‘壹’ NET中栈和堆的区别
堆和栈的区别：
一、堆栈空间分配区别：
1、栈（操作系统）：由操作系统自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈；
2、堆（操作系统）： 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收，分配方式倒是类似于链表。
二、堆栈缓存方式区别：
1、栈使用的是一级缓存， 他们通常都是被调用时处于存储空间中，调用完毕立即释放；
2、堆是存放在二级缓存中，生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定（并不是一旦成为孤儿对象轿此清就能被回收）。扒胡所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。
三、堆栈数据结构区别：
堆（数据结构闭前）：堆可以被看成是一棵树，如：堆排序；
栈（数据结构）：一种先进后出的数据结构。
‘贰’ 固态硬盘缓存有什么用
固态硬盘：
其实对于笔记本使用固态硬盘来说，品牌 无所谓哪个都一样，只要质保好就可以了。因为固态硬盘质保非常不太好。笔记本系统最好装在固态里面，其他大容量的数据最好放在普通硬盘里面。因为固态硬盘与优盘存储介质迟闷销都是由芯片自称的。使用寿命决定于使用次数。而且Flash不罩御建议存储大容量的数据。会降低使用寿命的。
如有问题可以追问，希望能帮助大码游家 愿采纳~~~~
‘叁’ 硬盘 SSD缓存
缓存在固态硬盘中的作用
随着SSD固态硬盘的普及，如今带有缓存的SSD价格也逐渐被用户接受，虽然我们知道有缓存的SSD在价格上会比没有缓存的略贵一些，但是缓存究竟在SSD固态硬盘中发挥了怎样的作用并不是每个用户都了解。
1,什么是缓存：
其实“缓存”一词单纯从字面上理解可解释为延缓存放，简单的说“缓存”是为了平衡高速设备和低速设备之间的速度差异而存在凯知的。作用是让低速设备尽量的不拖高速设备的后退。这里之所以用“尽量”一词，主要是各类产品中的缓存容量有限，算法也不可能100%的准确命中，所以低速设备多多少少还是会拖高速设备的后腿，缓存的作用只能是“尽量”减少这种现象。
例如CPU缓存;每当CPU从内存里读数据时，会向内存控制器发出一个读指令，要求内存控制器返回其要求的数据，可是因为内存响应速度相对于CPU是很慢的，所以在数据返回之前CPU只有无所事事的“等待”，如果经常出现这样的情况，再快的CPU也会被内存拖后腿，效率也不会提高。
在主内存(RAM)和CPU之间，放一块小容量的SRAM。当CPU申请RAM数据的时候，先在SRAM里面寻找，如果找到了数据，就不用花费很多时间到RAM里去读了(同步读取)。如果SRAM里没有数据，再到RAM去读，当RAM返回数据的时候，不仅仅返回原来所需要的数据，同时“捎带”返回所需数据“前后”的一些看似无关的数据，并将这些数据放入SRAM中。
下次CPU再次到SRAM里读数据的时候，如果所需数据正好在SRAM里，就可以“命中”了。从原理上可以看出，命中差如率越高，CPU的效率就越高。而命中率又是被“捎带”返回的数据所决定的，哪些数据被捎带返回，这个就要依CPU内部的缓存算法而定了。由此可见，由于缓存容量远远小于主内存容量，而缓存算法也不可能100%的准确命中。
2,缓存在机械硬盘中的作用：
以上是以CPU缓存做例子。但是在电脑系统里，缓存并不仅仅是CPU独有，因为高速设备与低速设备的矛盾并不仅仅体现在CPU和内存之间。现在假如说，我要把数据从内存写入硬盘，由于硬盘相当缓慢，需要等待很长的时间才能完成此任务。那么用户体验就是电脑非常慢。实际上，这里CPU不慢，内存不慢，只是硬盘太慢了。
解决机械硬盘速度过慢的问题，就在其内部安置了一个小容量的内存，也就是硬盘的缓存，数据首先写入到缓存里。那么在操作系统层面，就会认为数据已经写入了，用户的感觉就是快速。随后硬盘自己再从缓存写入到盘片，这个过程无需用户干预了。
不过需要注意的是，其实硬盘的缓存并不全都用于缓存数据，还有其他用途，所以不见得缓存越大，性能就越好。而且还有个缓存算法问题。如果算法不优秀，命中率就不会高，这样大容量缓存形同虚设。
