『壹』 NET中棧和堆的區別
堆和棧的區別：
一、堆棧空間分配區別：
1、棧（操作系統）：由操作系統自動分配釋放 ，存放函數的參數值，局部變數的值等。其操作方式類似於數據結構中的棧；
2、堆（操作系統）： 一般由程序員分配釋放， 若程序員不釋放，程序結束時可能由OS回收，分配方式倒是類似於鏈表。
二、堆棧緩存方式區別：
1、棧使用的是一級緩存， 他們通常都是被調用時處於存儲空間中，調用完畢立即釋放；
2、堆是存放在二級緩存中，生命周期由虛擬機的垃圾回收演算法來決定（並不是一旦成為孤兒對象轎此清就能被回收）。扒胡所以調用這些對象的速度要相對來得低一些。
三、堆棧數據結構區別：
堆（數據結構閉前）：堆可以被看成是一棵樹，如：堆排序；
棧（數據結構）：一種先進後出的數據結構。
『貳』 固態硬碟緩存有什麼用
固態硬碟：
其實對於筆記本使用固態硬碟來說，品牌 無所謂哪個都一樣，只要質保好就可以了。因為固態硬碟質保非常不太好。筆記本系統最好裝在固態裡面，其他大容量的數據最好放在普通硬碟裡面。因為固態硬碟與優盤存儲介質遲悶銷都是由晶元自稱的。使用壽命決定於使用次數。而且Flash不罩御建議存儲大容量的數據。會降低使用壽命的。
如有問題可以追問，希望能幫助大碼游家 願採納~~~~
『叄』 硬碟 SSD緩存
緩存在固態硬碟中的作用
隨著SSD固態硬碟的普及，如今帶有緩存的SSD價格也逐漸被用戶接受，雖然我們知道有緩存的SSD在價格上會比沒有緩存的略貴一些，但是緩存究竟在SSD固態硬碟中發揮了怎樣的作用並不是每個用戶都了解。
1,什麼是緩存：
其實「緩存」一詞單純從字面上理解可解釋為延緩存放，簡單的說「緩存」是為了平衡高速設備和低速設備之間的速度差異而存在凱知的。作用是讓低速設備盡量的不拖高速設備的後退。這里之所以用「盡量」一詞，主要是各類產品中的緩存容量有限，演算法也不可能100%的准確命中，所以低速設備多多少少還是會拖高速設備的後腿，緩存的作用只能是「盡量」減少這種現象。
例如CPU緩存;每當CPU從內存里讀數據時，會向內存控制器發出一個讀指令，要求內存控制器返回其要求的數據，可是因為內存響應速度相對於CPU是很慢的，所以在數據返回之前CPU只有無所事事的「等待」，如果經常出現這樣的情況，再快的CPU也會被內存拖後腿，效率也不會提高。
在主內存(RAM)和CPU之間，放一塊小容量的SRAM。當CPU申請RAM數據的時候，先在SRAM裡面尋找，如果找到了數據，就不用花費很多時間到RAM里去讀了(同步讀取)。如果SRAM里沒有數據，再到RAM去讀，當RAM返回數據的時候，不僅僅返回原來所需要的數據，同時「捎帶」返回所需數據「前後」的一些看似無關的數據，並將這些數據放入SRAM中。
下次CPU再次到SRAM里讀數據的時候，如果所需數據正好在SRAM里，就可以「命中」了。從原理上可以看出，命中差如率越高，CPU的效率就越高。而命中率又是被「捎帶」返回的數據所決定的，哪些數據被捎帶返回，這個就要依CPU內部的緩存演算法而定了。由此可見，由於緩存容量遠遠小於主內存容量，而緩存演算法也不可能100%的准確命中。
2,緩存在機械硬碟中的作用：
以上是以CPU緩存做例子。但是在電腦系統里，緩存並不僅僅是CPU獨有，因為高速設備與低速設備的矛盾並不僅僅體現在CPU和內存之間。現在假如說，我要把數據從內存寫入硬碟，由於硬碟相當緩慢，需要等待很長的時間才能完成此任務。那麼用戶體驗就是電腦非常慢。實際上，這里CPU不慢，內存不慢，只是硬碟太慢了。
解決機械硬碟速度過慢的問題，就在其內部安置了一個小容量的內存，也就是硬碟的緩存，數據首先寫入到緩存里。那麼在操作系統層面，就會認為數據已經寫入了，用戶的感覺就是快速。隨後硬碟自己再從緩存寫入到碟片，這個過程無需用戶干預了。
不過需要注意的是，其實硬碟的緩存並不全都用於緩存數據，還有其他用途，所以不見得緩存越大，性能就越好。而且還有個緩存演算法問題。如果演算法不優秀，命中率就不會高，這樣大容量緩存形同虛設。
3,緩存在SSD固態硬碟中的作用：
剛才為大家介紹了什麼是緩存，以及它在機械硬碟和內存中發揮的作用，其實緩存在SSD固態硬碟中發揮的作用也相差不遠。SSD上的緩存一般都是1或者2顆DRAM顆粒構成，起到數據交換緩沖作用。一款SSD產品是否有緩存這樣的設計，往往是廠商根據產品定位和用途做得決定，一般一些入門級產品或者低速產品，在設計上就會考慮不帶緩存方案，而一些高速產品由於數據交換量大，就設計有緩存，以提高產品的讀寫效率。
通常帶有緩存的SSD在價格上或比不帶緩存的略高一些，雖然SSD帶緩存讀取小文件的速度會快些，但對SSD來說，快的太有限了。就反應速度來說，SSD的反應速度一般都在0.2毫秒以內，不比緩存慢。所以帶緩存對讀取速度的提升，幾乎可以忽略。其次帶不帶緩存並不影響SSD的壽命，決定SSD壽虛孫啟命的是NAND FLASH的寫入次數。其次，主控晶元的好壞才是是決定SSD性能和使用壽命的重要因素。
4,總結：
通過介紹相信大家對緩存的作用有了深入的了解，另外我們可以看出緩存在內存、機械硬碟和SSD固態硬碟身上發揮作用的強弱是不一樣的。緩存是為了平衡高速設備和低速設備之間的速度差異而存在的，其作用是讓低速設備盡量的不拖高速設備的後腳。
緩存的主要功能在於是電腦有資料放到HDD時，因為HDD機械式運作比電腦慢很多，所以在HDD上放上緩存，暫時存儲資料以便電腦能夠繼續做其他事情，不會因為HDD的動作慢，而拖慢了電腦的效能。
