【iOS】—— iOS中的相关锁

news2024/11/17 5:32:33

文章目录

  • 自旋锁
    • 1.OSSpinLock
    • 2.os_unfair_lock
    • 3.atomic
  • 互斥锁
    • pthread_mutex
    • @synchronized
      • objc_sync_enter
      • objc_sync_exit
      • 注意事项
    • NSLock
    • NSRecursiveLock
    • 信号量
    • 条件锁
      • NSCondition
      • NSConditionLock
  • 读写锁
  • 总结

锁作为一种非强制的机制,被用来保证线程安全。每一个线程在访问数据或者资源前,要先获取(Acquire)锁,并在访问结束之后释放(Release)锁。如果锁已经被占用,其它试图获取锁的线程会等待,直到锁重新可用
注:不要将过多的其他操作代码放到锁里面,否则一个线程执行的时候另一个线程就一直在等待,就无法发挥多线程的作用了
iOS中锁的基本种类只有三种:互斥锁、自旋锁、读写锁,其他的可能比如:条件锁、递归锁、信号量都是上层的封装和实现

在之前学习中了解过一些锁的知识,很多地方也用到过,在上周看AFNetworking源码的时候也看到了NSLock@synchronized这两种锁用了好多次。

自旋锁

我们在weak的实现原理中有学习过自旋锁,对于每个SideTable中间都有自旋锁,同时也使用了分离锁给单个SideTable上锁。

自旋锁:线程反复检查锁变量是否可用。由于线程在这一过程中保持执行,因此是一种忙等待。一旦获取了自旋锁,线程会一直保持该锁,直到显式释放自旋锁。

1.OSSpinLock

自从OSSpinLock出现了安全问题之后就废弃了。自旋锁之所以不安全,是因为自旋锁由于获取锁时,线程会一直处于忙则等待的死锁状态,造成了任务优先级的反转

OSSpinLock忙等的机制就可能造成高优先级一直running等待,占用CPU时间片,而低优先级任务无法抢占时间片,变成迟迟完不成,不释放锁的情况。

// 初始化
spinLock = OS_SPINKLOCK_INIT;
// 加锁
OSSpinLockLock(&spinLock);
// 解锁
OSSpinLockUnlock(&spinLock);

2.os_unfair_lock

weak实现部分的自旋锁就使用的是这个,自旋锁已经不安全了,苹果推出了os_unfair_lock,这个锁解决了优先级反转的问题

//创建一个锁
    os_unfair_lock_t unfairLock;
//初始化
    unfairLock = &(OS_UNFAIR_LOCK_INIT);
    //加锁
    os_unfair_lock_lock(unfairLock);
    //解锁
    os_unfair_lock_unlock(unfairLock);

3.atomic

自旋锁的实际应用,自动生成的setter方法会根据修饰符不同调用不同方法,最后统一调用reallySetProperty方法,其中就有一段关于atomic修饰词的代码。

static inline void reallySetProperty(id self, SEL _cmd, id newValue, ptrdiff_t offset, bool atomic, bool copy, bool mutableCopy)
{
    if (offset == 0) {
        object_setClass(self, newValue);
        return;
    }

    id oldValue;
    id *slot = (id*) ((char*)self + offset);

    if (copy) {
        newValue = [newValue copyWithZone:nil];
    } else if (mutableCopy) {
        newValue = [newValue mutableCopyWithZone:nil];
    } else {
        if (*slot == newValue) return;
        newValue = objc_retain(newValue);
    }

    if (!atomic) {
        oldValue = *slot;
        *slot = newValue;
    } else {
        spinlock_t& slotlock = PropertyLocks[slot];
        slotlock.lock();
        oldValue = *slot;
        *slot = newValue;        
        slotlock.unlock();
    }

    objc_release(oldValue);
}

比对一下atomic的逻辑分支:

  • 原子性修饰的属性进行了spinlock加锁处理
  • 非原子性的属性除了没加锁,其他逻辑与atomic一般无二

前面提到了os_unfair_lock替代了OSSpinLock,所以在上面还用到了OSSpinLock。

using spinlock_t = mutex_tt<LOCKDEBUG>;
class mutex_tt : nocopy_t {
    os_unfair_lock mLock;
    ...
}

getter方法也是如此:atomic修饰的属性进行加锁处理。

id objc_getProperty(id self, SEL _cmd, ptrdiff_t offset, BOOL atomic) {
    if (offset == 0) {
        return object_getClass(self);
    }

    // Retain release world
    id *slot = (id*) ((char*)self + offset);
    if (!atomic) return *slot;
        
    // Atomic retain release world
    spinlock_t& slotlock = PropertyLocks[slot];
    slotlock.lock();
    id value = objc_retain(*slot);
    slotlock.unlock();
    
    // for performance, we (safely) issue the autorelease OUTSIDE of the spinlock.
    return objc_autoreleaseReturnValue(value);
}

atomic只能保证setter、getter方法的线程安全,并不能保证数据安全。

如果有多个线程同时调用setter的话,不会出现某一个线程执行setter全部语句之前,另一个线程开始执行setter情况,相当于函数头尾加了锁一样。 nonatomic不保证setter/getter的原语行,所以你可能会取到不完整的东西。 比如setter函数里面改变两个成员变量,如果你用nonatomic的话,getter可能会取到只更改了其中一个变量时候的状态。 atomic是线程安全的,nonatomic是线程不安全的。如果只是单线程操作的话用nonatomic最好,因为后者效率高一些。

互斥锁

进行互斥操作的锁,防止两条线程同时对同一公共资源(比如全局变量)进行读写操作。

  • 互斥锁:如果共享数据已经有其他线程加锁了,线程会进入休眠状态等待锁。一旦被访问的资源被解锁,则等待资源的线程会被唤醒。
  • 自旋锁:如果共享数据已经有其他线程加锁了,线程会以死循环的方式等待,一旦被访问的资源被解锁,则等待资源的线程会立即执行
  • 自旋锁的效率高于互斥锁。但是我们要注意由于自旋时不释放CPU,因而持有自旋锁的线程应尽快释放自旋锁,否则等待该自旋锁的线程会一直在那里自旋,浪费CPU时间。

互斥锁又分为:

  • 递归锁:可重入锁,同一个线程在锁匙放钱可再次获取锁,即可以递归调用
  • 非递归锁:不可重入,必须等锁释放后才能再次获取锁

对于递归锁我们要注意使用时死锁问题,前后代码相互等待就会死锁
对于非递归锁,我们强行使用递归就会造成堵塞而非死锁。

pthread_mutex

pthread_mutex就是互斥锁本身——当锁被占用,而其他线程申请锁时,不是使用忙等,而是阻塞线程并睡眠

// 导入头文件
#import <pthread.h>
// 全局声明互斥锁
pthread_mutex_t _lock;
// 初始化互斥锁
pthread_mutex_init(&_lock, NULL);
// 加锁
pthread_mutex_lock(&_lock);
// 这里做需要线程安全操作
// ...
// 解锁 
pthread_mutex_unlock(&_lock);
// 释放锁
pthread_mutex_destroy(&_lock);

@synchronized

@synchronized可能是日常开发中用的比较多的一种互斥锁,因为它的使用比较简单,但并不是在任意场景下都能使用@synchronized,且它的性能较低。
@synchronized需要一个参数,这个参数相当于信号量

// 初始化
@synchronized(锁对象){

}
/*
底层封装的pthread_mutex的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE 模式,
锁对象来表示是否为同一把锁
*/