3,缓存在SSD固态硬盘中的作用：
刚才为大家介绍了什么是缓存，以及它在机械硬盘和内存中发挥的作用，其实缓存在SSD固态硬盘中发挥的作用也相差不远。SSD上的缓存一般都是1或者2颗DRAM颗粒构成，起到数据交换缓冲作用。一款SSD产品是否有缓存这样的设计，往往是厂商根据产品定位和用途做得决定，一般一些入门级产品或者低速产品，在设计上就会考虑不带缓存方案，而一些高速产品由于数据交换量大，就设计有缓存，以提高产品的读写效率。
通常带有缓存的SSD在价格上或比不带缓存的略高一些，虽然SSD带缓存读取小文件的速度会快些，但对SSD来说，快的太有限了。就反应速度来说，SSD的反应速度一般都在0.2毫秒以内，不比缓存慢。所以带缓存对读取速度的提升，几乎可以忽略。其次带不带缓存并不影响SSD的寿命，决定SSD寿虚孙启命的是NAND FLASH的写入次数。其次，主控芯片的好坏才是是决定SSD性能和使用寿命的重要因素。
4,总结：
通过介绍相信大家对缓存的作用有了深入的了解，另外我们可以看出缓存在内存、机械硬盘和SSD固态硬盘身上发挥作用的强弱是不一样的。缓存是为了平衡高速设备和低速设备之间的速度差异而存在的，其作用是让低速设备尽量的不拖高速设备的后脚。
缓存的主要功能在于是电脑有资料放到HDD时，因为HDD机械式运作比电脑慢很多，所以在HDD上放上缓存，暂时存储资料以便电脑能够继续做其他事情，不会因为HDD的动作慢，而拖慢了电脑的效能。
而SSD的速度大幅提升，已经能够实时处理数据，缓存作为提升速度的作用就不大了。由此我们可以得出依据缓存大小判断SSD速度并不科学，固态硬盘速度快慢主要由主控芯片和闪存颗粒品质决定。
‘肆’ 2022史上最全android面试题归纳汇总（附答案解析）
我经历过这么多年的摸爬滚打，面试过也被面试过。现总结与归纳Android开发相关面试题：
1、Activity启动模式有哪些，分别有什么不同？
2、Service启动模式有哪些，对应的生命周期？IntentService呢？
3、ContentProvider的作用，是否支持多线程和多进程
4、Broadcast的注册方式，对应的生命周期是什么，有序和无序那种可以中断广播？
5、AsyncTask的作用，如何使用(包括有哪些方法，能说出同步异步，能说出不同Android版本下的区别加分）
6、有哪些异步的方式？
7、Handler机制
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的绘制机制
13、View的事件传递机制
14、如何监听手势
15、ImageView设置图片显示有哪几种模式，有什么区别？
16、有哪些存储方式
17、SharedPreferences是否支持多进程、多线程
别看以上常问的是入门级的，但是有两三年开发经验能回答圆满的人不多。
1、如何理解Activity的任务亲和性
2、如何让Service为单独的进程
3、IntentService的实现原理
4、LocalBroadcast的作用，实现原理，相对于Broadcast的优势在哪，劣势在哪
5、Handler的缺点，会不会造成内存泄漏，有则如何解决
6、Fragment与Activity的区别和联系
7、Fragment如何缓存布局
8、Fragment与ViewPager的搭配使用，有没有问题重叠问题，怎么解决
9、同时提供侧滑和上下滑动，如何解决事件传播问题
10、是否使用过Design包
11、嵌套滑动理解
12、behavior的原理
13、对设计模式有什么看法，经常使用的有哪些？
中级的稍微偏底层一些，这个主要考察平时是否关注而不是一味地怼业务需求
1、Activity的启动过程
2、Service创建为单独进程会有哪些问题？
3、简述AIDL的构建过程
4、IPC机制有哪些？
5、android多进程通信方式，内部原理
6、App启动的入口在哪？
7、LRU缓存算法
8、Bitmap的有哪几种压缩算法，有啥区别？
9、图片在手机本地存储大小和在内存大小是否一致，为什么，Android默认像素一般占几个字节？
