原理源碼
㈠ 一對一直播源碼的開發原理是什麼
一對一直播源碼和直播源碼一樣都離不開視音頻編碼，其實就是一個對數據進行壓縮的過程。在編碼原理這塊，我們無需掌握其過於深奧的數學原理和計算機演算法，只需要搞清楚兩個問題即可，一是為什麼要壓縮？二是為什麼能壓縮？
為什麼要壓縮，視頻，是通過攝像頭採集下來的YUV等原始數字格式；音頻，是通過麥克風拾音器採集下來的PCM等原始數字格式。
㈡ 詳解Spring mvc工作原理及源碼分析
Model 模型層 (javaBean組件 = 領域模型(javaBean) + 業務層 + 持久層）
View 視圖層（ html、jsp…）
Controller 控制層（委託模型層進行數據處理）
springmvc是一個web層mvc框架，類似struts2。
springmvc是spring的部分，其實就是spring在原有基礎上，又提供了web應用的mvc模塊。
實現機制：
struts2是基於過濾器實現的。
springmvc是基於servlet實現的。
運行速度：
因為過濾器底層是servlet,所以springmvc的運行速度會稍微比structs2快。
struts2是多例的
springmvc單例的
參數封裝：
struts2參數封裝是基於屬性進行封裝。
springmvc是基於方法封裝。顆粒度更細。
⑴ 用戶發送請求至DispatcherServlet。
⑵ DispatcherServlet收到請求調用HandlerMapping查詢具體的Handler。
⑶ HandlerMapping找到具體的處理器(具體配置的是哪個處理器的實現類)，生成處理器對象及處理器攔截器(HandlerExcutorChain包含了Handler以及攔截器集合)返回給DispatcherServlet。
⑷ DispatcherServlet接收到HandlerMapping返回的HandlerExcutorChain後，調用HandlerAdapter請求執行具體的Handler(Controller)。
⑸ HandlerAdapter經過適配調用具體的Handler(Controller即後端控制器)。
⑹ Controller執行完成返回ModelAndView(其中包含邏輯視圖和數據)給HandlerAdaptor。
⑺ HandlerAdaptor再將ModelAndView返回給DispatcherServlet。
⑻ DispatcherServlet請求視圖解析器ViewReslover解析ModelAndView。
⑼ ViewReslover解析後返回具體View(物理視圖)到DispatcherServlet。
⑽ DispatcherServlet請求渲染視圖(即將模型數據填充至視圖中) 根據View進行渲染視圖。
⑾ 將渲染後的視圖返回給DispatcherServlet。
⑿ DispatcherServlet將響應結果返回給用戶。
(1)前端控制器DispatcherServlet（配置即可）
功能:中央處理器,接收請求,自己不做任何處理,而是將請求發送給其他組件進行處理。DispatcherServlet 是整個流程的控制中心。
(2)處理器映射器HandlerMapping(配置即可)
功能:根據DispatcherServlet發送的url請求路徑查找Handler
常見的處理器映射器:BeanNameUrlHandlerMapping,SimpleUrlHandlerMapping,
,(不建議使用)
(3)處理器適配器HandlerAdapter（配置即可）
功能:按照特定規則（HandlerAdapter要求的規則）去執行Handler。
通過HandlerAdapter對處理器進行執行，這是適配器模式的應用，通過擴展多個適配器對更多類型的處理器進行執行。
常見的處理器適配器:HttpRequestHandlerAdapter，，
(4)處理器Handler即Controller(程序猿編寫)
功能:編寫Handler時按照HandlerAdapter的要求去做，這樣適配器才可以去正確執行Handler。
(5)視圖解析器ViewReslover(配置即可)
功能:進行視圖解析，根據邏輯視圖名解析成真正的視圖。
ViewResolver負責將處理結果生成View視圖，ViewResolver首先根據邏輯視圖名解析成物理視圖名即具體的頁面地址，再生成View視圖對象，最後對View進行渲染將處理結果通過頁面展示給用戶。
springmvc框架提供了多種View視圖類型,如:jstlView、freemarkerView、pdfView...
