数据 生产者 的 生产效率 大于 数据 消费者 的 消费效率 , 就会产生 背压 ;
2021-04-04 22:45:03.650 17626-17626/com.example.myfirstapp I/System.out: MainActivity Create. Task Id: 43112 2021-04-04 22:45:14.365 17626-17626/com.example.myfirstapp I/System.out: SingleTaskActivity Create. Task Id: 43112 2021-04-04 22:45:14.803 17626-17626/com.example.myfirstapp I/System.out: MainActivity Stop. Task Id: 43112
文章目录 Code Code public class CollectorsAction { public static List<Dish> menu = Arrays.asList(
一,发射器情况:有1个Service,Service下有2个Characteristic,其中1个Characteristic命名为writeCharacteristic(FFF1)具有read,write 2个属性,另外1个Characteristic命名为notifyCharacteristic(FFF2)具有notify属性 以上信息可以在获得Characteristic后用日志查看,代码如下:writeCharacteristic的Properties返回10,说明具有 PROPERTY_READ(
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直到 调用 Channel#receive 函数 取走了缓冲区中的数据 , 缓冲区 有了空间 , Channel#send 函数才会恢复执行 ;
所以RxJava的背压策略(Backpressure)是指处理上述上游流速过快现象的一种策略。 类似 Java中的线程池 中的饱和策略RejectedExecutionHandler。
代码示例 : 将 Flow 中发射的 Int 元素 转为 字符串 ; 通过 map 操作符 , 将 Int 类型的元素 转为 字符串类型 元素 ;
08-01 12:42:50.790: I/System.out(19890): none /acct cgroup rw,relatime,cpuacct 0 0 08-01 12:42:50.790: I/System.out(19890): tmpfs /mnt/asec tmpfs rw,relatime,mode=755,gid=1000 0 0 08-01 12:42:50.790: I/System.out(19890): tmpfs /mnt/obb tmpfs rw,relatime,mode=755,gid=1000 0 0 08-01 12:42:50.790: I/System.out(19890): none /dev/cpuctl cgroup rw,relatime,cpu 0 0 08-01 12:42:50.790: I/System.out(19890): /dev/block/mmcblk0p13 /system ext4 ro,relatime,barrier=1,data=ordered 0 0 08-01 12:42:50.795: I/System.out(19890): /dev/block/mmcblk0p3 /efs ext4 rw,nosuid,nodev,noatime,barrier=1,journal_async_commit,data=ordered 0 0 08-01 12:42:50.795: I/System.out(19890): /dev/block/mmcblk0p12 /cache ext4 rw,nosuid,nodev,noatime,barrier=1,journal_async_commit,data=ordered 0 0 08-01 12:42:50.795: I/System.out(19890): /dev/block/mmcblk0p16 /data ext4 rw,nosuid,nodev,noatime,barrier=1,journal_async_commit,data=ordered,noauto_da_alloc,discard 0 0 08-01 12:42:50.795: I/System.out(19890): /sys/kernel/debug /sys/kernel/debug debugfs rw,relatime 0 0 08-01 12:42:50.795: I/System.out(19890): /dev/fuse /storage/sdcard0 fuse rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,user_id=1023,group_id=1023,default_permissions,allow_other 0 0 08-01 12:42:50.795: I/System.out(19890): /dev/block/vold/179:17 /storage/extSdCard vfat rw,dirsync,nosuid,nodev,noexec,noatime,nodiratime,uid=1000,gid=1023,fmask=0002,dmask=0002,allow_utime=0020,codepage=cp437,iocharset=iso8859-1,shortname=mixed,utf8,errors=remount-ro 0 0
采用java8 lambda表达式 实现java list 交集/并集/差集/去重并集
链接:https://blog.csdn.net/weixin_45821811/article/details/115678015
在之前的博客中 介绍的 Channel 通道 的 数据发送协程 ( 生产者 ) 和 数据接收协程 ( 消费者 ) 数据接收 都是一对一的 ,
关于 响应式 Reactive,前面的两篇文章谈了不少概念,基本都离不开下面两点:
应学生【弓先生】需求,做此测试,得到帮助的同志心里要谢谢【弓先生】。 //第一种 PrintWriter pw = new PrintWriter(new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out))); //第二种 PrintWriter pw = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out)); //第三种 PrintWriter pw = new PrintWriter(System.out
在 flow 流构建器中 , 调用 FlowCollector#emit 函数 发射元素 , 然后在外部 调用 Flow#collect 函数 收集元素 ;
Widget简介 可以使用AppWidgetManager更新Widget中的数据,但这样最短也要半个小时才能更新一次,一般不用他更新,而是自己定义一个服务去更新Widget中的数据。 Widget的创建步骤 写一个类继承AppWidgetProvider,这个是一个广播接收者,所以要在清单文件中进行配置 public class MyWidget extends AppWidgetProvider { @Override public void onEnabled(Context context)
