Android 常见的多线程设计一. Android 上层业务常见的多线程设计二. 一个播放器的多线程设计1. 视频播放器的原理图:2.播放器的多线程设计三. 总结 Android端的开发多线程并发编程其实并不是很复杂,因为大多数业务都比较简单,都是从服务器拉去数据,在UI上面进行渲染显示,再加上好多网络库内部都封装好了多线程的处理,我们直接使用就好了,但它的内部实现也比较简单 (线程池 +
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2023-09-01 10:25:14
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本文是HttpClient的学习博客，RestTemplate是基于HttpClient的封装，feign可基于HttpClient进行网络通信。 那么作为较底层的客户端网络编程框架，该怎么配置使其能高可用，高并发，可支持Https协议呢？通读本文也许你会有答案或者启发。 本文是Maven项目，基于Spring，在本Demo中使用了更方便的SpringBoot。 以后随着理解HttpCl
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2023-08-02 21:20:49
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一、海量数据解决方案1、使用缓存，使用方式：使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。2、数据库优化表结构优化。SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化。可记
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2023-08-29 13:50:18
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什么是高并发以及部分处理方案什么是高并发?高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理
一个项目，访问网络那是必须的。现在开源的网络框架很多。比如最开始的HeepClient，Volley，xUtils，最近很火的okhttp，还有例如retrofit，okGo这些都是很不错 的框架。但是毕竟是别人写的。出了什么问题都不好查找。这里自己封装了一个网络框架，记录一下封装思路。采用线程池做网络请求的缓冲，可以做到高并发。同时将网络请求和网络处理分开，这样逻辑更清楚。这里的模式
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2023-09-14 21:18:36
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1) Threading Performance 在程序开发的实践当中，为了让程序表现得更加流畅，我们肯定会需要使用到多线程来提升程序的并发执行性能。但是编写多线程并发的代码一直以来都是一个相对棘手的问题，所以想要获得更佳的程序性能，我们非常有必要掌握多线程并发编程的基础技能。 众所周知，Android程序的大多数代码操作都必须执行在主线程，例如系统事件(例如设备屏幕发生旋转)，输入事件(例如
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2023-07-25 19:11:48
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并发编程
在Android中我们可以通过Thread+Handler实现多线程通信，一种经典的使用场景是：在新线程中进行耗时操作，当任务完成后通过Handler向主线程发送Message，这样主线程的Handler在收到该Message之后就可以进行更新UI的操作。上述场景中需要分别在Thread和Handler中编写代码逻辑，为了使得代码更加统一，我们
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2023-09-13 21:02:23
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几乎所有的Android开发人员都必须处理并发代码。要做到这一点很难、很苛刻，并且很容易出错。支持这项工作的工具知道合格线而已。 可以使用一些最佳做法让代码更健壮，更不易受到奇怪且难以诊断的错误的影响。 不可变对象是简单且线程安全的。虽然一些开发人员发现集群很讨厌，但用final修饰符明确每个可能的值从而使
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2023-07-16 20:33:10
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高性能假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作查询mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？缓存啊，折腾600ms查出来的结果，扔缓存里，一个key对应一个value，下次再有人查同样的数据，别走mysql折腾600ms了。直接从缓存里取出，通过一个key查出来一个value
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2023-07-10 10:16:31
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并发原理：几乎所有的IO接口都是阻塞型的，处理过程中线程将被阻塞，无法进行任何操作直到返回调用结果，或超时。 IO模型：系统内核 和 一个调用这个IO的线程第一步 等待数据准备第二步 将数据从内核拷贝到进程中 BIO 传统阻塞IO用户线程发送IO请求（read操作）到系统内核，系统内核
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2024-02-26 09:41:55