10、第三方框架的熟练程度，如：
11、SharedPreference内部实现原理
12、模块化、插件话、组件化等分别有什么区别，对用有什么好处
13、说说MV * 模式，并画出做过项目的架构图
14、对跨平台方案有哪些了解，使用过哪些？ 比如RN
15、对大前端有什么看法，了解多少？使用过什么？
16、对其他语言的了解，kotlin，python、php、c++等
17、兴趣爱好是什么？对未来有什么规划？
目前是一些经常会被问到的，当然只是列举了Android 开发方向的，java的一些还没列举，比如异常、网络、多线程、JCF等等
以上问题的答案在下面都有详细解答，我们不仅整理了这些资料，而且还有一份长达"635页"的Android资料汇总：
包括：底层原理+项目实战+面试专题
虽说Android早已不像过去那般火爆，但各大厂对于中高级开发者仍旧是求贤若渴，想要获取更丰厚的薪资，打铁还得自身硬。对于框架、源码、原理、项目实操经验，都必须有足够的知识储备，才可以在面试中击败面试官。但是由于网上的资料鱼龙混杂，也不成体系，很多人在自我提升的过程中都头疼不已。 这里就给大家分享一份字节大佬整理的《Android中高级面试题汇总（2022）》，帮助大家系统的梳理中高级Android知识！里面包含了所有Android面试的知识点，刷完进大厂妥妥的 ！
(含：静态内部类和非静态内部类的比较，多态的理解与应用， java方法的多态性理解，java中接口和继承的区别，线程池的好处，详解，单例，线程池的优点及其原理，线程池的优点，为什么不推荐通过Executors直接创建线程池，创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯，深入理解ReentrantLock与Condition，Java多线程：线程间通信之Lock，Synchronized 关键字原理，ReentrantLock原理，HashMap中的Hash冲突解决和扩容机制， JVM常见面试题， JVM内存结构，类加载机制/双亲委托…)
（含：Activity知识点， Fragment知识点， Service知识点， Intent知识点…）
（含：屏幕适配，主要控件优化，事件分发与嵌套滚动…）
（含：MVP架构设计，组件化架构…）
（含：启动优化，内存优化，绘制优化，安装包优化…）
（含：开源库源码分析，Glide源码分析，OkHttp源码分析，Retrofit源码分析，RxJava源码分析…）
（含：开源文档，面试合集…）
‘伍’ vr渲染器
没用过2个版本的人 你问他们也是白问
1.09分很多版本是VR比较早期的渲染开发版本
免费
功能少 默认速度快
1.5 收费 比较成熟的版本但功能多BUG多 默认速度慢
为什么叫默认速度，
因为有好多‘可爱”的朋友非要说VR1.09速度比1.5快。。。。
哎不知道是可怜还是可悲
连内部参数都没去看
默认1.09的参数底让友很多特别是QMC核心算法的参数。
因为现在配制的提高 默认参数也相对提高了 1.5版本的默认参数效果就要好点，对比1.09速度当然有所降低
在核心算法上 主要多了个提高二次反弹的LIGHTCAHE算法也叫光照缓存算法 大大核野提高室内这样需要强二次光照场景的渲染效率
在就是提供了物理相继可以真实模拟改滑喊 空气景深焦距变形等特征
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质和贴图 比如替代材质可以自用控制GI反弹以及反射的各种强度和方式
贴图多了VR的DIRT做脏贴图 跟MR里的AO贴图很相似，可模拟GI 现在也有不少做室内的钟爱VR AO的材质。
另外就是些小的控制功能的提高
比如VR材质球也可以模拟假的高光了
不被渲染的物体GI也可以手动开关控制了，以前不被渲染的物体也有GI遮挡
在就是VR模型重面对渲染影响的问题，通过SENCAND 域值轻松搞定VR模型重叠造成的渲染发黑问题（到今天还有人说VR渲染模型漏光发黑，不能重叠面，真不知道这些人有没有仔细看过VR帮助）
暴光控制模式更多了 以前只4个现在7个了
以上是我个人总结的VR版本对工作的影响比较多的地方