之前一直习惯用json进行数据的传输,觉得很方便。来到新公司后发现同事们用的更多的的协议都不是json,而是Protocol buffer。这个东西之前没有听说过,不明白同事们为什么放弃好好的json不用,用这个。后来了解到经常是设备与设备之间进行通信,而不是设备与服务器做通信。很多设备是linux下c语言做核心服务,c来解析json比较麻烦。于是决定花些时间来学习这个陌生的协议。
说高级的stream就是那个并行流。下面是那个并行流的简单实现。只要是继承Collection类的都可以这么用。
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Reactor 3 与之前学习的RxJava是同一类(反应式编程)框架,基本概念大致差不多,简单记录一下:
Flow 流在 接收元素 时 , 可能需要 另一个 流的元素 , 两个流之间进行 交互的操作 就是 展平 , 常见的 展平模式有 :
// Stack is [initializedAsTypeObjectObjectRef]
文章目录 1. System对IO的支持 1.1. System.out 1.2. System.in 1.3. System.err 1.4. System.exit 1.5. 参考文章 System对IO的支持 System是系统的类,其中的方法都是在控制台的输入和输出,但是通过重定向也是可以对文件的输入输出 System中定义了标准输入、标准输出和错误输出流,定义如下: static PrintStream err “标准”错误输出流。 static InputStream in
在 调用 Flow#collect 函数 时 , 也就是在 Flow 异步流 收集元素时 ,
做在单元测试的时候,会遇到测试数据依赖于用户输入的情况,类似于代码Scanner scanner = new Scanner(System.in);。下面提供一种方法,可以在测试过程中设置System.in和System.out内容,很好地解决了模拟用户输入和检查输出的问题。
上面的代码,reduce相当于把1到10累加求和,reduceWith则是先指定一个起始值,然后在这个起始值基础上再累加。(tips: 除了累加,还可以做阶乘)
第一次见到该表达式的时候,我还不知道什么是方法引用,当时真是一脸蒙圈,然后问了好多同事,给我的解释也是五花八门,但我还是感觉莫名其妙,有段时间想着就当一个特例记住就好了,不要再去深究了!!!但是我这个人,在这种时候就是很难说服自己,于是有了上篇文章,再回过头来看这个问题,其实就变得非常简单了。
响应式编程 , 是 基于事件驱动 的 , 在 Flow 流中会产生源源不断的事件 , 就是 发射元素操作 ;
一、引言 那么那么那么今天来说下MP中强大的条件查询功能。 本章是基于上个案例来讲的:MyBaits-Plus 快速入门案例 二、具体操作 首先来说说基本的查询吧,根据主键或者简单的查询条件进行查询。 /** * 通过单个ID主键进行查询 */ @Test public void selectById() { User user = userMapper.selectById
集合优化了对象的存储,大多数情况下,我们将对象存储在集合是为了处理他们。使用流可以帮助我们处理对象,无需迭代集合中的元素,即可直接提取和操作元素,并添加了很多便利的操作,例如查找、过滤、分组、排序等一系列操作。
本文讲述.stream()的内容,需要一些Lambda表达式的基础,之前也推送过关于Lambda表达式和Stream的相关内容,就看哪盘菜味道更好!
在 onCompletion 代码块中进行收尾 时 , 如果是 因为异常导致 Flow 流收集元素失败 , 则可以 在 onCompletion 代码块中拿到异常信息 ;
java8中求集合的交集、并集、差集 public static void main(String[]args){ List<String> list1 = new ArrayList<String>(); list1.add("1"); list1.add("2"); list1.add("3"); list1.add("5"); list1.add("6"); list1.add("7
下面列举了一些,Stream的一些基本的使用方法,比如去重,遍历,筛选,获取指定元素的等。
但是这简单的回答并不能入吸引面试官的眼球,如果用java字节码指令分析则效果完全不同。
假设有这么一段字符串"x1.xml s2.xml f3.xml dd.xml d5.xml",我现在要匹配s和d开头的.xml字符
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首先祝大家端午节快乐! 今天总结了下JDK中排序的方法,包括JDK8中强大的lambda表达式及函数式接口运用,不废话,请看下面示例。 public class Test { public static void main(String[] args) { List<User> list = initList(); // jdk8之前的排序 Collections.sort(list, new Comparator<User>() {
根据文章,介绍了==和equals在Java中的区别。==表示比较两个变量的内存地址,而equals表示比较两个变量的值是否相等。在字符串中,==表示比较两个字符串的地址,而equals表示比较两个字符串的值是否相等。在类中,==比较的是对象的引用,而equals比较的是对象的内容是否相等。
多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水 线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理!而在终止操作时一次性全部处理,称为“惰性求值”。
首先Handler和HandlerThread的主要区别是:Handler与Activity在同一个线程中,HandlerThread与Activity不在同一个线程,而是别外新的线程中(Handler中不能做耗时的操作)。
1.Stream 简介 Stream 自己不会存储元素。 Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。 Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。 2.Stream 的三个操作步骤 2.1创建Stream /** * 创建 Stream */ @Test public void test1(){ //1。可以通过collection 系列集合提供的 stream()或者parallel
stream是顺序流,由主线程按顺序对流执行操作; parallelStream是并行流,内部以多线程并行执行的方式对流进行操作,如果对流中的数据处理没有顺序要求就可以使用并行流。(一般不建议使用并行流,不熟悉的话很容易踩坑,使用情况经常是弊大于利) 例如筛选集合中的奇数,两者的处理不同之处:
Java8 现在已经是标配了,但是相信很多小伙伴并没有系统的去了解总结相关知识点。接下来我为大家带来基本的总结。文章后面有总结笔记可以领取哦!期待您的关注。
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