我们来浅看一下它的底层实现:

static void _I_MyPerson_run(MyPerson * self, SEL _cmd) {
    { 
    	id _rethrow = 0; id _sync_obj = (id)self; 
    	objc_sync_enter(_sync_obj);
		try {
			struct _SYNC_EXIT { 
				_SYNC_EXIT(id arg) : sync_exit(arg) {}
				~_SYNC_EXIT() {objc_sync_exit(sync_exit);}
			id sync_exit;
			} _sync_exit(_sync_obj);

        	NSLog((NSString *)&__NSConstantStringImpl__var_folders_rx_h53wjns9787gpxxz8tg94y6r0000gn_T_MyPerson_9b8773_mi_3);
    	} catch (id e) {_rethrow = e;}
    
		{ 
			struct _FIN { _FIN(id reth) : rethrow(reth) {}
			~_FIN() { if (rethrow) objc_exception_throw(rethrow); }
			id rethrow;
		} _fin_force_rethow(_rethrow);}
	}
}

synchronized调用了try catch,内部调用了objc_sync_enterobjc_sync_exit

objc_sync_enter

// Begin synchronizing on 'obj'. 
// Allocates recursive mutex associated with 'obj' if needed.
// Returns OBJC_SYNC_SUCCESS once lock is acquired.  
//开始同步'obj'。
//如果需要,分配与'obj'关联的递归互斥。
//获取锁后返回OBJC_SYNC_SUCCESS。
int objc_sync_enter(id obj)
{
    int result = OBJC_SYNC_SUCCESS;

    if (obj) {
        SyncData* data = id2data(obj, ACQUIRE);
        ASSERT(data);
        data->mutex.lock();
    } else {
        // @synchronized(nil) does nothing
        if (DebugNilSync) {
            _objc_inform("NIL SYNC DEBUG: @synchronized(nil); set a breakpoint on objc_sync_nil to debug");
        }
        objc_sync_nil();
    }

    return result;
}

BREAKPOINT_FUNCTION(
    void objc_sync_nil(void)
);
  • 首先从它的注释中recursive mutex可以得出@synchronized是递归锁
  • 如果加锁的对象obj不存在时分别会走objc_sync_nil()和不做任何操作。这也是@synchronized作为递归锁但能防止死锁的原因所在:在不断递归的过程中如果对象不存在了就会停止递归从而防止死锁。
  • 正常情况下(obj存在)会通过id2data方法生成一个SyncData对象
typedef struct alignas(CacheLineSize) SyncData {
	struct SyncData* nextData;
	DisguisedPtr<objc_object> object;
	int32_t threadCount;  // number of THREADS using this block
	recursive_mutex_t mutex;
} SyncData;
    • nextData指的是链表中下一个SyncData
    • object指的是当前加锁的对象
    • threadCount表示使用该对象进行加锁的线程数
    • mutex即对象所关联的锁

objc_sync_exit

// End synchronizing on 'obj'. 
// Returns OBJC_SYNC_SUCCESS or OBJC_SYNC_NOT_OWNING_THREAD_ERROR
int objc_sync_exit(id obj)
{
    int result = OBJC_SYNC_SUCCESS;
    
    if (obj) {
        SyncData* data = id2data(obj, RELEASE); 
        if (!data) {
            result = OBJC_SYNC_NOT_OWNING_THREAD_ERROR;
        } else {
            bool okay = data->mutex.tryUnlock();
            if (!okay) {
                result = OBJC_SYNC_NOT_OWNING_THREAD_ERROR;
            }
        }
    } else {
        // @synchronized(nil) does nothing
    }
	

    return result;
}

注意事项

  • 不能使用非OC对象作为加锁条件——id2data中接收参数为id类型
  • 多次锁同一个对象会有什么后果吗——会从高速缓存中拿到data,所以只会锁一次对象
  • 都说@synchronized性能低——是因为在底层增删改查消耗了大量性能
  • 加锁对象不能为nil,否则加锁无效,不能保证线程安全