还有更多的细节变化
‘陆’ FIFO和LRU小结
一:FIFO算法
1.0,FIFO (First in First out) 先进先出(核心原则:最先进来的,最先淘汰); 其实在操作系统的设计理念中很多地方都是利用到了先进先出的思想就是因为这个原则简单切符合人们的惯性思维,具备公平性实现起来也简单,直接使用数据结构中的队列即可实现
1.1,在FIFO 中应该支持这些操作: 一,get(key),如果Cache中存在该key,则返回对应的value值,否则返回 -1; 二,set(key,value),如果Cache中存在该key,则重置value值,如果不存在则将该key插入到Cache中,若Cache已满则淘汰最先进入Cache的数据
1.2,那么利用什么数据结构来实现呢?有这一种思路, 利用一个双向链表保存数据,当来了新数据之后便添加到链表末尾,如果Cache存满数据,则把链表头部数据删除,然后把次年数据添加到链表末尾,在访问数据的时候,如果在Cache中存在该数据的话,则返回对应的value值,否则返回 -1,如果想提高访问效率,可以利用hashmap来保存每个key在链表中的位置(参考下面拓展)
二:LRU算法
1.0,LRU (Least recently used) 最近最久未使用调度,其核心思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高"; 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下:
1,新数据插入到链表头部
2,每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;
3,当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃
1.1,LRU的优缺点 1.命中率,当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的,周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重 2,实现相对简单 3,命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部
2.0,LRU-K K代表最近使用的次数,因此LRU也可以认为是LRU-1,它主要是为了解决LRU算法"缓存污染"的问题,其核心思想是将"最近使用过1次"的判断标准扩展为"最近使用过K次"; 相比LRU要多维护一个队列,用于记录所有缓存数据被访问的历史,只有当数据的访问次数达到K次的时候,才将数据放入缓存.当需要淘汰数据时,LRU-k会淘汰第K次访问时间距离当前时间最大的数据.详细实现如下:
2.1,一,数据第一次被访问,加入到访问历史列表; 二,如果数据在访问历史列表里后达到K次访问,则按照一定(FIFO, LRU)淘汰; 三,当访问历史队列中的数据访问次数达到k次后,将数据l索引从历史队列删除,将数据移到缓存队列中,并缓存此数据,缓存队列重新按照时间排序; 四,缓存数据队列中被再次访问后,重新排序; 五,需要淘汰数据时,淘汰缓存队列中排在末尾的数据(即:淘汰倒数第K次访问离现在最久的数据)
2.2,LRU-K具有LRU的优点,同时能够避免LRU的缺点,实际应用中LRU-2是综合各种因素后最优的选择,LRU-3或者更大的K值命中率会高,但适应性差,需要大量的数据访问才能将历史记录缓存或者清除掉
2.3优缺,LRU-K降低了"缓存污染"带来的问题,命中率比LRU要高,但LRU-K队列是一个优先级队列,算法复杂度和代价相对LRU较高,并且LRU需要记录那些被访问过,但是没有达到K次也就是还没有放入缓存的对象,因此b内存消耗会比LRU要多,当然如果数据量很大的时候,内存消耗会比较可观
3.0,Two queues (2Q) 算法类似于LRU-2,不同点在于2Q将LRU-2算法中的访问历史队列(历史队列,还没有缓存数据)改为一个FIFO缓存队列,即: 2Q算法有两个缓存队列,一个是FIFO队列,一个是LRU队列.
