.png


指定保持具体方法或者字段


-keep class com.zxmdly.proguard.Company{
public java.lang.String address;
public void printlnAddress();
}

image.png


Tips 小技巧


在 gralde 中,我们可以通过下面配置将我们的混淆规则分门别类,指定多个混淆配置文件。


image.png


例如给第三方的 SDK 专门放到一个 Third 混淆配置文件,使用了这个小技巧加上注释,我们的混淆规则是不是更清晰了呢


结语


通过本文由浅入深的带大家进行混淆实战,相信 99% 的精准混淆工作已经难不倒你,当然混淆还有更深入和更细节的用法,篇幅关系我们下次再探。


作者:阿明的小蝴蝶
链接:https://juejin.cn/post/7104539442739838983
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 收起阅读 »

Android动态加载so!这一篇就够了!

背景 对于一个普通的android应用来说,so库的占比通常都是巨高不下的,因为我们无可避免的在开发中遇到各种各样需要用到native的需求,所以so库的动态化可以减少极大的包体积,自从2020腾讯的bugly团队发部关于动态化so的相关文章后,已经过去两年了...
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背景


对于一个普通的android应用来说,so库的占比通常都是巨高不下的,因为我们无可避免的在开发中遇到各种各样需要用到native的需求,所以so库的动态化可以减少极大的包体积,自从2020腾讯的bugly团队发部关于动态化so的相关文章后,已经过去两年了,相关文章,经过两年的考验,实际上so动态加载也是非常成熟的一项技术了,但是很遗憾,许多公司都还没有这方面的涉略又或者说不知道从哪里开始进行,因为so动态其实涉及到下载,so版本管理,动态加载实现等多方面,我们不妨抛开这些额外的东西,从最本质的so动态加载出发吧!这里是本次的例子,我把它命名为sillyboy,欢迎pr还有后续点赞呀!


so动态加载介绍


动态加载,其实就是把我们的so库在打包成apk的时候剔除,在合适的时候通过网络包下载的方式,通过一些手段,在运行的时候进行分离加载的过程。这里涉及到下载器,还有下载后的版本管理等等确保一个so库被正确的加载等过程,在这里,我们不讨论这些辅助的流程,我们看下怎么实现一个最简单的加载流程。


image.png


从一个例子出发


我们构建一个native工程,然后在里面编入如下内容,下面是cmake


# For more information about using CMake with Android Studio, read the
# documentation: https://d.android.com/studio/projects/add-native-code.html

# Sets the minimum version of CMake required to build the native library.

cmake_minimum_required(VERSION 3.18.1)

# Declares and names the project.

project("nativecpp")

# Creates and names a library, sets it as either STATIC
# or SHARED, and provides the relative paths to its source code.
# You can define multiple libraries, and CMake builds them for you.
# Gradle automatically packages shared libraries with your APK.

add_library( # Sets the name of the library.
nativecpp

# Sets the library as a shared library.
SHARED

# Provides a relative path to your source file(s).
native-lib.cpp)

add_library(
nativecpptwo
SHARED
test.cpp

)

# Searches for a specified prebuilt library and stores the path as a
# variable. Because CMake includes system libraries in the search path by
# default, you only need to specify the name of the public NDK library
# you want to add. CMake verifies that the library exists before
# completing its build.

find_library( # Sets the name of the path variable.
log-lib

# Specifies the name of the NDK library that
# you want CMake to locate.
log)

# Specifies libraries CMake should link to your target library. You
# can link multiple libraries, such as libraries you define in this
# build script, prebuilt third-party libraries, or system libraries.

target_link_libraries( # Specifies the target library.
nativecpp

# Links the target library to the log library
# included in the NDK.
${log-lib})


target_link_libraries( # Specifies the target library.
nativecpptwo

# Links the target library to the log library
# included in the NDK.
nativecpp
${log-lib})

可以看到,我们生成了两个so库一个是nativecpp,还有一个是nativecpptwo(为什么要两个呢?我们可以继续看下文)
这里也给出最关键的test.cpp代码




#include <jni.h>
#include <string>
#include<android/log.h>


extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_nativecpp_MainActivity_clickTest(JNIEnv *env, jobject thiz) {
// 在这里打印一句话
__android_log_print(ANDROID_LOG_INFO,"hello"," native 层方法");

}

很简单,就一个native方法,打印一个log即可,我们就可以在java/kotin层进行方法调用了,即


public native void clickTest();

so库检索与删除


要实现so的动态加载,那最起码是要知道本项目过程中涉及到哪些so吧!不用担心,我们gradle构建的时候,就已经提供了相应的构建过程,即构建的task【
mergeDebugNativeLibs】,在这个过程中,会把一个project里面的所有native库进行一个收集的过程,紧接着task【stripDebugDebugSymbols】是一个符号表清除过程,如果了解native开发的朋友很容易就知道,这就是一个减少so体积的一个过程,我们不在这里详述。所以我们很容易想到,我们只要在这两个task中插入一个自定义的task,用于遍历和删除就可以实现so的删除化了,所以就很容易写出这样的代码



ext {
deleteSoName = ["libnativecpptwo.so","libnativecpp.so"]
}
// 这个是初始化 -配置 -执行阶段中,配置阶段执行的任务之一,完成afterEvaluate就可以得到所有的tasks,从而可以在里面插入我们定制化的数据
task(dynamicSo) {
}.doLast {
println("dynamicSo insert!!!! ")
//projectDir 在哪个project下面,projectDir就是哪个路径
print(getRootProject().findAll())

def file = new File("${projectDir}/build/intermediates/merged_native_libs/debug/out/lib")
//默认删除所有的so库
if (file.exists()) {
file.listFiles().each {
if (it.isDirectory()) {
it.listFiles().each {
target ->
print("file ${target.name}")
def compareName = target.name
deleteSoName.each {
if (compareName.contains(it)) {
target.delete()
}
}
}
}
}
} else {
print("nil")
}
}
afterEvaluate {
print("dynamicSo task start")
def customer = tasks.findByName("dynamicSo")
def merge = tasks.findByName("mergeDebugNativeLibs")
def strip = tasks.findByName("stripDebugDebugSymbols")
if (merge != null || strip != null) {
customer.mustRunAfter(merge)
strip.dependsOn(customer)
}

}

可以看到,我们定义了一个自定义task dynamicSo,它的执行是在afterEvaluate中定义的,并且依赖于mergeDebugNativeLibs,而stripDebugDebugSymbols就依赖于我们生成的dynamicSo,达到了一个插入操作。那么为什么要在afterEvaluate中执行呢?那是因为android插件是在配置阶段中才生成的mergeDebugNativeLibs等任务,原本的gradle构建是不存在这样一个任务的,所以我们才需要在配置完所有task之后,才进行的插入,我们可以看一下gradle的生命周期


image.png


通过对条件检索,我们就删除掉了我们想要的so,即ibnativecpptwo.so与libnativecpp.so。


动态加载so


根据上文检索出来的两个so,我们就可以在项目中上传到自己的后端中,然后通过网络下载到用户的手机上,这里我们就演示一下即可,我们就直接放在data目录下面吧


image.png
真实的项目过程中,应该要有校验操作,比如md5校验或者可以解压等等操作,这里不是重点,我们就直接略过啦!


那么,怎么把一个so库加载到我们本来的apk中呢?这里是so原本的加载过程,可以看到,系统是通过classloader检索native目录是否存在so库进行加载的,那我们反射一下,把我们自定义的path加入进行不就可以了吗?这里采用tinker一样的思路,在我们的classloader中加入so的检索路径即可,比如


private static final class V25 {
private static void install(ClassLoader classLoader, File folder) throws Throwable {
final Field pathListField = ShareReflectUtil.findField(classLoader, "pathList");
final Object dexPathList = pathListField.get(classLoader);

final Field nativeLibraryDirectories = ShareReflectUtil.findField(dexPathList, "nativeLibraryDirectories");

List<File> origLibDirs = (List<File>) nativeLibraryDirectories.get(dexPathList);
if (origLibDirs == null) {
origLibDirs = new ArrayList<>(2);
}
final Iterator<File> libDirIt = origLibDirs.iterator();
while (libDirIt.hasNext()) {
final File libDir = libDirIt.next();
if (folder.equals(libDir)) {
libDirIt.remove();
break;
}
}
origLibDirs.add(0, folder);

final Field systemNativeLibraryDirectories = ShareReflectUtil.findField(dexPathList, "systemNativeLibraryDirectories");
List<File> origSystemLibDirs = (List<File>) systemNativeLibraryDirectories.get(dexPathList);
if (origSystemLibDirs == null) {
origSystemLibDirs = new ArrayList<>(2);
}

final List<File> newLibDirs = new ArrayList<>(origLibDirs.size() + origSystemLibDirs.size() + 1);
newLibDirs.addAll(origLibDirs);
newLibDirs.addAll(origSystemLibDirs);

final Method makeElements = ShareReflectUtil.findMethod(dexPathList, "makePathElements", List.class);

final Object[] elements = (Object[]) makeElements.invoke(dexPathList, newLibDirs);

final Field nativeLibraryPathElements = ShareReflectUtil.findField(dexPathList, "nativeLibraryPathElements");
nativeLibraryPathElements.set(dexPathList, elements);
}
}

我们在原本的检索路径中,在最前面,即数组为0的位置加入了我们的检索路径,这样一来claaloader在查找我们已经动态化的so库的时候,就能够找到!


