在Flutter状态管理(1)——InheritedWidget中介绍了状态管理以及如何使用InheritedWidget来实现全局状态的管理。这篇博客将介绍如何使用Stream来实现状态管理。
现在页面上有两个数字key1和key2需要展示,当点击上方的按钮时，我们对应修改key1或者key2的值。
一条执行线上，同时且只能执行一个任务（事件），其他任务都必须在后面排队等待被执行。也就是说，在一条执行线上，为了不阻碍代码的执行，每遇到的耗时任务都会被挂起放入任务队列，待执行结束后再按放入顺序依次执行队列上的任务，从而达到异步效果。
在做Android或iOS开发时，经常会了解到MVC，MVP和MVVM。MVVM在移动端一度被非常推崇，虽然也有不少反对的声音，不过MVVM确实是不错的设计架构。
在过去的一年中，各种不同的状态管理技术被提出，但截至目前，Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
StreamBuild从字面意思来讲是数据流构建，是一种基于数据流的订阅管理。Stream可以接受任何类型的数据，值、事件、对象、集合、映射、错误、甚至是另一个Stream，通过StreamController中的sink作为入口，往Stream中插入数据，然后通过你的自定义监听StreamSubscription对象，接受数据变化的通知。如果你需要对输出数据进行处理，可以使用StreamTransformer，它可以对输出数据进行过滤、重组、修改、将数据注入其他流等等任何类型的数据操作。
异步交互可能需要一个理想的机会来进行总结。偶尔，在周期结束之前可能会发出一些值。在 Dart 中，您可以创建一个返回 Stream 的容量，该容量可以在异步进程处于活动状态时发射一些值。假设您需要根据一个 Stream 的快照在 Flutter 中构造一个小部件，那么有一个名为 StreamBuilder 的小部件。
本文主要介绍Streams，Bloc和Reactive Programming（响应式编程）的概念。 理论和实践范例。
在 Dart 中，没有多线程的概念，所谓的异步操作全部都是在一个线程里面执行的， 并且不会造成卡顿的原因就是事件循环(Event Loop)，
在Flutter中，如果我们想要更新页面中的某个widget的状态的话，一般会使用setState方法重走build方法来刷新。当页面布局复杂的时候，这样肯定是不行的。
Stream 在 Flutter 是属于非常关键的概念，在 Flutter 中，状态管理除了 InheritedWidget 之外，无论 rxdart，Bloc 模式，flutter_redux ，fish_redux 都离不开 Stream 的封装，而事实上 Stream 并不是 Flutter 中特有的，而是 Dart 中自带的逻辑。
通过Dart提供的Stream机制，Flutter可以很轻松的构建响应式的编程方式，同时也让跨页面、跨Widget的数据管理问题迎刃而解。
从大多数应用程序获取互联网上的数据是必要的。 幸运的是，Dart和Flutter为这类工作提供了工具！
有关Provide的题外话，Provide 是 ScopedModel 的进阶或者说是兄弟，为何这么说呢？因为这两个插件的内容重叠的太多，所以对于这两个插件存在争议。
Flutter 应用程序以其精美的设计和流畅的功能而闻名，但性能问题会很快破坏用户体验。借助这 10 个优化性能的专家技巧，将您的应用提升到一个新的水平。
BloC【Business Logic Component】模式是paolo soares 和 cong hui 在2018年Google dartconf上提出的，具体的视频你可以参考YouTube.
