原理源码
㈠ 一对一直播源码的开发原理是什么
一对一直播源码和直播源码一样都离不开视音频编码，其实就是一个对数据进行压缩的过程。在编码原理这块，我们无需掌握其过于深奥的数学原理和计算机算法，只需要搞清楚两个问题即可，一是为什么要压缩？二是为什么能压缩？
为什么要压缩，视频，是通过摄像头采集下来的YUV等原始数字格式；音频，是通过麦克风拾音器采集下来的PCM等原始数字格式。
㈡ 详解Spring mvc工作原理及源码分析
Model 模型层 (javaBean组件 = 领域模型(javaBean) + 业务层 + 持久层）
View 视图层（ html、jsp…）
Controller 控制层（委托模型层进行数据处理）
springmvc是一个web层mvc框架，类似struts2。
springmvc是spring的部分，其实就是spring在原有基础上，又提供了web应用的mvc模块。
实现机制：
struts2是基于过滤器实现的。
springmvc是基于servlet实现的。
运行速度：
因为过滤器底层是servlet,所以springmvc的运行速度会稍微比structs2快。
struts2是多例的
springmvc单例的
参数封装：
struts2参数封装是基于属性进行封装。
springmvc是基于方法封装。颗粒度更细。
⑴ 用户发送请求至DispatcherServlet。
⑵ DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping查询具体的Handler。
⑶ HandlerMapping找到具体的处理器(具体配置的是哪个处理器的实现类)，生成处理器对象及处理器拦截器(HandlerExcutorChain包含了Handler以及拦截器集合)返回给DispatcherServlet。
⑷ DispatcherServlet接收到HandlerMapping返回的HandlerExcutorChain后，调用HandlerAdapter请求执行具体的Handler(Controller)。
⑸ HandlerAdapter经过适配调用具体的Handler(Controller即后端控制器)。
⑹ Controller执行完成返回ModelAndView(其中包含逻辑视图和数据)给HandlerAdaptor。
⑺ HandlerAdaptor再将ModelAndView返回给DispatcherServlet。
⑻ DispatcherServlet请求视图解析器ViewReslover解析ModelAndView。
⑼ ViewReslover解析后返回具体View(物理视图)到DispatcherServlet。
⑽ DispatcherServlet请求渲染视图(即将模型数据填充至视图中) 根据View进行渲染视图。
⑾ 将渲染后的视图返回给DispatcherServlet。
⑿ DispatcherServlet将响应结果返回给用户。
(1)前端控制器DispatcherServlet（配置即可）
功能:中央处理器,接收请求,自己不做任何处理,而是将请求发送给其他组件进行处理。DispatcherServlet 是整个流程的控制中心。
(2)处理器映射器HandlerMapping(配置即可)
功能:根据DispatcherServlet发送的url请求路径查找Handler
常见的处理器映射器:BeanNameUrlHandlerMapping,SimpleUrlHandlerMapping,
,(不建议使用)
(3)处理器适配器HandlerAdapter（配置即可）
功能:按照特定规则（HandlerAdapter要求的规则）去执行Handler。
通过HandlerAdapter对处理器进行执行，这是适配器模式的应用，通过扩展多个适配器对更多类型的处理器进行执行。
常见的处理器适配器:HttpRequestHandlerAdapter，，
(4)处理器Handler即Controller(程序猿编写)
功能:编写Handler时按照HandlerAdapter的要求去做，这样适配器才可以去正确执行Handler。
(5)视图解析器ViewReslover(配置即可)
功能:进行视图解析，根据逻辑视图名解析成真正的视图。
ViewResolver负责将处理结果生成View视图，ViewResolver首先根据逻辑视图名解析成物理视图名即具体的页面地址，再生成View视图对象，最后对View进行渲染将处理结果通过页面展示给用户。
springmvc框架提供了多种View视图类型,如:jstlView、freemarkerView、pdfView...
