但在这之前，你会写大量的。。。垃圾代码。并且当你面对一个在某一个具体页面上有N多交互，且不跳页，且这些交互还是操作不同接口返回的数据时，也许你就蒙了。 因为这类网页没有一个确定的结构，它随着不同权限的人，操作不同的数据，处于不同的状态，而在这期间，它的DOM结构是不断变化的。 就是说，这个页面它会有很多种结构，而且可能每个人 & 用户在这个页面进行操作的时候，它的结构都不一样。这种页面，没有静态结构，它里面的所有DOM都是通过JS操作DATA动态生成的。 就是从前端的最终操作目标，data，数据，为起点，来看待 & 学习WEB前端。 这在网页视图上反映的就是你的购物车里，多了一件商品。这个操作实质上操作的是数据，是你的payCart数据。 让我们先从需求出发，先把业务所用到的数据都整理，归纳出来。
优点：对象可以很快被回收，不会出现内存耗尽或到达阀值才回收。 缺点：不能很好的处理循环引用 标记-清除：从根变量开始遍历所有引用的对象，引用的对象标记“被引用”，没有被标记的则进行回收。 协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。 10. 一个线程可以有多个协程 线程、进程都是同步机制，而协程是异步 协程可以保留上一次调用时的状态，当过程重入时，相当于进入了上一次的调用状态 协程是需要线程来承载运行的，所以协程并不能取代线程，「线程是被分割的 参数传递中，值、引用及指针之间的区别！ 方法的接收者: 值类型，既可以调用值接收者的方法，也可以调用指针接收者的方法； 指针类型，既可以调用指针接收者的方法，也可以调用值接收者的方法。 CPU 访问内存时，并不是逐个字节访问，而是以字长（word size）为单位访问。比如 32 位的 CPU ，字长为 4 字节，那么 CPU 访问内存的单位也是 4 字节。
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消息的发送者和接收者之间通过Channel松耦合，发送者不知道自己消息被哪个接收者消费了，接收者也不知道是哪个发送者发送的消息。 ? Go语言的CSP模型是由协程Goroutine与通道Channel实现： Go协程goroutine: 是一种轻量线程，它不是操作系统的线程，而是将一个操作系统线程分段使用，通过调度器实现协作式调度。 Actor之间直接通讯，而CSP是通过Channel通讯，在耦合度上两者是有区别的，后者更加松耦合。 同时，它们都是描述独立的流程通过消息传递进行通信。 主要的区别在于：在CSP消息交换是同步的(即两个流程的执行"接触点"的，在此他们交换消息)，而Actor模型是完全解耦的，可以在任意的时间将消息发送给任何未经证实的接受者。 CSP好处是Channel不需要缓冲消息，而Actor理论上需要一个无限大小的邮箱作为消息缓冲。
这在错误处理方面提供了极大的灵活性，而不是简单地一刀切。 10.6 错误和可用性 除从技术角度考虑Go语言的错误处理方式和错误生成方式外，还需从以用户为中心的角度考虑错误。 函数receiver使用range迭代通道，并将通道中缓冲的消息打印到控制台。 在知道需要启动多少个Goroutine或需要限制调度的工作量时，缓冲通道很有效。 12.3 阻塞和流程控制 给通道指定消息接收者是一个阻塞操作，因为它将阻止函数返回，直到收到一条消息为止。 12.5 使用select语句 假设有多个Goroutine，而程序将根据最先返回的Goroutine执行相应的操作，此时可使用select语句。 具体执行哪条case语句，取决于消息到达的时间，哪条消息最先到达决定了将执行哪条case语句。通常，接下来收到的其他消息将被丢弃。收到一条消息后，select语句将不再阻塞。
内核调度实体就是可以被操作系统内核调度器调度的对象，也称为内核级线程，是操作系统内核的最小调度单元。 （一）用户级线程模型 用户线程与KSE为多对一（N:1）的映射关系。 此模型下的线程由用户级别的线程库全权管理，线程库存储在进程的用户空间之中，这些线程的存在对于内核来说是无法感知的，所以这些线程也不是内核调度器调度的对象。 所以，两级线程模型既不是用户级线程模型那种完全靠自己调度的也不是内核级线程模型完全靠操作系统调度的，而是一种自身调度与系统调度协同工作的中间态，即用户调度器实现用户线程到KSE的调度，内核调度器实现KSE 二、Go的并发机制 在Go的并发编程模型中，不受操作系统内核管理的独立控制流不叫用户线程或线程，而称为Goroutine。 Goroutine通常被认为是协程的Go实现，实际上Goroutine并不是传统意义上的协程，传统的协程库属于用户级线程模型，而Goroutine结合Go调度器的底层实现上属于两级线程模型。
