在 WPF 应用中，可以非常方便将一张图片设置为 SplashScreen 启动界面欢迎图，但是如果有设置了启动界面欢迎界面，那么 Application.Current.Activated 事件就不会被触发...PresentationFramework\System\Windows\Application.cs 的 EnsureHwndSource 函数里面将是入口代码，而在 WmActivateApp 函数就是触发的逻辑...return false; } 也就是说调用进入 WmActivateApp 的参数将决定是否调用 OnActivated 函数，在 OnActivated 函数里面就是事件触发...IntPtr.Zero, wrapperHooks); } } 也就是说 Activated 事件的触发就是依靠...Application 的 EnsureHwndSource 函数调用之前，系统发送了 WM_ACTIVATEAPP 消息给到应用了 所以在 App 的构造函数监听 Activated 事件将不会收到触发
是否有可能永远不触发gc？ 为什么golang的gc不整理、不分代？...问题1 golang如果有两个对象循环互相引用，是否会出现永远回收不了的对象? 为什么会想到有这个问题呢？因为有人曾经问过，为什么golang里面不能有包的循环引用？其实这两个问题并没有相关性。。。...其中A和D明显是相互引用的，只要A不用了，那么两者就会被回收。 问题2 golang的gc标记方式为什么用bfs而不是dfs?...问题3 是否有可能永远不触发gc？ 我们知道触发gc的条件有几个： 达到GC百分比上限 达到一定的时间2分钟（sysmon） 使用runtime.GC() 那么是否有办法实现永远不触发gc呢？有的！...所以这也让我们在写程序的时候要注意，千万不能有死循环，并且当中没有任何函数调用（虽然在实际中很少存在） 问题4 为什么golang的gc不整理、不分代？
老年代很快被填满，触发Major GC（因为Major GC一般伴随着Minor GC，也可以看做触发了Full GC）。...假设现在只有一个survivor区，我们来模拟一下流程： 刚刚新建的对象在Eden中，一旦Eden满了，触发一次Minor GC，Eden中的存活对象就会被移动到Survivor区。...区再满了，就再触发一次Minor GC，Eden和S0中的存活对象又会被复制送入第二块survivor space S1（这个过程非常重要，因为这种复制算法保证了S1中来自S0和Eden两部分的存活对象占用连续的内存空间...上述机制最大的好处就是，整个过程中，永远有一个survivor space是空的，另一个非空的survivor space无碎片。 那么，Survivor为什么不分更多块呢？...另外，文中的插图都是我自己在word的smart art中绘制的，看起来不精致请见谅。
会根据某些特征对流事件进行分组 KeyedStream KeyedStream是在普通的DataStream基础上，我们通过一定的规则将在逻辑上将一条流划分为不同的分区，具有相同规则的记录会被分配到同一个分区...ConnectedStreams，ConnectedStreams支持的操作如下图： 在被Connect的两个流的处理逻辑之间我们可以共享状态，并且我们在进行计算时可以为每个流定义他自己的操作： map...Tumbling Windows：窗口间的元素无重复 Sliding Windows：窗口间元素可能重复 Session Windows：窗口间的元素无重复 Global Windows：全局的window，默认永远不触发窗口...abstract void clear(W window, TriggerContext ctx) throws Exception; } onElement：每次往window增加一个元素的时候都会被触发...onEventTime：当EventTime Timer被触发的时候调用 onProcessingTime：当ProcessingTime Timer被触发的时候调用 onMerge：对两个Trigger
发起方：Initiator，IPSec会话协商的触发方，IPSec会话通常是由指定兴趣流触发协商，触发的过程通常是将数据包中的源、目的地址、协议以及源、目的端口号与提前指定的IPSec兴趣流匹配模板如ACL...指定兴趣流只是用于触发协商，至于是否会被IPSec保护要看是否匹配协商兴趣流，但是在通常实施方案过程中，通常会设计成发起方指定兴趣流属于协商兴趣流。 3....响应方：Responder，IPSec会话协商的接收方，响应方是被动协商，响应方可以指定兴趣流，也可以不指定（完全由发起方指定）。 4....IPSec中安全性还体现在第二阶段SA永远是单向的： ?...最后思考：为什么可以在 GRE OVER IPSEC 中可以带上 NAT？