(6)视图View(程序猿编写)
View是一个接口，实现类支持不同的View类型（jsp、freemarker、pdf...）
引入相关依赖：spring的基本包、springmvc需要的spring-webmvc，日志相关的slf4j-log4j12，jsp相关的jstl、servlet-api、jsp-api。
因为DispatcherServlet本身就是一个Servlet，所以需要在web.xml配置。
一、使用默认加载springmvc配置文件的方式,必须按照以下规范：
①命名规则:-servlet.xml ====> springmvc-servlet.xml
②路径规则:-servlet.xml必须放在WEB-INF下边
二、如果要不按照默认加载位置,则需要在web.xml中通过标签来指定springmvc配置文件的加载路径,如上图所示。
将自定义的 Controller 处理器配置到 spring 容器中交由 spring 容器来管理，因为这里的 springmvc.xml 配置文件中处理器映射器配置的是 BeanNameUrlHandlerMapping ，根据名字可知这个处理器映射器是根据 bean (自定义Controller) 的 name 属性值url去寻找执行类 Handler(Controller) , 所以bean的name属性值即是要和用户发送的请求路径匹配的 url 。
根据视图解析路径：WEB-INF/jsps/index.jsp
功能:根据bean(自定义Controller)的name属性的url去寻找执行类Controller。
功能:自定义的处理器(Controller)实现了Controller接口时，适配器就会执行Controller的具体方法。
会自动判断自定义的处理器(Controller)是否实现了Controller接口，如果是，它将会自动调用处理器的handleRequest方法。
Controller接口中有一个方法叫handleRequest，也就是处理器方法。
因此,自定义的Controller要想被调用就必须实现Controller接口,重写Controller接口中的处理器方法。
㈢ 网页在线客服原理或源码
小小的伪代码： while(streamreader.reading) { Page.show(new page((string)getmessage)) }
㈣ “SpringCloud原理”Ribbon核心组件以及运行原理万字源码剖析
大家好，本文我将继续来剖析SpringCloud中负载均衡组件Ribbon的源码。本来我是打算接着OpenFeign动态代理生成文章直接讲Feign是如何整合Ribbon的，但是文章写了一半发现，如果不把Ribbon好好讲清楚，那么有些Ribbon的细节理解起来就很困难，所以我还是打算单独写一篇文章来剖析Ribbon的源码，这样在讲Feign整合Ribbon的时候，我就不再赘述这些细节了。好了，话不多说，直接进入主题。
这是个很简单的东西，就是服务实例数据的封装，里面封装了服务实例的ip和端口之类的，一个服务有很多台机器，那就有很多个Server对象。
ServerList是个接口，泛型是Server，提供了两个方法，都是获取服务实例列表的，这两个方法其实在很多实现类中实现是一样的，没什么区别。这个接口很重要，因为这个接口就是Ribbon获取服务数据的来源接口，Ribbon进行负载均衡的服务列表就是通过这个接口来的，那么可以想一想是不是只要实现这个接口就可以给Ribbon提供服务数据了？事实的确如此，在SpringCloud中，eureka、nacos等注册中心都实现了这个接口，都将注册中心的服务实例数据提供给Ribbon，供Ribbon来进行负载均衡。
通过名字也可以知道，是用来更新服务注册表的数据，他有唯一的实现，就是PollingServerListUpdater，这个类有一个核心的方法，就是start，我们来看一下start的实现。
通过这段方法我们可以看出，首先通过isActive.compareAndSet(false, true)来保证这个方法只会被调用一下，然后封装了一个Runnable，这个Runnable干了一件核心的事，就是调用传入的updateAction的doUpdate方法，然后将Runnable扔到了带定时调度功能的线程池，经过initialDelayMs（默认1s）时间后，会调用一次，之后都是每隔refreshIntervalMs（默认30s）调用一次Runnable的run方法，也就是调用updateAction的doUpdate方法。
所以这个类的核心作用就是每隔30s会调用一次传入的updateAction的doUpdate方法的实现，记住这个结论。
