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java.util.concurrent.SynchronousQueue 同步队列，主要用去生产与消费！ 采用CAS方式来实现并发控制， sun.misc.Unsafe 基于公平性做了两种实现，一公平策略，使用队列实现；二非公平策略，使用栈实现。 常用操作 操作 put 一直阻塞，直至数据被消费 offer 分为两种，一种不阻塞，尝试阿静数据放入队列，无空间时，则直接返回false；一种指定阻塞时间，超时后仍无空间，返回false，否则返回true take 一直阻塞，直至获取到数据 poll 分为两种，一种不阻塞，尝试从队列中获取数据，未获取到返回null；另一种指定阻塞时间，超时后仍未获取到数据，返回null 底层实现 两种策略的实现，底层均是使用了 java.util.concurrent.SynchronousQueue.Transferer ， 此抽象类定义了如何放入数据和从队列中取数据，相当于是传输数据，方法名称也很贴切： transfer . 1.1 首先来看非公平策略的实现，此策略使用栈实现， java.util.concurrent.SynchronousQueue.TransferStack ，栈中定义了栈顶节点head，类型为 java.util.concurrent.SynchronousQueue.TransferStack.SNode , 1.2

作为疫情后的首个大型购物节，618年中大促近在眼前，各大品牌主们早就严阵以待、各备奇招，而高效的媒介投放当然必不可少。小编浏览了大量品牌营销H5后发现，无论是线上产品特卖还是线下活动引流，很多作品都是视频类型的。而对于此类H5，咱们意派Epub360的用户一定不陌生。 意派Epub360支持上传腾讯视频及本地视频，咱们早前也推送过相关实用贴，如： 《关于视频H5，这里有份超实用的小技巧！！！》 、 《视频H5制作过程中常见的四个坑及解决措施》 。还没看过的小伙伴可以学习一下哦~ 下面，咱们就一起来看看各类优质的视频类品牌营销H5案例吧（文末还有电商模板奉上哦），希望广大用户可以从中获得灵感并帮助品牌主们成为618大赢家！ 案例 《快来围观史上最惨市场部》 出品方： 三人游 创意设计 品牌方： 京东叮咚 实现方式： 意派Epub360 H5页面制作工具 创意特色： 动画视频、手绘插画、网页跳转 内容特色： 该视频类H5明为展现京东叮咚市场部员工从天堂到地狱的悲惨心路历程，实际上则是为了突出“京东叮咚mini2直线降价，618总补贴6.18亿”这一核心信息。作品播放顺畅且趣味性强，易引起用户好感。 《全球锦鲤神秘失踪》 品牌方： 掌上生活 创意特色： 动画视频、手绘插画、网页跳转 内容特色： 该视频类H5旨在宣传掌上生活锦鲤节,视频主要包含两部分内容

本章关键点总结 & 说明： 这里关注➕ Binder Java实现部分，主要谈了 java实现框架和demo，最后分析了 关键类 Binder、JavaBBinderHolder、JavaBBinder以及他们之间的关系。 1 binder java层的整体框架 1.1 整体框架图说明 Binder机制在C++层已经有了完整的实现。因此Java层完全不用重复实现，而是通过JNI衔接了C++层以复用其实现。因此java层的架构相对比较简单。如下所示： 同时这里用另一个图来说明下binder java层、 JNI的衔接以及binder C++层，如下所示： 1.2 binder相关类解读 类 名称 类 说明 IBinder Java层，提供了使用transact方法来调用远程服务的机制，以及DeathRecepient接口 Binder 实现IBinder接口，封装JNI实现，Java层Binder服务基类，BnXXX代表 BinderProxy 实现IBinder接口，封装JNI实现。提供transact方法调用远程服务，BpXXX代表 JavaBBinderHolder 内部存储了JavaBBinder JavaBBinder 将C++端的onTransact调用传递到Java端 BinderInternal 仅供Binder框架使用的类，内部有一个GcWatcher类

大家好，我是良许。 文件是我们在电脑里最珍贵的财富，我们经常工作了老半天，然后出来的成果就只是一个文件而已。特别是程序员，我们写了半天的代码，结果也就是一个个代码文件而已。 但是，我们都有过这样惨痛的经历——工作了老半天，结果不小心把文件删除了…… 这时候，你的心情是怎样的？痛苦？自责？无奈？ 今天良许就给大家介绍一个命令，它将给你的重要文件加一把锁，防止误删除或误修改，为你的宝贝文件保驾护航！ chattr命令简介 这里我们需要使用到一个命令是： chattr ，这个命令在大部分的 Linux 发行版里都有，所以对于它的安装就不赘述了。它的基本用法如下： $ chattr 操作符 属性 文件名 对于操作符，有以下三种： + ：给文件增加属性 - ：去除文件属性 = ：设置文件的仅有属性 注意，这里讲的属性不是文件对应的系统属性，而是 chattr 给文件赋予的属性。本文要讲的属性有以下两个： a - 允许给文件追加内容 i - 保护模式（不允许删除或修改） 但是，它的属性可以设置很多，有兴趣的小伙伴可以去看下它的 man 手册。 $ man chattr 防止文件被误删除或修改 假如我们现在有个国宝级重要文件 file.txt ，现在我们使用 chattr 对它进行保护。在这里，我们给文件增加 +i 属性： $ sudo chattr +i file.txt 然后，我们可以使用