在三种 QoS 消息等级中，QoS 0 是最节省计算资源的， 而 QoS 1 在发布完消息后还需要去接收到一个发布确认报文来停止重复的报文发送， QoS 2 消息的传输则需要更多的步骤，它需要 4 次报文发送来确保消息是单次送达的 报文替换成收到的 PUBREC 报文，然后发送 PUBREL 报文给接收者。 接收者收到 PUBREL 消息后丢弃之前存储的状态，此时消息已经到达接收者，并且能够确保只到达了一次。 MQTT 协议面对的是计算能力低下的嵌入式设备，虽然 MQTT 5.0 协议中对 QoS2 消息的处理流程做了一些轻微的优化，然而使用用 QoS2 消息通信仍然是非常耗资源的操作，所以通常情况下，如果对于消息传输的优先级要示不是特别高的话 在 QoS2 的接收者端，除了之前返回的 PacketId 之外，还返回了标识 Reason Code 的 PUBREC 报文。
比方说，黄金可以根据重量单位进行互换，纯度100%的1公斤黄金可以和任意同纯度的1公斤黄金互换，而不管它是硬币、铸锭还是其他的状态。其他可互换的物品包括轻质原油、公司股票、债券、贵金属以及货币等等。 可替代性仅指每单位物品与另一同类物品每单位之间的等价性，而不是指一种物品与另一种物品的交换，比如以物换物。 ) external view returns (bytes32[]); function setDefaultTranche(bytes32[] _tranches) external; token的创建者必须为所有的通证持有人定义默认的 而每个单独的账户所有者也可以针对性的修改其默认tranche(s)。 没到达锁定期前，不能将受限Token转出到不受限制的tranche中；但是可以对相同tranche的Token进行互转。
由于CPU的工艺制程和发热稳定性之间难以取舍，取而代之的策略是增加CPU核心的数量。多核处理器应运而生，计算处理变成了团队协作，效率的提升通过多个核心的通信来实现，而不是传统的时钟速度的提升。 经过十几年痛苦的开发经历，事实告诉我们线程并不是获取并发性的好方法，而往往会带来难以查找的问题。 基于线程的调度实现较为简单，但线程数量受到操作的限制，现在的Actor模型一般不采用这种方式。 基于事件的调度 事件可以理解为任务或消息的到来，而此时才会为Actor的任务分配线程并执行。 参与者模型 Actor包含发送者和接收者，设计简单的消息驱动对象用来实现异步性。 以上操作不含有顺序执行的假设，因此可以并行进行。发送者与已经发送的消息解耦，是Actor模型的根本优势。这允许进行异步通信，同时满足消息传递的控制结构。消息接收者是通过地址区分的，也就是邮件地址。
并不是所有的类都需要画状态图，有明确意义的状态，在不同状态下行为有所不同的类才需要画状态图。 ③历史状态是伪状态, 其目的是记住从组合状态中退出时所处的子状态, 当再次进入组合状态时, 可以直接进入这个子状态, 而不是再从组合状态的初态开始。 对于一个信号而言，对象一般都有相应的事件处理器，如onMouseClick（）等。 ②调用call事件 表示一个操作的调度。 一个对象请求调用另一个对象的操作信号是一个异步事件，而调用事件一般是同步的。 也就是说，当对象调用另一对象的操作时，控制就从发送者传送到接收者，该事件触发转换，完成操作后，接收者转换到一个新的状态，控制返还给发送者。
包含简单的重发机制，Sender 发送消息之后等待接收者的 ACK，若没收到 ACK，则重发消息。这种模式能保证消息至少能到达一次，但无法保证消息重复。 设计了重发和重复消息发现机制，保证消息到达对方并且严格只到达一次。最高等级服务质量，消息丢失和重复都不可接受。使用该等级有额外开销。 “将账户X余额加100元”，这操作就不是幂等，每执行次，账户余额增加100，执行多次和执行一次对系统的影响（即账户余额）不同。 3 幂等实现方案 最好从业务逻辑入手，将消费业务设计成具备幂等性的操作。但也不是所有业务都天然幂等，需要一些技巧。 3.1 数据库唯一约束 比如对于：将账户X余额加100。 对应到MQ消息，在消息体中带上当前余额，消费时判断DB中当前余额==消息中的余额，相等时才执行更新。 但要更新数据不是数值，或要做个复杂的更新操作咋办？前置判断条件是啥呢？
你通过QQ发送消息给小芳的时候类似于从学校到动物园，可以把你和小芳所在的网络位置比作学校和动物园，而腾讯的服务器可以比作公交枢纽。你发送的消息传递到小芳同样有两种方式。 ? 服务器解析消息格式，发现这些消息的接收者是小芳，服务器找到与小芳的连接，并且将消息通过这条连接发送给小芳。腾讯服务器此时起到的作用就是公交枢纽的作用，通过该枢纽可以实现任意站点之间的连接。 ? 中转方式的优点很明显，实现相对简单，只要所有的用户与腾讯服务器建立连接就可以了，消息的调度和推送都由服务器负责。缺点是什么呢？ 无论是中转方式还是直连方式，都需要解决一个问题，怎么保证消息到达呢？你给小芳发送的10条信息丢失了5条，这个天聊的是不是断断续续。 通过以上手段就解决了消息到达率的问题。 ? 消息重复问题是不是也可以通过编码解决？of course！