而SSD的速度大幅提升，已經能夠實時處理數據，緩存作為提升速度的作用就不大了。由此我們可以得出依據緩存大小判斷SSD速度並不科學，固態硬碟速度快慢主要由主控晶元和快閃記憶體顆粒品質決定。
『肆』 2022史上最全android面試題歸納匯總（附答案解析）
我經歷過這么多年的摸爬滾打，面試過也被面試過。現總結與歸納Android開發相關面試題：
1、Activity啟動模式有哪些，分別有什麼不同？
2、Service啟動模式有哪些，對應的生命周期？IntentService呢？
3、ContentProvider的作用，是否支持多線程和多進程
4、Broadcast的注冊方式，對應的生命周期是什麼，有序和無序那種可以中斷廣播？
5、AsyncTask的作用，如何使用(包括有哪些方法，能說出同步非同步，能說出不同Android版本下的區別加分）
6、有哪些非同步的方式？
7、Handler機制
8、Dialog的使用及其生命周期
9、Activity的生命周期，能否改？
10、Fragment的生命周期，能否改？
11、Activity和Fragment如何通信
12、View的繪制機制
13、View的事件傳遞機制
14、如何監聽手勢
15、ImageView設置圖片顯示有哪幾種模式，有什麼區別？
16、有哪些存儲方式
17、SharedPreferences是否支持多進程、多線程
別看以上常問的是入門級的，但是有兩三年開發經驗能回答圓滿的人不多。
1、如何理解Activity的任務親和性
2、如何讓Service為單獨的進程
3、IntentService的實現原理
4、LocalBroadcast的作用，實現原理，相對於Broadcast的優勢在哪，劣勢在哪
5、Handler的缺點，會不會造成內存泄漏，有則如何解決
6、Fragment與Activity的區別和聯系
7、Fragment如何緩存布局
8、Fragment與ViewPager的搭配使用，有沒有問題重疊問題，怎麼解決
9、同時提供側滑和上下滑動，如何解決事件傳播問題
10、是否使用過Design包
11、嵌套滑動理解
12、behavior的原理
13、對設計模式有什麼看法，經常使用的有哪些？
中級的稍微偏底層一些，這個主要考察平時是否關注而不是一味地懟業務需求
1、Activity的啟動過程
2、Service創建為單獨進程會有哪些問題？
3、簡述AIDL的構建過程
4、IPC機制有哪些？
5、android多進程通信方式，內部原理
6、App啟動的入口在哪？
7、LRU緩存演算法
8、Bitmap的有哪幾種壓縮演算法，有啥區別？
9、圖片在手機本地存儲大小和在內存大小是否一致，為什麼，Android默認像素一般占幾個位元組？
10、第三方框架的熟練程度，如：
11、SharedPreference內部實現原理
12、模塊化、插件話、組件化等分別有什麼區別，對用有什麼好處
13、說說MV * 模式，並畫出做過項目的架構圖
14、對跨平台方案有哪些了解，使用過哪些？ 比如RN
15、對大前端有什麼看法，了解多少？使用過什麼？
16、對其他語言的了解，kotlin，python、php、c++等
17、興趣愛好是什麼？對未來有什麼規劃？
目前是一些經常會被問到的，當然只是列舉了Android 開發方向的，java的一些還沒列舉，比如異常、網路、多線程、JCF等等
以上問題的答案在下面都有詳細解答，我們不僅整理了這些資料，而且還有一份長達"635頁"的Android資料匯總：
包括：底層原理+項目實戰+面試專題
雖說Android早已不像過去那般火爆，但各大廠對於中高級開發者仍舊是求賢若渴，想要獲取更豐厚的薪資，打鐵還得自身硬。對於框架、源碼、原理、項目實操經驗，都必須有足夠的知識儲備，才可以在面試中擊敗面試官。但是由於網上的資料魚龍混雜，也不成體系，很多人在自我提升的過程中都頭疼不已。 這里就給大家分享一份位元組大佬整理的《Android中高級面試題匯總（2022）》，幫助大家系統的梳理中高級Android知識！裡麵包含了所有Android面試的知識點，刷完進大廠妥妥的 ！
(含：靜態內部類和非靜態內部類的比較，多態的理解與應用， java方法的多態性理解，java中介面和繼承的區別，線程池的好處，詳解，單例，線程池的優點及其原理，線程池的優點，為什麼不推薦通過Executors直接創建線程池，創建線程或線程池時請指定有意義的線程名稱，方便出錯時回溯，深入理解ReentrantLock與Condition，Java多線程：線程間通信之Lock，Synchronized 關鍵字原理，ReentrantLock原理，HashMap中的Hash沖突解決和擴容機制， JVM常見面試題， JVM內存結構，類載入機制/雙親委託…)
（含：Activity知識點， Fragment知識點， Service知識點， Intent知識點…）
（含：屏幕適配，主要控制項優化，事件分發與嵌套滾動…）
（含：MVP架構設計，組件化架構…）
（含：啟動優化，內存優化，繪制優化，安裝包優化…）
（含：開源庫源碼分析，Glide源碼分析，OkHttp源碼分析，Retrofit源碼分析，RxJava源碼分析…）
（含：開源文檔，面試合集…）