1. 概述： 从Android P开始，Mediatek Release的 Project会出现一种叫做 RSC (Run-time Switchable Configuration )的 makefile 文件。 比如 RuntimeSwitchConfig.mk，RuntimeSwitch.mk 以及 OpxxBase.mk, DsdsBase.mk等等。 * 以下描述都以 Android Q 的Split Build Project为例 首先要说，这些 Makefile里的配置一旦被使用，通常其 优先级就是最高 的，会覆盖掉device.mk以及其他makefile里的设置。 具体用法还是要以各个Feature给客户提供的Customization方式的文档为准，这里只是概要的介绍RSC makefile以及机制在整个系统中的位置&作用，并不涉及具体的Feature的配置方法。 Mediatek 的Feature也并非全都支持Run-time Switch，具体配置方法，以各个Feature提供的 Customization为准. 目前粗略分类，会遇到三种情况： 第一类客户， 没有共版本需求 ，此时您可以选择忽略这些Makefile，我们的软件包虽然Release了这些各个package的 makefile，但其实默认并不会启用，您可以完全按照原有的 feature

HashMap的线程安全版本，可以用来替换HashTable。在hash碰撞过多的情况下会将链表转化成红黑树。1.8版本的ConcurrentHashMap的实现与1.7版本有很大的差别，放弃了段锁的概念，借鉴了HashMap的数据结构：数组＋链表＋红黑树。ConcurrentHashMap不接受nullkey和nullvalue。 数据结构： 数组＋链表＋红黑树 并发原理： cas乐观锁+synchronized锁 加锁对象: 数组每个位置的头节点 方法分析： put方法: 先根据key的hash值定位桶位置，然后cas操作获取该位置头节点，接着使用synchronized锁锁住头节点，遍历该位置的链表或者红黑树进行插入操作。 稍微具体一点： 1.根据key的hash值定位到桶位置 2.判断if(table==null)，先初始化table。 3.判断if(table[i]==null),cas添加元素。成功则跳出循环，失败则进入下一轮for循环。 4.判断是否有其他线程在扩容table，有则帮忙扩容，扩容完成再添加元素。进入真正的put步骤 5.真正的put步骤。桶的位置不为空，遍历该桶的链表或者红黑树，若key已存在，则覆盖；不存在则将key插入到链表或红黑树的尾部。 并发问题：假如put操作时正好有别的线程正在对table数组(map)扩容怎么办？ 答：暂停put操作

堆排序： 堆排序就是按照 大顶堆，小顶堆 的方式来进行排序，循环判断二叉树，每次循环判断得到一个值在二叉树顶端，然后依次与二叉树的最后一个值进行替换，每次替换二叉树的长度减一。 依次进行循环判断得到值然后顶端和末尾替换，从而实现了有序的排序。 思路： 1、将无序序列构成一个堆，根据需求创建成 大顶堆 或者 小顶堆 2、实现二叉树的堆顶元素和末尾元素的交换，将元素‘’沉‘到数组末端 3、重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素和末尾元素，反复执行调整+交换，直到整个序列有序 测试代码： package BinaryTree; import java.util.Arrays; public class HeadSortDemo { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int [] arr = {3,7,1,9,2}; System.out.println("堆排序前的数组 = " + Arrays.toString(arr)); headsort(arr); //调用堆排序方法 System.out.println("堆排序后的数组 = " + Arrays.toString(arr)); } public static void headsort(int []

let arr1 = [1, 2, 3, 4, { name: 'hh' }] /浅克隆****/ // 1,展开运算符 let arr2 = [...arr1] // 2.splice let arr3 = arr1.splice(0) /深克隆****/ // 1.基于JSON方法，先把原始对象转换为字符串，再把字符串重新定义为对象。此时实现了内存的深度拷贝、 // 缺点：如果对象中的某一项是正则或者函数，基于JSON.parse 和 JSON.stringify处理后，就不再是正则(变为空对象)或者函数了(null) let arr4 = JSON.parse(JSON.stringify(arr1)) /** function _type(value) { return Object.prototype.toString.call(value) } function _deepClone(obj) { if (obj === null) return null if (typeof obj !== 'object') return obj // 如果是正则 if (_type(obj) === '[object RegExp]') return new RegExp(obj) // 如果是日期 if (_type(obj) === '[object Date]')

1、堆排序 　　堆排序是利用 堆 这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种 选择排序， 它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。 2、 堆 　 　堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。如下图： 同时，我们对堆中的结点按层进行编号，将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子 该数组从逻辑上讲就是一个堆结构，我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是： 大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] 小顶堆：arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] 3、堆排序的基本思想是：将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了 直接上代码： //方法入口 public static int [] heapSort ( int [] arr) { //构建大顶堆 for ( int i = arr. length / 2 - 1 ; i >= 0 ; i--) { //具体实现

元信息 Java 注解（Annotation）又称 Java 标注，是 JDK5.0 引入的一种注释机制。 Java 语言中的类、方法、变量、参数和包等都可以被标注。和 Javadoc 不同，Java 标注可以通过反射获取标注内容。在编译器生成类文件时，标注可以被嵌入到字节码中。Java 虚拟机可以保留标注内容，在运行时可以获取到标注内容 。 当然它也支持自定义 Java 标注。 由于jdk和框架大量使用注解，我也简单介绍下注解为何物，若您发现文章中存在错误或不足的地方，希望您能指出！ Java 定义了一套注解，共有 7 个，3 个在 java.lang 中，剩下 4 个在 java.lang.annotation 中。 作用在代码的注解是 @Override - 检查该方法是否是重写方法。如果发现其父类，或者是引用的接口中并没有该方法时，会报编译错误。 @Deprecated - 标记过时方法。如果使用该方法，会报编译警告。 @SuppressWarnings - 指示编译器去忽略注解中声明的警告。 作用在其他注解的注解(或者说 元注解 )是: @Retention - 标识这个注解怎么保存，是只在代码中，还是编入class文件中，或者是在运行时可以通过反射访问。 @Documented - 标记这些注解是否包含在用户文档中。 @Target - 标记这个注解应该是哪种 Java