结束了吗?


一般的so库,比如不依赖其他的so的时候,直接这样加载就没问题了,但是如果存在着依赖的so库的话,就不行了!相信大家在看其他的博客的时候就能看到,是因为Namespace的问题。具体是我们动态库加载的过程中,如果需要依赖其他的动态库,那么就需要一个链接的过程对吧!这里的实现就是Linker,Linker 里检索的路径在创建 ClassLoader 实例后就被系统通过 Namespace 机制绑定了,当我们注入新的路径之后,虽然 ClassLoader 里的路径增加了,但是 Linker 里 Namespace 已经绑定的路径集合并没有同步更新,所以出现了 libxxx.so 文件(当前的so)能找到,而依赖的so 找不到的情况。bugly文章


很多实现都采用了Tinker的实现,既然我们系统的classloader是这样,那么我们在合适的时候把这个替换掉不就可以了嘛!当然bugly团队就是这样做的,但是笔者认为,替换一个classloader显然对于一个普通应用来说,成本还是太大了,而且兼容性风险也挺高的,当然,还有很多方式,比如采用Relinker这个库自定义我们加载的逻辑。


为了不冷饭热炒,嘿嘿,虽然我也喜欢吃炒饭(手动狗头),这里我们就不采用替换classloader的方式,而是采用跟relinker的思想,去进行加载!具体的可以看到sillyboy的实现,其实就不依赖relinker跟tinker,因为我把关键的拷贝过来了,哈哈哈,好啦,我们看下怎么实现吧!不过在此这前,我们需要了解一些前置知识


ELF文件


我们的so库,本质就是一个elf文件,那么so库也符合elf文件的格式,ELF文件由4部分组成,分别是ELF头(ELF header)、程序头表(Program header table)、节(Section)和节头表(Section header table)。实际上,一个文件中不一定包含全部内容,而且它们的位置也未必如同所示这样安排,只有ELF头的位置是固定的,其余各部分的位置、大小等信息由ELF头中的各项值来决定。


image.png


那么我们so中,如果依赖于其他的so,那么这个信息存在哪里呢!?没错,它其实也存在elf文件中,不然链接器怎么找嘛,它其实就存在.dynamic段中,所以我们只要找打dynamic段的偏移,就能到dynamic中,而被依赖的so的信息,其实就存在里面啦
我们可以用readelf(ndk中就有toolchains目录后) 查看,readelf -d nativecpptwo.so 这里的 -d 就是查看dynamic段的意思


image.png
这里面涉及到动态加载so的知识,可以推荐大家一本书,叫做程序员的自我修养-链接装载与库这里就画个初略图
image.png
我们再看下本质,dynamic结构体如下,定义在elf.h中


typedef struct{
Elf32_Sword d_tag;
union{
Elf32_Addr d_ptr;
....
}
}

当d_tag的数值为DT_NEEDED的时候,就代表着依赖的共享对象文件,d_ptr表示所依赖的共享对象的文件名。看到这里读者们已经知道了如果我们知道了文件名,不就可以再用System.load去加载这个不就可以了嘛!不用替换classloader就能够保证被依赖的库先加载!我们可以再总结一下这个方案的原理,如图


image.png
比如我们要加载so3,我们就需要先加载so2,如果so2存在依赖,那我们就先加载so1,这个时候so1就不存在依赖项了,就不需要再调用Linker去查找其他so库了。我们最终方案就是,只要能够解析对应的elf文件,然后找偏移,找到需要的目标项(DT_NEED)就可以了


public List<String> parseNeededDependencies() throws IOException {
channel.position(0);
final List<String> dependencies = new ArrayList<String>();
final Header header = parseHeader();
final ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(8);
buffer.order(header.bigEndian ? ByteOrder.BIG_ENDIAN : ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);

long numProgramHeaderEntries = header.phnum;
if (numProgramHeaderEntries == 0xFFFF) {
/**
* Extended Numbering
*
* If the real number of program header table entries is larger than
* or equal to PN_XNUM(0xffff), it is set to sh_info field of the
* section header at index 0, and PN_XNUM is set to e_phnum
* field. Otherwise, the section header at index 0 is zero
* initialized, if it exists.
**/
final SectionHeader sectionHeader = header.getSectionHeader(0);
numProgramHeaderEntries = sectionHeader.info;
}

long dynamicSectionOff = 0;
for (long i = 0; i < numProgramHeaderEntries; ++i) {
final ProgramHeader programHeader = header.getProgramHeader(i);
if (programHeader.type == ProgramHeader.PT_DYNAMIC) {
dynamicSectionOff = programHeader.offset;
break;
}
}

if (dynamicSectionOff == 0) {
// No dynamic linking info, nothing to load
return Collections.unmodifiableList(dependencies);
}

int i = 0;
final List<Long> neededOffsets = new ArrayList<Long>();
long vStringTableOff = 0;
DynamicStructure dynStructure;
do {
dynStructure = header.getDynamicStructure(dynamicSectionOff, i);
if (dynStructure.tag == DynamicStructure.DT_NEEDED) {
neededOffsets.add(dynStructure.val);
} else if (dynStructure.tag == DynamicStructure.DT_STRTAB) {
vStringTableOff = dynStructure.val; // d_ptr union
}
++i;
} while (dynStructure.tag != DynamicStructure.DT_NULL);

if (vStringTableOff == 0) {
throw new IllegalStateException("String table offset not found!");
}

// Map to file offset
final long stringTableOff = offsetFromVma(header, numProgramHeaderEntries, vStringTableOff);
for (final Long strOff : neededOffsets) {
dependencies.add(readString(buffer, stringTableOff + strOff));
}

return dependencies;
}

扩展


我们到这里,就能够解决so库的动态加载的相关问题了,那么还有人可能会问,项目中是会存在多处System.load方式的,如果加载的so还不存在怎么办?比如还在下载当中,其实很简单,这个时候我们字节码插桩就派上用场了,只要我们把System.load替换为我们自定义的加载so逻辑,进行一定的逻辑处理就可以了,嘿嘿,因为笔者之前就有写一个字节码插桩的库的介绍,所以在本次就不重复了,可以看Sipder,同时也可以用其他的字节码插桩框架实现,相信这不是一个问题。


总结


看到这里的读者,相信也能够明白动态加载so的步骤了,最后源代码可以在SillyBoy,当然也希望各位点赞呀!当然,有更好的实现也欢迎评论!!


作者:Pika
链接:https://juejin.cn/post/7107958280097366030
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 收起阅读 »

程序员坐牢了,会被安排去写代码吗?

今天给大家分享一篇有意思的爽文,但也是根据多年之前一个真实报道改编而来的。本文字数较多,建议先收藏,上下班路上、带薪上厕所、浑水摸鱼时再慢慢看~本故事纯属虚构请大家不要随意模仿,后果自负!— — — — — — — —因为删库跑路,我坐牢了。公司老板经营不善,...
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今天给大家分享一篇有意思的爽文,但也是根据多年之前一个真实报道改编而来的。

本文字数较多,建议先收藏,上下班路上、带薪上厕所、浑水摸鱼时再慢慢看~

本故事纯属虚构

请大家不要随意模仿,后果自负!

— — — — — — — —

因为删库跑路,我坐牢了。

公司老板经营不善,拖欠工资半年,我终于忍无可忍,提出离职。

而老板居然说:爱走就走,一毛没有。滚吧!