碰到上面的操作，如果不是特殊处理，我们的应用程序会被阻塞，直到被唤醒。 当然对于向nil的channel发送|接收数据，后续再也没机会被唤醒了。 那么如果是快速试错的场景，是不是只要把block改成false，在失败的场景下就不会被阻塞了。 编译这段代码。 所以上面创建的两个g(暂且称为g1和g2)，可以看成是我们向调度器提交了两个任务g，我们无法保证哪个g会被先调度器调度执行，因此我们也不确定发送和接收这两个操作，谁会先被执行。 直接通过当前读位置recvx读取buffer对应的值，这里还需要通过判断是否忽略返回值，而决定需不需要往当前接收操作拷贝数据。然后移动recvx位置，元素个数qcount-- ，最后解锁即可。 上面无缓冲的时候画过这个逻辑。 第三种情况有点复杂。 这种情况下，当获取到一个等待发送者，对于接收者来说，如果我们直接拿它的发送数据返回会发生什么？
3.如果你希望复用现有对象来节省系统资源， 而不是每次都重新创建对象， 可使用工厂方法。 2 场景引入 2.1 初始场景 场景实例：小葛参加Jd平台的抽奖活动，而此时只有一种奖品奖品是1000元购物卡一张。 4 运用到工厂模式 使用简单工厂模式步骤： 1.创建抽象产品接口2.创建具体产品类实现产品接口3.创建工厂（具体创建者）接口4.创建具体产品工厂类实现该工厂接口5.创建工厂类（抽象创建者，可以说是一个调度中心 在本实例中，因为这里有两种类型的工厂，AwardFactory 来实现具体需要创建的产品（来发放需要发放的产品），所以这个工厂叫做具体的创建者，而FactoryFactory并没有参与到产品的创建，而是将产品的创建延迟到 测试验证 结果 从结果中我们可以看出，我们使用工厂模式同样到达了预期效果，相对于最开始使用if...else...来实现， 1.其更满足设计模式中的单一职责原则与开闭原则，我们每一种奖品的发放都由相应的类来进行控制
耗时操作应该启动一个Service去执行，不能是bindService()这样的，因为bindService()本身是和Service进行通信的方式，而不是增加Receiver存活时间的方式。 ，通知其线程的消息队列处理广播 AMS收到一个广播后，找到与这个广播对应的接收者，将它们添加到广播调度队列。 广播的发送是异步的，发送者不会等待AMS实际将广播发送给接收者操作完成。 阶段3：AMS消息队列处理BROADCAST_INTENT_MSG 当AMS所运行线程的消息队列中BROADCAST_INTENT_MSG消息被处理时，AMS从广播调度队列中找到需要接收此广播的广播接收者 广播接收者所运行在的应用程序进程收到AMS发送的广播后，并不是直接将收到的广播分发给MyReceiver处理，而将广播封装为一个消息，发送到主线程的消息队列中。
3.2 具体命令（ConcreteCommand）：具体命令，实现要执行的方法，它通常是“虚”的实现；通常会有接收者，并调用接收者的功能来完成命令要执行的操作。 3.3 接收者（Receiver）：真正执行命令的对象。任何类都可能成为一个接收者，只要能实现命令要求实现的相应功能。 4.2 命令模式的实现代码 /// /// 接收者类，知道如何实施与执行一个请求相关的操作，任何类都可能作为一个接收者。 因为它是通过调用接收者相应的操作来实现Execute的 /// public void Execute() { 4.4.2 每一个命令都是一个操作：请求的一方发出请求，要求执行一个操作；接收的一方收到请求，并执行操作。
ch 是一个 Unbuffered Channel, 并且我们只给这个 chan 发送了数据而没有做消费的操作，这会导致 18 行开启的这个 goroutine 会被一直阻塞，在开发中，这会导致严重的 // 这是很巧妙的一点，在发送时，如果发现有 goroutine 正在等待着接收，就直接把数据交给 // 这个等待着的接收者，而不用先放到缓冲区再让接收者去取，可以提示一部分性能。 close 关闭 chan 的行为最终会被转换为对 runtime.closechan() 的函数调用, 该函数可以分以下四部分去理解： 异常处理 释放所有接收者 释放所有发送者 重新调度被阻塞的 goroutine ，所以 main 中新开的 goroutine 会被阻塞到第二行，直到 ch 被关闭，返回 {}, false 使用 chan 应注意 chan 并不是并发操作的银弹，使用不当可能导致 goroutine 而接收者阻塞的情况业余发送时类似： 试图从一个为 nil 的 chan 接收数据 Unbuffered Channel 发送者未准备好 Buffered Channel 缓冲区空。