『伍』 vr渲染器
沒用過2個版本的人 你問他們也是白問
1.09分很多版本是VR比較早期的渲染開發版本
免費
功能少 默認速度快
1.5 收費 比較成熟的版本但功能多BUG多 默認速度慢
為什麼叫默認速度，
因為有好多『可愛」的朋友非要說VR1.09速度比1.5快。。。。
哎不知道是可憐還是可悲
連內部參數都沒去看
默認1.09的參數底讓友很多特別是QMC核心演算法的參數。
因為現在配製的提高 默認參數也相對提高了 1.5版本的默認參數效果就要好點，對比1.09速度當然有所降低
在核心演算法上 主要多了個提高二次反彈的LIGHTCAHE演算法也叫光照緩存演算法 大大核野提高室內這樣需要強二次光照場景的渲染效率
在就是提供了物理相繼可以真實模擬改滑喊 空氣景深焦距變形等特徵
多了VRSKY 和VRSUN 跟MAX的 IES SUN的功能相似了
其次就是多了不少材質和貼圖 比如替代材質可以自用控制GI反彈以及反射的各種強度和方式
貼圖多了VR的DIRT做臟貼圖 跟MR里的AO貼圖很相似，可模擬GI 現在也有不少做室內的鍾愛VR AO的材質。
另外就是些小的控制功能的提高
比如VR材質球也可以模擬假的高光了
不被渲染的物體GI也可以手動開關控制了，以前不被渲染的物體也有GI遮擋
在就是VR模型重面對渲染影響的問題，通過SENCAND 域值輕松搞定VR模型重疊造成的渲染發黑問題（到今天還有人說VR渲染模型漏光發黑，不能重疊面，真不知道這些人有沒有仔細看過VR幫助）
暴光控制模式更多了 以前只4個現在7個了
以上是我個人總結的VR版本對工作的影響比較多的地方
還有更多的細節變化
『陸』 FIFO和LRU小結
一:FIFO演算法
1.0,FIFO (First in First out) 先進先出(核心原則:最先進來的,最先淘汰); 其實在操作系統的設計理念中很多地方都是利用到了先進先出的思想就是因為這個原則簡單切符合人們的慣性思維,具備公平性實現起來也簡單,直接使用數據結構中的隊列即可實現
1.1,在FIFO 中應該支持這些操作: 一,get(key),如果Cache中存在該key,則返回對應的value值,否則返回 -1; 二,set(key,value),如果Cache中存在該key,則重置value值,如果不存在則將該key插入到Cache中,若Cache已滿則淘汰最先進入Cache的數據
1.2,那麼利用什麼數據結構來實現呢?有這一種思路, 利用一個雙向鏈表保存數據,當來了新數據之後便添加到鏈表末尾,如果Cache存滿數據,則把鏈表頭部數據刪除,然後把次年數據添加到鏈表末尾,在訪問數據的時候,如果在Cache中存在該數據的話,則返回對應的value值,否則返回 -1,如果想提高訪問效率,可以利用hashmap來保存每個key在鏈表中的位置(參考下面拓展)
二:LRU演算法
1.0,LRU (Least recently used) 最近最久未使用調度,其核心思想是"如果數據最近被訪問過,那麼將來被訪問的幾率也更高"; 最常見的實現是使用一個鏈表保存緩存數據,詳細演算法實現如下:
1,新數據插入到鏈表頭部
2,每當緩存命中(即緩存數據被訪問),則將數據移到鏈表頭部;
3,當鏈表滿的時候,將鏈表尾部的數據丟棄
1.1,LRU的優缺點 1.命中率,當存在熱點數據時,LRU的效率很好,但偶發性的,周期性的批量操作會導致LRU命中率急劇下降,緩存污染情況比較嚴重 2,實現相對簡單 3,命中時需要遍歷鏈表,找到命中的數據塊索引,然後需要將數據移到頭部
2.0,LRU-K K代表最近使用的次數,因此LRU也可以認為是LRU-1,它主要是為了解決LRU演算法"緩存污染"的問題,其核心思想是將"最近使用過1次"的判斷標准擴展為"最近使用過K次"; 相比LRU要多維護一個隊列,用於記錄所有緩存數據被訪問的歷史,只有當數據的訪問次數達到K次的時候,才將數據放入緩存.當需要淘汰數據時,LRU-k會淘汰第K次訪問時間距離當前時間最大的數據.詳細實現如下:
2.1,一,數據第一次被訪問,加入到訪問歷史列表; 二,如果數據在訪問歷史列表裡後達到K次訪問,則按照一定(FIFO, LRU)淘汰; 三,當訪問歷史隊列中的數據訪問次數達到k次後,將數據l索引從歷史隊列刪除,將數據移到緩存隊列中,並緩存此數據,緩存隊列重新按照時間排序; 四,緩存數據隊列中被再次訪問後,重新排序; 五,需要淘汰數據時,淘汰緩存隊列中排在末尾的數據(即:淘汰倒數第K次訪問離現在最久的數據)
2.2,LRU-K具有LRU的優點,同時能夠避免LRU的缺點,實際應用中LRU-2是綜合各種因素後最優的選擇,LRU-3或者更大的K值命中率會高,但適應性差,需要大量的數據訪問才能將歷史記錄緩存或者清除掉
2.3優缺,LRU-K降低了"緩存污染"帶來的問題,命中率比LRU要高,但LRU-K隊列是一個優先順序隊列,演算法復雜度和代價相對LRU較高,並且LRU需要記錄那些被訪問過,但是沒有達到K次也就是還沒有放入緩存的對象,因此b內存消耗會比LRU要多,當然如果數據量很大的時候,內存消耗會比較可觀
3.0,Two queues (2Q) 演算法類似於LRU-2,不同點在於2Q將LRU-2演算法中的訪問歷史隊列(歷史隊列,還沒有緩存數據)改為一個FIFO緩存隊列,即: 2Q演算法有兩個緩存隊列,一個是FIFO隊列,一個是LRU隊列.