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高并发处理的基本思路 1)从客户端看 ：尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力；尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问。2)从服务端看：增加资源供给，比如：更大的网络带宽，使用更高配置的服务器，使用高性能的Web服务器，使用高性能的数据库；请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构；应用优化，比如：使用更
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2023-10-17 08:24:13
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Android中的多线程编程与异步处理引言在移动应用开发中，用户体验是至关重要的。一个流畅、高效的应用能够吸引用户并提升用户满意度。然而，移动应用面临着处理复杂业务逻辑、响应用户输入、处理网络请求等多个任务的挑战。为了确保应用的性能和用户体验，多线程编程和异步处理成为了不可或缺的技术手段。在移动应用中，涉及到耗时操作的任务包括但不限于：网络请求、数据库操作、图片加载、文件读写等。如果这些耗时操作都
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2023-08-10 12:42:17
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多线程并发问题，基本是面试必问的。大部分同学应该都知道Synchronized，Lock，部分同学能说到volatile、并发包，优秀的同学则能在前面的基础上，说出Synchronized、volatile的原理，以及并发包中常用的数据结构，例如ConcurrentHashMap的原理。这篇文章将总结多线程并发的各种处理方式，希望对大家有所帮助。一、多线程为什么会有并发问题为什么多线程同时访问（读
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2024-06-01 05:29:55
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在开发android中一个考验程序员技术的重点就是并发编程。并发编程的核心就在于多线程编程。并发编程包含了java以及android两部分，重点在于java部分，因为android使用了java的很多并发编程类，但android有着自己的并发编程类，这是java程序员所不能使用的。 &nbs
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2023-09-22 21:49:29
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了解一点高并发性问题，比如一W人抢一张票时，如何保证票在没买走的情况下所有人都能看见这张票，显然是不能用同步机制，因为synchronize是锁同步一次只能一个人进行。这时候可以用到锁机制，采用乐观锁可以解决这个问题。乐观锁的简单意思是在不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据
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2019-10-15 15:24:00
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大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对
1、并发1.1、并发与并行并行，parallel，同一时刻，执行不同任务，并且相互没有干扰；并发，concurrency，一段时间内，交替执行不同的任务；串行，一个任务执行完成后执行下一个任务；1.2、并发的解决方法“高并发模型”：例如早高峰的北京地铁，在同一时刻，需要处理大量任务，可以理解为高并发模型；解决方法：（1）队列，缓冲区：将任务排队，形成队列，先进先出，就解决了资源的使用问题；形成的队
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2023-08-08 08:26:18
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对以下文章内容我要说明下，在财大气粗的互联网公司或为财大气粗的客户服务的不缺钱的主，请立即绕行，以下内容不适合您。
以下内容为客户计算资源紧缺，预算紧缺，无法通过增大带宽，增多服务器，购买各种高级服务的程序员们进行讨论。
谢谢
对于如何提高应用程序的性能（无论是互联网应用还是企业级应用）我的观点一直是考虑一个核心：IO处理。因为我认为目前的CPU的处理能力已经是非常高了，正常编写的在内存中
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2016-05-25 17:25:00
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Node.js的特点前言简单理解单线程实现高并发原理：1、Nodejs与操作系统交互，我们在 Javascript 中调用的方法，最终都会通过 process.binding 传递到 C/C++ 层面，最终由他们来执行真正的操作。Node.js 即这样与操作系统进行互动。2、nodejs所谓的单线程，只是主线程是单线程，所有的网络请求或者异步任务都交给了内部的线程池去实现，本身只负责不断的往返调度
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2024-07-20 08:16:47
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前言今天我们来说说Redis为什么高性能？如何做高可用？Redis为什么这么快？Redis是单线程的，避免了多线程的上下文切换和并发控制开销；Redis大部分操作时基于内存，读写数据不需要磁盘I/O，所以速度非常快；Redis采用了I/O多路复用机制，提高了网络I/O并发性；Redis提供高效的数据结构，如跳跃表、哈希表等；缓存雪崩我们首先看下这个正常的缓存流程是怎样的？如下图所示：可以看到，首先
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2024-05-18 18:33:48
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