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LiveData 粘性消息的探索和尝试

LiveData 默认是支持粘性消息的(关于什么是粘性消息,请移步我的另一篇文章:LiveData 的正确使用姿势以及反模式 ),如何通过 LiveData 来实现粘性消息呢,本文将在官博的基础上,...btn_wait 无输出(实现了事件只被消费一次) 复制代码 这种方式的好处是: onChanged() 每次都会回调,但是是否要处理数据取决于 observer:consumed() 不返回已经被消费的消息...虽然可以添加多个 observers 且使用 peek() 来获取数据,但是还是无法实现多个 observer 都只接收一次事件 姿势四:支持多 observer 且仅接受 observe() 之后的消息...可参考 基于LiveData实现事件总线思路和方案 LiveData 并不是非用不可 我们使用了各种 workaround 的方式让 LiveData 支持粘性消息,以上几种方案也只有最后一种能够解决问题

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网络协议之:WebSocket的消息格式 (转载原创)

webSocket的消息格式 之所以要使用webSocket是因为client和server可以随时随地发送消息。这是websocket的神奇所在。那么发送的消息是什么格式的呢?我们来详细看一下。...,对于从client过来的消息来说,MASK必须是1。...payload就是实际要传递的消息。0x0表示继续,0x1表示文本,0x2表示二进制,其他的表示控制字段。 FIN表示是否是消息的最后一个frame。如果是0,表示该消息还有更多的frame。...如果是1表示,该frame是消息的最后一部分了,可以对消息进行处理了。 为什么需要Payload len字段呢?因为我们需要知道什么时候停止接收消息。...FIN=1表示,是最后一个消息。 0x1表示是text消息,0x2是0,表示是二净值消息,0x0表示消息还没有结束,所以0x0通常和FIN=0 一起使用。

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2017微信数据报告:日活跃用户达9亿、日发消息380亿条

微信每天有多少条消息被发送?目前有多少个行业已经在使用小程序了?答案尽在其中! 2、报告详情(数据截至2017年9月) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...附录:有关微信、QQ的文章汇总 [1] QQ、微信的技术故事: 《2017微信数据报告:日活跃用户达9亿、日发消息380亿条》 《腾讯开发微信花了多少钱?技术难度真这么大?难在哪?》...微信客户端团队负责人技术访谈:如何着手客户端性能监控和优化》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信团队原创分享:Android版微信的臃肿之困与模块化实践之路》 《微信后台团队:微信后台异步消息队列的优化升级实践分享...Android版微信如何大幅提升交互性能(二)》 《移动端IM实践:实现Android版微信的智能心跳机制》 《移动端IM实践:WhatsApp、Line、微信的心跳策略分析》 《移动端IM实践:谷歌消息推送服务...(GCM)研究(来自微信)》 《移动端IM实践:iOS版微信的多设备字体适配方案探讨》 《信鸽团队原创:一起走过 iOS10 上消息推送(APNS)的坑》 《腾讯信鸽技术分享:百亿级实时消息推送的实战经验

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激活、活跃、留存的关系

用户留存的意愿是一个递减的过程,在这个过程中,我们需要关注用户使用频次、使用时长、消费频次等数据来观察用户留存意愿的变化,根据不同的数据表现,就有了活跃用户、一般留存用户和濒临流失用户这3种分类。...如果按照用户使用频次这个数据维度来划分,比如30天内有15天使用产品的用户、30天内有7天使用产品的用户和30天内只有1天使用产品的用户,这三种用户都是留存用户,对应的分别是活跃用户、一般留存用户和濒临流失用户这...所以说,活跃用户是留存中的一种用户状态,活跃度是衡量用户的一个指标,用户越活跃,进行付费或分享的可能性就越大,也就是说用户越活跃,那么对产品带来价值贡献的可能性就越高。...内容留存、功能留存和服务留存这三种方法: 内容留存:通过PUSH消息的方式,提醒用户这个产品能够带来的价值,以此来提高用户打开应用的频次,通过主动触发让用户产生使用的动机,将一般留存用户提升为活跃用户,...让濒临流失用户转化为一般活跃用户。

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用Redis bitmap统计活跃用户、留存

Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作。...通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息。...而我们通过每天换用一个不同的key来将每天的活跃用户状态记录分开存。并且可以通过一些与或运算计算出N天活跃用户,和连接N天活跃用户这样的统计数据。   ...如下图,第一行表示星期一的活跃用户情况,第二行表示周二的,以此类推。为样我们通过对N天的活跃用户记录取并集操作,就能得出在N天内活跃过的用户列表。   ...问题: 如果活跃用户在百万级别,使用Redis BitMap很划算。 如果如果活跃用户很少,而用户id都是10位以上的int。那就很浪费内存了。那还不如使用set集合呢。然后求交集就可以了。

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用户活跃,指标波动该怎么分析?

01 用户活跃常见问题 ▌一、到底啥叫活跃,口径不统一。 用户注册、付费是很明确的动作,一般不会认错,但“活跃”到底是个啥,往往众说纷纭,比如: 登录成功就算活跃? 登录了点击几下算活跃?...看过活跃率、活跃人数指标的同学都知道,这玩意日常波动太多了。几乎大事小事都会对活跃率产生影响。有时间分析活跃率下跌的报告还没交,丫自己就涨回来了。结果每天纠结于“为啥又高了/低了1%!”...▌三、孤立看问题,砸钱搞活跃。 虽然活跃率为啥跌不一定清楚,但是怎么搞活跃率,那套路可太清楚了。...运营没有深入思考过活跃指标的含义,也没有分析过活跃指标与注册、付费、转化关联。...注意,不是所有的波动都值得追击,大幅度、持续性、规律、波及其他指标的优先处理。偶尔的波动一下很正常,但是要记录发生时间,观察走势,当问题出现恶化时容易溯源。

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看懂编译原理:活跃度分析

活跃性分析(涉及无用变量和无用表达式删除优化):遍历顺序和数据流方向相反,如果一个变量从末尾遍历到开头都没有人引用它,那么这个变量就是死变量,可以删除掉及它对应的表达式。...那么d=c会把c也加入活跃集合;dcab都是活跃变量。如果之前是e=c但是e没有被用到那么e就是死的需要删除。活跃性分析练习基本快2的活跃性变量集合输出是什么,基本快3的活跃性变量集合输出是什么?...优化分析方案总结活跃度分析和可用表达式分析都是基于集合存储的活跃度分析刚开始(程序末尾)是一些活变量,随着倒序遍历会被添加进新的活跃变量和删除可用表达式分析优化刚开始是空的集合,随着指令顺序往下遍历会添加进来同时会进行无用表达式删除和公共子表达式替换和不可达基本快删除优化我正在参与

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