3.1,當數據第一次訪問時,2Q演算法會將數據緩存在FIFO隊列裡面,當數據第二次被訪問時,則將數據從FIFO隊列移到LRU隊列裡面,兩個隊列各自按照自己的方法淘汰數據; 一,新訪問的數據插入到FIFO隊列, 二,如果數據在FIFO隊列中一直沒有被再次訪問,則最終按照FOFO規則淘汰, 三,如果數據在FIFO隊列中被再次訪問,則將數據移到LRU隊列頭部, 四,如果數據在LRU隊列再次被訪問,則將數據移到LRU隊列頭部, 五,LRU隊列淘汰末尾的數據
3.2,可能會感覺FIFO隊列比LRU隊列短,但並不代表這是演算法的要求,實際應用中兩者比例沒有硬性要求
3.3,2Q演算法命中率高於LRU,切需要兩個隊列,但兩個隊列本身都比較簡單,代價是FIFO和LRU代價之和; 2Q演算法和LRU-2演算法命中率類似,內存消耗也比較接近,但對於最後的緩存數據來說,2Q減少一次從原始儲存讀取數據或者計算數據的操作
4.0,Multi Queue (MQ) 演算法根據訪問頻率將數據劃分為多個隊列,不同的隊列具有不同的訪問優先順序,其核心思想是:優先緩存訪問次數多的數據
4.1,MQ演算法將緩存劃分為多個LRU隊列,每個隊列對應不同的訪問優先順序,訪問優先順序是根據訪問次數計算出來的,詳情: 一,新插入的數據放入Q0; 二,每個隊列按照LRU管理數據; 三,當數據訪問次數達到一定次數需要提升優先順序時將數據從當前隊列刪除,加入到高一級的隊列頭部; 四,為了防止高優先順序數據永遠不被淘汰,每個隊列淘汰數據時,將數據從緩存中刪除,將數據加入Q-history頭部; 五,需要淘汰數據時,從最低一級隊列開始按照LRU淘汰,每個隊列淘汰數據時,將數據從緩存中刪除,將數據索引加入Q-history頭部; 六,如果數據在Q-history中被重新訪問,則重新計算其優先順序,移到目標隊列的頭部; 七,Q-history按照LRU淘汰數據的索引
4.2,MQ降低了"緩存污染"帶來的問題,命中率比LRU高,但MQ需要維護多個隊列,切需要維護每個數據的訪問時間,復雜度比較高,並且MQ需要記錄每個數據的訪問時間,需要定時掃碼所有隊列,代價也比較高
4.3,雖然MQ的隊列看起來數量比較多,但由於所有隊列之和受限於緩存容量的大小,因此這里多個隊列長度之和和一個LRU隊列是一樣的,因此隊列掃碼性能接近
小結: 命中率 LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU ; 復雜度 LRU-2 > MQ(2) > 2Q >LRU ; 代價 LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU ; 需要注意的是,命中率並不是越高越好,實際中應該根據業務需求和對數據的訪問情況進行分析選擇,LRU雖然看起來命中率低一些,切存在"緩存污染"的問題,但其簡單切代價小,實際中反而應用更多
拓展:基於 雙鏈表的 LRU 實現: 一,傳統意義的LRU演算法是每一個Cache對象設置一個定時器,每次Cache命中則給定時器 +1,而Cache用完需要淘汰舊內容,放置新內容時就查看所有的計時器,並將使用的內容替換掉; 其弊端很明顯,如果Cache的數量少,問題不大,但如果Cache的空間過大,達到10W或者100W以上,一旦需要淘汰,則需要遍歷所有計時器,其性能與資源消耗巨大,效率也就非常的慢了; 二,雙鏈表原理,將Cache的所有位置都用雙鏈表連接起來,當一個位置被命中之後,就將通過調整鏈表的指向,將該位置調整到鏈表頭的位置,新加入Cache直接加到鏈表頭中,這樣在多次進行Cache操作後,最近被命中的就會被向鏈表頭方向移動,而沒有命中的則向鏈表後部移動,鏈表尾則表示最近最少命中的Cache,當需要替換內容時我們只需要淘汰鏈表最後的部分即可!
如果錯誤或者建議,歡迎下方留言,謝謝!
