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前端js手写题经常忘,记录一下

wait 秒之后才执行一次,并且最后一次触发事件不会被执行时间戳方式:// func是用户传入需要防抖的函数// wait是等待时间const throttle = (func, wait = 50)...(5)ES6 中的 flat我们可以直接调用 ES6 中的 flat 方法来实现数组扁平化。...针对 setInterval 的这个缺点,我们可以使用 setTimeout 递归调用来模拟 setInterval,这样我们就确保了只有一个事件结束了,我们才会触发下一个定时器事件,这样解决了 setInterval...在 setInterval 被推入任务队列时,如果在前面有很多任务或者某个任务等待时间较长比如网络请求等,那么这个定时器的执行时间和我们预定执行的时间可能并不一致// 最常见的出现的就是,当我们需要使用...因而我们一般用setTimeout模拟setInterval,来规避掉上面的缺点setInterval 模拟实现 setTimeoutconst mySetTimeout = (fn, t) => {

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python从写循环定时器学习Time

粗陋的循环定时器 一种方法是在 function 继续注册一个 Timer,这样就可以在下一个 interval 继续执行 function; from threading import Timer...如果时间间隔 interval 很短,系统会一下子创建很多线程,这些线程很难快速回收,导致系统内存和cpu资源被消耗掉。 所以不提倡在 function 继续注册一个 Timer。...所以 RepeatingTimer 重写 _Timer 的 run() 方法,可以改变线程的执行体,当我们调用 RepeatingTimer 的 start() 方法时会执行我们重写的 run() 方法...我们知道定时器有一个 cancel() 方法可以提前取消操作。...其实是调用 Event.clear() 方法提前 wait 方法结束等待,并且判断在 flag 为 true 的情况下不执行定时器操作。

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dotnet 读 WPF 源代码 聊聊 DispatcherTimer 的实现

在 Windows 上提供了 SetTimer 这个放在 User32.dll 的函数,通过这个 Win32 方法可以调用 Windows 提供的底层定时器的功能 写过 Win32 代码的小伙伴就知道,...为了了解哪个 DispatcherTimer 需要被执行,就需要让 DispatcherTimer 记录两个信息,一个是距离下次执行的时间和调用执行 Start 函数的时间。...接下来运行了 9 秒,我再加入一个需要等 3 秒的计时器,显然新加入的计时器还需要等待 3 秒才执行,而原有的计时器,只需要再等待 1 秒就足够 10 秒了,可以执行。...因为咱上面的代码,多个 DispatcherTimer 执行之间是没有切换调度的,也就是说刚好有多个 DispatcherTimer 都在执行,那么主线程的资源都在去处理其他业务逻辑,没有资源去处理界面渲染等...这部分逻辑实现太简单了,这里就不告诉大家了 以上大概就是 DispatcherTimer 的核心逻辑,可以看到 DispatcherTimer 里面的细节还是很多的。

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Python教程第8章 | 线程与进程

当然,一个进程也可以有多个线程,多个线程可以同时执行,多线程的执行方式和多进程是一样的,也是由操作系统在多个线程之间快速切换,每个线程都短暂地交替运行,看起来就像同时执行一样。...2、线程合并(join方法) 上面的示例打印出来的结果来看,主线程结束后,子线程还在运行。那么我们需要主线程要等待子线程运行完后,再退出,要怎么办呢? 这时候,就需要用到 join 方法了。...Event 对象实现了简单的线程通信机制,提供了设置信号,清楚信号,等待等用于实现线程间的通信。 设置信号 使用 Event 的 set() 方法可以设置 Event 对象内部的信号标志为真。...张三【start】 王五【start】李四【start】 张三【end】 李四【end】 王五【end】 2、把进程创建成类 当然我们可以把进程创建成一个类,如下面的例子,当进程 p 调用 start...4、join 方法 结合上面的例子继续,如果我们想要让子线程执行完该怎么做呢?