3.1,当数据第一次访问时,2Q算法会将数据缓存在FIFO队列里面,当数据第二次被访问时,则将数据从FIFO队列移到LRU队列里面,两个队列各自按照自己的方法淘汰数据; 一,新访问的数据插入到FIFO队列, 二,如果数据在FIFO队列中一直没有被再次访问,则最终按照FOFO规则淘汰, 三,如果数据在FIFO队列中被再次访问,则将数据移到LRU队列头部, 四,如果数据在LRU队列再次被访问,则将数据移到LRU队列头部, 五,LRU队列淘汰末尾的数据
3.2,可能会感觉FIFO队列比LRU队列短,但并不代表这是算法的要求,实际应用中两者比例没有硬性要求
3.3,2Q算法命中率高于LRU,切需要两个队列,但两个队列本身都比较简单,代价是FIFO和LRU代价之和; 2Q算法和LRU-2算法命中率类似,内存消耗也比较接近,但对于最后的缓存数据来说,2Q减少一次从原始储存读取数据或者计算数据的操作
4.0,Multi Queue (MQ) 算法根据访问频率将数据划分为多个队列,不同的队列具有不同的访问优先级,其核心思想是:优先缓存访问次数多的数据
4.1,MQ算法将缓存划分为多个LRU队列,每个队列对应不同的访问优先级,访问优先级是根据访问次数计算出来的,详情: 一,新插入的数据放入Q0; 二,每个队列按照LRU管理数据; 三,当数据访问次数达到一定次数需要提升优先级时将数据从当前队列删除,加入到高一级的队列头部; 四,为了防止高优先级数据永远不被淘汰,每个队列淘汰数据时,将数据从缓存中删除,将数据加入Q-history头部; 五,需要淘汰数据时,从最低一级队列开始按照LRU淘汰,每个队列淘汰数据时,将数据从缓存中删除,将数据索引加入Q-history头部; 六,如果数据在Q-history中被重新访问,则重新计算其优先级,移到目标队列的头部; 七,Q-history按照LRU淘汰数据的索引
4.2,MQ降低了"缓存污染"带来的问题,命中率比LRU高,但MQ需要维护多个队列,切需要维护每个数据的访问时间,复杂度比较高,并且MQ需要记录每个数据的访问时间,需要定时扫码所有队列,代价也比较高
4.3,虽然MQ的队列看起来数量比较多,但由于所有队列之和受限于缓存容量的大小,因此这里多个队列长度之和和一个LRU队列是一样的,因此队列扫码性能接近
小结: 命中率 LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU ; 复杂度 LRU-2 > MQ(2) > 2Q >LRU ; 代价 LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU ; 需要注意的是,命中率并不是越高越好,实际中应该根据业务需求和对数据的访问情况进行分析选择,LRU虽然看起来命中率低一些,切存在"缓存污染"的问题,但其简单切代价小,实际中反而应用更多
拓展:基于 双链表的 LRU 实现: 一,传统意义的LRU算法是每一个Cache对象设置一个定时器,每次Cache命中则给定时器 +1,而Cache用完需要淘汰旧内容,放置新内容时就查看所有的计时器,并将使用的内容替换掉; 其弊端很明显,如果Cache的数量少,问题不大,但如果Cache的空间过大,达到10W或者100W以上,一旦需要淘汰,则需要遍历所有计时器,其性能与资源消耗巨大,效率也就非常的慢了; 二,双链表原理,将Cache的所有位置都用双链表连接起来,当一个位置被命中之后,就将通过调整链表的指向,将该位置调整到链表头的位置,新加入Cache直接加到链表头中,这样在多次进行Cache操作后,最近被命中的就会被向链表头方向移动,而没有命中的则向链表后部移动,链表尾则表示最近最少命中的Cache,当需要替换内容时我们只需要淘汰链表最后的部分即可!
