今天被实习生问了这么个问题： 在java中，static成员函数是否可以被重写呢？
访问者模式，是行为型设计模式之一。访问者模式是一种将数据操作与数据结构分离的设计模式，它可以算是 23 中设计模式中最复杂的一个，但它的使用频率并不是很高，大多数情况下，你并不需要使用访问者模式，但是当你一旦需要使用它时，那你就是需要使用它了。
假设一个团队有一个项目经理和三个程序员，甲方正在疯狂地提各种需求，然后项目经理要做的就是根据每位程序员的专长，将不同的需求分配给不同的程序员来做，但是项目经理自己不会去实现需求，此时我们可以说，项目经理就是一个 Dispatcher。
定义：封装一些作用于某种数据结构中的各元素的操作，它可以在不改变这个数据结构的前提下定义作用于这些元素的新的操作。
作者 ｜ V8 团队 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 蔡芳芳 V8 引入全新的非优化 JS 编译器：Sparkplug 想要编写高性能的 JavaScript 引擎，光是有高度优化的编译器（如 TurboFan）是不够的。特别是对于短生命周期的会话（例如加载网站或命令行工具），在高优化编译器开始优化之前就已经有很多工作要做，更没有时间去生成什么优化代码了。 正因如此，自 2016 年起，我们不再跟踪综合基准测试（如 Octane）的成绩，而是转而去衡量实际场景中的性能表现。并且从那时起，我们就一直在努力研究如何提
每到年底，管理层就要开始评定员工一年的工作绩效，员工分为工程师和经理；管理层有CEO和CTO。那么CTO关注工程师的代码量、经理的新产品数量；CEO关注工程师的KPI、经理的KPI及新产品数量。
每到年底，管理层就要开始评定员工一年的工作绩效，员工分为工程师和经理；管理层有CEO和CTO。那么CTO关注工程师的代码量、经理的新产品数量；CEO关注工程师的KPI、经理的KPI及新产品数量。由于CEO和CTO对于不同的员工的关注点是不一样的，这就需要对不同的员工类型进行不同的处理。此时，访问者模式可以派上用场了，来看代码。
最近关于GCD的探索也要告一段落了，今天和大家一起学习下 Dispatch Source。
在 Fundamentals of Generic Programming[1] 里，Alexander Stepanov（泛型概念的创立者）用一段优雅的文字描绘了计算机技术不断泛化（generalized）的历史：
Grand Central Dispatch（GCD）分派队列（dispatch queues）是一个用于处理任务（tasks）的强大工具。分派队列让你能够异步（asynchronously）或同步地（synchronously）执行任意的代码块（blocks of code）。你可以使用分派队列来处理几乎所有的可放在不同线程中处理的任务。使用分派队列的优点在于它们相对于直接使用线程来说要更加易用且更加高效。
访问者模式： 预留通路，回调实现。它的实现主要就是通过预先定义好调用的通路，在被访问的对象上定义 accept方法，在访问者的对象上定义 visit方法；然后在调用真正发生的时候，通过两次分发的技术，利用预先定义好的通路，回调到访问者具体的实现上。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型，而 Python 并不需要，赋值什么数据，变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性，让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
方法调用并不等同于方法执行，方法调用阶段唯一的任务就是确定被调用方法的版本（即调用哪一个方法），暂时还不涉及方法内部的具体运行过程。
执行引擎是 Java 虚拟机最核心的组成部分之一。「虚拟机」是相对于「物理机」的概念，这两种机器都有代码执行的能力，区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、硬件、指令集和操作系统层面上的，而虚拟机执行引擎是由自己实现的，因此可以自行制定指令集与执行引擎的结构体系，并且能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式。