『柒』 內存與緩存的區別
CPU緩存（Cache Memoney）位於CPU與內存之間的臨時存儲器，它的容量比內存小但交換速度快。在緩存中的數據是內存中的一小部分，但這一小部分是短時間內CPU即將訪問的，當CPU調用大量數據時，就可避開內存直接從緩存中調用，從而加快讀取速度。由此可見，在CPU中加入緩存是一種高效的解決方案，這樣整個內存儲器（緩存+內存）就變成了既有緩存的高速度，又有內存的大容量的存儲系統了。緩存對CPU的性能影響很大，主要是因為CPU的數據交換順序和CPU與緩存間的帶寬引起的。
緩存哪空的工作原理是當CPU要讀取一個數據時，首先從緩存中查找，如果找到就立即讀取並送給CPU處理；如果沒有找到，就用相對慢的速度從內存中讀取並送給CPU處理，同時把這個數據所在的數據塊調入緩存中，可以使得以後對整塊數據的讀取都從緩存中進行，不必再調用內存。
正是這樣的讀取機制使CPU讀取緩存的命中率非常高（大多數CPU可達90%左右），也就是說CPU下一次要讀取的數據90%都在緩存中，只有大約10%需要從內存讀取。這大大節省了CPU直接讀取內存的時間，也使CPU讀取數據時基本無需等待。總的來說，CPU讀取數據的順序是先緩存後內存。
最早先的CPU緩存是個整體的，而且容量很低，英特爾公司從Pentium時代開始把緩存進行了分類。當時集成在CPU內核中的緩存已不足以滿足CPU的需求，而製造工藝上的限制又不能大幅度提高緩存的容量。因此出現了集成在與CPU同一塊電路板上或主板上的緩存，此時就把 CPU內核集成的緩存稱為一級緩存，而外部的稱為二級緩存。一級緩存中還分數據緩存（Data Cache，D-Cache）和指令緩存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分別用來存放數據和執行這些數據的指令，而且兩者可以同時被CPU訪問，減少了爭用Cache所造成的沖突，提高了處理器效能。英特爾公司在推出Pentium 4處理器時，還新增了一種一級追蹤緩存，容量為12KB.
隨著CPU製造工藝的發展，二級緩存也能輕易的集成在CPU內核中，容量李差瞎也在逐年提升。現在再用集成在CPU內部與否來定義一、二級緩存，已不確切。而且隨著二級緩存被集成入CPU內核中，以往二級緩存與CPU大差距分頻的情況也被改變，此時其以相同於主頻的速度工作，可以為CPU提供更高的傳輸速度。
二級緩存是CPU性能表現的關鍵之一，在CPU核心不變化的情況下，增加二級緩存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二級緩存上有差異，由此可見二級緩存對於CPU的重要性。
CPU在緩存中找到有用的數據被稱為命中，當緩存中沒有CPU所需的數據時（這時稱為未命中），CPU才訪問內存。從理論上講，在一顆擁有二級緩存的CPU中，讀取一級緩存的命中率為80%。也就是說CPU一級緩存中找到的有用數據占數據總量的80%，剩下的20%從二級緩存中讀取。由於不能准確預測將要執行的數據，讀取二級緩存的命中率也在80%左慶磨右（從二級緩存讀到有用的數據占總數據的16%）。那麼還有的數據就不得不從內存調用，但這已經是一個相當小的比例了。目前的較高端的CPU中，還會帶有三級緩存，它是為讀取二級緩存後未命中的數據設計的—種緩存，在擁有三級緩存的CPU中，只有約5%的數據需要從內存中調用，這進一步提高了CPU的效率。
為了保證CPU訪問時有較高的命中率，緩存中的內容應該按一定的演算法替換。一種較常用的演算法是「最近最少使用演算法」（LRU演算法），它是將最近一段時間內最少被訪問過的行淘汰出局。因此需要為每行設置一個計數器，LRU演算法是把命中行的計數器清零，其他各行計數器加1。當需要替換時淘汰行計數器計數值最大的數據行出局。這是一種高效、科學的演算法，其計數器清零過程可以把一些頻繁調用後再不需要的數據淘汰出緩存，提高緩存的利用率。
CPU產品中，一級緩存的容量基本在4KB到64KB之間，二級緩存的容量則分為128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一級緩存容量各產品之間相差不大，而二級緩存容量則是提高CPU性能的關鍵。二級緩存容量的提升是由CPU製造工藝所決定的，容量增大必然導致CPU內部晶體管數的增加，要在有限的CPU面積上集成更大的緩存，對製造工藝的要求也就越高。
什麼是內存呢？在計算機的組成結構中，有一個很重要的部分，就是存儲器。存儲器是用來存儲程序和數據的部件，對於計算機來說，有了存儲器，才有記憶功能，才能保證正常工作。存儲器的種類很多，按其用途可分為主存儲器和輔助存儲器，主存儲器又稱內存儲器（簡稱內存），輔助存儲器又稱外存儲器（簡稱外存）。外存通常是磁性介質或光碟，像硬碟，軟盤，磁帶，CD等，能長期保存信息，並且不依賴於電來保存信息，但是由機械部件帶動，速度與CPU相比就顯得慢的多。內存指的就是主板上的存儲部件，是CPU直接與之溝通，並用其存儲數據的部件，存放當前正在使用的（即執行中）的數據和程序，它的物理實質就是一組或多組具備數據輸入輸出和數據存儲功能的集成電路，內存只用於暫時存放程序和數據，一旦關閉電源或發生斷電，其中的程序和數據就會丟失。