我气愤的直接设置了全盘删除的自动任务,明天凌晨定时执行。然后直接走了。

收拾自己的东西离开了公司。

隔天老板发现这事,报了警。

老板以我的行为对公司造成了几百万损失的名义把我告上法院。

最后,我进了牢房。

狱友们问我:你怎么进来的?

我答:我写代码写进来的。

狱友们:你牛逼啊!

我只好惭愧的接受了赞扬。

进了监狱,其他人都是劳动改造,做些低端工作,而我作为技术人才,那就不一样了。我接着996写代码。

首先是管理监狱数据的小哥,要清点监狱人员的资料,居然用的是Excel表格。

他整理起来太累了,向领导抱怨。

领导就说:xx不是写代码的吗,让他来帮帮你。

然后我就被提了出来,替小哥整资料。整着整着觉得不对劲,我一个程序员,我凭什么手动整理资料?

然后我就打开了Excel函数,快速写了几个方法,把所有数据分门别类的处理完毕。

就在我靠着电脑椅打哈欠的时候,小哥回来了。发现我已经完成了。

小哥惊了,大声道:这是我平常一个月的工作量,你这就完了?

我不屑一顾的笑了笑,点头道:没错。

小哥举起了大拇指,赞道:不愧是程序员。牛逼!

然后我以为我会被放回牢房了。

结果,领导又找上了我……

领导:小x啊,我这边有点事情,你帮忙做一下。要是做好了呢,我可以给你申请减刑。

我略微激动,居然能减刑,当场拍胸脯:没问题,有什么事就让我来吧。

然后领导把我带到了办公室,告诉我:这系统莫名其妙就坏了,帮忙看看?

我心里开始发毛,又不是我写的系统,让我看问题,我勒个去,我有可能看不出来啊。

但是来都来了,牛也吹了,就只能硬着头皮看下去了。

捣鼓了一会儿,大概明白了,这是个管理数据的系统。现在数据查询完全废了。报错还挺明显,就直接弹出了具体的失败原因。

看了下详细报错,我恍然大悟:这**谁干的,往纯数字的id信息里面插了中文!

领导:那依你看,怎么修?

我拉过键盘,迅速操作,把记录调出来,将相关的几条记录修正。然后系统恢复了顺利运行。

领导看了看,夸赞道:小x你可真厉害啊!

我得意的笑了笑。然后越看那几行数据越眼熟。

等下,这不是我刚刚造的数据吗?那小哥整理数据就是为了导入到这个系统?

我去,是我插的中文!写函数的时候手抖了啊!

隐隐冒着冷汗,我昂然挺立,推翻了刚才的结论:这其实还是这系统的稳定性不够高,做系统的人没有做好防护啊。

越说越顺嘴,我大声到:要是我来做,这系统肯定不会这样崩!

但是,心里想了想,可能是换个方式崩。

领导看了我一眼,似乎发现了我前后不一致的说辞。但是并没有再说话。

我呆了一会儿,有点虚,主动咨询领导:我现在可以回去了嘛?

领导:可以,可以。

领导叫来小哥,把我送回去。还嘱咐着,给我换个好点的牢房。

但我心里寻思,这牢房还能有什么好的。

走出办公室前,还听领导在那边跟其他人聊什么,监狱改造,技术创收,充分发挥技术人才的价值……

我就知道,这事儿,还没完。

等下,我的减刑呢?领导不会忘了吧!啊!!!

小哥带着我回牢房,我看着这路不对啊。

我问道:这是去哪?

小哥答:带你去高级间。

我沉默了,还真换牢房了。原本的狱友们远离了,颇有点怀念呢。

进了新牢房,开局第一问:你咋进来的?

我:写代码写进来的。

狱友:哦豁,牛啊!

我:你呢?

狱友:我也是。

我:……合着你刚才是夸自己呢。

狱友:那可不。

看着狱友昂扬的头,我有些困惑。

于是我详细说道:我是被欠薪了,所以删库跑路,被告了。你呢?

狱友:我是产品经理要我写个五彩斑斓的黑色,我把他狗头打爆了!

我瞬间躲远了。好家伙,暴力狂。

但是多想想,我点头道:打得好!胡乱提需求的产品经理确实该打。

狱友猛的靠过来,握住我的手:同道中人啊。

我尴尬的笑着,不敢反驳。我才不是怕被打呢。

过了两天,小哥又来找我了。

小哥在门口招呼着:张工、x工,跟我来,领导有事找你们。

张工就是我狱友,而我就是x工。我们听到招呼,也就服从指挥的跟着走了。

在办公室见到了领导,领导笑呵呵的说到:小x,小张,你们来了啊。

领导接着说道:我这次找你们来,是想你们给他们做做培训,学习一下编程技术。让他们在里面能学技术,出去能融入社会。

张工瞬间不屑之色冲上脸庞,喊到:就他们那群没文化的,大字不识几个,怎么教的来!

我沉默着,我心里赞同狱友的想法。教好学生都要教很久的内容,更何况教一群可能没基础,而且也没向学之心的人。

领导被张工怼了,脸色青一阵紫一阵,沉默良久,最后对着旁边的狱警说到:把小张架回去,这个月的晚饭减半!

张工气的脸色一红,从旁抓起椅子,就想丢过去。

旁边狱警冲上来,摁住了张工。最后张工被架走了。

领导补了一句:不服管教,扣分!加刑期!

我沉默着,不发一言。

领导这时,缓缓转过头来,和善的笑道:小x,你怎么看?

我当即义正严词的回道:领导出的主意极好!教他们编程,能够做项目创收,出去也能找到工作,利于融入社会。我极力支持!

领导:那行,后面就你负责教他们了。

我:好!

接下来,我就多了一项任务:对着黑板教狱友们编程。

是的,只有黑板。

因为监狱配的电脑数量是有限的,就那么三四台办公电脑,满足不了广大狱友的需要。

我请小哥帮我从外面带了点编程教材,然后我把代码写在黑板上。狱友们看着黑板学编程。

我一边在黑板上写代码,一边在黑板上写输出。

狱友们都是一副看着汉奸的样子盯着我。

还好我是和张工一个牢房,不然我怀疑我会被他们在下课后暴打。

在上了三次课后,有狱友忍不住了。

在座位上举手,发言问我:x工,你说我们这样学,真的有用吗?

我:额……

有狱友搭腔:你这就像在问,用自己的右手能不能学会完整的调情技巧一样。

狱友们:哈哈哈!

我尴尬了,熬到上课时间结束,落荒而逃。

回去就打了报告,想找领导谈一谈。

我心里构思好了,就说我能力还是不足,带不了这么多优秀的狱友。而且这边也没足够的电脑,无法实际操作。所以请辞。

被带到了领导办公室。

领导:哦,小x啊,你来的正好,我这边接了个项目。

我满脸震惊,刚才构思的一切都忘光了。什么鬼?我进了监狱还得继续编程?

领导自顾自的接着说:这不,我们监狱有了你这样的人才,就得充分发挥价值。所以我找朋友问了下,拿了个商家的小项目,来试试手。

我:……

在震惊中缓不过神。监狱真的能接项目吗?合规吗?天呐。

领导:你别这样盯着我,我们监狱是可以组织服刑人员劳动创收的。

领导仿佛看出了我的意思。

我斟酌了一下,想了想张工的情况,便严肃点头:全凭领导安排!

(补充个相关报道,网上可查:

据凤凰网报道,2006年,讷河监狱进购了250台电脑,布置了两层电脑室。

监狱组织服刑人员打“魔兽世界”和“完美”等游戏。“他们每天打出多少游戏币是有要求的。”服刑人员需要升级挣装备卖钱,“这是监狱的创收方式”。)

然后领导就大概说了一下,要做的是个xx麻将的项目。说白了就是打麻将的APP,但是麻将的规则根据地区特色进行特殊化处理。

我听完有点疑问:那盈利点呢?是氪金给辅助工具吗?还是弹广告?

领导自信一笑:点卡模式,一张卡五块钱,一张卡打一局麻将。

我大吃一惊,不可思议道:现在是免费游戏的时代,道具付费才是常态。点卡模式已经被淘汰了啊。

领导神秘一笑:会有人买的。你尽管做项目吧。

我一时语塞。但也不想深究,反正又不是我做推广。

于是我提出了新的请求:项目可以做,但是我需要性能比较好的电脑,以及能够连到外网,找相关资料。

领导轻松的点了点头,说道:电脑过几天就来,到时候给你在办公室隔个位置,你就在那做项目。外网,我想想办法。

果不其然,过了两天,电脑就到了。

连上网,我就先上知乎,看看网友们又整了什么新活儿。

然后就看到居然有网友提问:

程序员坐牢了会被安排去写代码吗?