如果错误或者建议,欢迎下方留言,谢谢!
‘柒’ 内存与缓存的区别
CPU缓存（Cache Memoney）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
缓存哪空的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，还新增了一种一级追踪缓存，容量为12KB.
随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量李差瞎也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。
二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓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级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。
CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左庆磨右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。
CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。
什么是内存呢？在计算机的组成结构中，有一个很重要的部分，就是存储器。存储器是用来存储程序和数据的部件，对于计算机来说，有了存储器，才有记忆功能，才能保证正常工作。存储器的种类很多，按其用途可分为主存储器和辅助存储器，主存储器又称内存储器（简称内存），辅助存储器又称外存储器（简称外存）。外存通常是磁性介质或光盘，像硬盘，软盘，磁带，CD等，能长期保存信息，并且不依赖于电来保存信息，但是由机械部件带动，速度与CPU相比就显得慢的多。内存指的就是主板上的存储部件，是CPU直接与之沟通，并用其存储数据的部件，存放当前正在使用的（即执行中）的数据和程序，它的物理实质就是一组或多组具备数据输入输出和数据存储功能的集成电路，内存只用于暂时存放程序和数据，一旦关闭电源或发生断电，其中的程序和数据就会丢失。
既然内存是用来存放当前正在使用的（即执行中）的数据和程序，那么它是怎么工作的呢？我们平常所提到的计算机的内存指的是动态内存（即DRAM），动态内存中所谓的“动态”，指的是当我们将数据写入DRAM后，经过一段时间，数据会丢失，因此需要一个额外设电路进行内存刷新操作。具体的工作过程是这样的：一个DRAM的存储单元存储的是0还是1取决于电容是否有电荷，有电荷代表1，无电荷代表0。但时间一长，代表1的电容会放电，代表0的电容会吸收电荷，这就是数据丢失的原因；刷新操作定期对电容进行检查，若电量大于满电量的1／2，则认为其代表1，并把电容充满电；若电量小于1／2，则认为其代表0，并把电容放电，借此来保持数据的连续性。
从一有计算机开始，就有内存。内存发展到今天也经历了很多次的技术改进，从最早的DRAM一直到FPMDRAM、EDODRAM、SDRAM等，内存的速度一直在提高且容量也在不断的增加。今天，服务器主要使用的是什么样的内存呢？目前，IA架构的服务器普遍使用的是REG ISTEREDECCSDRAM，下一期我们将详细介绍这一全新的内存技术及它给服务器带来的独特的技术优势。
‘捌’ 内存管理机制
一内存管理机制概述
从操作系统的角度来说，内存就是一块数据存储区域，而且他是可以被操作系统调动的资源。在现在的多进程操作系统当中，内存管理十分重要。操作系统它会为每一个进程合理分配内存资源，这里我们来从两个角度来分析，什么是内存管理机制。
1、分配机制
操作系统它会为每一个进程分配一个合理的大小，从而他燃亮能保证每一个进程能够正常的运行。而不至于内存不够使用或者某个进程占用太多的内存，这就是操作系统里面的分配概念。
2、回收机制（这一块是操作系统特别重要的一块）
在系统内存不足的时候，他会有一个回收再分配内存资源的机制，从而能够保证新的进程能够正常运行。而回收的时候就要杀死那些占有内存的进程，所以操作系统需要提供一套合理的杀死这些进程的机制，从而把副作用将到最低，而对于我们安卓系统来说，它对内存管理也有一套特别的办法，它和PC端是不一样的。我们都知道安卓它是移动操作系统，一般情况下安卓的内存资源会比PC端更少，所以我们就要更加谨慎的管理内存。
二 Android 内存管理机制
1、分配机制
我们知道，安卓在为每一个进程分配内存的时候，它采用了一个弹性的分配方式，比如刚开始他不会为一个新的APP分配太多的内存空间，而是给每一个app进程分配一个小额的内存量，而这个量是根据每一个移动端设备物理尺寸大小所决定，随着你的APP不断的运行，你可能发现当前内存已经不够使用了，这个时候安卓就会为每一个进程分配额外的大小，但是我们需要注意的是，分配的额外的内存大小不是随意去分配的，他是有限度的。因为我们都知道，安卓的内存大小是有限制的，所以说系统不可能为每一个APP进程分配无限大的内存.