NSLock

NSLock是非递归锁;NSLock是对互斥锁的简单封装.
NSLock在AFNetworking的AFURLSessionManager中有使用到

如果对非递归锁强行使用递归调用,就会在调用时发生堵塞,并非死锁,第一次加锁之后还没出锁就进行递归调用,第二次加锁就堵塞了线程。(因为不会查询缓存)

- (void)test {
    self.testArray = [NSMutableArray array];
    NSLock *lock = [[NSLock alloc] init];
    for (int i = 0; i < 200000; i++) {
        dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
            [lock lock];
            self.testArray = [NSMutableArray array];
            [lock unlock];
        });
    }
}

请添加图片描述
从官方文档的解释里看的更清楚,在同一线程上调用NSLock的两次lock方法将永久锁定线程。同时官方文档重点提醒向NSLock对象发送解锁消息时,必须确保该消息是从发送初始锁定消息的同一线程发送的。

NSRecursiveLock

NSRecursiveLock是递归锁

- (void)test {
    NSRecursiveLock *lock = [[NSRecursiveLock alloc] init];
    dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
        static void (^block)(int);
        
        block = ^(int value) {
            [lock lock];
            if (value > 0) {
                NSLog(@"value——%d", value);
                block(value - 1);
            }
            [lock unlock];
        };
        block(10);
    });
}

如果我们在外层添加for循环

- (void)test {
    NSRecursiveLock *lock = [[NSRecursiveLock alloc] init];
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
            static void (^block)(int);
            
            block = ^(int value) {
                [lock lock];
                if (value > 0) {
                    NSLog(@"value——%d", value);
                    block(value - 1);
                }
                [lock unlock];
            };
            block(10);
        });
    }
}

程序就崩了。
在这里插入图片描述
因为for循环在block内部对同一个对象进行了多次锁操作,直到这个资源身上挂着N把锁,最后大家都无法一次性解锁,也就是找不到解锁的出口。

即线程1中加锁1、同时线程2中加锁2-> 解锁1等待解锁2 -> 解锁2等待解锁1 -> 无法结束解锁——形成死锁

此时我们可以通过@synchronized对对象进行锁操作,会先从缓存查找是否有锁syncData存在。如果有,直接返回而不加锁,保证锁的唯一性。

同一线程可以多次获取而不会导致死锁的锁。

信号量

信号量(semaphore):是一种更高级的同步机制,互斥锁可以说是 semaphore 在仅取值 0/1 时的特例。信号量可以有更多的取值空间,用来实现更加复杂的同步,而不单单是线程间互斥。

// 初始化
dispatch_semaphore_t semaphore_t = dispatch_semaphore_create(1);
// 加锁
dispatch_semaphore_wait(semaphore_t,DISPATCH_TIME_FOREVER);
// 解锁
dispatch_semaphore_signal(semaphore_t);
/*
注: dispatch_semaphore  其他两个功能
1.还可以起到阻塞线程的作用.
2.可以实现定时器功能,这里不做过多介绍.
*/

条件锁

就是条件变量,当进程的某些资源要求不满足时就进入休眠,也就是锁住了。当资源被分配到了,条件锁打开,进程继续运行。
在一定条件下,让其等待休眠,并放开锁,等接收到信号或者广播,会从新唤起线程,并重新加锁,像NSCondition封装了pthread_mutex的以上几个函数,NSConditionLock封装了NSCondition

NSCondition

NSCondition是一个条件锁,可能平时用的不多,但与信号量相似:线程1需要等到条件1满足才会往下走,否则就会堵塞等待,直至条件满足。

// 初始化
NSCondition *_condition= [[NSCondition alloc]init];
// 加锁
[_condition lock];
// 解锁
[_condition unlock];
/*
其他功能接口
wait 进入等待状态
waitUntilDate:让一个线程等待一定的时间
signal 唤醒一个等待的线程
broadcast 唤醒所有等待的线程
*/

我们可以看出:

  • NSCondition是对mutex和cond的一种封装(cond就是用于访问和操作特定类型数据的指针)
  • wait操作会阻塞线程,使其进入休眠状态,直至超时
  • signal操作是唤醒一个正在休眠等待的线程
  • broadcast会唤醒所有正在等待的线程

NSConditionLock

// 初始化
NSConditionLock *_conditionLock = [[NSConditionLock alloc]init];
// 加锁
[_conditionLock lock];
// 解锁
[_conditionLock unlock];
// 尝试加锁,可以加锁则立即加锁并返回 YES,反之返回 NO
[_conditionLock tryLock];
/*
其他功能接口
- (instancetype)initWithCondition:(NSInteger)condition NS_DESIGNATED_INITIALIZER; //初始化传入条件
- (void)lockWhenCondition:(NSInteger)condition;//条件成立触发锁
- (BOOL)tryLockWhenCondition:(NSInteger)condition;//尝试条件成立触发锁
- (void)unlockWithCondition:(NSInteger)condition;//条件成立解锁
- (BOOL)lockBeforeDate:(NSDate *)limit;//触发锁 在等待时间之内
- (BOOL)lockWhenCondition:(NSInteger)condition beforeDate:(NSDate *)limit;//触发锁 条件成立 并且在等待时间之内
*/
  • NSConditionLock是NSCondition加线程数的封装
  • NSConditionLock可以设置锁条件,而NSCondition只是通知信号

读写锁

读写锁实际是一种特殊的自旋锁,它把对共享资源的访问者划分成读者和写者,读者只对共享资源进行读访问,写者则需要对共享资源进行写操作。这种锁相对于自旋锁而言,能提高并发性,因为在多处理器系统中,它允许同时有多个读者来访问共享资源,最大可能的读者数为实际的CPU数
写者是排他性的,⼀个读写锁同时只能有⼀个写者或多个读者(与CPU数相关),但不能同时既有读者⼜有写者。在读写锁保持期间也是抢占失效的
如果读写锁当前没有读者,也没有写者,那么写者可以⽴刻获得读写锁,否则它必须⾃旋在那⾥,直到没有任何写者或读者。如果读写锁没有写者,那么读者可以⽴即获得该读写锁,否则读者必须⾃旋在那⾥,直到写者释放该读写锁。

// 导入头文件
#import <pthread.h>
//普通初始化
// 全局声明读写锁
pthread_rwlock_t lock;
// 初始化读写锁
pthread_rwlock_init(&lock, NULL);
//宏定义初始化
pthread_rwlock_t lock = PTHREAD_RWLOCK_INITIALIZER;

// 读操作-加锁
pthread_rwlock_rdlock(&lock);
// 读操作-尝试加锁
pthread_rwlock_tryrdlock(&lock);
// 写操作-加锁
pthread_rwlock_wrlock(&lock);
// 写操作-尝试加锁
pthread_rwlock_trywrlock(&lock);
// 解锁
pthread_rwlock_unlock(&lock);
// 释放锁
pthread_rwlock_destroy(&lock);

总结

  • OSSpinLock不再安全,底层用os_unfair_lock替代
  • atomic只能保证setter、getter时线程安全,所以更多的使用nonatomic来修饰
  • 读写锁更多使用栅栏函数来实现
  • @synchronized在底层维护了一个哈希链表进行data的存储,使用recursive_mutex_t进行加锁
  • NSLock、NSRecursiveLock、NSCondition和NSConditionLock底层都是对pthread_mutex的封装
  • NSCondition和NSConditionLock是条件锁,当满足某一个条件时才能进行操作,和信号量dispatch_semaphore类似
  • 普通场景下涉及到线程安全,可以用NSLock
  • 循环调用时用NSRecursiveLock
  • 循环调用且有线程影响时,请注意死锁,如果有死锁问题请使用@synchronized

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/563768.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