IRule是负责负载均衡的算法的，也就是真正实现负载均衡获取一个服务实例就是这个接口的实现。比如说实现类RandomRule，就是从一堆服务实例中随机选取一个服务实例。
就是一个配置接口，有个默认的实现DefaultClientConfigImpl，通过这个可以获取到一些配置Ribbon的一些配置。
这个接口的作用，对外主要提供了获取服务实例列表和选择服务实例的功能。虽然对外主要提供获取服务的功能，但是在实现的时候，主要是用来协调上面提到的各个核心组件的，使得他们能够协调工作，从而实现对外提供获取服务实例的功能。
这个接口的实现有好几个实现类，但是我讲两个比较重要的。
BaseLoadBalancer
核心属性
allServerList：缓存了所有的服务实例数据
upServerList：缓存了能够使用的服务实例数据。
rule：负载均衡算法组件，默认是RoundRobinRule
核心方法
setRule：这个方法是设置负载均衡算法的，并将当前这个ILoadBalancer对象设置给IRule，从这可以得出一个结论，IRule进行负载均衡的服务实例列表是通过ILoadBalancer获取的，也就是 IRule 和 ILoadBalancer相互引用。setRule(rule)一般是在构造对象的时候会调用。
chooseServer：就是选择一个服务实例，是委派给IRule的choose方法来实现服务实例的选择。
BaseLoadBalancer这个实现类总体来说，已经实现了ILoadBalancer的功能的，所以这个已经基本满足使用了。
说完BaseLoadBalancer这个实现类，接下来说一下DynamicServerListLoadBalancer实现类。DynamicServerListLoadBalancer继承自BaseLoadBalancer，DynamicServerListLoadBalancer主要是对BaseLoadBalancer功能进行扩展。
DynamicServerListLoadBalancer
成员变量
serverListImpl：上面说过，通过这个接口获取服务列表
filter:起到过滤的作用，一般不care
updateAction：是个匿名内部类，实现了doUpdate方法，会调用updateListOfServers方法
serverListUpdater：上面说到过，默认就是唯一的实现类PollingServerListUpdater，也就是每个30s就会调用传入的updateAction的doUpdate方法。
这不是巧了么，serverListUpdater的start方法需要一个updateAction，刚刚好成员变量有个updateAction的匿名内部类的实现，所以serverListUpdater的start方法传入的updateAction的实现其实就是这个匿名内部类。
那么哪里调用了serverListUpdater的start方法传入了updateAction呢？是在构造的时候调用的，具体的调用链路是调用 restOfInit -> ()，这里就不贴源码了
所以，其实DynamicServerListLoadBalancer在构造完成之后，默认每隔30s中，就会调用updateAction的匿名内部类的doUpdate方法，从而会调用updateListOfServers。所以我们来看一看 updateListOfServers 方法干了什么。
这个方法实现很简单，就是通过调用 ServerList 的getUpdatedListOfServers获取到一批服务实例数据，然后过滤一下，最后调用updateAllServerList方法，进入updateAllServerList方法。
其实很简单，就是调用每个服务实例的setAlive方法，将isAliveFlag设置成true，然后调用setServersList。setServersList这个方法的主要作用是将服务实例更新到内部的缓存中，也就是上面提到的allServerList和upServerList，这里就不贴源码了。
其实分析完updateListOfServers方法之后，再结合上面源码的分析，我们可以清楚的得出一个结论，那就是默认每隔30s都会重新通过ServerList组件获取到服务实例数据，然后更新到BaseLoadBalancer缓存中，IRule的负载均衡所需的服务实例数据，就是这个内部缓存。
从DynamicServerListLoadBalancer的命名也可以看出，他相对于父类BaseLoadBalancer而言，提供了动态更新内部服务实例列表的功能。
为了便于大家记忆，我画一张图来描述这些组件的关系以及是如何运作的。