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JavaScript中定时器的工作原理(How JavaScript Timers Work)

delay 之后调用函数 fn ,该 setTimeout 函数返回定时器的唯一 id ,我们可以通过这个 id 来取消定时器的执行。...我们可以用下图说明: ? 图中包含大量的信息,吸收并理解这些信息,能帮助我们领悟“异步的 JavaScript 代码是如何工作的”。 这个图是一维的,垂直方向是时间,以毫秒为单位。...注意,定时器虽然触发了,但是并不会立即执行,只是把需要延迟执行的函数加入了执行队列,在线程的某一个可用的时间点,这个函数就能够得到执行。...当第一个 JavaScript 代码初始化块执行结束,浏览器立即提出一个问题:谁在等待被执行? 在这个案例中鼠标点击时间的处理程序和一个定时器( setTimeout )都在等待。...最终,在第三个 interval 的回调执行结束后,我们看见执行队列中没有等待 JavaScript 引擎执行的代码,这就意味着,浏览器现在等待新的异步事件的发生,在 50ms 的刻度处 interval

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惊艳!可视化的 js:动态图演示 Promises & AsyncAwait 的过程!

在前面的介绍章节,我展示了一个获得图片、压缩图片、为图片应用过滤器并保存的例子!最终,这变成了一个混乱的嵌套回调。 幸运的,Promise 可以帮助我们解决这个问题!...是的,有任务在排队,promise 的 then 中的回调函数正在等待轮到!...当我们等待 await 后的值返回一个 resolved 的 promise 时,通过 await 关键字,我们可以暂停异步函数。...这样,我们可以暂停一个异步函数?很好,但这到底是什么意思? 当我们运行下面的代码块时让我们看下发生了什么: 额,这里发生了什么呢? 首先,JavaScript 引擎遇到了 console.log。...你注意到async函数相比于promise的then有什么不同?await关键字暂停了async函数,然而如果我们使用then的话,Promise的主体将会继续被执行! 嗯,这是相当多的信息!

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后端处理高并发状态的多次重复请求

如果是用ajax发送请求,那么在发送请求之前,可以调用XMLHttpRequest的abort()函数,abort 函数是清除上一个XMLHttpRequest 重置为 readyState 为 0 的状态...问题: 目前在做一个基于Lucene的搜索系统,在用户第一次点击搜索的时候,会先调用建索引的接口,把用户相关的信息写到索引。然后再根据查询条件去查找索引并返回结果。...如果有,那就不执行,那么问题来了,后面的请求不执行检索,那它应该立即返回?如果立即返回的话,那么前端会认为索引已经建好了,就开始调用搜索的接口,最后搜索的结果自然是空的。...后来看到网上的一句话: 对于高并发或者分布式的场景 重复的请求最好是不要阻塞 通过判断锁状态直接返回处理状态就好 意思就是,后面请求应该是去看它要执行的代码是否正在被执行,如果正在被执行,就返回索引正在维护...所以我设计了一下,面的请求都搁置,知道索引建完,然后再返回。当然这里最好的办法应该是:返回索引正在维护,并且对维护索引的代码上锁。

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什么是异步IO

真正的异步 定时器 我们先不管IO。 如果你想实现一个异步的“sleep”函数,你会怎么做? 我们能从硬件拿到的只有当前时间,那么除了真的Thread.sleep还有别的方法?答案是没有。...但是,等待的方式可以完全不一样。 假设,我们想在12:00开始等待10分钟。我们实际上告诉等待线程的,其实是“我们想最早在12:10收到回调”。...等待线程可以选择每隔几毫秒检查一次当前时间,然后在时机合适时触发回调。 可能有人想说,这tm不还是总共sleep了10分钟,有什么区别? 这种情况下没有任何区别,但是如果你有两个定时任务呢?...阻塞并不是说“下面的代码还没有被执行”。CPU一条条指令执行下来,如果你写了一个死循环,而且有一个cpu核心就是钻牛角尖似的不停执行,那这就不是“阻塞”。...阻塞是说,cpu目前已经不执行你这段代码了,但是下面的代码还没有被执行。比如你调用了阻塞版本的write,然后对端没有读取,那么线程就阻塞在那里,没有cpu会去执行后面的代码。