数字时代安全文件共享的重要性

数字时代彻底改变了工作、学习、交流和生活方式的方式。从在线协作到远程工作和电子学习&#xff0c;数字世界为全球各地的人们开辟了新的机遇。然而&#xff0c;伴随着这种便利性和可访问性而来的是对安全文件共享的需求。随着越来越多的机密信息在网上共享&#xff0c;窃取该…

常用数据可视化相关型图表大全

大数据时代&#xff0c;工作中我们可能经常会需要处理很多数据&#xff0c;需要在总结汇报中展示呈现&#xff0c;俗话说“字不如表&#xff0c;表不如图”&#xff0c;那么如何缩短数据与用户的距离?让用户一眼Get到重点? 在理解或分析大量数据时&#xff0c;数据可视化起着…

开始第一个vue项目,环境搭建+html项目运行

【用vue.js&#xff0c;通过script标签导入】 1. 搭建vue脚手架 安装node js安装cnpm&#xff08;淘宝源&#xff09; 【vue】在windows中搭建vue开发环境&#xff08;全网最详细&#xff09;_vue环境搭建_一起来学吧的博客-CSDN博客2a 2. 官网下载地址&#xff1a; 安装 …

Python实现ACO蚁群优化算法优化随机森林分类模型(RandomForestClassifier算法)项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档视频讲解&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法&#xff0c…

伟大的公司只需要十一人

在生成式AI、云计算等技术逐渐抹平大企业与中小企业之间的技术、成本差距后&#xff0c;各企业真正比拼的&#xff0c;只剩下人才、创意与执行力。 目前&#xff0c;随着AI技术的快速迭代&#xff0c;各种基于AIGC&#xff08;人工智能内容生成&#xff09;技术的产品不断涌向…

pytest自动化测试框架和unittest自动化测试框架的区别

目录 Unittest vs Pytest 用例编写规则 用例前置与后置条件 断言 测试报告 失败重跑机制 参数化 用例分类执行 实例演示 前后置区别 参数化区别 总结 python的单元测试框架经常使用的是unittest&#xff0c;因为它比较基础&#xff0c;并且可以进行二次开发&#xf…

分布式事务的21种武器 - 3

在分布式系统中&#xff0c;事务的处理分布在不同组件、服务中&#xff0c;因此分布式事务的ACID保障面临着一些特殊难点。本系列文章介绍了21种分布式事务设计模式&#xff0c;并分析其实现原理和优缺点&#xff0c;在面对具体分布式事务问题时&#xff0c;可以选择合适的模式…

时间序列预测 | Matlab基于最小二乘支持向量机LSSVM时间序列预测,LSSVM时间序列预测

文章目录 效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览 文章概述 基于最小二乘支持向量机LSSVM多维时间序列预测LSSVM多变量时间序列预测,matlab代码 评价指标包括:MAPE、MAE、RMSE和R2等,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 部分源码 %----------------…

如何落地中台架构

大家好&#xff0c;我是易安&#xff01;今天我分享下如何落地中台架构。 前台和后台 讲中台之前&#xff0c;我们先来理解下前台和后台&#xff0c;这样&#xff0c;你才能更清楚中台的定位。 前台 比较好理解&#xff0c;指的是 面向C端的应用&#xff0c;比如像微信、淘宝这…

数字音频接口I2S-PDM-TDM-PCM

主要分类&#xff1a;模拟、数字&#xff08;I2S、PCM、PDM、TDM&#xff09; 模拟音频&#xff0c;就是功放输出的&#xff0c;驱动音箱和喇叭的音频。模拟麦克风采样回来的数据也是模拟音频。通常会有单端或差分两种信号。 数字音频&#xff0c;不能直接驱动喇叭&#xff0…