既然內存是用來存放當前正在使用的（即執行中）的數據和程序，那麼它是怎麼工作的呢？我們平常所提到的計算機的內存指的是動態內存（即DRAM），動態內存中所謂的「動態」，指的是當我們將數據寫入DRAM後，經過一段時間，數據會丟失，因此需要一個額外設電路進行內存刷新操作。具體的工作過程是這樣的：一個DRAM的存儲單元存儲的是0還是1取決於電容是否有電荷，有電荷代表1，無電荷代表0。但時間一長，代表1的電容會放電，代表0的電容會吸收電荷，這就是數據丟失的原因；刷新操作定期對電容進行檢查，若電量大於滿電量的1／2，則認為其代表1，並把電容充滿電；若電量小於1／2，則認為其代表0，並把電容放電，藉此來保持數據的連續性。
從一有計算機開始，就有內存。內存發展到今天也經歷了很多次的技術改進，從最早的DRAM一直到FPMDRAM、EDODRAM、SDRAM等，內存的速度一直在提高且容量也在不斷的增加。今天，伺服器主要使用的是什麼樣的內存呢？目前，IA架構的伺服器普遍使用的是REG ISTEREDECCSDRAM，下一期我們將詳細介紹這一全新的內存技術及它給伺服器帶來的獨特的技術優勢。
『捌』 內存管理機制
一內存管理機制概述
從操作系統的角度來說，內存就是一塊數據存儲區域，而且他是可以被操作系統調動的資源。在現在的多進程操作系統當中，內存管理十分重要。操作系統它會為每一個進程合理分配內存資源，這里我們來從兩個角度來分析，什麼是內存管理機制。
1、分配機制
操作系統它會為每一個進程分配一個合理的大小，從而他燃亮能保證每一個進程能夠正常的運行。而不至於內存不夠使用或者某個進程佔用太多的內存，這就是操作系統裡面的分配概念。
2、回收機制（這一塊是操作系統特別重要的一塊）
在系統內存不足的時候，他會有一個回收再分配內存資源的機制，從而能夠保證新的進程能夠正常運行。而回收的時候就要殺死那些佔有內存的進程，所以操作系統需要提供一套合理的殺死這些進程的機制，從而把副作用將到最低，而對於我們安卓系統來說，它對內存管理也有一套特別的辦法，它和PC端是不一樣的。我們都知道安卓它是移動操作系統，一般情況下安卓的內存資源會比PC端更少，所以我們就要更加謹慎的管理內存。
二 Android 內存管理機制
1、分配機制
我們知道，安卓在為每一個進程分配內存的時候，它採用了一個彈性的分配方式，比如剛開始他不會為一個新的APP分配太多的內存空間，而是給每一個app進程分配一個小額的內存量，而這個量是根據每一個移動端設備物理尺寸大小所決定，隨著你的APP不斷的運行，你可能發現當前內存已經不夠使用了，這個時候安卓就會為每一個進程分配額外的大小，但是我們需要注意的是，分配的額外的內存大小不是隨意去分配的，他是有限度的。因為我們都知道，安卓的內存大小是有限制的，所以說系統不可能為每一個APP進程分配無限大的內存.
總結：安卓的分配機制它的最大限度就是讓更多的進程存活在內存當中，當用戶下次再次啟動時，他就不需要重新創建進程，他只需要恢復已有的進程即可，這樣就減少了應用啟動的時候，提高用戶體驗。
2、回收機制
安卓對內存的使用，他的宗旨是盡最大限度的使用。它是繼承linux的特點，安卓系統他會在內存中保存盡可能多的數據。這里也有一個缺點，比如說有的進程不再被使用，但是數笑段坦據還保存在內存當中，所以現在安卓不推薦直接退出應用。如果這樣當用戶下次啟動應用的時候，只需要恢復當前進程即可，而不需要創建新進程。當安卓發現內存不夠使用，開始回收內存的時候，安卓就會殺死其他進程。來回收足夠的內存，從而開啟新的進程。這里注意，對於進程分配他有一個優先順序的概念，
優先順序它主要分為五個階段。
第一：前台進程，屏幕當中顯示的進程
第二：可見進程，他已經不屬於前台進程，用戶仍能看見的進程，
第三：服務進程，例如定位、鬧鍾等。
第四：後台進程，後台進程不同於服務進程，它是在後台處理一些計算的進程.
第五：空進程，沒有任何東西在內存運行的進程。內存可以隨時回收。
三、安卓中為什麼會有這五個分級
答：因為優先順序越低的進程，被內存回收的概率越大
1、例如前台進程、可見進程、服務進程：一般情況下是不會被殺死的，
2、後台進程：他會存放在一個緩存的列表中，就是lru（最進最少使用的）緩存機碰桐制，先殺死的進程他會處於這個列表的尾部（也就是最進最少使用的後台進程會被第一個殺死）。
3、空進程：他是為了平衡整個系統的性能，安卓是不會保存這些進程的，
四、回收效率概念是什麼
答：當安卓開始殺死進程的時候，系統會判斷每一個殺死後所帶來的回收效益，因為安卓更喜歡殺死一個能夠回收更多內存的進程，在這里我們就知道，可以殺死更多的進程，來獲取更多的內存。當然我們還是希望能夠殺死少的進程，這樣對用戶的體驗影響越小。
五、遵循內存管理機制的目標
答：我們在開發項目的時候，都會給APP頂訂一個內存目標，這目標有以下幾點：
1、更少的佔用內存：我們都知道，如果一個APP性能更好，站用戶手機的內存越少，這樣對用戶的體驗，都是一個很好的目標。
2、在合適的時候，合理的釋放系統資源。（並不是你不要的馬上就要回收，如果頻繁的釋放對象，會造成內存抖動，而內存抖動會造成很多不好的現象，比如UI卡頓、anr、甚至是oom）
3、在系統內存緊張的時候，能釋放掉大部分不重要的資源，來為Android系統提供可用的內存。
4、能夠很合理的在特殊生命周期中，保存或者還原重要數據，以至於系統能夠正確的重新回復應用
六、內存優化方法。
答：我們在開發項目的時候，都會給APP頂訂一個內存目標，這目標有以下幾點：
1、當service完成任務，盡量停止它。我們知道service進程優先順序是比較低的，他的優先順序叫做服務進程。所以這會影響到它的內存回收，這里我們可以用IntentService替換Service完成所需要的任務。
好處有兩點：