(6)視圖View(程序猿編寫)
View是一個介面，實現類支持不同的View類型（jsp、freemarker、pdf...）
引入相關依賴：spring的基本包、springmvc需要的spring-webmvc，日誌相關的slf4j-log4j12，jsp相關的jstl、servlet-api、jsp-api。
因為DispatcherServlet本身就是一個Servlet，所以需要在web.xml配置。
一、使用默認載入springmvc配置文件的方式,必須按照以下規范：
①命名規則:-servlet.xml ====> springmvc-servlet.xml
②路徑規則:-servlet.xml必須放在WEB-INF下邊
二、如果要不按照默認載入位置,則需要在web.xml中通過標簽來指定springmvc配置文件的載入路徑,如上圖所示。
將自定義的 Controller 處理器配置到 spring 容器中交由 spring 容器來管理，因為這里的 springmvc.xml 配置文件中處理器映射器配置的是 BeanNameUrlHandlerMapping ，根據名字可知這個處理器映射器是根據 bean (自定義Controller) 的 name 屬性值url去尋找執行類 Handler(Controller) , 所以bean的name屬性值即是要和用戶發送的請求路徑匹配的 url 。
根據視圖解析路徑：WEB-INF/jsps/index.jsp
功能:根據bean(自定義Controller)的name屬性的url去尋找執行類Controller。
功能:自定義的處理器(Controller)實現了Controller介面時，適配器就會執行Controller的具體方法。
會自動判斷自定義的處理器(Controller)是否實現了Controller介面，如果是，它將會自動調用處理器的handleRequest方法。
Controller介面中有一個方法叫handleRequest，也就是處理器方法。
因此,自定義的Controller要想被調用就必須實現Controller介面,重寫Controller介面中的處理器方法。
㈢ 網頁在線客服原理或源碼
小小的偽代碼： while(streamreader.reading) { Page.show(new page((string)getmessage)) }
㈣ 「SpringCloud原理」Ribbon核心組件以及運行原理萬字源碼剖析
大家好，本文我將繼續來剖析SpringCloud中負載均衡組件Ribbon的源碼。本來我是打算接著OpenFeign動態代理生成文章直接講Feign是如何整合Ribbon的，但是文章寫了一半發現，如果不把Ribbon好好講清楚，那麼有些Ribbon的細節理解起來就很困難，所以我還是打算單獨寫一篇文章來剖析Ribbon的源碼，這樣在講Feign整合Ribbon的時候，我就不再贅述這些細節了。好了，話不多說，直接進入主題。
這是個很簡單的東西，就是服務實例數據的封裝，裡面封裝了服務實例的ip和埠之類的，一個服務有很多台機器，那就有很多個Server對象。
ServerList是個介面，泛型是Server，提供了兩個方法，都是獲取服務實例列表的，這兩個方法其實在很多實現類中實現是一樣的，沒什麼區別。這個介面很重要，因為這個介面就是Ribbon獲取服務數據的來源介面，Ribbon進行負載均衡的服務列表就是通過這個介面來的，那麼可以想一想是不是只要實現這個介面就可以給Ribbon提供服務數據了？事實的確如此，在SpringCloud中，eureka、nacos等注冊中心都實現了這個介面，都將注冊中心的服務實例數據提供給Ribbon，供Ribbon來進行負載均衡。
通過名字也可以知道，是用來更新服務注冊表的數據，他有唯一的實現，就是PollingServerListUpdater，這個類有一個核心的方法，就是start，我們來看一下start的實現。
通過這段方法我們可以看出，首先通過isActive.compareAndSet(false, true)來保證這個方法只會被調用一下，然後封裝了一個Runnable，這個Runnable幹了一件核心的事，就是調用傳入的updateAction的doUpdate方法，然後將Runnable扔到了帶定時調度功能的線程池，經過initialDelayMs（默認1s）時間後，會調用一次，之後都是每隔refreshIntervalMs（默認30s）調用一次Runnable的run方法，也就是調用updateAction的doUpdate方法。
所以這個類的核心作用就是每隔30s會調用一次傳入的updateAction的doUpdate方法的實現，記住這個結論。
IRule是負責負載均衡的演算法的，也就是真正實現負載均衡獲取一個服務實例就是這個介面的實現。比如說實現類RandomRule，就是從一堆服務實例中隨機選取一個服務實例。