说完一些核心的组件，以及他们跟ILoadBalancer的关系之后，接下来就来分析一下，ILoadBalancer是在ribbon中是如何使用的。
ILoadBalancer是一个可以获取到服务实例数据的组件，那么服务实例跟什么有关，那么肯定是跟请求有关，所以在Ribbon中有这么一个抽象类，，这个是用来执行请求的，我们来看一下这个类的构造。
通过上面可以看出，在构造的时候需要传入一个ILoadBalancer。
中有一个方法executeWithLoadBalancer，这个是用来执行传入的请求，以负载均衡的方式。
这个方法构建了一个LoadBalancerCommand，随后调用了submit方法，传入了一个匿名内部类，这个匿名内部类中有这么一行代码很重要。
这行代码是根据给定的一个Server重构了URI，这是什么意思呢？举个例子，在OpenFeign那一篇文章我说过，会根据服务名拼接出类似 http:// ServerA 的地址，那时是没有服务器的ip地址的，只有服务名，假设请求的地址是 http:// ServerA/api/sayHello ，那么reconstructURIWithServer干的一件事就是将ServerA服务名替换成真正的服务所在的机器的ip和端口，假设ServerA所在的一台机器（Server里面封装了某台机器的ip和端口）是192.168.1.101:8088，那么重构后的地址就变成 http:// 192.168.1.101:8088/api/ sayHello ，这样就能发送http请求到ServerA服务所对应的一台服务器了。
之后根据新的地址，调用这个类中的execute方法来执行请求，execute方法是个抽象方法，也就是交给子类实现，子类就可以通过实现这个方法，来发送http请求，实现rpc调用。
那么这台Server是从获取的呢？其实猜猜也知道，肯定是通过ILoadBalancer获取的，因为submit方法比较长，这里我直接贴出submit方法中核心的一部分代码
就是通过selectServer来选择一个Server的，selectServer我就不翻源码了，其实最终还是调用ILoadBalancer的方法chooseServer方法来获取一个服务，之后就会调用上面的说的匿名内部类的方法，重构URI，然后再交由子类的execut方法来实现发送http请求。
所以，通过对的executeWithLoadBalancer方法，我们可以知道，这个抽象类的主要作用就是通过负载均衡算法，找到一个合适的Server，然后将你传入的请求路径 http:// ServerA/api/sayHello 重新构建成类似 http:// 192.168.1.101:8088/api/ sayHello 这样，之后调用子类实现的execut方法，来发送http请求，就是这么简单。
到这里其实Ribbon核心组件和执行原理我就已经说的差不多了，再来画一张图总结一下
说完了Ribbon的一些核心组件和执行原理之后，我们再来看一下在SpringCloud环境下，这些组件到底是用的哪些实现，毕竟有写时接口，有的是抽象类。
Ribbon的自动装配类：RibbonAutoConfiguration，我拎出了核心的源码
RibbonAutoConfiguration配置类上有个@RibbonClients注解，接下来讲解一下这个注解的作用
SpringClientFactory是不是感觉跟OpenFeign中的FeignContext很像，其实两个的作用是一样的，SpringClientFactory也继承了NamedContextFactory，实现了配置隔离，同时也在构造方法中传入了每个容器默认的配置类RibbonClientConfiguration。至于什么是配置隔离，我在OpenFeign那篇文章说过，不清楚的小伙伴可以后台回复feign01即可获得文章链接。
配置优先级问题
优先级最低的就是FeignContext和SpringClientFactory构造时传入的配置类
至于优先级怎么来的，其实是在NamedContextFactory中createContext方法中构建时按照配置的优先级一个一个传进去的。
RibbonClientConfiguration提供的默认的bean
接下来我们看一下RibbonClientConfiguration都提供了哪些默认的bean
配置类对应的bean，这里设置了ConnectTimeout和ReadTimeout都是1s中。
IRule，默认是ZoneAvoidanceRule，这个Rule带有过滤的功能，过滤哪些不可用的分区的服务（这个过滤可以不用care），过滤成功之后，继续采用线性轮询的方式从过滤结果中选择一个出来。至于这个propertiesFactory，可以不用管，这个是默认读配置文件的中的配置，一般不设置，后面看到都不用care。