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linux内核调度算法(3)–多核系统的负载均衡

我们刚fork出一个子进程时,子进程也还在当前CPU处理器的runqueue,它与父进程均分父进程的时间片。当然,时间片与多处理器间的负载均衡没有关系。...这点很好理解,cpu1无事可作了,这时在cpu1上会调用load_balance,发现在cpu0上还有许多进程等待运行,那么它会从cpu0上的可运行进程找到优先级最高的进程,拿到自己的runqueue...具体的数值要看上面的interval了。 当然,多核CPU也有许多种,例如INTEL的超线程技术,而LINUX内核对一个INTEL超线程CPU会看成多个不同的CPU处理器。...上面说过,如果你没有对你的进程做过特殊处理的话,LINUX内核是有可能把放到多个CPU处理器上运行的,但是,有时我们如果希望我们的进程一直运行在某个CPU处理器上,可以做到?...当我们对某些进程有强烈的期待,或者想自己来考虑CPU间的负载均衡,可以这么试试哈。

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你大概掉进了“等待时间悖论

等待时间悖论提出了一个比这更震撼的主张。 当两班车的平均间隔是N分钟时,搭乘者所经历的平均等待时间也是N分钟,而非N/2分钟。 这是真的?...所以我们可以得出乘客所经历的到达时间分布: ? 比例常数来自正态化分布: ? 与上面相比,我们可以将它简化为 ? 预计等待时间E [W]将是乘客所经历的预期间隔的一半,所以我们可以写作 ?...将此概率分布代入上面的公式,我们发现一个人的平均等待时间为 ? 乘客的预期等待时间与公交到达的平均间隔相同!...让我们重复上面的图表,查看预定到达间隔的分布: 这表明公交车在整个星期都有不同的到达时间间隔,所以我们无法从原始到达时间数据的分布来评估等待时间悖论的准确性。...我们可以利用上面使用的等待时间模拟功能来找到每条公交路线、方向和时间表的平均等待时间: grouped = sequenced.groupby(['route', 'direction', 'scheduled_interval

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你大概掉进了“等待时间悖论"

等待时间悖论提出了一个比这更震撼的主张。 当两班车的平均间隔是N分钟时,搭乘者所经历的平均等待时间也是N分钟,而非N/2分钟。 这是真的?...所以我们可以得出乘客所经历的到达时间分布: ? 比例常数来自正态化分布: ? 与上面相比,我们可以将它简化为 ? 预计等待时间E [W]将是乘客所经历的预期间隔的一半,所以我们可以写作 ?...将此概率分布代入上面的公式,我们发现一个人的平均等待时间为 ? 乘客的预期等待时间与公交到达的平均间隔相同!...让我们重复上面的图表,查看预定到达间隔的分布: 这表明公交车在整个星期都有不同的到达时间间隔,所以我们无法从原始到达时间数据的分布来评估等待时间悖论的准确性。...我们可以利用上面使用的等待时间模拟功能来找到每条公交路线、方向和时间表的平均等待时间: grouped = sequenced.groupby(['route', 'direction', 'scheduled_interval

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你大概掉进了“等待时间悖论

等待时间悖论提出了一个比这更震撼的主张。 当两班车的平均间隔是N分钟时,搭乘者所经历的平均等待时间也是N分钟,而非N/2分钟。 这是真的?...所以我们可以得出乘客所经历的到达时间分布: 比例常数来自正态化分布: 与上面相比,我们可以将它简化为 预计等待时间E [W]将是乘客所经历的预期间隔的一半,所以我们可以写作 或者可以写得更清楚一点: 现在...这意味着概率分布如下: 将此概率分布代入上面的公式,我们发现一个人的平均等待时间为 乘客的预期等待时间与公交到达的平均间隔相同!...让我们重复上面的图表,查看预定到达间隔的分布: 这表明公交车在整个星期都有不同的到达时间间隔,所以我们无法从原始到达时间数据的分布来评估等待时间悖论的准确性。...我们可以利用上面使用的等待时间模拟功能来找到每条公交路线、方向和时间表的平均等待时间: grouped = sequenced.groupby(['route', 'direction', 'scheduled_interval