就是一個配置介面，有個默認的實現DefaultClientConfigImpl，通過這個可以獲取到一些配置Ribbon的一些配置。
這個介面的作用，對外主要提供了獲取服務實例列表和選擇服務實例的功能。雖然對外主要提供獲取服務的功能，但是在實現的時候，主要是用來協調上面提到的各個核心組件的，使得他們能夠協調工作，從而實現對外提供獲取服務實例的功能。
這個介面的實現有好幾個實現類，但是我講兩個比較重要的。
BaseLoadBalancer
核心屬性
allServerList：緩存了所有的服務實例數據
upServerList：緩存了能夠使用的服務實例數據。
rule：負載均衡演算法組件，默認是RoundRobinRule
核心方法
setRule：這個方法是設置負載均衡演算法的，並將當前這個ILoadBalancer對象設置給IRule，從這可以得出一個結論，IRule進行負載均衡的服務實例列表是通過ILoadBalancer獲取的，也就是 IRule 和 ILoadBalancer相互引用。setRule(rule)一般是在構造對象的時候會調用。
chooseServer：就是選擇一個服務實例，是委派給IRule的choose方法來實現服務實例的選擇。
BaseLoadBalancer這個實現類總體來說，已經實現了ILoadBalancer的功能的，所以這個已經基本滿足使用了。
說完BaseLoadBalancer這個實現類，接下來說一下DynamicServerListLoadBalancer實現類。DynamicServerListLoadBalancer繼承自BaseLoadBalancer，DynamicServerListLoadBalancer主要是對BaseLoadBalancer功能進行擴展。
DynamicServerListLoadBalancer
成員變數
serverListImpl：上面說過，通過這個介面獲取服務列表
filter:起到過濾的作用，一般不care
updateAction：是個匿名內部類，實現了doUpdate方法，會調用updateListOfServers方法
serverListUpdater：上面說到過，默認就是唯一的實現類PollingServerListUpdater，也就是每個30s就會調用傳入的updateAction的doUpdate方法。
這不是巧了么，serverListUpdater的start方法需要一個updateAction，剛剛好成員變數有個updateAction的匿名內部類的實現，所以serverListUpdater的start方法傳入的updateAction的實現其實就是這個匿名內部類。
那麼哪裡調用了serverListUpdater的start方法傳入了updateAction呢？是在構造的時候調用的，具體的調用鏈路是調用 restOfInit -> ()，這里就不貼源碼了
所以，其實DynamicServerListLoadBalancer在構造完成之後，默認每隔30s中，就會調用updateAction的匿名內部類的doUpdate方法，從而會調用updateListOfServers。所以我們來看一看 updateListOfServers 方法幹了什麼。
這個方法實現很簡單，就是通過調用 ServerList 的getUpdatedListOfServers獲取到一批服務實例數據，然後過濾一下，最後調用updateAllServerList方法，進入updateAllServerList方法。
其實很簡單，就是調用每個服務實例的setAlive方法，將isAliveFlag設置成true，然後調用setServersList。setServersList這個方法的主要作用是將服務實例更新到內部的緩存中，也就是上面提到的allServerList和upServerList，這里就不貼源碼了。
其實分析完updateListOfServers方法之後，再結合上面源碼的分析，我們可以清楚的得出一個結論，那就是默認每隔30s都會重新通過ServerList組件獲取到服務實例數據，然後更新到BaseLoadBalancer緩存中，IRule的負載均衡所需的服務實例數據，就是這個內部緩存。
從DynamicServerListLoadBalancer的命名也可以看出，他相對於父類BaseLoadBalancer而言，提供了動態更新內部服務實例列表的功能。
為了便於大家記憶，我畫一張圖來描述這些組件的關系以及是如何運作的。
說完一些核心的組件，以及他們跟ILoadBalancer的關系之後，接下來就來分析一下，ILoadBalancer是在ribbon中是如何使用的。
ILoadBalancer是一個可以獲取到服務實例數據的組件，那麼服務實例跟什麼有關，那麼肯定是跟請求有關，所以在Ribbon中有這么一個抽象類，，這個是用來執行請求的，我們來看一下這個類的構造。
通過上面可以看出，在構造的時候需要傳入一個ILoadBalancer。
中有一個方法executeWithLoadBalancer，這個是用來執行傳入的請求，以負載均衡的方式。