至于为什么容器选择NacosServerList而不是ConfigurationBasedServerList，主要是因为这个配置类是通过@RibbonClients导入的，也就是比SpringClientFactory导入的RibbonClientConfiguration配置类优先级高。
ServerListUpdater，就是我们剖析的PollingServerListUpdater，默认30s更新一次BaseLoadBalancer内部服务的缓存。
那么在springcloud中，上图就可以加上注册中心。
三、总结
本文剖析了Ribbon这个负载均衡组件中的一些核心组件的源码，并且将这些组件之间的关系一一描述清楚，同时也剖析了在发送请求的时候是如何通过ILoadBalancer获取到一个服务实例，重构URI的过程。希望本篇文章能够让你知道Ribbon是如何工作的。
㈤ 通过实现原理及源代码分析HashMap该怎么用
HashMap
，都知道哪里要用
HashMap
，知道
Hashtable
和
HashMap
之间的区别
，那么
为何这道面试题如此特殊呢？是因为这道题考察的深度很深。
这题经常出现在高级或中高级
面试中。投资银行更喜欢问这个问题，甚至会要求你实现
HashMap
来考察你的编程能力。
ConcurrentHashMap
和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的
旅程吧！
㈥ SpringSecurity登录原理（源码级讲解）
首先会进入 并且设置权限为null和是否授权为false，然后进入 ProviderManager 查找支持 的 provider 并且调用 provider.authenticate(authentication); 再然后就是 UserDetailsService 接口的实现类（也就是自己真正具体的业务了），这时候都检查过了后，就会回调 并且设置权限（具体业务所查出的权限）和设置授权为true（因为这时候确实所有关卡都检查过了）。
可以发现继承了 ，那我们就来看下此类
1、继承了父类，父类是个过滤器，所以肯定先执行 .doFilter() ，此方法首先判断当前的filter是否可以处理当前请求，不可以的话则交给下一个filter处理。
2、调用此抽象类的子类 .attemptAuthentication(request, response) 方法做具体的操作。
3、最终认证成功后做一些成功后的 session 操作，比如将认证信息存到 session 等。
4、最终认证成功后的相关回调方法，主要将当前的认证信息放到 SecurityContextHolder 中并调用成功处理器做相应的操作。
1、父类的 authResult = attemptAuthentication(request, response); 触发了自类的方法。
2、此方法首先判断请求方式是不是POST提交，必须是POST
3、从请求中获取 username 和 password ，并做一些处理
4、封装 Authenticaiton 类的实现类
5、调用 AuthenticationManager 的 authenticate 方法进行验证
1、怎么触发的？
2、 ProviderManager.authenticate(Authentication authentication);
**3、此方法遍历所有的Providers，然后依次执行验证方法看是否支持 **
4、若有一个能够支持当前token，则直接交由此 provider 处理并break。
5、若没一个 provider 验证成功，则交由父类来尝试处理
1、怎么触发的？
2、 DaoAuthenticationProvider
3、继承了
4、 .authenticate() 首先调用了 user = this.retrieveUser(username, ()authentication);
5、调用我们自己的业务处理类
比如：
6、调用完 retrieveUser 方法继续回到抽象类的 authenticate 方法
7、首先做一些检查
8、调用 createSuccessAuthentication 方法进行授权成功
9、回到起点
进行session存储和成功后的处理器的调用等
只是简单说下类之间的调用顺序。
大功告成！
只需要一个html，一段配置，一个Service自己的业务类即可。
疑问：
1、接口login在哪定义的？
2、用户名 username 和密码 password 在哪接收的？