这就怒敲回答:不仅要写代码,还要996!

不行,不能多说了,领导来问我项目进度了。

一边写着代码,还寻思着领导刚刚来说的:

就这么个小游戏,今天做出来没问题吧?

我:……

我寻思领导不是业内人士,只好面露难色,想着怎么解释,不可能那么快。

领导看到了我的神色,皱起眉头,试探问道:一周?这总行了吧!

我:……

蛋疼感加剧。这如果有现成的案例去抄,有可能可以一周出货,但是我不能打包票。我保持沉默,皱着眉头。

领导一拍桌子:一个月!一个月我要见到项目出来,不能再多了!

我知道领导耐心可能到头了,便只好咬牙说道:那再加一台电脑,把张工派给我,我试试。

领导眉头放宽,说道:小张可以派给你。就一个月,我一定要见到成果。

然后领导就走了。

我赶在后面喊到:领导,记得我的减刑!

领导随意摇了摇手,表示听到了。

然后我就坐在这,想着怎么把xx麻将一个月做出来。

这肯定是996了,说不定还得007。

还要去网上搜索,有没有合适的参考项目,如果有的话,一周可能就能出货。

想着,我就下载了聊天软件,登陆了我的账号,找上了我的朋友。

我:在吗?有没有xx麻将的项目经验或者案例,我这急要!

我朋友:咦?xx你不是进去了吗?被盗号了吧,骗子!别想骗我。

我:我在监狱入了个创收项目,要做xx麻将。现在来求你帮忙了!我不是骗子。

我朋友:你怎么证明你不是骗子?

我:我知道你喜欢男的,够不够!

我朋友:……你进去了还能上网,牛啊!不愧是x哥。

我朋友:听说你删库跑路,我还为你叹息,现在一看,你进去以后过得还挺好。

我朋友:不愧是牛人,到哪都过得潇洒。

我朋友:你这是打算在监狱里接着干下去了?

我:……少哔哔,有没有资料。监狱领导给的活儿,我就等着干出点成绩来,求领导减刑了。

我朋友:我寻思在监狱里有电脑,有饭吃,可以打游戏,其实蹲里面不比外面差。

我朋友:你一直蹲里面,也没什么不好。这不,反正还能上网吹牛。

我:……

我心里真想撕了这小子,逼逼赖赖个不停。

跟我朋友掰扯了半天,他一直劝我狱里挺好的,不用急着出去。

我烦的骂了他一顿,把话题拉回来,到底有没有资料?最后这货说他也没资料,回头帮我问问做这方面的熟人。

蛋疼的结束了对话。

然后自己上网检索。这类项目还真不少。但是源码又拿不到,还是得自己做。

暂时没什么思路,张工的电脑也没到位。我只好一边紧张的牙疼,一边上知乎摸鱼。

看到网友们的评论,笑得我合不拢嘴。

网友都是人才啊!

随后下了几个游戏,电脑设置静音,然后打了起来。

打的痛快了,然后想起项目还没做……战战兢兢的……继续打游戏。

就这样,在紧张的摸鱼划水中,张工的电脑也配齐了。张工也给我派过来了。

然后……我们就开始在游戏中双排。

当然,中间还是有讨论一下项目的。

张工表示不难,他来搭一下总体架构。

那我就放心了,然后我们继续双排冲分。

此刻回想起我朋友的话,似乎也没什么毛病。

监狱里挺好的,网友,哦不,是狱友们个个都是人才,说话又好听,我超喜欢这里的。

到监狱里就跟到家一样。

打了几天游戏,不对,是做了几天项目,进度不咋地。

我开始有些头皮发麻的时候,我朋友回信了。

我朋友:x哥,在不?

我:不在。

我朋友:前两天你让我问的项目,我问到了。

我:说说看?

我朋友:你那个xx麻将有雷啊,表面上是点卡收费,实际上……是灰产。

我:你可闭嘴吧你,就说有没有资料。

我朋友:你不关心风险?后面加刑了怎么办?

我:我不做项目,立马就加刑。

我朋友:……

沉默良久,我朋友接着发了句:看来你确实在里面呆的很舒服,想接着呆里面。

我:呸呸呸!你可少哔哔,赶紧把资料给我。

经过我的一顿催促,我朋友总算把资料发给我了。

还给我絮絮叨叨说什么风险,我只回了句:

技术是无罪的。[滑稽]

翻开资料,按步骤,架设后台服务器,安装手机模拟器,打开xx麻将APP。

完美!

就是贴图不太对,是yy地区的,我要改成xx地区。

用P图调整一下,大功告成!

然后我和张工讲了一下这事,我们击掌相庆。

项目初步完成,继续打开游戏,双排。

当领导走进我们项目组的时候,差不多是一周左右。

那时候张工正站了起来,怒视着我,呵斥道:你怎么这么菜,刚才那波你不应该上的!你就不会先拉扯一下吗!

我尴尬的笑着:我觉得我可以打赢。没想到我不行。

张工立刻举起了椅子,喊道:你再说一遍!

我:不敢不敢。

领导:咳咳,你们在干嘛?

瞅见领导来了,我的脑筋立刻转了一百八十度,回答道:我们对于项目的实现有点分歧,正在沟通。

一边说着,一边把游戏退了,切到了程序页面。

领导狐疑的看了我一眼,但是没有深究。这时候张工也把游戏界面切掉了,我们完美过关。

领导接着说道:有分歧不是问题,要好好沟通嘛。

我:是是是。

张工没说话,保持沉默。

领导:我现在过来,就是看看进度的。怎么样了?

我不敢报太快,就是模糊说到:只是做了个初步的模型,还有待完善。

领导:能一个月完成吗?

我想到那个完整的资料,即刻拍起了胸脯,说道:没问题,保证完成任务!

领导:那让我看看你们做的模型吧。

我:好!

然后我在一通手忙脚乱之后,打开了模拟器,启动xx麻将。

领导:这个xx公司是什么意思?

我冷汗直冒,糟糕,原有xx公司的水印还没去掉。

然而冒冷汗并不能解决问题。

经过短暂的思考,我解释道:这是我和张工打算为了这个项目的运营成立的公司,先写上了名字。

领导:是吗?为什么我感觉好像听过这公司名字?

我舔了舔发干的嘴唇,故作疑惑道:什么?名字已经被占了?那看来不小心重名了,这个公司名不能用了。

领导沉默了一会儿,没再纠结这个问题。

然后领导接着看项目,时不时一句这里不对,那里不对,提了一堆修改意见。

艰难的应付完,送走了领导,我和张工面面相觑。

我:接下来可真得干活了。

张工:别说了,赶紧下一把。

我:走走走!

然后在紧张激烈的打游戏过程中,我们抽空改了改项目。

做着做着,开始了闲聊。

张工:你知道吗,减刑窗口期就在下个月了。

我:咋了?你的意思是尽快完成,争取奖励?

张工:不,我的意思是卡住时间,不减刑绝不完成!

我:emmmmm……可你没戏吧,你这不是要被加刑了。

张工:不会,那领导现在有求我们的地方,把柄在手还怕他不减刑?

我奇怪的看了他一眼,赞道:不愧是张哥,牛。就看你发挥了。

又过了几天,领导果然再次来检查进度。

我们故意提供未改完的版本给领导看。

我故作艰难的说道:这个改造比较复杂,正在努力完成。

然后我使了使眼色,张工跟着开口:听说减刑窗口期要到了。这次能给我们减多少刑期?

我领导先呵斥了我,说道:工期就一个月,必须按时完成。做不到就加班加点的干。

然后撇了一眼张工,说道:你们放心,我都安排好了。

领导似乎说了什么,又似乎什么都没说。

局面一时尴尬,集体沉默了几秒。

而后领导又抚慰道:小x,小张,你们放心,好好给我做事,我不会亏待你们的。

张工听完,脸色渐渐变红,大声喊道:你给我说清楚,什么叫不会亏待?你安排好了什么?

在张工咆哮的时候,旁边的狱警一下子窜了上来,一个擒拿,先制服了他。

领导撇了张工一眼,脸上略显无奈。

随后领导示意狱警放开张工,劝道:你好好按时完成,我尽力申请减刑。这总行了吧?