這個方法構建了一個LoadBalancerCommand，隨後調用了submit方法，傳入了一個匿名內部類，這個匿名內部類中有這么一行代碼很重要。
這行代碼是根據給定的一個Server重構了URI，這是什麼意思呢？舉個例子，在OpenFeign那一篇文章我說過，會根據服務名拼接出類似 http:// ServerA 的地址，那時是沒有伺服器的ip地址的，只有服務名，假設請求的地址是 http:// ServerA/api/sayHello ，那麼reconstructURIWithServer乾的一件事就是將ServerA服務名替換成真正的服務所在的機器的ip和埠，假設ServerA所在的一台機器（Server裡面封裝了某台機器的ip和埠）是192.168.1.101:8088，那麼重構後的地址就變成 http:// 192.168.1.101:8088/api/ sayHello ，這樣就能發送http請求到ServerA服務所對應的一台伺服器了。
之後根據新的地址，調用這個類中的execute方法來執行請求，execute方法是個抽象方法，也就是交給子類實現，子類就可以通過實現這個方法，來發送http請求，實現rpc調用。
那麼這台Server是從獲取的呢？其實猜猜也知道，肯定是通過ILoadBalancer獲取的，因為submit方法比較長，這里我直接貼出submit方法中核心的一部分代碼
就是通過selectServer來選擇一個Server的，selectServer我就不翻源碼了，其實最終還是調用ILoadBalancer的方法chooseServer方法來獲取一個服務，之後就會調用上面的說的匿名內部類的方法，重構URI，然後再交由子類的execut方法來實現發送http請求。
所以，通過對的executeWithLoadBalancer方法，我們可以知道，這個抽象類的主要作用就是通過負載均衡演算法，找到一個合適的Server，然後將你傳入的請求路徑 http:// ServerA/api/sayHello 重新構建成類似 http:// 192.168.1.101:8088/api/ sayHello 這樣，之後調用子類實現的execut方法，來發送http請求，就是這么簡單。
到這里其實Ribbon核心組件和執行原理我就已經說的差不多了，再來畫一張圖總結一下
說完了Ribbon的一些核心組件和執行原理之後，我們再來看一下在SpringCloud環境下，這些組件到底是用的哪些實現，畢竟有寫時介面，有的是抽象類。
Ribbon的自動裝配類：RibbonAutoConfiguration，我拎出了核心的源碼
RibbonAutoConfiguration配置類上有個@RibbonClients註解，接下來講解一下這個註解的作用
SpringClientFactory是不是感覺跟OpenFeign中的FeignContext很像，其實兩個的作用是一樣的，SpringClientFactory也繼承了NamedContextFactory，實現了配置隔離，同時也在構造方法中傳入了每個容器默認的配置類RibbonClientConfiguration。至於什麼是配置隔離，我在OpenFeign那篇文章說過，不清楚的小夥伴可以後台回復feign01即可獲得文章鏈接。
配置優先順序問題
優先順序最低的就是FeignContext和SpringClientFactory構造時傳入的配置類
至於優先順序怎麼來的，其實是在NamedContextFactory中createContext方法中構建時按照配置的優先順序一個一個傳進去的。
RibbonClientConfiguration提供的默認的bean
接下來我們看一下RibbonClientConfiguration都提供了哪些默認的bean
配置類對應的bean，這里設置了ConnectTimeout和ReadTimeout都是1s中。
IRule，默認是ZoneAvoidanceRule，這個Rule帶有過濾的功能，過濾哪些不可用的分區的服務（這個過濾可以不用care），過濾成功之後，繼續採用線性輪詢的方式從過濾結果中選擇一個出來。至於這個propertiesFactory，可以不用管，這個是默認讀配置文件的中的配置，一般不設置，後面看到都不用care。
至於為什麼容器選擇NacosServerList而不是ConfigurationBasedServerList，主要是因為這個配置類是通過@RibbonClients導入的，也就是比SpringClientFactory導入的RibbonClientConfiguration配置類優先順序高。
ServerListUpdater，就是我們剖析的PollingServerListUpdater，默認30s更新一次BaseLoadBalancer內部服務的緩存。
那麼在springcloud中，上圖就可以加上注冊中心。
三、總結