3、没有控制器怎么进入我们的 MyUserDetailsService 的方法？
解答：
1、 SpringSecurity 内置的，并且只能为 POST
2、名称不能变，必须是 username 和 password
3、自己看我上面的源码分析
㈦ Android TV 焦点原理源码解析
相信很多刚接触AndroidTV开发的开发者，都会被各种焦点问题给折磨的不行。不管是学技术还是学习其他知识，都要学习和理解其中原理，碰到问题我们才能得心应手。下面就来探一探Android的焦点分发的过程。
Android焦点事件的分发是从ViewRootImpl的processKeyEvent开始的，源码如下：
源码比较长，下面我就慢慢来讲解一下具体的每一个细节。
dispatchKeyEvent方法返回true代表焦点事件被消费了。
ViewGroup的dispatchKeyEvent()方法的源码如下：
（2）ViewGroup的dispatchKeyEvent执行流程
（3）下面再来瞧瞧view的dispatchKeyEvent方法的具体的执行过程
惊奇的发现执行了onKeyListener中的onKey方法，如果onKey方法返回true，那么dispatchKeyEvent方法也会返回true
可以得出结论：如果想要修改ViewGroup焦点事件的分发，可以这么干：
注意：实际开发中，理论上所有焦点问题都可以通过给dispatchKeyEvent方法增加监听来来拦截来控制。
（1）dispatchKeyEvent方法返回false后，先得到按键的方向direction值，这个值是一个int类型参数。这个direction值是后面来进行焦点查找的。
（2）接着会调用DecorView的findFocus()方法一层一层往下查找已经获取焦点的子View。
ViewGroup的findFocus方法如下：
View的findFocus方法
说明：判断view是否获取焦点的isFocused()方法， (mPrivateFlags & PFLAG_FOCUSED) != 0 和view 的isFocused()方法是一致的。
其中isFocused()方法的作用是判断view是否已经获取焦点，如果viewGroup已经获取到了焦点，那么返回本身即可，否则通过mFocused的findFocus()方法来找焦点。mFocused其实就是ViewGroup中获取焦点的子view，如果mView不是ViewGourp的话，findFocus其实就是判断本身是否已经获取焦点，如果已经获取焦点了，返回本身。
（3）回到processKeyEvent方法中，如果findFocus方法返回的mFocused不为空，说明找到了当前获取焦点的view（mFocused），接着focusSearch会把direction（遥控器按键按下的方向）作为参数，找到特定方向下一个将要获取焦点的view，最后如果该view不为空，那么就让该view获取焦点。
（4）focusSearch方法的具体实现。
focusSearch方法的源码如下：
可以看出focusSearch其实是一层一层地网上调用父View的focusSearch方法，直到当前view是根布局（isRootNamespace()方法），通过注释可以知道focusSearch最终会调用DecorView的focusSearch方法。而DecorView的focusSearch方法找到的焦点view是通过FocusFinder来找到的。
（5）FocusFinder是什么？
它其实是一个实现 根据给定的按键方向，通过当前的获取焦点的View，查找下一个获取焦点的view这样算法的类。焦点没有被拦截的情况下，Android框架焦点的查找最终都是通过FocusFinder类来实现的。
（6）FocusFinder是如何通过findNextFocus方法寻找焦点的。
下面就来看看FocusFinder类是如何通过findNextFocus来找焦点的。一层一层往下看，后面会执行findNextUserSpecifiedFocus()方法，这个方法会执行focused(即当前获取焦点的View)的findUserSetNextFocus方法，如果该方法返回的View不为空，且isFocusable = true && isInTouchMode() = true的话，FocusFinder找到的焦点就是findNextUserSpecifiedFocus()返回的View。
（7）findNextFocus会优先根据XML里设置的下一个将获取焦点的View ID值来寻找将要获取焦点的View。