在Flutter中，自定义组件其实就是一个类，这个类继承自StatelessWidget/StatefulWidget。
在所有 响应式编程 中，状态管理一直老生常谈的话题，而在 Flutter 中，目前主流的有 scope_model 、BloC 设计模式 、flutter_redux 、fish_redux 等四种设计，它们的 复杂度 和 上手难度 是逐步递增的，但同时 可拓展性 、解耦度 和 复用能力 也逐步提升。
其中_currentIndex记录了当前tab的索引，onTap中调用setState来更新视图，没毛病。
流处理平台（Streaming Systems）是处理无限数据集（Unbounded Dataset）的数据处理引擎，而流处理是与批处理（Batch Processing）相对应的。所谓的无线数据，指的是数据永远没有尽头。而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架。下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别：
range(int startInclusive, int endExclusive) rangeClosed(int startInclusive, int endInclusive)
前言 类别 关键字 返回类型 搭档 多元素同步 sync* Iterable<T> yield、yield* 单元素异步 async Future<T> await 多元素异步 async* Stream<T> yield、yield* 、await 下面就用几个emoji，认识一下这几个关键字吧 📷 ---- 一、多元素同步函数生成器 1. sync* 和 yield sync*是一个dart语法关键字。它标注在函数{ 之前，其方法必须返回一个 Iterable<T>对象 👿 的码为\u{1f
在上一篇中，我们介绍了 Stream 内置的流元素转化相关操作。这一篇，也是该专题的最后一篇，将带大家探索一下 Stream 中元素转换的原理，并基于此来拓展更多的操作。
前言 类别 关键字 返回类型 搭档 多元素同步 sync* Iterable<T> yield、yield* 单元素异步 async Future<T> await 多元素异步 async* Stre
TCP(Transportation Control Protocol)协议与IP协议是一同产生的。事实上，两者最初是一个协议，后来才被分拆成网络层的IP和传输层的TCP。我们已经在UDP协议中介绍过，UDP协议是IP协议在传输层的“傀儡”，用来实现数据包形式的通信。而TCP协议则实现了“流”形式的通信。 TCP的内容非常丰富。我不能在一篇文章中将TCP讲完。这一篇主要介绍TCP协议的下面几个方面： 1. “流”通信的意义与实现方式 2. 如何实现可靠传输 3. 使用滑窗提高效率 “流”通信 TCP协议是传
Flutter的愿景是一般的开发者只需要开发Flutter代码就能实现跨平台的应用，官方提供了一些插件，也有很多可以可以直接拿来使用的第三方插件。
在TCP协议与"流"通信中，我们建立了滑窗(sliding window)的基本概念。通过滑窗与ACK的配合，我们一方面实现了TCP传输的可靠性，另一方面也一定程度上提高了效率。其工作方式如下面的视频所示： 如果视频加载有问题，可点下面链接： http://v.youku.com/v_show/id_XNDg1NDUyMDUy.html 然而，之前的解释只是概念性的。TCP为了达到更好的传输效率，对上面的工作方式进行了许多改进。The devil is in the details. 我们需要深入到细节，才
BloC 全称是 Business Logic Component（业务逻辑组件），主要作用就是将业务逻辑和UI组件分离开。
ISO（国际标准化组织）曾提出一个 OSI 七层模型。将网络的协议划分为 7 个层，从低到高排序是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。但是这个模型仅停留在理论阶段。因为该模型过于庞大、复杂，以至于无法被广泛应用。
设计非常出色的动画会使UI感觉更直觉，应用程序具有光滑的外观和感觉，改善用户体验。Flutter的动画支持使实现各种动画类型变得容易。许多小部件，特别是“Material”小部件，都伴随着其设计规范中所描述的标准运动效果，但是与此同时，也可以自定义这些效果。
实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。在Spark 1.2版本中，我们已经在Spark Streaming中对预写日志（也被称为journaling）作了初步支持，改进了恢复机制，使得更多数据源零数据丢失有了可靠的保证。本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135546.html原文链接：https://javaforall.cn
本文来自Spark Streaming项目带头人Tathagata Das的博客文章，他现在就职于Databricks公司。过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作。本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失的实现。 以下为原文： 实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入