本文剖析了Ribbon這個負載均衡組件中的一些核心組件的源碼，並且將這些組件之間的關系一一描述清楚，同時也剖析了在發送請求的時候是如何通過ILoadBalancer獲取到一個服務實例，重構URI的過程。希望本篇文章能夠讓你知道Ribbon是如何工作的。
㈤ 通過實現原理及源代碼分析HashMap該怎麼用
HashMap
，都知道哪裡要用
HashMap
，知道
Hashtable
和
HashMap
之間的區別
，那麼
為何這道面試題如此特殊呢？是因為這道題考察的深度很深。
這題經常出現在高級或中高級
面試中。投資銀行更喜歡問這個問題，甚至會要求你實現
HashMap
來考察你的編程能力。
ConcurrentHashMap
和其它同步集合的引入讓這道題變得更加復雜。讓我們開始探索的
旅程吧！
㈥ SpringSecurity登錄原理（源碼級講解）
首先會進入 並且設置許可權為null和是否授權為false，然後進入 ProviderManager 查找支持 的 provider 並且調用 provider.authenticate(authentication); 再然後就是 UserDetailsService 介面的實現類（也就是自己真正具體的業務了），這時候都檢查過了後，就會回調 並且設置許可權（具體業務所查出的許可權）和設置授權為true（因為這時候確實所有關卡都檢查過了）。
可以發現繼承了 ，那我們就來看下此類
1、繼承了父類，父類是個過濾器，所以肯定先執行 .doFilter() ，此方法首先判斷當前的filter是否可以處理當前請求，不可以的話則交給下一個filter處理。
2、調用此抽象類的子類 .attemptAuthentication(request, response) 方法做具體的操作。
3、最終認證成功後做一些成功後的 session 操作，比如將認證信息存到 session 等。
4、最終認證成功後的相關回調方法，主要將當前的認證信息放到 SecurityContextHolder 中並調用成功處理器做相應的操作。
1、父類的 authResult = attemptAuthentication(request, response); 觸發了自類的方法。
2、此方法首先判斷請求方式是不是POST提交，必須是POST
3、從請求中獲取 username 和 password ，並做一些處理
4、封裝 Authenticaiton 類的實現類
5、調用 AuthenticationManager 的 authenticate 方法進行驗證
1、怎麼觸發的？
2、 ProviderManager.authenticate(Authentication authentication);
**3、此方法遍歷所有的Providers，然後依次執行驗證方法看是否支持 **
4、若有一個能夠支持當前token，則直接交由此 provider 處理並break。
5、若沒一個 provider 驗證成功，則交由父類來嘗試處理
1、怎麼觸發的？
2、 DaoAuthenticationProvider
3、繼承了
4、 .authenticate() 首先調用了 user = this.retrieveUser(username, ()authentication);
5、調用我們自己的業務處理類
比如：
6、調用完 retrieveUser 方法繼續回到抽象類的 authenticate 方法
7、首先做一些檢查
8、調用 createSuccessAuthentication 方法進行授權成功
9、回到起點
進行session存儲和成功後的處理器的調用等
只是簡單說下類之間的調用順序。
大功告成！
只需要一個html，一段配置，一個Service自己的業務類即可。
疑問：
1、介面login在哪定義的？
2、用戶名 username 和密碼 password 在哪接收的？
3、沒有控制器怎麼進入我們的 MyUserDetailsService 的方法？
解答：
1、 SpringSecurity 內置的，並且只能為 POST
2、名稱不能變，必須是 username 和 password
3、自己看我上面的源碼分析
㈦ Android TV 焦點原理源碼解析
相信很多剛接觸AndroidTV開發的開發者，都會被各種焦點問題給折磨的不行。不管是學技術還是學習其他知識，都要學習和理解其中原理，碰到問題我們才能得心應手。下面就來探一探Android的焦點分發的過程。
Android焦點事件的分發是從ViewRootImpl的processKeyEvent開始的，源碼如下：
源碼比較長，下面我就慢慢來講解一下具體的每一個細節。
dispatchKeyEvent方法返回true代表焦點事件被消費了。
ViewGroup的dispatchKeyEvent()方法的源碼如下：
（2）ViewGroup的dispatchKeyEvent執行流程
（3）下面再來瞧瞧view的dispatchKeyEvent方法的具體的執行過程
