distinctUntilChanged的作用是,相邻的重复事件不产生新的事件,所以搜索中使用distinctUntilChanged可以保证只有每次触发的搜索都是不同的字符串,也可以保证输入停止后只会触发一次搜索。
我们在使用订阅者的时候,都是用Sink或者Assign,但是大家有没有想过一个问题,这两种订阅者在第一次连接到发布者的时候,会发送一个无限大(unlimited)的需求(Demand)。
Observable<T>类是RxSwift框架的基础。其作用就像是一条流水线,让观察者可以实时获取对所有可观察对象所触发的事件,也就是说以此来实现对UI的实时更新或数据、事件等实时处理。 与之前介绍RAC类似,Observable对象所触发的事件有: next,触发时将可观察对象的新值传递给观察者 completed,可观察对象的生命周期正常结束并不再响应触发事件 error,可观察对象出现错误导致其生命周期终止
上面的两个问题解决后能大大提升用户体验 解决它们就用到了throttle和debounce
偶然看到一个前端小伙伴写了篇“防抖与节流”,我就想啊,咱后端不也有些喜欢抖来抖去的嘛,我就总结一下吧。 想到几个写几个啊,如果还想看别的抖,可以在评论区留言哦,虽然评论不少,但是我每条都会去看,看到我就加。
前言 看完本系列前面几篇之后,估计大家也还是有点懵逼,本系列前八篇也都是参考RxSwift官方文档和一些概念做的解读。上几篇文章概念性的东西有点多,一时也是很难全部记住,大家脑子里面知道有这么个概念就行,用的时候,再来查阅一番,慢慢就掌握了。 本篇主要来深入了解一些RxSwift实战中用到的一些重要知识点,这里面有很多自己的理解,所以不免会有一些错误的地方,还请大家多多交流,如有发现错误的地方,欢迎评论。 概念 Rx系列的核心就是Observable Sequence这个相信大家心中已经有所了解了,这里不再
这本书可以让你用 Swift 来编写响应式编程代码。但是到底什么是 RxSwift, 这里有很好的定义:
在 swift 环境下开发,网络请求框架最知名就是 Alamofire ,AFN网络请求框架 swift 版本。其强大的功能和多种自定义网络请求,方便性不言而喻。首先来看下在 RxSwift 框架中,其本身也给我们进行的网络请求的封装。如果是在简单的网络请求环境下,可以利用 RxSwift 框架提供的方法来快速实现网络请求响应。 RxSwift框架中,将 URLSession 进行了封装,在 URLSession+Rx.swift文件下,可以找到 RxSwift 为我们提供了四种方法
上面是经常使用的高阶函数,其实和swift的高阶函数是非常类似的,下面再讲几个有意思的高阶函数
说明 这一节提供的方案是STM32L151C8T6+BC260Y低功耗方案. 用户可以使用该方案做夹子报警器, 门磁报警器, 呼叫器等. 默认提供测试是使用一个按键触发, 触碰下按键,单片机控制模组连接MQTT服务器 然后发送时间戳,电池电量信息;发送完进入低功耗模式. 程序每隔12个小时会发送一次心跳包信息; 资料说明(PCB需要用户自己打板) 1,单片机程序和PCB工程 📷 2,PCB工程可直接打板测试 📷 📷 📷 功能测试 1,打开这节的单片机工程 📷 勾选上 📷 2,修改自己的MQTT服务器信息(
在刚开始接触RxSwift框架时,最感到迷茫的就是着手用该框架写出我们自己的项目。个人感觉,在对RAC与RxSwift的基本原理有了一定认识之后,带着目的与问题去直接动手写代码是最快的学习路径。
提高开发效率,降低 Bug 发生率,是我们每个开发所追随的目标。个人认为通过 CocoaPods 实现模块化组件化,积累适合的组件模块,重复利用公用模块,不仅可以提高开发效率并且可以有效的降低 Bug 的发生,另外可以借助Gckit-CLI等脚本工具降低重复无用的代码编写,进一步提高开发效率,降低低级错误的发生,本文以下内容主要讲解个人通过 CocoaPods 结合Gckit-CLI实现开发效率的最大化的一些项目实践
有专家预测,到2020年,企业将实现与客户对话的自动化。据统计,由于呼叫中心的员工要么没有接好电话,要么没有足够的能力进行有效沟通,公司损失了多达30%的来电。
RxSwift 是 ReactiveX 家族的重要一员, ReactiveX 是 Reactive Extensions 的缩写,一般简写为 Rx。ReactiveX 官方给Rx的定义是:Rx是一个使用可观察数据流进行异步编程的编程接口。
如在OC中使用AFNetworking一般,Swift我们用Alamofire来做网络库.而Moya在Alamofire的基础上又封装了一层:
在使用eventTime的时候如何处理乱序数据?我们知道,流处理从事件产生,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延迟等原因,导致乱序的产生,特别是使用kafka的话,多个分区的数据无法保证有序。所以在进行window计算的时候,我们又不能无限期的等下去,必须要有个机制来保证一个特定的时间后,必须触发window去进行计算了。这个特别的机制,就是watermark。Watermark是用于处理乱序事件的,用于衡量Event Time进展的机制。watermark可以翻译为水位线。