几周前，我写了一篇关于编程语言 Hare 及其缺少泛型数据结构的文章。如今，我不想再讨论这个话题了，我想讨论一些更“泛型”的东西。在我看来，任何以高性能为目标的现代编程语言都应该支持某种形式的泛型，不支持泛型是一个重大错误，也是导致复杂性增加和性能损失的一大原因。与一次性实现相比，泛型数据结构得到了更多的优化，我已经在前一篇文章中谈到了这一点。
访问者模式 一、概述 1、定义 2、分派的概念 3、分派的类型 4、双重分派 二、结构 三、具体案例 一、概述 1、定义 访问者模式的目的是封装一些施加于某种数据结构元素之上的操作。一旦这些操作需要修改的话，接受这个操作的数据结构则可以保持不变。（访问者模式是一种分离对象数据结构与行为的方法，通过这种分离，可以为一个已存在的类（即被访问者）增加新的操作（即访问者）而无须为它们进行修改。） 2、分派的概念
在最开始讲解JVM内存结构的时候有简单分析过方法的执行原理——每一次方法调用都会生成一个栈帧并压入栈中，方法链的执行就是一个个栈帧弹出栈的过程，本篇就从字节码层面详细分析方法的调用细节。
首先大家要明确一个概念，此处的方法调用并不是方法中的代码被执行，而是要确定被调用方法的版本，即最终会调用哪一个方法。
函数的最后一行是不需要加return的，return一般用于在函数中间返回时使用。因为Julia的代码都是表达式（在后面的元编程一节中会讲到），表达式是有返回值的，要么是nothing，要么是别的，因此函数最后一行默认就是返回值，无需再加return;如果一个函数不想有返回值，那再最后一行写个nothing即可。
在开始深入探讨多重分派这个主题之前，我们先问自己一个简单的问题：分派到底是什么意思？用最简单的术语来解释，分派的意思就是发送！
物理机的执行引擎是直接建立在处理器,缓存，指令集和操作系统层面的，而虚拟机的执行引擎则是由软件自行实现的，因此可以不受物理条件限制定制指令集与执行引擎结构体系，能够执行哪些不被硬件直接支持的指令集格式。
方法调用 在程序运行时,进行方法调用是最普遍,最频繁的操作 方法调用不等于方法执行: 方法调用阶段唯一的任务就是确定被调用的方法版本,即调用哪一个方法 不涉及方法内部的具体运行过程 Class文件的编译过程不包括传统编译中的连接步骤 Class文件中的一切方法调用在Class文件里面存储的都是符号引用,而不是方法在在实际运行时内存布局中的入口地址,即之前的直接引用: 这样使得Java具有更强大的动态扩展能力 同时也使得Java方法调用过程变得相对复杂 需要在类加载期间,甚至会到运行期间才能确定目标方法的
用于存放方法参数和方法内定义的局部变量。在编译阶段，就在方法表的Code属性的max_locals数据项确定了方法所需的局部变量表最大空间。其容量以变量槽(slot)为最小单位，虚拟机规范没有明确规定一个slot应占用的空间大小，只是有导向性地说每个slot都应该能存放一个boolean、byte、char、short、int、float、reference或returnAddress类型的数据，这8种数据类型都可以使用32位或更小的内存来存放，但是也允许slot的长度可以随着处理器、操作系统或虚拟机的不同而变化，只要保证即使使用64位的内存空间去实现一个slot，虚拟机仍然要使用对齐和补白的手段让slot在外观上看起来与32位虚拟机中的一致。
1、简述 dispatch_source是基础数据类型，用于协调特定底层系统事件的处理。 dispatch_source替代了异步回调函数，来处理系统相关的事件，当配置一个dispatch时，你需要指定监测的事件、dispatch queue、以及处理事件的代码(block或函数)`。当事件发生时，dispatch source会提交你的block或函数到指定的queue去执行 使用 Dispatch Source 而不使用 dispatch_async 的唯一原因就是利用联结的优势。 联结的大致流程为：