张工冷哼了一下,拍了拍衣服,说道:还凑合吧。

我悄悄比了个大拇指。

等领导和狱警走后,我赞道:还是张哥牛逼啊。这下子稳了!

张工脸色慢慢恢复平静,然后说道:不能信这种人的鬼话,依然要拖工期。他求着我们,才会给我们办事,等我们完成了,没有利用价值,那就不可能了。

我一时有点诧异,但是刚刚一幕还在眼前,于是点头道:张哥靠谱,就按张哥说的办。

接下来的几天,我们接着双排,冲分。项目干脆先不写了。

游戏打着打着,我忽然想起个事。

我说道:张哥你先单排,我去写个后门程序。

张工看了我一眼,点了点头,然后继续埋头打游戏去了。

除了拖工期之外,要时刻拿捏把柄,那自然是后门程序无疑了。

首先,我先写个加密,然后设置了有效期一个月。每过一个月,必须给一个新的密令,要不然程序直接罢工。

其次,我写了罢工后的操作,对关键程序文件进行自我删除。反正我这边有完整的文件备份,删了就删了。关键就是让他们无法恢复。

最后我写了个程序罢工后的常规提示:请找系统管理员解决。

接下来,把密令和加密程序上传我的云盘,删除本地文件。万事大吉。

我跟张哥透了个气,共享一下后门程序。张哥表示不需要,他一定要在上线前解决问题,不拖到上线后。

想法不一样,不要就不要,我也乐得如此。

独掌后门程序,想让项目走下去,还得回来找我。

监狱里实在太无聊了!

能见到的就那么几个人。

狱警小哥,狱友,领导,就这么些人。

天天打游戏也很烦啊。

我想出去,换换口味,吃点鸡排,汉堡,烧烤。

我想出去玩点别的,不是天天打游戏,还可以去爬山,去打球,去玩桌游。

我想看点美女,穿汉服的,穿jk的,穿洛丽塔的。不像这里面,衣服就特么清一色,还连个女的都没有!

张工:来来来,下一把。

张工招呼了一下,不说了,继续打游戏了。

但是,我想出狱的心思愈发浓厚了。

仅仅打游戏,只是满足了低层次的需要。

我还要吃美食,看美女。

我要站在山巅,俯望大地。

然后我又操作失误,屏幕灰了。

切出去一看,我朋友又找我了。

我朋友:x哥,咋样,项目做完可以出来了吗?

我:没呢,拖着。逼他减刑再交项目。

我朋友:666,x哥牛批!

我愧不敢当,这不,复活了。继续冲杀。

我朋友:但是你那个项目有问题啊。这种xx麻将实际上是给别人提供网络赌博的渠道,点卡等于赌场的抽水。

我朋友:你这种间接提供网赌,被抓到就又进去了。

我朋友:x哥,人呢?你这样不行啊。

然后我屏幕又灰了。再切出游戏。

我:去去去,别乌鸦嘴。

我:技术无罪,你懂吧。这又不是我想搞的项目。

我朋友:要不,你举报吧。说不定还能拿个戴罪立功?

我:……这,不太好吧……

我有点意动,又有点犹豫。

我还没给我朋友回消息,一旁的张工先叫了起来。

张工:又要输了。你怎么就不能专心点打游戏呢!

张工:连打游戏都不专心!

我只好尴尬的关闭了聊天窗口。

经过一场奋战,果然还是输了。

张工握紧拳头盯着我。

我立刻认怂:我错了,是我太菜了。

领导:你们在说什么呢?

没注意间,领导又来了,手上还拿着一叠材料。

我瞎编了几句项目遇到困难,正在讨论,糊弄了过去。

领导:来看一下,这是减刑申请书。已经给你们写好了。

我稍微翻了翻,减刑申请书包含:

  • 申请人的信息。

  • 犯案情节,服刑期间的积极行为。

  • 说明减刑条款,就是减刑原因。

看了看我的减刑原因,态度积极,确有悔改。

看看张工的减刑原因,态度积极,确有悔改。

我偷偷看了眼张工刚刚还捏紧的拳头。真可谓:

说你没悔改,你就没悔改,有悔改也没悔改。

说你有悔改,你就有悔改,没悔改也有悔改。

看完申请书,我非常满意的点了点头。

但是张工却在一旁低声说道:申请了之后还要评审,评审了还要公示,有人提异议还要复核。这只是第一步。

领导不管我们窃窃私语,继续问项目进度。

那还用说……我们都忙着写(da)代(you)码(xi),当然没什么进度啦。

领导呵斥道:减刑申请书都给你们搞了,你这进度行吗?我下周必须要见到成果!

领导沉默了两秒,补充道:做不完就给我加班加点的干!

我和张工对了对眼色,张工微微摇头。

我心中有数,当即答道:我们会努力的。

我似乎说了什么,但其实我什么也没说。

领导:下周如果没完成,减刑申请书不会通过审批的。

领导呵斥完,就走了。

我和张工面面相觑。

我:要不,还是下周提交完整版?

张工保持沉默,皱着眉头,没说话。

这一招,给个蜜枣再敲一棒子,令我和张工都踌躇了。

我犹豫了一下,说道:要不,这周少玩点游戏,推点进度意思一下?

张工犹豫了一会儿,微微点头。

我叹息道:再这样磨洋工不合适,但是完全做完也等于主动丢弃谈判资格,所以推动一些,意思意思,只能如此了。

张工诧异的看了我一眼,赞道:说的不错。

暂时也无心游戏了,我切到聊天界面一看。

好家伙,我朋友快给我刷了99+了。

就看最后几句……

我朋友:x哥,你还在吗?

我朋友:你是不是被监狱领导抓到了?

我朋友:我现在报警来得及吗?

我朋友:呸,不是,我现在举报来得及救你吗?

我朋友:x哥你说话啊……

我踌躇了,我开始思考一个人生的终极问题,我朋友会不会是喜欢我?

这不就是,我拿你当兄弟,你居然想上我?

烦恼了挠了挠头,我还是回了消息。

我:闭上你的乌鸦嘴。

我:我刚才在打游戏。

我:刚才领导来了下。

我:给了减刑申请书。

我:暂时不考虑举报。

我:就看后面减刑顺不顺利了。

隔了会儿,我朋友回信了。

我朋友:我差点就在想报警了。

我朋友:不过想了想,你在里面,人家民警也不管啊。

我:……废话,狱警也只会一起对付我……

这可能就是入狱的困扰了吧,警察不会保护你了。相反,警察遇到你,得抓你。

在紧张的写(da)代(you)码(xi)中,一周很快就过去了。

当领导来检查的时候,我们的修改,当然……并没有完成。

领导对我们拍桌子瞪眼,怎么这么久了还没完。

我赶紧解释:你看这个这个,这几个关键点,我们这一周加班加点的赶出来了。

然后我跟上一句:减刑还是需要您大大的……

领导直接打断了我,说道:行,就这样上线吧!

我懵逼了。我看向张工,张工也懵逼。

领导:客户等得不耐烦了,先上线。这些问题看他们反馈再考虑改不改,不反馈就不管了。

我和张工无以言对,最后我只能竖起拇指,夸道:您真是高!高明!

领导接着发话:小张先送回去劳改,小x你负责给客户上线。

然后狱警就把张工制服带走了。

张工走前留了这么一句:小x,要注意保证质量啊。

张工强调了“质量”,我自然明白这意思。

在项目中质量和速度近乎是反义词,做得快就容易粗制滥造,赶工做出垃圾。而要提高质量,那么速度上就快不起来。所以,张工是提醒我,切记别忘了拖时间,把握好把柄。

看着领导那不屑的笑容,我想他没明白这个提醒的含义。

接下来领导给了个联系方式,让我去联系。好家伙,居然是让我上线。那我岂不是……具备了再次删库的条件。

等下,我为什么要说再?算了,先再来一把游戏吧。

和客户的联系人沟通之后,确认了是他们提供主机,我远程登录上去部署。

然后,我要配合他们联调测试,直到彻底确认能可以使用。

了解到这些,我立刻又写了个后门。

既然能够得到具体的部署地址,那么,我就在服务器上面留了个入口。

只要我发送特定的加密字符串到特定入口,立刻启动核心代码删除程序。

这样,主动删库和被动删库的能力就齐活了。

(被动就是指那个一个月没有更新密钥就自动删除代码的程序。)

然后就是枯燥的上线过程。

先部署数据库,然后部署服务器,然后测试网络情况。

自己先用电脑的手机模拟器下载APP,进行测试。

然后指导对方联系人用手机下载APP,进行测试。

中间略有波折,最终顺利通过。

我就基本完成了上线任务。

闲下来之后,我开始慌了。我忽然意识到了一个问题:

领导在决定上线之后,立刻拖走了张工。

那现在上线完成了,是不是也会拖走我?

