每次都很好奇这个干嘛的,然后百度之后还是不明白.今天就彻彻底底好好的弄明白这是干嘛的!! 首先看一下vue文档 nextTick(),是将回调函数延迟在下一次DOM更新数据后调用,简单的理解是:当数据更新了,在DOM中渲染后,自动执行该函数 使用场景1.Vue生命周期的created()钩子函数进行的DOM操作一定要放在Vue.nextTick()的回调函数中,原因是在created()钩子函数执行的时候并没有加载DOM,所以此阶段对DOM进操作也是无效的.所以此处一定要将DOM操作的js代码放

大部分游戏里有很多个场景,场景之间需要切换,有时候切换的时候会进行背景音乐的播放和停止,因此对这块内容进行了总结. 场景切换生命周期 场景切换用到的函数: bool Setting::init() { if( !Layer::init() ) { returnfalse; } log("Settinginit"); ...... returntrue; } void Setting::onEnter() { Layer::onEnter(); log("SettingonEn

运行场景-场景运行原理 by:授客 QQ:1033553122 运行原理 1 Remote Agent Dispatcher(Process) 运行Controller在负载机上开启应用程序. 2  Agent LoadRunner Agent允许Controller和负载生成器load generator相互沟通.当运行场景时,Controller指示 Remote Agent Dispatcher (Process) 登录LoadRunner代理,agent接受到来自Controller的初

MySQL主从复制介绍:使用场景.原理和实践 MySQL数据库的主从复制方案,和使用scp/rsync等命令进行的文件级别复制类似,都是数据的远程传输,只不过MySQL的主从复制是其自带的功能,无需借助第三方工具,而且,MySQL的主从复制并不是数据库磁盘上的文件直接拷贝,而是通过逻辑的binlog日志复制到要同步的服务器本地,然后由本地的线程读取日志里面的SQL语句重新应用到MySQL数据库中. 1.1.1 MySQL主从复制介绍 MySQL数据库支持单向.双向.链式级联.环状等不同业务场景的

一.HDFS概述         优点:高容错性.适合批处理.适合大数据处理.流式文件访问:一次写入,多次读取.         缺点:不适合低延迟数据访问.不适合小文件存取(受限于NameNode).不适合并发写入. 二.HDFS基本架构和原理         考虑一个问题:如何实现一个分布式文件系统?         业务场景:目前有几个T级别的大文件,有数个大容量存储主机.         初期思路:将每个文件创建几个副本,通过冗余机制,分别存放到不同的机器上.另外,通过一台专门的主机ma

1. 前言 nextTick 是 Vue 中的一个核心功能,在 Vue 内部实现中也经常用到 nextTick.在介绍 nextTick 实现原理之前,我们有必要先了解一下这个东西到底是什么,为什么要有它,它是干嘛用的. 2. nextTick到底是什么 官方文档对 nextTick 的功能如是说明: 在下次 DOM 更新循环结束之后执行延迟回调.在修改数据之后立即使用这个方法,获取更新后的 DOM. // 修改数据 vm.msg = 'Hello' // DOM 还没有更新 Vue.nextT

1. synchronized使用 1.1 synchronized介绍 在多线程并发编程中synchronized一直是元老级角色,很多人都会称呼它为重量级锁.但是,随着Java SE 1.6对synchronized进行了各种优化之后,有些情况下它就并不那么重了. synchronized可以修饰普通方法,静态方法和代码块.当synchronized修饰一个方法或者一个代码块的时候,它能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码. 对于普通同步方法,锁是当前实例对象(不同实例对象之间的锁互

本文转自https://blog.csdn.net/niucsd/article/details/50966733,描述了redis实现原理和应用场景,篇幅较长,有意学习redis的同学可耐心阅读.   Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.   1. MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的

1 基于binlog的主从复制 Mysql 5.0以后,支持通过binary log(二进制日志)以支持主从复制.复制允许将来自一个MySQL数据库服务器(master) 的数据复制到一个或多个其他MySQL数据库服务器(slave),以实现灾难恢复.水平扩展.统计分析.远程数据分发等功能. 二进制日志中存储的内容称之为事件,每一个数据库更新操作(Insert.Update.Delete,不包括Select)等都对应一个事件. 注意:本文不是讲解mysql主从复制,而是讲解binlog的应用场景

ArrayBlockingQueue实际应用场景 之前在某公司做过一款情绪识别的系统,这套系统通过调用摄像头接口采集人脸信息,将采集的人脸信息做人脸识别和情绪分析,最终经过一定的算法将个人情绪数据转化具体行为指标值.其中采集图片的部分就用到了并发队列ArrayBlockingQueue. 如上图所示:摄像头有n个,单线程采集的效率会比较慢,所以在采集摄像头的过程中是多线程的,另外采集到的图片需要存储到图片服务器,对图片服务器写也有很高的要求,图片服务器是集群的,也需要用到也多线程的.将图片入库后

使用,必须要知道其原理,在课堂上学过散列函数的用法及其原理.但一直不知道怎么实践. 后来,在实际项目中,需要做一个流量分析预处理程序.每5分钟会接收到现网抓来的数据包并解析,每个文本文件大概200M左右,数据量颇多.要求根据用户ID和协议ID为key,计算其流量平均值. 起初的想法是按行加载每一条数据并放入ArrayList中,然后写个算法比较每一个数据的用户ID和协议ID,如果一样则累加其流量.测试中发现其效率极低,为此第一反应是改进算法.怎么做才更高效呢?后来想到了课堂中学到的散列函数,于是