Redis 里面的单线程主要是 Redis 的网络 IO 和键值对读写，它是由一个线程来完成的，但是 Redis 的其他功能，比如说持久化、异步删除、集群数据同步等等，这些其实是由额外的线程执行的，这里的单线程主要是Redis 对外提供键值存储服务来说的。
Touch事件的传递机制与生活贴近，从父布局开始一步一步的向下分发事件。分发事件时调用boolean dispatchTouchEvent(MotionEvent ev)；方法。此方法一般不重写它。而直到莫一个控件能够完成此事件时，调用boolean onTouchEvent(MotionEvent event)方法，即可结束。如果直到醉下层的一个view都没发处理这个，就会往父布局回传，依次调用boolean onTouchEvent(MotionEvent event)方法，直到回到最顶层的布局。 Touch事件传递时，每次分发之后，会调用拦截方法boolean onInterceptTouchEvent(MotionEvent ev)方法，拦截后由拦截者来执行。 Touch事件传递拥有记忆功能，处理了一次事件传递，假定底层布局都没发完成事件，最后是由顶层父布局自己处理的。那么，相同事件再次产生的时候，顶层布局就不会向下分配，而是自己直接处理事件。值得注意的是这个记忆只会在一系列事件完成之前有效，也就是从ACTION_DOWN事件开始，直到后续事件 ACTION_MOVE，ACTION_UP结束后，“记忆”的信息就会清除。
上次我们简单的说了一下我们的redis的安装和使用，这次我们来说说redis为什么那么快和持久化数据
通过添加对应捕获器，就可以捕获get、set、has等操作，可以监控这个对象何时在何处被访问过，并且能在访问、修改前干想干的事，并通过反射重新实现原功能。
本文转自：https://www.cnblogs.com/snailclimb/p/9086337.html
在Java中，编译器讲源代码转成字节码，那么字节码如何被执行的呢？这就涉及到了JVM的字节码执行引擎，执行引擎负责具体的代码调用及执行过程。就目前而言，所有的执行引擎的基本一致： 1. 输入：字节码文件 2. 处理：字节码解析 3. 输出：执行结果。
代码编译的结果从本地机器码转变为字节码，是存储格式发展的一小步，却是编程语言发展的一大步。
Visitor模式在日常工作中出场比较少，如果统计大家不熟悉的模式，那么它榜上有名的可能性非常大。使用频率少，再加上很多文章提到Visitor模式都着重于它克服语言单分派的特点上面，而对何时应该使用这个模式及这个模式是怎么一点点演进出来的提之甚少，造成很多人对这个模式有种雾里看花的感觉，今天跟着老胡，我们一起来一点点揭开它的面纱吧。
Visitor模式在日常工作中出场比较少，如果统计大家不熟悉的模式，那么它榜上有名的可能性非常大。使用频率少，再加上很多文章提到Visitor模式都着重于它克服语言单分派的特点上面，而对何时应该使用这个模式及这个模式是怎么一点点演讲出来的提之甚少，造成很多人对这个模式有种雾里看花的感觉，今天跟着老胡，我们一起来一点点揭开它的面纱吧。
Simple JVM Tuning simulation,一些怪异的面试题，深入java虚拟机部分笔记以及书本部分资料摘抄。
文章目录类文件结构概述无关性的基石Class类文件的结构魔数与Class文件的版本常量池访问标志运维
方法调用并不等于方法执行，方法调用阶段唯一的任务就是确定被调用方法的版本（即调用哪一个方法），占式还不涉及方法内部的具体运行过程。 程序运行中，方法的调用是最频繁、最普遍的操作，但Class文件编译的时候并不包含传统的连接步骤，而是保存符号引用。然后在类加载甚至运行时把能确定目标方法的直接引用。这样的机制让Java有了更强大的动态扩展能力，但也使得Java方法调用过程变得相对复杂起来。 解析调用： 在类加载的解析阶段会将常量池中的符号引用的一部分转化为直接引用。这种解析能成立的条件是：方法在程序真正运行之前