虽然我留了后门,但是也不能低估领导的凶狠啊。

我立刻把本地代码上传云端,然后对本地代码进行清空。保证我独一份的数据。张工那台我也给删干净。

然后通知我朋友:如果一个月,不对,如果两个月联系不到我,就举报领导参加灰产。

我就一边上传文件,一边写举报信。

当然是实名举报,举报人是谁?是我自己。

这多劲爆啊,狱里的犯人还能举报狱里的领导。

匆匆忙忙,传完文件,本地清空也搞定。然后举报信发给了我朋友。

好了,我安心了,继续打游戏。

我正要开下一把,领导倒是没来,但是狱警来了。

我:额……有什么事吗?

狱警:领导说项目结束了,从哪来回哪去。

狱警颠了颠警棍,问道:你自己走,还是我带你走?

我:……我自己走,我自己走。

在狱警的监督下,我回到了和张工一起的牢房。

张工诧异的发问:你怎么回来了?

张工下一秒醒悟:你怎么没拖住呢!

我当场尴尬,回道:这也不是写代码,只是部署个项目,一不小心就全弄完了。

张工气的抬起了手,犹豫了一会儿,又放下。

张工叹息:唉,这下子完蛋了。给这老小子得意了。

我尴尬的不知道说什么。但是觉得沉默也不好。

于是我顺着张工的话头说道:是啊,这下子完蛋了。

但是我想了想,又回过味来。之前就是坐牢,现在还是坐牢,有什么区别呢?

可能区别就是不能打游戏了吧。

于是我和张工一起,原地坐牢。

我:好无聊哦,现在没有游戏可以玩了。

张工:何止,刑期还变长了。

我:有吗?没变长吧。

张工:本来可以减刑,现在有可能减不了,那就是变长了。

我:……似乎很有道理的样子。

然后我们继续参加劳改。

大体内容就是,简单重复的工作,钉扣子和绣花等等。

熬了两三天,从难熬到逐渐习惯。

我和张工都开始麻木了。

这时候年轻的狱警小哥找来了。

小哥:领导正找你呢,赶紧跟我来。

我懵逼:我这儿活还没干完……

小哥:别干了别干了,你程序出bug了。领导喊你回去项目组修bug呢。

我缓缓回过神来,问道:出bug了?

小哥:是啊。

我猛地意识到,我可以回去了。

我笑了起来:哈哈哈,我的程序出bug了,出bug了啊!

强烈的喜悦冲刷着我的内心。

意料之外,而又情理之中,代码出bug了。

往常的我,出bug愤怒至极;而这次的我,出bug特别开心!

然后我就被狱警小哥送回去了。

我那个开心啊,又能回去打游戏了,又能跟网友们吹牛了。

乐颠颠地走着。

直到我坐在电脑面前,我才开始思索。为什么出bug了?

我明明是拿了个现成的项目改的,凭什么出bug啊?

难道又是历史的代码,屎山带来的问题?

想着想着开始头大了,我就想先打把游戏解解压。

刚刚打开游戏界面,我就瞧见领导正走进来。

我赶紧把游戏关了,切到代码界面,假装在看问题。

领导:小x啊,你怎么回事,项目出bug了,赶紧看看吧。

我:在看呢在看呢。

一边假装严阵以待,一边想着等会儿游戏用什么英雄。

领导:什么时候能查出来啊?

我灵机一动,答道:这个,我也没把握啊,可能是张工写的部分有问题。需要张工帮忙看看。

领导陷入了深思。

我感觉我真特么贼机灵,赶紧借着这个机会,把张工拉回来,正面肛领导。

领导沉默了一会儿,脸都黑了,最后用手一拍桌子,说道:我把小张给你派来,但是你今天必须查出来问题是什么。

然后领导威胁道:不然的话,不仅不能减刑,晚饭也别吃了!

我立即点头:好。

然后领导走了。

得了,这游戏看来暂时不能玩了。

我得研究研究,到底是为啥啊?

我远程登陆了服务器,然后通过工具,获取了服务器上面的报错内容。

报错内容挺简单的,内存溢出了。

就是内存不足,项目需要的内存超过了分配的内存。

这真是个经典错误,然后我开始探究是不是服务器太垃圾了,或者配置有问题,内存不够用?一看,好家伙,服务器没问题,内存给的很大,应该不是这方面的问题。

然后我换了工具,尝试提取了内存分布情况。就是看看到底什么占了大部分内存。

这时候张工就来了。

我:张哥,你可算来了。兄弟我够义气吧?见到机会,就把你拉回来了。

张工:小x不错啊,好兄弟!

张工赞了我一句,然后问我,是什么情况,为什么能把他拉回来?

我就开始介绍,大概出了什么问题,我跟踪到了哪里。还提了领导威胁的话。

然后我们初步达成了共识,先把问题查出来,然后以此为理由,跟领导讨价还价。

接下来,我就打开了内存分布的日志,好家伙,内存里占满的是基本类型。

这种基本类型到处都在用,根本看不出问题。

我和张工相互对视,两脸懵逼。

然后,我们讨论了一下,原有项目没这个问题,所以我们一起检查修改的代码部分,尽快找出问题。

查了一阵子,张工大叫一声,找到了。

我赶忙跟过去看,是哪里出了问题。

张工:就是这个函数,没有释放内存资源。

我:这一块啊……我记得我专门优化过这一系列的内存释放啊。

我:之前这一块乱七八糟的,用一下释放一下,没有规律。代码跟屎一样。

我:当时我看到了,就把内存释放合并到特定模块。优化结构,挺高可阅读性和可用性。

张工指着屏幕上的特定部分,说道:你的优化我看到了,思路不错。但是,这一块没有引用到你的释放模块。

我:……

核对一下代码,是的,几个优化的模块都有引用到了,但是这一个,没有。

我再看了一遍,是的。唯独这个,它没有就是没有。

我:这,咋说……哎,它怎么就没引用到呢。

张工:所以说,就是改的时候漏了。

张工:哎,你不知道程序员界的那句谚语吗?就是“bug能跑,就别改。”懂?

我寻思这是哪儿来的谚语,说道:可这也不是bug,就是设计混乱,代码稀烂。我才做的优化。

张工:一样。这种写的烂的,不管他再烂,只要能跑,就别改!你改了一个bug,就可能因此衍生出一千个bug。

我无奈点头,答道:是是是,明白了。bug只要能跑,就别动它。

接下来我们讨论了一下,有两个方案:

1,直接恢复原始代码,恢复这个模块的逻辑;

2,检索所有涉及部分,都改成新的,确认无遗漏。

讨论了一下,还是新的更合理。优化是有必要的。

我们采用方案2,全部改成新的。

于是我进行了全局检索,确保全部修改到位。

改完了。接下来?当然是来一把游戏啊!

打了两把游戏之后,领导来催了。

领导:小x啊,问题找到了吗?

我:找到了找到了。

领导:是为什么?

我:这个,程序在我们电脑上都是好好的,我查了下,是服务器的问题。

领导有点担忧的问道:那怎么弄一下,修复一下?是不是要换服务器?

我:不用不用。我调整一下程序和服务器的配置,兼容一下就好了。

领导脸色欣慰,说道:那赶紧弄一下吧。

(说句闲话。这个bug是真的出现过的,我们这边来了个新人,把c的内存释放的部分优化了一下……然后就出现了严重的生产事故。)

领导让我赶紧修复,而我却闭上了嘴。

这时,张工面无表情的看着墙壁说道:我们的减刑,安排的怎么样了?