上一篇我们整体预览了一下RxSwift的魅力这一讲我们接着详细拆分各个细节性的东西
以前对MVVM的理解和运用觉得很浅薄,在项目中用处只是对ViewController减负
实时互动直播系统必须使用UDP作为数据传输的协议,为什么一定是UDP。TCP是一种可靠的传输协议,会保证在传输的过程中不丢包,UDP传输的速度快,但是不可靠,尤其是用户网络质量很差的情况下,会出现大量的丢包,基本无法保证音视频的服务质量。
本文翻译自RxSwift and the awesome things you can do with Reactive Programming — Part I(需要科学上网)
ReactiveX 最近刚刚把接手的OC项目搞定,经过深思熟虑后,本人决定下个项目起就使用Swift(学了这么久的Swift还没真正用到实际项目里。。。),而恰巧RxSwift已经出来有一些时间了,语法也基本上稳定,遂只身前来试探试探这RxSwift,接着就做了个小Demo,有兴趣的同学可以瞧一瞧~ Exhibition 结构 . ├── Controller │ └── LXFViewController.swift // 主视图控制器 ├── Extension │ └── Res
为什么使用RxSwift? 我们编写的代码绝大多数都涉及对外部事件的响应。当用户点击操作时,我们需要编写一个@IBAction事件来响应。我们需要观察通知,以检测键盘何时改变位置。当网络请求响应数据时
Froc推荐理由:我第一次认识到数据的力量,是在许乃威先生的呼叫中心管理管理培训里。许老师通过方差分析,就能发现很多运营问题,这对我影响深远。后期,我在做绩效管理、运营分析等,都应用到了差异管理的思想。差异管理的思想,可以应用到各行各业,离散系数是一个重要的质量指标。本文我一直收藏着,今天推荐给大家,希望对提升大家的管理和分析有帮助。
Combine.framework 是Apple在2019 WWDC 上基于Swift推出的函数响应框架(Functional Reactive Programming),支持Apple全平台的操作系统(iOS13+,macOS 10.15+等)。函数式响应框架无论在哪个平台早已流行泛滥,开源的Rx更是实现了各种语言的响应式编程框架。Apple在这个时候推出响应式框架,无疑是对自己护城河的进一步巩固。事实上SwiftUI的数据驱动就是依赖Combine。
1991年,我第一次在DOS操作系统下玩“F-117A Stealth Fighter 2.0 ”游戏,这是一款像素级的模拟器游戏。
之前的几篇博客算是入门篇,那么这篇就是RxSwift的实战篇。由于对RxSwift的认识还不够深刻,所以项目中没有使用MVVM模型,以及编程思想也还没转变过来。该项目是参考https://github.com/kLike/ZhiHu-RxSwift实现的,最大的实现区别就是,我用的是纯代码实现,还有对网络请求的封装。此外,原项目中存在大量强解包,很容易crash。因此,我是在原来基础上,做了一些优化,虽然在转模型上没有那么优雅,但是比原来的安全。最后,还是非常感谢该作者源码的贡献~
@Scheduled(cron = “* * * * * *”) cron表达式详解
Consul是一种服务发现和配置管理工具,它提供了一个集中化的服务注册表,允许服务在网络中自动发现并互相通信。为了保证服务的可靠性和稳定性,Consul提供了健康检查机制,可以检查服务的健康状态并及时发现故障,从而进行相应的处理和调整。
nmon是什么 nmon 是linux的一个性能数据收集分析工具,简单易用 可以方便的收集CPU、内存、硬盘、网络等状态数据,平时查看这些数据需要使用不同命令,而nmon可以一个屏幕上显示所有重
sipp是一款VoIP测试工具,日常开发过程中会使用到该软件,但其自身携带的pcap文件夹里面的rtp数据包太小,rtp长时间测试的场景会出现媒体异常的情况,需要制作长时间pcap文件以满足测试,这里记录下使用sipp作为uac和uas对接freeswitch重放长时间rtp数据测试的过程。
说到底,呼叫中心是经营人的一个行业,是劳动密集型的一个典型场景。 但凡是劳动密集型行业,都有一个典型特点,就是毛利偏低,效率提高或降低5到10个点,往往就是赚钱、白干甚至亏本的分界线。 也正是因为如此,不管是呼入客服型,还是外呼电销型,坐席利用率,都是衡量呼叫中心管理效率的核心指标之一。
watch是一个非常实用的命令,基本所有的Linux发行版都带有这个小工具,如同名字一样,watch可以帮你监测一个命令的运行结果,省得你一遍遍的手动运行。在Linux下,watch是周期性的执行下个程序,并全屏显示执行结果。你可以拿他来监测你想要的一切命令的结果变化,比如 tail 一个 log 文件,ls 监测某个文件的大小变化,看你的想象力了!