如果没有Survivor，Eden区每进行一次Minor GC，存活的对象就会被送到老年代。这样老年代内存很快就被用完，触发Major GC。...2 、为什么要设置两个Survivor 设置两个Survivor区最大的好处就是解决了碎片化 为什么一个Survivor区不行？...假设现在只有一个survivor区，我们来模拟一下流程： Eden满了，触发一次Minor GC，Eden中的存活对象就会被移动到Survivor区。...，就再触发一次Minor GC，Eden和S0中的存活对象又会被复制送入第二块survivor space S1（这个过程非常重要，因为这种复制算法保证了S1中来自S0和Eden两部分的存活对象占用连续的内存空间...如果对象的复制次数达到16次，该对象就会被送到老年代中。 上述机制最大的好处就是，整个过程中，永远有一个survivor space是空的，另一个非空的survivor space无碎片。
那么其交集是192.168.1.0/24ßà10.0.0.0/8，这就是最后会被IPSec所保护的兴趣流。...2.发起方：Initiator，IPSec会话协商的触发方，IPSec会话通常是由指定兴趣流触发协商，触发的过程通常是将数据包中的源、目的地址、协议以及源、目的端口号与提前指定的IPSec兴趣流匹配模板如...指定兴趣流只是用于触发协商，至于是否会被IPSec保护要看是否匹配协商兴趣流，但是在通常实施方案过程中，通常会设计成发起方指定兴趣流属于协商兴趣流。...3.响应方：Responder，IPSec会话协商的接收方，响应方是被动协商，响应方可以指定兴趣流，也可以不指定（完全由发起方指定）。...IPSec中安全性还体现在第二阶段SA永远是单向的： ?
Flink的流批一体的语义使得我们可以像查询批处理中的静态表一样查询动态表。查询动态表将生成一个连续查询。一个连续查询永远不会终止，结果也会生成一个动态表。...测试结论： 对于相同主键的左右流数据，假设左右流时间属性为T左，T右， 不设置水位线延迟的情况下， 左流选择join的是右流中T右1<=T左<=T右2，如果T右2还没来到，会缓存，以等待； 已经被触发写出的右流数据会被删除缓存...，之后左流乱序迟到数据会被缓存，等待下一次触发Join时写出，但此前对应的右流相应版本的缓存已被删除所以NULL填补； 设置水位线的情况下， 左流数据触发写出的时机是水位线延迟之后的版本到来时写出，未到来时缓存...； 对于右流来说，同样，触发右流可以被join的时机是右流水位线延迟之后的右流版本被左流触发join 其他性质同不设置水位线延迟一样
老年代很快被填满，触发Major GC（因为Major GC一般伴随着Minor GC，也可以看做触发了Full GC）。...假设现在只有一个survivor区，我们来模拟一下流程： 刚刚新建的对象在Eden中，一旦Eden满了，触发一次Minor GC，Eden中的存活对象就会被移动到Survivor区。...堆空间被散布的对象占据不连续的内存，最直接的结果就是，堆中没有足够大的连续内存空间，接下去如果程序需要给一个内存需求很大的对象分配内存。。。画面太美不敢看。。。...区再满了，就再触发一次Minor GC，Eden和S0中的存活对象又会被复制送入第二块survivor space S1（这个过程非常重要，因为这种复制算法保证了S1中来自S0和Eden两部分的存活对象占用连续的内存空间...上述机制最大的好处就是，整个过程中，永远有一个survivor space是空的，另一个非空的survivor space无碎片。 那么，Survivor为什么不分更多块呢？
之前我们提到的 IE 和 Netscape 的开发团队提出了两个截然相反的事件流概念，IE 采取的是事件冒泡流，而标准的浏览器的事件流则是事件捕获流。...alert('我是button的点击事件') 17 } 18 } 19 }); 20 这时候，如果我们不希望出现事件冒泡... 在页面滚动的时候，浏览器会在整个事件处理完毕之后再触发滚动，因为浏览器并不知道这个事件是否在其处理函数中被调用了 event.preventDefault()，而 passive 修饰符用来进一步告诉浏览器这个事件的默认行为不会被取消...，即 使用 passive 修饰符后表示绑定的事件永远不会调用 event.preventDefault()。...2、.passive 和 .prevent不能一起使用 不要把 .passive 和 .prevent 一起使用，因为 .prevent 将会被忽略，同时浏览器可能会向你展示一个警告。