MIPI联盟是一个开放的会员制组织。2003年7月，由美国德州仪器（TI）、意法半导体（ST）、英国ARM和芬兰诺基亚（Nokia）4家公司共同成立。MIPI联盟旨在推进移动应用处理器接口的标准化 。MIPI联盟下面有不同的WorkGroup，分别定义了一系列的手机内部接口标准，比如摄像头接口CSI、显示接口DSI、射频接口DigRF、麦克风/喇叭接口SLIMbus等。
近年来，国内视频监控应用发展迅猛，系统接入规模不断扩大，涌现了大量平台提供商，平台提供商的接入协议各不相同，终端制造商需要给每款终端维护提供各种不同平台的软件版本，造成了极大的资源浪费。各地视频大规模建设后，省级、国家级集中调阅，对重特大事件通过视频掌握现场并进行指挥调度的需求逐步涌现，然而不同平台间缺乏统一的互通协议。在这样的产业背景下，基于终端标准化、平台互联互通的需求，GB/T28181应运而生。GB28181标准规定了公共安全视频监控联网系统(以下简称联网系统) 的互联结构, 传输、 交换、 控制的基本要求和安全性要求, 以及控制、 传输流程和协议接口等技术要求。
随着数据中心网络技术和带宽不断发展，流控技术在网络中发挥着越来越重要的作用，但一直未曾有过很大变革。直到无损网络的出现，流控技术出现新突破。作为以太网的基本功能之一，流控技术用于可以防止拥塞的情况下出现丢包，还能配合发送端合理的调整发送速率，从整体上保障网络带宽的最高效率。
FutureBuilder 将 异步操作 与 异步 UI 更新 结合在一起 ; 它可以将 异步操作 的结果 , 异步的 更新到 UI 界面中 ;
什么是端口？通常情况下端口是计算机内部用来识别不同应用程序的地址，如常见的80端口、21端口等。而从计算机硬件的角度来看，端口是计算机背板的RJ45网口或者是电话使用的RJ11插口。这两种说法都没有错误，它们分别是端口这个大类中的虚拟端口和物理端口。
1.停止等待协议：是tcp保证传输可靠的重要途径，“停止等待”就是指发送完一个分组就停止发送，等待对方确认之后，才能继续发送下一个分组
先补充一个知识： 1.停止等待协议：是tcp保证传输可靠的重要途径，“停止等待”就是指发送完一个分组就停止发送，等待对方确认之后，才能继续发送下一个分组 停止等待协议的优点是简单，缺点就是信道的利用率太低，一次只发送一个消息，信道大部分时间都是空闲的。 2：超时重传有一下三种情况： 1） 分组丢失：发送方发出来了，接收方没有收到 2） 确认丢失：接收方收到了，也发送了确认分组，但是确认分组丢失了 3） 确认延时：确认分组没有丢失，由于传输太慢，发送方在规定时间内没有收到接收方发的确认分组。 3.下面两
GB28181协议是视频监控领域的国家标准，本文将解析如何在FFmpeg中增加对GB28181协议的支持，使其可以与支持GB28181协议的设备进行通信与控制，实现设备的注册、保活以及流媒体的传输。 GB28181协议指的是国家标准GB/T 28181—2016《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》1，该标准规定了公共安全视频监控联网系统的互联结构， 传输、交换、控制的基本要求和安全性要求， 以及控制、传输流程和协议接口等技术要求，是视频监控领域的国家标准。GB28181协
近期的版本升级中，我们的开发团队对 Branch 端口进行了优化改进。本文将使用最新的知行之桥 2023-23.2.8605.0 版本，为大家展开介绍。
如果你在学习这门课程，仅仅为了理解网络工作原理，那么只要了解TCP是可靠传输，数据传输丢失时会重传就可以了。如果你还要参加研究生考试或者公司面试等，那么下面内容很有可能成为考查的知识点，主要的重点是序号/确认号的编码、超时定时器的设置、可靠传输和连接的管理。
Rabbitmq大体上可以分为两部分（Exchange和MQ），所有发送给RabbitMQ的消息都会先交给Exchange， Exchange的功能类似于路由器，它会根据自身类型（fanout、direct、topic）以及binding信息决定一个消息该被放到哪一个MQ， 而MQ的功能在于暂时存储消息，并将MQ中的消息以订阅或者poll的方式交给接收方。
RTP全名是Real-time Transport Protocol（实时传输协议）。它是IETF提出的一个标准，对应的RFC文档为RFC3550（RFC1889为其过期版本）。RFC3550不仅定义了RTP，而且定义了配套的相关协议RTCP（Real-time Transport Control Protocol，即实时传输控制协议）。RTP用来为IP网上的语音、图像、传真等多种需要实时传输的多媒体数据提供端到端的实时传输服务。RTP为Internet上端到端的实时传输提供时间信息和流同步，但并不保证服务质量，服务质量由RTCP来提供。
Flink API提供了开发的接口，此外，为了实现业务逻辑，还必须为开发者提供自定义业务逻辑的能力。。Flink中设计了用户自定义函数体系(User Defined Function,UDF),开发人员实现业务逻辑就是开发UDF。
通过提供 spring-kafka 项目的自动配置来支持Apache Kafka。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