驚奇的發現執行了onKeyListener中的onKey方法，如果onKey方法返回true，那麼dispatchKeyEvent方法也會返回true
可以得出結論：如果想要修改ViewGroup焦點事件的分發，可以這么干：
注意：實際開發中，理論上所有焦點問題都可以通過給dispatchKeyEvent方法增加監聽來來攔截來控制。
（1）dispatchKeyEvent方法返回false後，先得到按鍵的方向direction值，這個值是一個int類型參數。這個direction值是後面來進行焦點查找的。
（2）接著會調用DecorView的findFocus()方法一層一層往下查找已經獲取焦點的子View。
ViewGroup的findFocus方法如下：
View的findFocus方法
說明：判斷view是否獲取焦點的isFocused()方法， (mPrivateFlags & PFLAG_FOCUSED) != 0 和view 的isFocused()方法是一致的。
其中isFocused()方法的作用是判斷view是否已經獲取焦點，如果viewGroup已經獲取到了焦點，那麼返回本身即可，否則通過mFocused的findFocus()方法來找焦點。mFocused其實就是ViewGroup中獲取焦點的子view，如果mView不是ViewGourp的話，findFocus其實就是判斷本身是否已經獲取焦點，如果已經獲取焦點了，返回本身。
（3）回到processKeyEvent方法中，如果findFocus方法返回的mFocused不為空，說明找到了當前獲取焦點的view（mFocused），接著focusSearch會把direction（遙控器按鍵按下的方向）作為參數，找到特定方向下一個將要獲取焦點的view，最後如果該view不為空，那麼就讓該view獲取焦點。
（4）focusSearch方法的具體實現。
focusSearch方法的源碼如下：
可以看出focusSearch其實是一層一層地網上調用父View的focusSearch方法，直到當前view是根布局（isRootNamespace()方法），通過注釋可以知道focusSearch最終會調用DecorView的focusSearch方法。而DecorView的focusSearch方法找到的焦點view是通過FocusFinder來找到的。
（5）FocusFinder是什麼？
它其實是一個實現 根據給定的按鍵方向，通過當前的獲取焦點的View，查找下一個獲取焦點的view這樣演算法的類。焦點沒有被攔截的情況下，Android框架焦點的查找最終都是通過FocusFinder類來實現的。
（6）FocusFinder是如何通過findNextFocus方法尋找焦點的。
下面就來看看FocusFinder類是如何通過findNextFocus來找焦點的。一層一層往下看，後面會執行findNextUserSpecifiedFocus()方法，這個方法會執行focused(即當前獲取焦點的View)的findUserSetNextFocus方法，如果該方法返回的View不為空，且isFocusable = true && isInTouchMode() = true的話，FocusFinder找到的焦點就是findNextUserSpecifiedFocus()返回的View。
（7）findNextFocus會優先根據XML里設置的下一個將獲取焦點的View ID值來尋找將要獲取焦點的View。
看看View的findUserSetNextFocus方法內部都幹了些什麼，OMG不就是通過我們xml布局裡設置的nextFocusLeft，nextFocusRight的viewId來找焦點嗎，如果按下Left鍵，那麼便會通過nextFocusLeft值里的View Id值去找下一個獲取焦點的View。
可以得出以下結論：
1. 如果一個View在XML布局中設置了focusable = true && isInTouchMode = true，那麼這個View會優先獲取焦點。
2. 通過設置nextFocusLeft，nextFocusRight，nextFocusUp，nextFocusDown值可以控制View的下一個焦點。
Android焦點的原理實現就這些。總結一下：
為了方便同志們學習，我這做了張導圖，方便大家理解~
㈧ 探索一下DefaultMQPushConsumer的實現原理及源碼分析
RocketMQ開源是使用文件作為持久化工具，阿里內部未開源的性能會更高，使用oceanBase作為持久化工具。
在RocketMQ1.x和2.x使用zookeeper管理集群，3.x開始使用nameserver代替zk，更輕量級，此外RocketMQ的客戶端擁有兩種的操作方式：DefaultMQPushConsumer和DefaultMQPullConsumer。
HTML
以上所說的第一次啟動是指從來沒有消費過的消費者，如果該消費者消費過，那麼會在broker端記錄該消費者的消費位置，如果該消費者掛了再啟動，那麼自動從上次消費的進度開始