缺乏真实事件时间的数据会被流处理器附上时间戳，即流处理器第一次看到它的时间（这个操作由 source 函数完成，它是程序的第一个处理点）。...采用计数窗口时，分组依据不 再是时间戳，而是元素的数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。滚动和滑动的计数窗 口分别定义如下。...但就计数窗口而言，假设其定义 的元素数量为 100，而某个 key 对应的元素永远达不到 100 个，那么窗口就 永远不会关闭，被该窗口占用的内存也就浪费了。...触发器控制生成结果的时间，即何时聚合窗口内容并将结果返回给用户。每一个默认窗口都有一个触发器。例如，采用事件时间的时间窗口将在收到水印时被触发。...对于用户来说， 除了收到水印时生成完整、准确的结果之外，也可以实现自定义的触发器。 时间回溯 流处理架构的一个核心能力是时间的回溯机制。
缺乏真实事件时间的数据会被流处理器附上时间戳，即流处理器第一次看到它的时间（这个操作由 source 函数完成，它是程序的第一个处理点）。...采用计数窗口时，分组依据不 再是时间戳，而是元素的数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。滚动和滑动的计数窗 口分别定义如下。...但就计数窗口而言，假设其定义 的元素数量为 100，而某个 key 对应的元素永远达不到 100 个，那么窗口就 永远不会关闭，被该窗口占用的内存也就浪费了。...触发器控制生成结果的时间，即何时聚合窗口内容并将结果返回给用户。每一个默认窗口都有一个触发器。 例如，采用事件时间的时间窗口将在收到水印时被触发。...对于用户来说， 除了收到水印时生成完整、准确的结果之外，也可以实现自定义的触发器。 时间回溯 流处理架构的一个核心能力是时间的回溯机制。
为什么聚合操作使用ReduceFunction 比WindowFunction 性能要好 7....窗口数据如何保存：flink 是有状态的流处理, 其中间处理数据都会保存在 state中, 那么对于窗口数据也不例外, 在触发前都会保存在state 中, 保证了其容错机制, 对于每条数据的保存处理都会调用...watermark时会触发窗口操作, 这两种说法类型但是分别对应两种触发机制：a ....，但是这种方式会保存窗口所有的明细数据，对内存压力会比较大, 那么可不可以边接受数据边聚合数据呢，那么内存中对于一个窗口相同的key永远只保存一个聚合的值，可以使用ReduceFunction, ReduceFunction...，会造成两方面的影响 a: 内存消耗变大，窗口数据需要保留更长时间；b: 窗口数据的输出需要保持幂等性，即能够覆盖之前的输出结果，因为窗口函数会被多次触发。
php $a = 2024; if ($a) { return ['year' => 2024]; } 2 for 循环停止条件应该是不变的 不规范代码 for ($i = 0; $i <...php for ($i = 0; $i < 10; $i++) { echo $i; } 3 所有的“catch” 块都应该能够捕获异常 在某些情况下， catch 块是死代码，因为它永远不会捕获任何异常...： 如果有一个基类的处理程序，后面跟着一个从该基类派生的类的处理程序，则第二个处理程序永远不会触发：基类的处理程序将与派生类匹配，并且将是唯一执行的处理程序。...不兼容的代码示例 class MyException extends Exception {} class MySubException extends MyException {} try {...该条款应采取适当的行动，或包含适当的评论，说明为什么不采取行动。即使 switch 覆盖了 enum 的所有当前值，仍然应该使用默认情况，因为不能保证 enum 不会被扩展。