混剪功能开发——抖音账号矩阵系统源码解析

抖音是目前国内非常流行的短视频平台之一&#xff0c;用户数量庞大&#xff0c;更是吸引了许多企业和个人在上面开设账号&#xff0c;通过发布内容来进行流量变现。但是&#xff0c;在一个账号发布内容的同时&#xff0c;管理员又需要同时关注多个账号&#xff0c;对账号的管理…

vs code 配置net 开发环境.并搭配vs相似的解决方案面板

由于在本人在Linux22.04下安装Rider 一直处于卡死系统状态.不得不使用该方式 以下为安装步骤 安装 VS code https://code.visualstudio.com/Download 安装 mono https://www.mono-project.com/download/stable/#download-lin 安装 NET SDK https://learn.microsoft.com/zh…

目录层次结构中区分不同功能的RPM包,同时只有一份共享的repodata

使用本地的yum源有几个潜在的好处&#xff1a; 更快的下载速度&#xff1a; 本地yum源通常位于本地网络上&#xff0c;因此可以通过局域网快速获取软件包&#xff0c;而不需要依赖互联网连接。这样可以提供更快的下载速度&#xff0c;节省时间和带宽消耗。 离线访问&#xff1…

实验12 卷积神经网络

1. 实验目的 ①掌握深度学习的基本原理&#xff1b; ②能够使用TensorFlow实现卷积神经网络&#xff0c;完成图像识别任务。 2. 实验内容 ①设计卷积神经网络模型&#xff0c;实现对Mnist手写数字数据集的识别&#xff0c;并以可视化的形式输出模型训练的过程和结果&#xf…

Qt--事件过滤器

写在前面 Qt中的事件过滤器(Event Filter)是一种机制&#xff0c;用于拦截并处理特定类型的事件。但和Qt–事件分发器一文中提到的事件分发器有些区别。 事件过滤器的工作原理 这里同样使用一个简单的示例图帮助理解&#xff1a; 这里假设有一个Widget父窗口&#xff0c;该…

服务间的通信(RestTemplate +Ribbon+Feign):

服务之间的依赖&#xff1a; 其实根据上图我们发现会员管理服务其实是依赖于我们图书的这个服务的&#xff0c;那么为什么要依赖于图书这个服务呢&#xff0c;因为会员服务想要进行借阅图书的时候&#xff0c;必须要对图书模块的图书的库存等做校验才可以&#xff0c;所以membe…

在 Kubernetes 上实现高速应用交付

原文作者&#xff1a;NGINX 原文链接&#xff1a;在 Kubernetes 上实现高速应用交付 转载来源&#xff1a;NGINX 官方网站 NGINX 唯一中文官方社区 &#xff0c;尽在 nginx.org.cn 运行于 Kubernetes 之上的应用需要一个经过验证的生产级应用交付解决方案。NGINX Ingress Cont…

边缘计算AI硬件智能分析网关V1版的接入流程与使用步骤

我们的AI边缘计算网关硬件——智能分析网关目前有两个版本&#xff1a;V1版与V2版&#xff0c;两个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析&#xff0c;支持抓拍、记录、告警等&#xff0c;在AI算法的种类上和视频接入上&#xff0c;两个版本存在些许的区别。V1的基础算法有人…

【ChatGPT】《吴恩达 x OpenAI Prompt Engineering教程中文笔记》- 知识点目录

《吴恩达 x OpenAI Prompt Engineering教程中文笔记》 &#x1f433; 在开始编写提示词之前的一些设置 不同的temperature会影响模型的理性和想象力&#xff0c;这里告诉我们&#xff1a; Low&#xff1a;例如GPT4&#xff0c;更加适合确定性的问答任务Hight&#xff1a;例如…

non-protected broadcast场景分析及解决

non-protected broadcast场景分析及解决 在两个app之间互相送消息使用BroadcastReceiver&#xff0c;有时在运行过程中在logcat工具中会发现大片的飘红消息。 要消除这些错误信息&#xff0c;需要在广播的 Sender 和 Receiver 做部分的修改。 错误信息分析 由于 发送端 的 M…