看看View的findUserSetNextFocus方法内部都干了些什么，OMG不就是通过我们xml布局里设置的nextFocusLeft，nextFocusRight的viewId来找焦点吗，如果按下Left键，那么便会通过nextFocusLeft值里的View Id值去找下一个获取焦点的View。
可以得出以下结论：
1. 如果一个View在XML布局中设置了focusable = true && isInTouchMode = true，那么这个View会优先获取焦点。
2. 通过设置nextFocusLeft，nextFocusRight，nextFocusUp，nextFocusDown值可以控制View的下一个焦点。
Android焦点的原理实现就这些。总结一下：
为了方便同志们学习，我这做了张导图，方便大家理解~
㈧ 探索一下DefaultMQPushConsumer的实现原理及源码分析
RocketMQ开源是使用文件作为持久化工具，阿里内部未开源的性能会更高，使用oceanBase作为持久化工具。
在RocketMQ1.x和2.x使用zookeeper管理集群，3.x开始使用nameserver代替zk，更轻量级，此外RocketMQ的客户端拥有两种的操作方式：DefaultMQPushConsumer和DefaultMQPullConsumer。
HTML
以上所说的第一次启动是指从来没有消费过的消费者，如果该消费者消费过，那么会在broker端记录该消费者的消费位置，如果该消费者挂了再启动，那么自动从上次消费的进度开始
Go
DefaultMQPushConsumerImpl中各个对象的主要功能如下：
RebalancePushImpl：主要负责决定，当前的consumer应该从哪些Queue中消费消息；
consumer.registerMessageListener执行过程：
Go
通过源码可以看出主要实现过程在DefaultMQPushConsumerImpl类中consumer.start后调用DefaultMQPushConsumerImpl的同步start方法
Go
通过mQClientFactory.start();发我们发现他调用
Go
在这个方法中有多个start，我们主要看pullMessageService.start();通过这里我们发现RocketMQ的Push模式底层其实也是通过pull实现的，下面我们来看下pullMessageService处理了哪些逻辑：
Bash
我们发现其实他还是通过DefaultMQPushConsumerImpl类的pullMessage方法来进行消息的逻辑处理.
PullRequest这里说明一下，上面我们已经提了一下rocketmq的push模式其实是通过pull模式封装实现的，pullrequest这里是通过长轮询的方式达到push效果。
长轮询方式既有pull的优点又有push模式的实时性有点。
PullAPIWrapper.pullKernelImpl(MessageQueue mq, String subExpression, long subVersion,long offset, int maxNums, int sysFlag,long commitOffset,long brokerSuspendMaxTimeMillis, long timeoutMillis, CommunicationMode communicationMode, PullCallback pullCallback)方法进行消息拉取操作。
将回调类PullCallback传入该方法中，当采用异步方式拉取消息时，在收到响应之后会回调该回调类的方法。
Go
在MQClientAPIImpl.pullMessage方法中，根据入参communicationMode的值分为异步拉取和同步拉取方式两种。
无论是异步方式拉取还是同步方式拉取，在发送拉取请求之前都会构造一个ResponseFuture对象，以请求消息的序列号为key值，存入NettyRemotingAbstract.responseTable:ConcurrentHashMap, ResponseFuture>变量中，对该变量有几种情况会处理：
Go
对于同步发送方式，调用MQClientAPIImpl.pullMessageSync(String addr, RemotingCommand request, long timeoutMillis)方法,大致步骤如下：
Go