不同之处在于，Python代码不会被CPU立即执行，而是被解释。 就性能而言，这让世界变得不同。 几乎总是使用虚拟机来运行Python代码 虚拟计算机的另一个名称是“字节码解释器”。...称为“字节码解释器”的 Python 模块管理字节码流并为 Python 虚拟机提供支持（维护其状态）。 生成后，字节码通常缓存在内存中。...不，实际上不是。 尽管使用缓存字节码更快，但它的执行或操作速度不如机器代码快。 运行代码的真正 CPU 不是虚拟计算机。...为什么 Python 比 C 慢？ Python 执行大量健全性检查 - 整数永远不会溢出，无效内存永远无法访问，类型永远不会（静默地）不正确，数组永远不会被写入或读取超过它们的末尾。...结论 在本文中，我们了解了为什么 C 语言代码执行比 Python 更快的不同原因。
1.3 水印 通过下面的例子，可以了解为什么需要水印，水印是怎么工作的。在这个例子中，每个事件都带有一个时间标识，下面的数字就是事件上的时间，很明显它们是乱序到达的。...缓存和延迟：如果使用缓存，那么很有可能会永远停止等待。第一个事件是4，第二个事件是2，我们是不是只需要等待一个事件就能保证事件的完整？可能是，也可能不是，比如现在事件就永远等待不到1。...当使用基于数量的窗口，如果数量不够，可能永远不会触发窗口操作。没有选项支持超时处理或部分窗口的处理，当然你可以通过自定义窗口的方式来实现。全局窗口分配器会在一个窗口内，统一分配每个事件。...但是会导致对应窗口重新计算（也叫做延迟响应late firing）默认允许的延迟是0，也就是说一旦事件在水印之后就会被丢弃掉。....); 当配置延迟后，只有那些在允许的延迟之外的数据会被丢弃或者使用侧输出搜集起来。
如果不希望全局自动录制，同时平台也不支持SDK API，可以通过云直播的直播录制进行单独的录制。 如何录制混流？ 如果配置的 全局自动录制 ，混流也会自动录制。...如果配置的 指定用户录制 ，进房时TRTCParams中的userDefineRecordId没有设置，则单路流不会被录制。...如果配置的 指定用户录制 ，并使用客户端SDK API触发混流，主播没有设置userDefineRecordId，混流也不会录制。...生成的录制文件为什么这么多？ 如果配置了 全局自动录制 ，房间里面每路流都会自动录制。 如果没有配置续录时间，每次断流重新推流后会生成新的录制文件。...房间如果多次触发混流，可能会生成多个混流录制文件。
欢迎您关注《大数据成神之路》 摘要：实际问题 我们知道在流计算场景中，数据是源源不断的流入的，数据流永远不会结束，那么计算就永远不会结束，如果计算永远不会结束的话，那么计算结果何时输出呢？...实际问题 我们知道在流计算场景中，数据是源源不断的流入的，数据流永远不会结束，那么计算就永远不会结束，如果计算永远不会结束的话，那么计算结果何时输出呢？...连续查询发生在流计算上面，在 《Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性》 中我们提到过Dynamic Table，连续查询是作用在Dynamic table上面的，永远不会结束的...，查询永远不结束，表格示意如下： 查询类型 计算次数 计算结果 静态查询 1 最终结果 持续查询 无限 不断更新 静态/持续查询关系 接下来我们以flink_tab表实际操作为例，体验一下静态查询与持续查询的关系...特别说明： 上面我们利用 数据变化+Trigger方式描述了持续查询的概念，这里有必要特别强调一下的是数据库中trigger机制触发的查询，每次都是一个全量查询，这与Apache Flink上面流计算的持续查询概念相同
，到流经 source，再到 operator，中间是有一个过程和 时间的，虽然大部分情况下，流到 operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但 是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生...数据流中的 Watermark 用于表示 timestamp 小于 Watermark 的数据，都已经到达了， 因此， window 的执行也是由 Watermark 触发的。...由于 Watermark 是由数据携带的，因此，如果运行过程中无法获取新的数据，那 么没有被触发的窗口将永远都不被触发。...Window 会不断产生，属于这个 Window 范围的数据会被不断加入到 Window 中，所有 未被触发的 Window 都会等待触发，只要 Window 还没触发，属于这个 Window 范围的数据...就会一直被加入到 Window 中，直到 Window 被触发才会停止数据的追加，而当 Window 触发之后才接受到的属于被触发 Window 的数据会被丢弃。
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