第一點：我們知道IntentService是繼承Service，他也是一個服務，但是他不同Service的地方，Service是默認在主線程，所以Service不可以做耗時操作， 是內部開啟一個子線程，所以在他的onHandleIntent方法中，可以做一些耗時操作。
第二點：IntentService執行完之後他會自動停止，而Service必須手動調用才能停止，如果Service沒有退出就會造成內存的泄露。
2、在UI不可見的時候，釋放掉一些只有UI使用的資源
3、在系統內存緊張的時候，盡可能多的釋放掉一些非重要的資源。
4、避免濫用Bitmap導致資源浪費。（根據當前解析度壓縮Bitmap是最好的選擇，只用後要調用recycle方法釋放掉Bitmap在C內存中的內存，也可以使用軟引用引用一個Bitmap，然後使用lru緩存，來對Bitmap進行緩存演算法）
5、使用針對內存優化過的數據容器，少用枚舉常量，它消耗的內存是普通常量的兩倍多
6、避免使用依賴注入框架。：例如我們項目開發過程中，會使用很多的注入框架，例如ButterKnife。使用這些依賴框架有好的地方，但是也會給我們帶來額外的服務。
7、使用多進程，例如定位、推送、WebView就可以寫一個後台進程來執行。特別是Webview如果不開啟一個進程的話就會造成內存泄露。
『玖』 vuefor重新賦值數組有緩存
近期開發了一個新功能，就是上傳圖片，並支持刪除，於是乎寫了一個組件。上傳是沒有問喚畢題的，但是刪除的卜鏈兆時候老是出問題，問題是刪除的時候，例如總共上傳了4張圖片，我刪除了第二張，就剩下了三張，但是現在的第二張和第三張圖片是一樣的，這是什麼情況？經過分析之後，知道了是因為緩存的原因。使用v-for的時候設置key值得時候，我用的是index，導致存在緩存的情況，這個和vue中的diff演算法有關。於是，我就給每一項設置一個獨一無二的索引值，就是給每一項加一個時間戳new Date().getTime()作為索引值，這樣的話就沒有緩存的情況了，完美地解決了這個問題，補充：獨一無二的索引值用symbol類型的值會更好一點。後面會總結一下vue中的diff演算法。vue緩存v-forindex生肖羊，43歲之後命有多好？重點強調1979年的，結果看哭了！麥玲玲僅供娛樂廣告Vue3 keep-alive實現通過key值來控制是否緩存頁面472閱讀·0評論·0點贊2022年9月21日keep-alive v-for為何使用key值 slot插槽和vue及prop驗證756閱讀·0評論·0點贊2021年4月19日android和h5圖片傳輸問題,混合開發-H5 調用Android 的相冊和照相機上傳圖片的問題...350閱讀·0評論·0點贊2021年6月2日v-for中加入key的作用635閱讀·2評論·5點贊2019年10月16日vue的基礎原理使用(v-for、v-if同時使用等)894閱讀·0評論·0點贊2021年12月30日當 el-upload 遇上 v-for 時應該注意的問題2058閱讀·6評型租論·1點贊2020年12月15日生肖兔：1975年的「兔」過了47歲後財富,婚姻,事業走向變數(免費)姓名測算_僅供娛樂廣告v-for解決數據渲染刷新問題1064閱讀·0評論·0點贊2021年5月31日vue中v-for的最佳使用技巧875閱讀·0評論·1點贊2021年8月18日Vue —— 解決圖片緩存問題2611閱讀·1評論·2點贊2021年12月9日解決使用keep-alive緩存的組件添加key後，熱重載失效問題1636閱讀·0評論·3點贊2021年6月8日v-for中為什麼要加key，原理是什麼448閱讀·0評論·1點贊2020年11月19日淺談ThreadLocal1576閱讀·0評論·5點贊2021年11月5日【vue.js】+雲存儲（實現圖片上傳功能）5955閱讀·23評論·16點贊2021年5月14日Vue中關於v-for循環時添加key屬性問題與理解1214閱讀·0評論·3點贊2021年12月2日帶你詳細了解Vue中的v-for8663閱讀·0評論·4點贊2022年4月11日vue中v-for的用法9.7W閱讀·4評論·22點贊2019年3月5日vue里頁面的緩存詳解
『拾』 Android程序員的較好的職業規劃應該是怎樣
Android程序員的職業規劃,怎麼說呢？一句話叫做：早知如此，又何必當初。命運有些是自己可以掌握的，有些可能需要運氣和機會。
一、路徑可達
先說說路徑可達這個詞吧？有些人會覺得他的路看不到未來，有些人就可以清晰的看到他的方向。如果你現在所做的工作過兩年會不會有所成長，達到你的目標。如果答案是否定的，那麼說明現在的工作是沒有上升通道的，就需要改變。當然安於現狀不思進取是另外一回事。時刻反思自己所走的路，然後迅速調整，可能會少走很多彎路，畢竟時間不可逆。
二、時間規劃
我有時候會想我五年後在哪裡？做什麼？大部分人對於這個都會比較模糊。因為時間跨度太大。五年時間相當於整個生命長河其實比較短，但在職業規劃中確是很長的段，特別是剛畢業的那五年。從時間規劃來講肯定會用到時間的切分。宏觀的東西只有落地到一件件事上才是有效的，才算得上完整的規劃。但是話又說回來人是有惰性的，人對於這種有限制的東西有天然的排斥感，執行起來非常痛苦，即使開始執行起來很有激情，過不了幾個月，所有的計劃都縮水了，這同時也導致了很多時間的浪費和做事情的盲目性。所以計劃的時效性和執行很重要，這里又會涉及一個詞：「執行力」。