Go
DefaultMQPushConsumerImpl中各個對象的主要功能如下：
RebalancePushImpl：主要負責決定，當前的consumer應該從哪些Queue中消費消息；
consumer.registerMessageListener執行過程：
Go
通過源碼可以看出主要實現過程在DefaultMQPushConsumerImpl類中consumer.start後調用DefaultMQPushConsumerImpl的同步start方法
Go
通過mQClientFactory.start();發我們發現他調用
Go
在這個方法中有多個start，我們主要看pullMessageService.start();通過這里我們發現RocketMQ的Push模式底層其實也是通過pull實現的，下面我們來看下pullMessageService處理了哪些邏輯：
Bash
我們發現其實他還是通過DefaultMQPushConsumerImpl類的pullMessage方法來進行消息的邏輯處理.
PullRequest這里說明一下，上面我們已經提了一下rocketmq的push模式其實是通過pull模式封裝實現的，pullrequest這里是通過長輪詢的方式達到push效果。
長輪詢方式既有pull的優點又有push模式的實時性有點。
PullAPIWrapper.pullKernelImpl(MessageQueue mq, String subExpression, long subVersion,long offset, int maxNums, int sysFlag,long commitOffset,long brokerSuspendMaxTimeMillis, long timeoutMillis, CommunicationMode communicationMode, PullCallback pullCallback)方法進行消息拉取操作。
將回調類PullCallback傳入該方法中，當採用非同步方式拉取消息時，在收到響應之後會回調該回調類的方法。
Go
在MQClientAPIImpl.pullMessage方法中，根據入參communicationMode的值分為非同步拉取和同步拉取方式兩種。
無論是非同步方式拉取還是同步方式拉取，在發送拉取請求之前都會構造一個ResponseFuture對象，以請求消息的序列號為key值，存入NettyRemotingAbstract.responseTable:ConcurrentHashMap, ResponseFuture>變數中，對該變數有幾種情況會處理：
Go
對於同步發送方式，調用MQClientAPIImpl.pullMessageSync(String addr, RemotingCommand request, long timeoutMillis)方法,大致步驟如下：
Go
getMQClientAPIImpl().pullMessage最終通過channel寫入並刷新隊列中。然後在消息服務端大體的處理邏輯是服務端收到新消息請求後，如果隊列中沒有消息不急於返回，通過一個循環狀態，每次waitForRunning一段時間默認5秒，然後再check，如果broker一直沒有新新消息，第三次check的時間等到時間超過SuspendMaxTimeMills就返回空，如果在等待過程中收到了新消息直接調用notifyMessageArriving函數返回請求結果。「長輪詢」的核心是，Broker端HOLD住客戶端過來的請求一小段時間，在這個時間內有新消息到達，就利用現有的連接立刻返回消息給 Consumer 。長輪詢的主動權掌握在consumer中，即使broker有大量的消息堆積也不會主動推送給consumer。
㈨ CF 後台自動准備 源碼 +多開 自動登陸的 實現原理及源碼
import javax.swing.JOptionPane;
class Rectangle extends Shape
{
public double zhouchang(double c,double k)
{
return (c + k) * 2;
}
public double mianji(double c,double k)
{
return c * k;
}
}
class Square extends Shape
{
public double zhouchang(double c,double k)
{
return (c + k) * 2;
}
public double mianji(double c,double k)
{
return c * k;
}
}
class Circle extends Shape
{
public double zhouchang(double y,double P)
{
return P * y * 2;
}
public double mianji(double y,double P)