如果不再需要HTTP请求或某些异步操作的结果，Observable 的 Subscription 允许取消订阅，而 Promise 最终会回调成功或失败，即使你不再需要通知或它提供的结果。 Observable 和 Stream 看起来非常相似，它们有着相似的操作符（filter、map、…），但它们也有显著的不同： Stream 只是一个随时间到达的集合 Observables 就像集合 ……除了它们随着时间的推移异步到达 Stream 只能使用一次，而 Observable 可以被订阅多次 Stream 是基于pull的：数据消费者决定何时从数据生产者那里获得数据；生产者不知道何时将数据传递给消费者 如果我们将同步视为“拉”…，那么我们可以将异步视为“推”… Observable 是基于push的：数据生产者（消息通讯的创建者）决定消费者（消息通讯的订阅者）何时获取数据。 进行比较，但它可以计算不止一个值 默认情况下 RxJava 是单线程的，除非我们开始使用调度器，否则一切都会发生在同一个线程上 Backend implementation: REST method
应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。 消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信。 队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。 在项目中，将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行了异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。 比如： 1）信息的发送者和接收者如何维持这个连接，如果一方的连接中断，这期间的数据如何方式丢失？ 2）如何降低发送者和接收者的耦合度？ 3）如何让Priority高的接收者先接到数据？ 有效均衡接收者的负载？ 5）如何有效的将数据发送到相关的接收者？也就是说将接收者subscribe 不同的数据，如何做有效的filter。 7）如何保证接收者接收到了完整，正确的数据？ AMDQ协议解决了以上的问题，而RabbitMQ实现了AMQP。 概念介绍 Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。
如果这个多播包的到达接口不是该路由器到发送源的最短路径的接口，那么这个包就被丢弃。 如果加入请求包在到达核心路由器之前先到达树上的某个路由器，该路由器就接收下这个请求包而不继续向前发送并确认这个请求包。发送请求的路由器就连接到共享树上了。 CBT将多播流量集中在最少数量的链路而不是在一个基于发送源的共享树上。集中在核心路由器上的流量可能会引起多播路由的某些问题。 这个操作的过程是通过向发送源发送一个PIM加入请求完成的。一旦从发送源到接收者的最短路径建立了，通过RP的外部分枝就被修剪掉了。 通常接收者采用“带外的”协议机制（如HTTP、RTSP、SMTP，也可以采用组播方式）发送倒放请求给一个调度队列。它对带宽的要求较高，对延时的要求一般。
需要注意的是在AndroidManifest文件中进行配置的广播接收者会随系统的启动而一直处于活跃状态，只要接收到感兴趣的广播就会触发(即使程序未运行)。 静态注册和动态注册的区别 动态注册广播接收者特点是当用来注册的 Activity 关掉后，广播也就失效了。( 动态注册广播不是常驻型广播，也就是说广播跟随 activity 的生命周期。 1、ViewRootImpl是在Activity的onResume（）方法后面创建出来的，所以在onResume之前的UI更新可以在子线程操作而不报错，因为这个时候ViewRootImpl还没有创建，没有执行 注：每个 Android 应用程序都会对应一个独立的 Dalvik 虚拟机 // Linux 进程： 有独立的内核堆栈和独立的存储空间，它是操作系统中资源分配和调度的最小单位。 以进程为单位，分配系统资源，给程序进行调度。 在执行一个程序时，它会创建一个进程，来执行应用程序，并且伴随着资源的分配和释放。
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