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中,100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0,满足性能需求 3、当并发用户为500时,报错率达到22%,此时经过监控服务器,发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常,满足指标 4、经过排查,本次应用服务使用的是Dubbo服务,通过修改jmeter断言,返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
目录 1 Cron表达式的格式 2 秒 3 分钟 4 小时 5 月份 6 星期 7 年份 8 特殊字符 9 表达式举例 1 Cron表达式的格式 {秒数} {分钟} {小时} {日期} {月份} {星期} {年份(可为空)} 📷 2 秒 允许值范围: 0~59 ,不允许为空值,若值不合法, 调度器将抛出SchedulerException异常 "*" 代表每隔1秒钟触发 "," 代表在指定的秒数触发, 比如"0,15,45"代表0秒、15秒和45秒时触发任务 "-" 代表在指定的范围内触发, 比如"2
单独场景压力测试:针对某个功能点进行压力测试,分析测试结果是否满足用户要求的指标;
-n或–interval watch缺省每2秒运行一下程序,可以用-n或-interval来指定间隔的时间。
-n或--interval watch缺省每2秒运行一下程序,可以用-n或-interval来指定间隔的时间。
相信大家在实际工作场景中会遇到这样的情况,系统之间存在数据交换,为了不影响正常服务器运,我们需要在每天的凌晨来进行数据交换,但是让程序每天凌晨自动执行呢,下面带大家来了解一下springboot定时任务调度。
前段时间身体跟心态都出了点问题,博客也很久没更新了。细心的朋友可能发现我的个人介绍换了,由原先高冷装逼的“谢绝转载”变为略显矫情的“人生谁能不迷茫”了。不知道大家有没有这样的经历,因为一些三言两语难以说清的理由,或者干脆就是无端地对代码产生了一些排斥情绪,下班后看不进书也不想碰代码。我经历了几天这样的日子,挺难受的,好在很快就走出来了。编程本身其实是件有趣的事,但任何事情,一旦将其作为职业,便也失了纯粹,总会有身不由己的时候。做个程序猿,也是如人饮水,冷暖自知。
由于业务迁移,需要将大量文件拷贝到目标机器上的/mnt目录,在拷贝过程中,想要查看上传的速度,做法如下: [root@mail01 ~]# du -sh /mnt 5.6G /mnt [root@mail01 ~]# watch -n1 'du -sm /mnt/' #会出现下面的一屏现象 Every 1.0s: du -sm /mnt/ Tue Dec 12 19:16:34 2017 5862 /mnt/ #通过这一行实时刷新的信息就能看出文件上
最近,在测试一个比较复杂的FreeSWITCH功能和应用场景,这个场景是我们自己开发的,在远程服务器上开发,实验环境也不容易在本地重现,关键的问题是必须有一个远方的分机配合测试。
当我们工作所在的系统处于分布式系统初期的时候,往往这时候每个服务都只部署了一个节点。
RocketMQ的开发团队还使用了一个常用的编程技巧,就是使用JVM钩子函数对NameServer进行优雅停机。这样在JVM进程关闭前,会先执行shutdown操作。
那么在这样的背景下,如果某个服务A需要发布一个新版本,往往会对正在运行的其它依赖服务A的程序产生影响。甚至,一旦服务A的启动预热过程耗时过长,问题会更严重,大量请求会阻塞,产生级联影响,导致整个系统卡慢。
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