{
return P * y * P * y;
}
}
abstract class Shape
{
public abstract double zhouchang(double x,double y);
public abstract double mianji(double x,double y);
}
public class Wb5
{
public static void main(String[] dafdasdf)
{
final double P = 3.14;
System.out.println("輸入長");
double c = Integer.parseInt(JOptionPane.showInputDialog(null, "Enter Number"));
System.out.println("輸入寬");
double k = Integer.parseInt(JOptionPane.showInputDialog(null, "Enter Number"));
System.out.println("輸入輸入半徑");
double y = Integer.parseInt(JOptionPane.showInputDialog(null, "Enter Number"));
Rectangle a = new Rectangle();
double cf = a.zhouchang(c,k);
double cf1 = a.mianji(c,k);
System.out.println("長方形的周長為:"+cf);
System.out.println("長方形的面積為:"+cf1);
Square b = new Square();
double zf = b.zhouchang(c,k);
double zf1 = b.mianji(c,k);
System.out.println("正方形的周長為:"+zf);
System.out.println("正方形的面積為:"+zf1);
Circle d = new Circle();
double yy = d.zhouchang(y,P);
double yy1 = d.mianji(y,P);
System.out.println("圓形的周長為:"+yy);
System.out.println("圓形的面積為:"+yy1);
}
}
㈩ GBDT原理詳解及sklearn源碼解析
以下關於GBM和GBDT的理解來自經典論文[greedy function approximation: a gradient boosting machine]，by Jerome H.Friedman,( https://github.com/LouisScorpio/datamining/tree/master/papers )
論文的整體思路：
1.函數空間的數值優化
對演算法中損失函數的數值優化不是在參數空間，而是在函數空間，數值優化方式為梯度下降；
2.GBM
以加法模型為基礎，使用上述優化方法，構建一套通用梯度提升演算法GBM；
3.不同損失類型的GBM
具體展現使用不同類型的損失時的GBM；
4.GBDT
以CART回歸樹為加法模型的弱分類器，構建演算法模型即GBDT。
首先，考慮加法模型，即最終分類器是由多個弱分類器線性相加的結果，表示為以下形式：
(1)
其中，h(x;a)是弱分類器，是關於輸入特徵x的函數，a是函數的參數（如果h(x;a)為回歸樹，那麼a就是回歸樹中用於分裂的特徵、特徵的分裂點以及樹的葉子節點的分數），M是弱分類器的數量， 為弱分類器的權重（在GBDT中相當於learning_rate，即起到shrinkage的作用）。
假設預測的目標函數為F(x; P)，其中P為參數，損失為L，那麼損失函數表示為：
對應參數P的最優解表示為：
考慮使用梯度下降的優化方式，首先計算損失函數 對參數P的梯度 :
然後，對參數P沿著負梯度方向即- 方向更新，更新的步長為：
其中 是在負梯度方向上更新參數的最優步長，通過以下方式線性搜索得到：
從初始值 開始，經過多次這樣的更新迭代之後，參數P的值最終為：
以上為參數空間的數值優化。
在函數空間，假設預測的目標函數為F(x)，損失為L，那麼損失函數表示為：
注意，這里損失函數的參數不再是P，而是函數 。
按照梯度下降的優化方式，這里要計算損失函數 對函數F的梯度 :
然後對函數沿著負梯度方向更新，更新的步長如下：
其中 是在負梯度方向上更新參數的最優步長，通過以下方式線性搜索得到：
經過多次迭代之後，最終的函數結果為：
考慮（1）中的加法模型形式，可以得到
假設損失為L，那麼
根據函數空間的數值優化， 應該對應於負梯度：
在模型訓練時，負梯度 是基於樣本點進行的估計，為了提高泛化能力，一種可行的解決辦法是讓 去擬合負梯度 ，由此得到：
擬合學習到的 作為加法模型的弱學習器。加法模型的步長通過線性搜索的方式得到：
綜上，GBM整個演算法流程如下：