并发编程中的三个概念 原子性 一个或多个操作.要么全部执行完成并且执行过程不会被打断,要么不执行.最常见的例子:i++/i--操作.不是原子性操作,如果不做好同步性就容易造成线程安全问题. 可见性 多个线程访问同一个变量,一个线程改变了这个变量的值,其他线程可以立即看到修改的值.可见性的问题,有两种方式保证.一是volatile关键字,二是通过synchronized和lock.详细在后面. 有序性 程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行. 要了解有序性需要了解一下指令重排序.处理器为了提供运行效

1.Hadoop YARN产生背景 源于MapReduce1.0 运维成本 如果采用“一个框架一个集群”的模式,则可能需要多个管理员管理这些集群,进而增加运维成本,而共享模式通常需要少数管理员即可完成多个框架的统一管理. 数据共享 随着数据量的暴增,跨集群间的数据移动不仅需花费更长的时间,且硬件成本也会大大增加,而共享集群模式可让多种框架共享数据和硬件资源,将大大减小数据移动带来的成本. 直接源于MRv1在几个方面的缺陷: 扩展性受限 单点故障 难以支持MR之外的计算 多计算框架各自为战,

ThreadLocal 1. 先说下 ThreadLocal不能解决多线程间共享数据,他是一个隔离多线程间共享数据的好帮手 2. ThreadLocal是本地线程共享数据 3. 他是以空间换时间 synchronized 1. 解决多线程间共享数据安全的问题 2. 他是以时间换空间的方案,效率差(适用并发量小的时候) 注: ThreadLocal和Synchonized都用于解决多线程并发访问. 但是ThreadLocal与synchronized有本质的区别. synchronized是利用锁

小程序框架有很多,都是支持前端JavaScript语言的,也是支持 vue.js 框架的.FinClip 小程序是兼容各家平台的.所以在学习了框架使用之后的进阶就要熟悉框架的底层原理. 1.数据响应式 首先判断数据的类型,如果是基础数据类型,直接返回,如果已经有 ob 属性,表示已经是响应式的数据了,直接返回该数据.如果是对象就走第2步,如果是数组就走第3步 对象是通过 Object.defineProperty,在 getter 里收集依赖,在 setter 里触发更新 数组是首先拷贝数组的原

之前有一篇文章中我们相惜讨论了Assetbundle的原理,如果对原理还不太了解的朋友可以看这一篇文章:Unity游戏开发使用Assetbundle加载场景的原理 本篇文章我们将说说assetbundle是如何实现的. 1.创建Assetbundle 无论是模型资源还是UI资源,最好是先把他们放在Prefab中,然后在做成Assetbundle.我们以模型来举例,Assetbundle中可以放一个模型.也可以放多个模型,它是非常灵活了那么最需要考虑的就是模型空间占用的问题. 比如我们有两个完全一

1.TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).(逆文档词频) 2.自我理解: 公式TF = $$\frac{语料库中关键词出现的次数}{总词数量}$$    ##权重w  (词频) 或者 TF =  $$\frac{某个词在文章中出现的次数}{文章中出现词最多的次数}$$ IDF = $$log\frac{文档总数}{某个文件(文档)关键词出现的次数+1}$$           ##文档总数.多个文件 TF-IDF

Map Reduce和YARN技术原理 学习目标 熟悉MapReduce和YARN是什么 掌握MapReduce使用的场景及其原理 掌握MapReduce和YARN功能与架构 熟悉YARN的新特性 MapReduce的概述 MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发,用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算 具有如下特点: 易于编程:程序员仅需描述做什么,具体怎么做交由系统的执行框架处理. 良好的扩展性:可通过添加节点以扩展集群能力. 高容错性:通过计算迁移或数据迁移

Vue 在更新 DOM 时是异步执行的. 只要侦听到数据变化,Vue 将开启一个队列,并缓冲在同一事件循环中发生的所有数据变更.如果同一个 watcher 被多次触发,只会被推入到队列中一次.这种在缓冲时去除重复数据对于避免不必要的计算和 DOM 操作是非常重要的. 异步更新DOM实例 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Vue nextTic

浏览器事件循环(结合vue nextTick)https://juejin.im/post/5cb736c5f265da039955d4e8#comment messageChanel的讲解https://www.jianshu.com/p/4f07ef18b5d7 「前端进阶」从多线程到Event Loop全面梳理  https://juejin.im/post/5d5b4c2df265da03dd3d73e5 vue的$nextTick的then实现原理

StatefulSet是k8s中有状态应用管理的标准实现,今天就一起来了解下其背后设计的场景与原理,从而了解其适用范围与场景 1. 基础概念 首先介绍有状态应用里面的需要考虑的一些基础的事情,然后在下一章我们再去看statefulSet的关键实现 1.1 有状态与无状态 在日常开发的应用中,通常可以分为两大类:有状态与无状态,比如web服务通常都是无状态的,web应用数据主要来自后端存储.缓存等中间件,而本身并不保存数; 而诸如redis.es等其数据也是应用自身的一部分,由此可以看出有状态应用