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Redis源码剖析之持久化

因为bgsave命令可以在不阻塞服务器进程来进行持久化,所以redis允许用户通过设置服务器配置的save选项,来redis间接性的自动执行bgsave命令。   ...如果有多个条件同时存在的话,那么的结构如下:   除了saveparms数组之外,服务器还维持着两个参数:dirty和lastsave.   ...1.AOF持久化实现 这里,我们先说说AOF持久化操作,写入文件的操作并不是单单将命令写入,如set key "hello world",而是将命令按照某种格式进行写入,至于为什么要这样做,后面我们再说...因为服务器在处理文件事件时,可能会执行写命令,使得一些内容被追加到aof_buf缓冲区里面,所以在服务器每次结束一个事件循环,都会调用flushAppendOnlyFile函数,考虑是否需要将aof_bug...这样我通过1条命令来代替上面的4条命令,从而大大节约了空间。这就是AOF文件重写功能。

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ReactiveCocoa 中 RACScheduler是如何封装GCD的

disposable是控制一个action是否可以执行的。一旦disposed了,那么这个action就不会被执行。 initWithDate: block: 方法是初始化一个新的action。...只能保证里面的线程都是串行执行的,但是它不能保证每个线程不一定都是在同一个线程里面执行。 如上面这段performAsCurrentScheduler:的实现所表现的那样。...,而系统帮我们自动处理。...从下面这些地方使用了Scheduler中,我们可以了解到哪些操作是在子线程,哪些是在主线程。...区分出了这些,对于线程不安全的操作,我们就能心有成足的处理好它们,它们回到主线程中去操作,这样就可以减少很多莫名的Crash。这些Crash都是因为线程问题导致的。 1.

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Python元编程:控制你想控制的一切

函数定义呢?一个函数对象被创建,但其中的代码不会被执行。类定义呢?一个类对象被创建,类定义域的代码被执行,类的方法中的代码自然也不会被执行。 执行时呢?函数和方法中的代码会被执行。...就可以很轻易的写出自己的装饰器了。 ? 这里我们还用到了一个装饰器@wraps,它是用来让我们返回的内部函数wrapper和原来的函数拥有相同的函数签名的,基本上我们在写装饰器时都要加上。...对数据的抽象--描述符 如果我们某一些类拥有某些相同的特性,或者说可以实现在类定义对其的控制,我们可以自定义一个元类,然后成为这些类的元类。...如果我们某一些函数拥有某些相同的功能,又不想把代码复制粘贴一遍,我们可以定义一个装饰器。那么,假如我们实例的属性拥有某些共同的特点呢?有人可能会说可以用property,当然可以。...如果我们这些类的实例的某些属性都有相同的特点的话,就可以自定义一个描述符类。

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Python元编程:控制你想控制的一切

函数定义呢?一个函数对象被创建,但其中的代码不会被执行。类定义呢?一个类对象被创建,类定义域的代码被执行,类的方法中的代码自然也不会被执行。 执行时呢?函数和方法中的代码会被执行。...就可以很轻易的写出自己的装饰器了。 ? 这里我们还用到了一个装饰器@wraps,它是用来让我们返回的内部函数wrapper和原来的函数拥有相同的函数签名的,基本上我们在写装饰器时都要加上。...对数据的抽象--描述符 如果我们某一些类拥有某些相同的特性,或者说可以实现在类定义对其的控制,我们可以自定义一个元类,然后成为这些类的元类。...如果我们某一些函数拥有某些相同的功能,又不想把代码复制粘贴一遍,我们可以定义一个装饰器。那么,假如我们实例的属性拥有某些共同的特点呢?有人可能会说可以用property,当然可以。...如果我们这些类的实例的某些属性都有相同的特点的话,就可以自定义一个描述符类。

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