领导皱起了眉头。

场面一时间沉默了。

不知过了多久,领导神情平缓了,说道:现在修复吧,我会为你们争取减刑的。放心,亏待不了你们。

张工看向了我,微微点头。

我心里有了底,然后手指如飞的操作起来。

其实也没什么内容,就是编译一个新版本,然后丢上去覆盖,重启,完事了。

看着项目启动完成的提示出来,我就对领导说,启动好了,可以试试了。

随后领导播了个电话,确认了运行正常。

这次紧急bug就到这里了。

接下来,我们不需要回去劳改了,因为领导终于意识到了项目可能出问题。

所以,我们转成项目的维护工程师了,接下来就是在这边维护项目。顺便把几个可能要做的修改点,先做一下。

领导走前还强调了,会给我们“加薪”。

劳动改造产生经济效益,会给犯人发点补贴,就是零花钱。

一个月,少的40或者60元,多的100元,可以买点烟抽一下,或者买点榨菜改善一下伙食。

而我们从事技术类工作,领导许诺,会给我们一个月发300元。能多买好几包榨菜呢。

然后,接下来我们就放心的继续打游戏了。

过了几天,减刑的审查结束了,开始公示减刑名单。

张工果然在减刑名单上面,稳得很。

我看到名单就夸张工:张哥稳啊!稳得一批!

但是,减刑名单上没有我的名字。

我翻来覆去的看了好几遍,确实,真的没有我的名字。

我:我要见领导!我要见你们领导!

狱警:领导说了,他不在。

狱警:……就是领导不在,现在见不了你。

我:那你告诉他,不来的话,我现在就删库。

狱警:删库?啥意思?

我:就是让项目死掉的意思。你转告领导吧。

然后狱警就走了。

隔了没一会儿,领导来了。

领导:哎,我说小x啊,别激动嘛。我不会亏待你的。

我:……

无语了一阵子,我直接问领导:为什么减刑名单上面没有我?

领导:我可是给你换了高级牢房呢,我不会亏待你的。

我再问领导:为什么减刑名单上面没有我?

领导:我给你提供了优越的办公条件,你们是少有的能够碰电脑的犯人啊,别不知足。

我三问领导:为什么减刑名单上面没有我?

领导:你看,别的犯人一个月才几十块,我现在可是给你开了300块工资呢。

我快要疯了,嘶吼着问道:你xx的,到底为什么减刑名单上面没有我!

领导脸也黑了,沉默良久,吐出了四个字:下次一定!

随后领导安抚了我,说了一套什么我审查资格不达标,所以没通过的话。

我持怀疑态度,没说话。

然后,领导强调下次会再为我申请。

我没说话,但也没办法。

随后领导离开了。我只能叹息,等待。

审查资格不达标什么的,我是不信的。毕竟张工的减刑原因可是“态度积极,确有悔改”,这他都能通过,我凭什么不能通过?

但是胳膊掰不过大腿,领导说你不达标,那你就是不达标。

我等这个“下次一定”,着实等了好久。

接下来,我和张工继续一起打了一段时间游戏。

张工在减刑后刑期缩短,不久后申请了假释,他就出狱了。

然后我就失去了双排的小伙伴,开始了孤独的单排之旅。

中间我朋友有找我聊天。

我朋友:x哥近来可好?

我:不好,差极了。

我朋友:咋了,监狱里过的不是美滋滋吗?

我朋友:上次还以为你要出事,结果也没多久又跟我说没事了。

我:刑期变长了,能好吗。

我朋友:啥?刑期还能变长?你是在里面斗殴了?

我就跟我朋友解释了一下整个事情,我本来好好地能减刑的,结果减刑飞了。

我:减刑没减成,可不就是变长了嘛。

我:另个一起的狱友可是减刑成功了,他都假释出狱了。

我朋友:……真惨啊。但,也有可能就是你的狱友够狠,才成功的。

我朋友:而你太好拿捏了,就被剩下了。

我朋友:有些东西只能自己去争取,而不能假手于人。

我:是是是,你说的都对。

我微微叹息,事已至此,徒呼奈何。

过不久,领导又来找我了。

领导:小x啊,我这边又接了个项目。

我:这个,是什么项目?

领导给我讲了讲,我越听越耳熟。

我:等下,这不就是我入狱前做的项目?

领导微微点头:没错,就是它。

我瞬间开始蛋疼,脸上不知什么表情是好,应该是一抽一抽的。

有了上次的教训,我也不迂回了,直接问道:那我做了的话,有什么好处,给我几十万?帮我减刑假释?

领导神秘一笑,然后大手一挥,大气的说道:做成的话,工资再给你加两百!

我气得开始笑:哈哈哈。

蛋疼的抽抽,笑了会儿也就罢了。

我慢慢回过气,说道:这项目可是据说价值几百万,还把我送进来了。你确定,只是给我加两百?

领导低沉的说道:也是,听说这个项目必须靠你。那,再加两百!不能再多了!

我摇了摇头,直接不理领导了。

狱里拿个千八百有什么用,多吃几包榨菜吗?

出去了之后,以我的能力每个月至少一万以上的,在这里面加薪,有什么用呢。

领导劝了几句,发现我完全不理它。

然后咬牙切齿的走了,说着,以后有你好看的。类似这种威胁的话,然后往外走。

我完全没听进去,还能咋滴啊。我的情况难道还能更差。

等下,我下次减刑咋办?领导可是承诺了“下次一定”的。

于是我喊住了领导:等下!

领导立刻转怒为喜,说道:怎么,改主意了?我说嘛,就没有加两百搞定不了的,不行就再加两百!

我开始怀疑自己是不是做错了,我应该继续保持沉默。

领导:咋了,又不说话了?

我缓了缓神,慢慢的说道:这项目,我做了,能立刻减刑吗?

领导:这当然不可能……

领导看我就要变脸了,转而说道:不可能不行。

讨价还价了一番,大概是要求我把删库的数据完整恢复,并且再做一些相关的改造调整。

领导给出的价码是:“尽快”帮我申请减刑。

那我的回应自然是:“尽快”完成工作。

商量完之后,领导走了。

我接着打游戏。

打了一天游戏,回到牢房,躺着。

有点无聊啊。张工走了,单排着实没劲。

闲的开始数绵羊。

然后狱警小哥带个人来了。

狱警小哥:这位是x工。这位是陈工。

狱警小哥:领导安排陈工过来,后续协助你开发项目。

我无可无不可的点了点头。

随后狱警小哥完成了引导,就走人了。

陈工立刻贴了上来,媚笑着说道:x哥,你好!叫我小陈就行。

我随意的点点头,问道:你咋进来的?

陈工略带不好意思的笑了笑:就是急用钱,顺手从公司账上划了点。

我大吃一惊,说道:你是黑了公司财务系统,还是盗了账号?

陈工保持不好意思的笑容,说道:修改了公司的收款路径,转到了我的账户上。不小心搞多了,被发现了。

我:搞多了是多少?

陈工:也就几百万吧。

我寻思这也太明显了,公司一段时间内流水变少,肯定是会探究的。这人略蠢啊,被抓的不冤枉。

陈工看我不说话了,就问我:x哥,你是怎么进来的?

我就把我的苦逼故事复述了一遍。

隔天,我去项目组继续打游戏,陈工就也跟过来了。

我约陈工双排,陈工没答应。

陈工说:监狱里是难得的清净时光,要好好的修炼,出去才能赚大钱。

得了,人各有志,各玩各的吧。

玩着玩着,领导又来催进度了。

领导刚刚进门,陈工就站了起来,迎到门口。

陈工媚笑着说道:哎哟,领导来了,真是蓬荜生辉啊!

在迎接领导的同时,陈工朝我使眼色,让我快点关闭游戏。

虽然陈工的姿态我有点不爽,但,也是给我打掩护,对吧。

我马马虎虎关闭了游戏,看着电脑屏幕开始思考人生。

领导:小陈啊,在这里感觉如何啊。

陈工:太舒服了,没想到监狱里能有这么好的条件。我简直想在这里永远住下去。

领导微微点头,随口说着:不错,不错。

然后领导过来问我:小x,进度怎么样了?

我表示:工作比较困难,正在努力推进。

领导皱了皱眉。随后若有所指的说了句:小陈你要好好学啊,x工回头减刑出狱了,项目就靠你扛大梁了。

陈工点头如捣蒜:是是是,一定努力学习。

随后领导走了。

陈工找我要项目源代码,用于他学习。

我有点不想给,这独占的源码放出去,可能就收不回来了。

但是,不给的话,他跟领导告一状,那我怎么办?现在又没和领导撕破脸,减刑还要仰仗领导。

最后考虑到,毕竟是狱友,在减刑这块,我们是统一战线的。还是给吧。

于是,我把之前领导给我和张工减刑的故事,跟他说了一遍。告诉他,要长教训,拿住把柄。

陈工赞同道:x哥说得对!确实是这样。

我看他应该明白了,然后把源码也就共享给他了。

隔天领导就又来了,检视了一下。

领导问我进度,我的回应和昨天一样。反正我都在打游戏,怎么可能有进度。

然后领导问陈工,项目熟悉的怎么样?