沒有計劃也導致學習變成一個一個孤立的點，完全沒有串連性。因為你是想到學什麼學什麼，而不是計劃著學，一段時間後可能會有一些積累，但是永遠深度不夠。這可以做一個簡單的實驗，把自己腦子里的東西理一理，如果時間需要很長說明整體知識體系已經有些混亂，可以對比一下操作系統的磁碟整理。如果一個人能很好的管理時間那麼必成大牛。好學生好在哪裡，排除智商的因素外，就是時間管理和善於思考。我覺得我自己最大的問題：時間管理，自律性，溝通能力。這三塊是我覺得自己最缺乏一定程度上是致命的，很大程度上會決定我未來的所發展的高度。
三、項目經理還是架構師
在程序員中一直有個討論就是將來要做項目經理還是做架構師。這兩條路的側重點不一樣，所以積累的東西也可能不同。項目經理更強調綜合能力，比如說協調能力，溝通能力等一系列偏管理的能力。而架構師可能更專注於技術本身，技術上的宏觀方向。兩條路有重疊，但是更多的是區別。有些項目經理可能就不會寫代碼。但是同樣可以帶好一個項目，一個團隊。
我曾經也問自己要是以後這兩條路走哪條，其實都可以嘗試一下。比如說給一個項目讓我帶帶，我能否把它帶好，其實需要機會，同時也需要自己去爭取這樣的機會。所以我的答案就是如果有機會的話兩條路都可以嘗試走走，就是兩個方向的一些能力都可以進行積累。很多人認為項目經理是一個職位，我倒覺得是動態的，這個項目中你做項目經理，另外一個項目中可能又是開發工程師。所以不永遠是項目經理，也不永遠是開發工程師。
就程序員而言，專注技術是沒有任何問題的，先技術後管理。管理這個東西總的說有點虛無飄渺，各都有各的一套理論，比較難以評估。但是技術是可測量的，通過一定的努力技術水平都會有定的躍升。記得在《肖申克的救贖》裡面說到地質的形成只需要兩個條件：壓力和時間。其實對於學技術也是一樣的。只要肯學一定會達到某個水平。到大牛級別的確實需要一些悟性和天分。
四、我的選擇
我為什麼覺得自己應該走架構師這條路，這和我職業終極目標是契合的。這里先說一下架構師做什麼？架構師負責整個項目甚至整個系統的構架（這一句話等於廢話）。一般型的項目可能這個設計項目就做掉甚至可能就不需要架構。但是系統復雜度上升的時候，會涉及到系統之間的交互，還有技術的可行性和整個設計的方案。這個時候架構師就出場了。另外的工作就是承擔一定的培養新人的工作。所以架構師都需要具備比較好的口才，很多人都說程序員不會說話，錯了，那是低端的，到了高端的程序員口才都很好，看一下那些程序員大會中侃侃而談的架構師們，是不是有種「高端大氣上檔次」的感覺。這後面會發現有一個發展方向就是「培訓師」，還可以寫書，其實這些都可能是一些「副產品」。技術到一定的境界很多事情到都是水到渠成。
架構師寫代碼嗎？當然寫。他們肯定不會寫那些簡單的代碼，他們一般寫什麼代碼？框架，一般來講優秀的框架都是一個人或者極少人寫出來的。比如說Linux的核心就是一個人寫出來的。好的代碼絕不是人堆出來的。你給100個初級程序員也整不出一個Struts來。這里會衍生出另外一條路，就是開源框架，很多牛人都是開源社區的愛好者。都或多或少的參與了一些開源項目。甚至把自己寫的一些東西開源出來。一般來講能做到這個級別那是相當厲害的了。
五、領域方向
我記得以前總有人問我你最擅長的領域是什麼？這個問題一問我就懵了，因為我從來就沒想過這個問題。可能本身還沒到分領域的級別，還處於一種「原始積累」階段。技術學到一定階段的時候是分領域的。領域之間會有一些交叉。
我所知道的大方向是「高性能，大數據量，移到平台「。這是我給Java這所分的三個方向。其實我上面所說的三個方向不一定是同一個維度。但是我認為寫Java的如果沒有沾上這三個方向中的一個，一定沒有前途。高性能和大數據量的處理需要比較多的技術儲備。很多人說寫個Java就是CRUD（嚴格來講，對於計算機本身所有的操作都是CRUD）。可是在高性能情況下所涉及的問題一下成指數級增長。各種「水平擴展」，「服務化」，「容災」，」緩存」等各種牛B的詞彙就來了，你寫一般的CRUD最多也就知道個SSH，這是不一樣的。比如說做大數據量的處理一定會知道Hadoop，然後就是雲計算，雲存儲。反正什麼牛B什麼來。移動平台和上面我所說的維度不一樣，因為移動平台相對應的是PC平台。但是由於移動平台的發展時間很短。所以能搭上這趟快車也有不錯的發展。要是早些年（2012年以前）進入移動平台的開發，現在同水平的程序員工資肯定更高。這是平台發展所帶來的紅利。雖然三年前我預見到了移動平台的無可限量，但是那時候就像一個一無所有的人，還管它什麼移動平台還是PC平台，能寫代碼做項目就OK。以至於我學了一個月的Android就偃旗息鼓。
不管怎麼樣技術的底層都是一樣的，所以扎實的基礎是必要的，這就是為什麼演算法和數據結構是永恆不衰的。很多人說演算法和數據結構無用那就是無知的表現。這個無知就像在討論讀大學有沒有用一樣。
六、總結
上面所說的一些東西可能都會比較虛，很多人都可能明白其中的道道，比如說到時間管理，這個估計從學生時代就在講。但是真正的執行還是千差萬別。所以又回歸到哪裡？回歸到人本身。後來我想明白一件事情，即使道理再明白，沒有好的執行仍然等於空談。這里我回想起劉未鵬的《暗時間》。裡面非常細致的講了對於時間的管理。這個我讀大學的時候同樣在一本書《讀大學，究竟讀什麼》裡面也有所論述。當然兩個方向是不一樣的，一個是程序員的思維，另外一個是文科生的思維。但是道理只有一個，時間利用率的本質是什麼。
另外就是實踐，強烈的實踐。我記得大學的時候讀《人性的弱點》真是心潮澎湃，可是過不了多久我就忘了書中的內容。所以沒有把書中的一些東西深刻的印記在腦海里並轉化成你自己的東西，它永遠只是知識。