getMQClientAPIImpl().pullMessage最终通过channel写入并刷新队列中。然后在消息服务端大体的处理逻辑是服务端收到新消息请求后，如果队列中没有消息不急于返回，通过一个循环状态，每次waitForRunning一段时间默认5秒，然后再check，如果broker一直没有新新消息，第三次check的时间等到时间超过SuspendMaxTimeMills就返回空，如果在等待过程中收到了新消息直接调用notifyMessageArriving函数返回请求结果。“长轮询”的核心是，Broker端HOLD住客户端过来的请求一小段时间，在这个时间内有新消息到达，就利用现有的连接立刻返回消息给 Consumer 。长轮询的主动权掌握在consumer中，即使broker有大量的消息堆积也不会主动推送给consumer。
㈨ CF 后台自动准备 源码 +多开 自动登陆的 实现原理及源码
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("输入长");
double c = Integer.parseInt(JOptionPane.showInputDialog(null, "Enter Number"));
System.out.println("输入宽");
double k = Integer.parseInt(JOptionPane.showInputDialog(null, "Enter Number"));
System.out.println("输入输入半径");
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("长方形的周长为:"+cf);
System.out.println("长方形的面积为:"+cf1);
Square b = new Square();
double zf = b.zhouchang(c,k);
double zf1 = b.mianji(c,k);
System.out.println("正方形的周长为:"+zf);
System.out.println("正方形的面积为:"+zf1);
Circle d = new Circle();
double yy = d.zhouchang(y,P);
double yy1 = d.mianji(y,P);
System.out.println("圆形的周长为:"+yy);
System.out.println("圆形的面积为:"+yy1);
}
}
㈩ GBDT原理详解及sklearn源码解析
以下关于GBM和GBDT的理解来自经典论文[greedy function approximation: a gradient boosting machine]，by Jerome H.Friedman,( https://github.com/LouisScorpio/datamining/tree/master/papers )
论文的整体思路：
1.函数空间的数值优化
对算法中损失函数的数值优化不是在参数空间，而是在函数空间，数值优化方式为梯度下降；
2.GBM
以加法模型为基础，使用上述优化方法，构建一套通用梯度提升算法GBM；
3.不同损失类型的GBM
具体展现使用不同类型的损失时的GBM；
4.GBDT
以CART回归树为加法模型的弱分类器，构建算法模型即GBDT。
首先，考虑加法模型，即最终分类器是由多个弱分类器线性相加的结果，表示为以下形式：
(1)
其中，h(x;a)是弱分类器，是关于输入特征x的函数，a是函数的参数（如果h(x;a)为回归树，那么a就是回归树中用于分裂的特征、特征的分裂点以及树的叶子节点的分数），M是弱分类器的数量， 为弱分类器的权重（在GBDT中相当于learning_rate，即起到shrinkage的作用）。
假设预测的目标函数为F(x; P)，其中P为参数，损失为L，那么损失函数表示为：
对应参数P的最优解表示为：
考虑使用梯度下降的优化方式，首先计算损失函数 对参数P的梯度 :
然后，对参数P沿着负梯度方向即- 方向更新，更新的步长为：
其中 是在负梯度方向上更新参数的最优步长，通过以下方式线性搜索得到：
从初始值 开始，经过多次这样的更新迭代之后，参数P的值最终为：
以上为参数空间的数值优化。
在函数空间，假设预测的目标函数为F(x)，损失为L，那么损失函数表示为：
注意，这里损失函数的参数不再是P，而是函数 。
按照梯度下降的优化方式，这里要计算损失函数 对函数F的梯度 :
然后对函数沿着负梯度方向更新，更新的步长如下：
其中 是在负梯度方向上更新参数的最优步长，通过以下方式线性搜索得到：
经过多次迭代之后，最终的函数结果为：
考虑（1）中的加法模型形式，可以得到
假设损失为L，那么
根据函数空间的数值优化， 应该对应于负梯度：
在模型训练时，负梯度 是基于样本点进行的估计，为了提高泛化能力，一种可行的解决办法是让 去拟合负梯度 ，由此得到：
拟合学习到的 作为加法模型的弱学习器。加法模型的步长通过线性搜索的方式得到：
综上，GBM整个算法流程如下：