陈工就拿出了好几个我一直拖着没改的功能。陈工居然全都做完了。

我当场惊呆,这陈工,咋这样?

一来是做得快,不愧是不打游戏的人;二来是怎么没拖呢,昨天的话都白讲了啊!

领导大大的夸赞了陈工。随后就提出了给陈工加薪。

陈工千恩万谢的说着:感谢领导栽培,领导恩重如山,领导就是再生父母!

我在一旁冷眼旁观,感觉事情不太对劲。

看来我要早做打算了。

我打开了聊天框,我朋友的头像暗着。

我:我可能要出事了。

我:如果连续两天联系不上我,就把举报材料帮我发出去吧。

我:鱼死网破而已,我不惧!

随后在服务器上设置了自动任务,48小时后自动开始批量删除文件。

只要我连续两天无法接触电脑,就直接炸了吧。

这自动任务之前就写过,现在基本上就是复制黏贴,轻车熟路。

领导和陈工一顿亲切交流。这时才结束。

然后领导看我的眼神就变了。

领导似笑非笑的说道:x工,你可真能拖啊。

我一边退出软件,一边删除文件,随意的应道:不敢拖延,只是陈工能力比我强罢了。

领导点了点头:x工说的,有几分道理。

随后领导侧头斜着眼睛看过来:那么,x工就回去劳改吧。

而后领导拍了拍陈工的肩膀,说道:小陈,好好干,我不会亏待你的。

而后领导打了个手势,旁边的狱警冲上来,制服了我。

这一幕可真嘲讽,想当初被按住的可是另一位呢。

我挣了一下,挣不脱。也就放弃了挣扎。

我走前,大喊道:过河拆桥,不得好死!

随后我度过了战战兢兢的两天。

中间陈工有和我一起吃饭,我沉默了许久,还是忍不住问了一嘴。

我看似不在乎的说道:小陈,你害我,又有什么好处呢?

陈工先是一脸迷茫,而后恍然,说道:我没想这样啊,我只是努力展现价值,希望得到认可与奖励。

陈工随后一脸歉意的说道:非常不好意思,我没想到我这样,会导致你被叉出去。

我微微叹息,也不知道该如何说话。原来,有些人只是在努力,他根本不知道他的努力把你卷死了。

随后我不再说话,静静吃饭。

但是,陈工却是打开了话匣子。

陈工左右看了看,压低声音对我说:其实我也没指望这领导能给我多少好处,这领导一看就是个抠门精,只会画饼,不干实事。

我诧异的看了陈工一眼,这小伙子似乎挺清醒的。

我:那你还……

陈工继续压低音量说道:我已经把我的收款账户插进项目里了。

陈工说到这里,就阴恻恻的笑了笑。而我,哈哈哈,笑声没收住,赶紧捂住嘴。

接下来,饭都感觉更香了。

不过我的处境也没什么本质变化,过一会儿也就恢复了平静。

熬到两天后,我静静的待着。我心里想着,系统该炸了。估摸着是这个时间了。

又过了小半天,领导果然来了。

领导倒提着警棍,他来了,他来了。

但是脸色和我预料的不同,领导居然一点也不愤怒。

领导讽刺的笑着:好小子,居然在项目里埋雷。

我微微皱眉,应道:不敢,可能是系统出bug了,是不是需要我去看看?

领导摇了摇头,说道:不用了,小陈修好了。

我恍然大悟,却不知该哭还是该笑。

该哭的是,陈工居然能解决我删库的定时程序;该笑的是,项目的钱已经不再属于你了,而你毫不知情。

看我不接话,也不绝望,领导不满意了。

领导皱着眉说:虽然你没给我造成很大的损失,但是,我不教训你一顿,我心里不痛快!

领导指使手下控制住了我,随后给我一顿乱抽。

给我抽断了几根骨头,躺在地上只能喘息,痛到无法动弹。

不知时间过了多久,检察院的人来了。

指着我说了些什么,开设网络赌场,殴打犯人,之类的罪行。

然后,我松了一口气,就昏了过去。

我再次醒来时,人已经在医院了。

后来,和朋友聊了聊才知道,我朋友把我的举报信发给了检察院,纪委,市长热线,等举报渠道,并且通过记者朋友进行了宣传,煽动舆论。

举报了领导非法经营灰产,利用xx麻将APP开设网络赌场,肆意殴打犯人,等几个罪行。

然后,我提供的材料就是证据,我本人也成了证据。

我还问我朋友:你怎么知道殴打犯人?我没写这个啊。

我朋友:我猜的。你都失联了,大概率会挨打,随便写上的。

我:……

过了一段时间,慢慢的知道。

领导因为开设赌场等罪,也进去了,不过这类人的关押的监狱不一样,换了个监狱,

而我也因为举报有功,符合了重大立功表现的条例,成功得到了减刑。

而后许久听说,陈工又加刑了,也不知是真是假。

好了好了,不说了,医院的领导叫我帮他们看看系统问题了。

(全文结束)

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2020年11月17日消息,随着网络的普及,一些不法分子动起了利用网络赌博非法牟利的歪脑筋。海南省琼海市嘉积镇的黄某某就是其中之一,他利用网上打麻将软件,开设赌场聚众赌博,两年多内赚取利润20万余元,参赌人员达到180人,总流水金额达到541万余元。11月17日,记者从海口市秀英区人民检察院获悉,上述案件经检察院提起公诉,黄某某因犯开设赌场罪被判处有期徒刑三年,缓刑四年,并处罚金一万二千元。

——写完了,没了,出狱了。

来源:http://www.zhihu.com/question/483752248/answer/2127520344

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图源:网络

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一人顶嘴领导,全体00后被统一管理

一位IP位于广东,名为“奥莱斯”的网友爆出疑似公司发布的通知截图显示,他们公司为了方便管理,规范职场,现设立“新一代”部门。

该部门除了一位周姓主管外,其余均是00后新时代同事。以后公司在职及入职的00后,不管隶属哪个部门,都由此部门统一管理,其他部门不得插手。新部门所有规章制度均按照职场管理进行,如有违反,一律按照相关规定处罚。如果不适应该部门,可申请调离。


图源:微博

该网友进一步解释,事情的起因是一个00后同事工作效率比较低,别的员工8小时完成的工作他需要16个小时。上级领导质问他为什么别人可以完成,他完成不了。他顶嘴说:“那你叫别人做。”此后,公司以不符合公司要求将他辞退。这个事情最终经过劳动仲裁,判00后员工输了仲裁。之后,公司高层便开会讨论成立了这样一个部门。

该网友表示,成立这样的部门并不是因为00后表现不佳,而是00后和公司目前管理制度的大框架有不太契合的地方。

据了解,这个“新一代”部门将对上班迟到、早退、旷工、上班偷懒、没在规定时间完成工作等情况设置相应的处罚制度。对迟到几次算旷工,转岗甚至辞退等情况也做了说明。新部门还特别强调,请假不提前、不服从工作安排都有相应的处罚。如果员工与公司解除合同后,诋毁公司、泄露公司机密都会被起诉。


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总而言之,新部门的宗旨是要给00后员工强调制度,所有事都按制度来办,没有弹性了。

网友:整顿职场反被整顿?

此消息一出,不少网友戏称,00后刚开始整顿职场,就被职场给整顿了。还有网友表示,公司管不住00后,才会设立这种“奇葩”部门。

支持00后的网友认为,00后站出来反抗,勇敢表示异议的做法让人敬佩

  • “又想要应届生的低薪酬,又想要他们拥有老员工的高经验高能力,想得真美,给不了高工资就不要嫌人家干事慢”

  • “我还是相信00后,有没有一种可能,那八小时的工作正常情况下本就该16小时才能完成的”

  • “为00后鼓掌,你们是内卷滚蛋的希望”

还有部分支持公司的网友则认为,没完成工作是原罪,整顿职场并不是要变成“杠精”,基本的规章制度还是要遵守的

  • “尽力做好了自己该做的,我爱横着竖着老板管不着我。但是份内工作完成得这么差劲,这人拽什么拽啊”

  • “这难道不是没做完工作还厚脸皮顶撞上级的员工的错?”

  • “拿一份工资就要干好自己的工作,这是责任。”

最后,你对此次网传事件有什么看法?欢迎留言交流~

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来源:程序人生

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