优思学院认为，分派工作需要有一定的技巧和原则，不论你是高层管理者、功能部问的管理者，六西格玛绿带、黑带等改善项目的领导者，你都要懂得这些基本原则，才可以有效地分配工作。
3月4日，Google重磅发布了 Flutter 2 !作为 Flutter 的重大升级，使用 Flutter 2 开发者可以用相同的代码，把使用 Flutter 开发的应用发布到五个操作系统：iOS，Android，Windows，macOS 和 Linux；以及运行到 Chrome 、 Firefo， Safari 或 Edge等浏览器的 Web 版本上，Flutter 甚至还可以嵌入到 Cars， TVs 和智能家电中。 作为一个Flutter开发者，也马上下载了Flutter 2.0 sdk，并将自己的Flutter项目运行到Chrome上，效果很好，就是代码中有些差别，Web端对图片以及dart的io包不支持等等。具体差异可以去Flutter官网查看。贴一张web端效果图。
标题起的是有点大，不过还好本片文章主要也是使用 Go 来优化 HTTP 服务的，也算打个擦边球吧~
首先我们要知道，虚拟机是相对于物理机而言，这点毋庸置疑。冒然的讲执行引擎可能会觉得这个东西很突兀，让我们来简单回顾一下JVM的架构图，看看执行引擎所处的位置：
• 局部变量表 • 操作数栈 • 动态链接 • 方法返回地址 • 附加信息
定时器，用来延迟或重复执行某些方法，例如：网络定时刷新，UI间隔刷新，动画效果......iOS中的定时器大致分为这几类： NSObject GCD定时器 NSTimer CADisplayLink
NSObject GCD定时器 NSTimer CADisplayLink
函数是一个对象，它通过对一些传入参数进行一系列加工，最终可以返回一个返回值。当一个函数无法正确运行时，它就会抛出异常。如果你传入的参数不同，那么自然是想用不同的函数实现不同的功能，但这些函数的功能也许很相近，这时候Julia中的多重分派功能就可以发挥作用了。
在计算的早期，计算机可以执行的最大工作量是由 CPU 的时钟速度决定的。但是随着技术的进步和处理器设计的紧凑化，热量和其他物理约束开始限制处理器的最大时钟速度。因此，芯片制造商寻找其他方法来提高芯片的总体性能。他们决定的解决方案是增加每个芯片上的处理器核心数量。通过增加内核的数量，一个单独的芯片可以每秒执行更多的指令，而不用增加 CPU 的速度或改变芯片的大小或热特性。唯一的问题是如何利用额外的内核。
每个方法被执行的时候，java虚拟机都会同步创建一个栈帧，栈的基本单位为栈帧，每个线程都有自已的栈，每个执行方法对应一个栈帧，也叫当前栈帧。每一个栈帧都包括了局部变量表，操作数栈，动态连接，方法返回地址和一些额外的附加信息。
利用可达性分析算法，虚拟机会将一些对象定义为 GCRoots，从 GCRoots 出发沿着引用链向下寻找，如果某个对象不能通过 GCRoots 寻找到，虚拟机就认为该对象可以被回收掉。
所谓的「虚拟机字节码执行引擎」其实就是 JVM 根据 Class 文件中给出的字节码指令，基于栈解释器的一种执行机制。通俗点来说，也就是 JVM 解析字节码指令，输出运行结果的一个过程。接下来我们详细看看这部分内容。
所谓的「虚拟机字节码执行引擎」其实就是 JVM 根据 Class 文件中给出的字节码指令，基于栈解释器的一种执行机制。通俗点来说，也就是 JVM 解析字节码指令，输出运行结果的一个过程。接下来我们详细看看这部分内容。 方法调用的本质 在描述「字节码执行引擎」之前，我们先从汇编层面看看基于栈帧的方法调用是怎样的。（以 IA32 型 CPU 指令集为例） IA32 的程序中使用栈帧数据结构来支持过程调用（Java 语言中称作方法），每个过程对应一个栈帧，过程的调用对应与栈帧的入栈和出栈。某个时刻，只有位于栈顶的
服务消费者从服务配置中心获取服务的地址列表后需要选取其中一台发起RPC/HTTP调用，这时需要用到具体的负载均衡算法。常用的负载均衡算法有轮询法、加权轮询法、随机法、加权随机法、源地址哈希法、一致性哈希法等。
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