总结：安卓的分配机制它的最大限度就是让更多的进程存活在内存当中，当用户下次再次启动时，他就不需要重新创建进程，他只需要恢复已有的进程即可，这样就减少了应用启动的时候，提高用户体验。
2、回收机制
安卓对内存的使用，他的宗旨是尽最大限度的使用。它是继承linux的特点，安卓系统他会在内存中保存尽可能多的数据。这里也有一个缺点，比如说有的进程不再被使用，但是数笑段坦据还保存在内存当中，所以现在安卓不推荐直接退出应用。如果这样当用户下次启动应用的时候，只需要恢复当前进程即可，而不需要创建新进程。当安卓发现内存不够使用，开始回收内存的时候，安卓就会杀死其他进程。来回收足够的内存，从而开启新的进程。这里注意，对于进程分配他有一个优先级的概念，
优先级它主要分为五个阶段。
第一：前台进程，屏幕当中显示的进程
第二：可见进程，他已经不属于前台进程，用户仍能看见的进程，
第三：服务进程，例如定位、闹钟等。
第四：后台进程，后台进程不同于服务进程，它是在后台处理一些计算的进程.
第五：空进程，没有任何东西在内存运行的进程。内存可以随时回收。
三、安卓中为什么会有这五个分级
答：因为优先级越低的进程，被内存回收的概率越大
1、例如前台进程、可见进程、服务进程：一般情况下是不会被杀死的，
2、后台进程：他会存放在一个缓存的列表中，就是lru（最进最少使用的）缓存机碰桐制，先杀死的进程他会处于这个列表的尾部（也就是最进最少使用的后台进程会被第一个杀死）。
3、空进程：他是为了平衡整个系统的性能，安卓是不会保存这些进程的，
四、回收效率概念是什么
答：当安卓开始杀死进程的时候，系统会判断每一个杀死后所带来的回收效益，因为安卓更喜欢杀死一个能够回收更多内存的进程，在这里我们就知道，可以杀死更多的进程，来获取更多的内存。当然我们还是希望能够杀死少的进程，这样对用户的体验影响越小。
五、遵循内存管理机制的目标
答：我们在开发项目的时候，都会给APP顶订一个内存目标，这目标有以下几点：
1、更少的占用内存：我们都知道，如果一个APP性能更好，站用户手机的内存越少，这样对用户的体验，都是一个很好的目标。
2、在合适的时候，合理的释放系统资源。（并不是你不要的马上就要回收，如果频繁的释放对象，会造成内存抖动，而内存抖动会造成很多不好的现象，比如UI卡顿、anr、甚至是oom）
3、在系统内存紧张的时候，能释放掉大部分不重要的资源，来为Android系统提供可用的内存。
4、能够很合理的在特殊生命周期中，保存或者还原重要数据，以至于系统能够正确的重新回复应用
六、内存优化方法。
答：我们在开发项目的时候，都会给APP顶订一个内存目标，这目标有以下几点：
1、当service完成任务，尽量停止它。我们知道service进程优先级是比较低的，他的优先级叫做服务进程。所以这会影响到它的内存回收，这里我们可以用IntentService替换Service完成所需要的任务。
好处有两点：
第一点：我们知道IntentService是继承Service，他也是一个服务，但是他不同Service的地方，Service是默认在主线程，所以Service不可以做耗时操作， 是内部开启一个子线程，所以在他的onHandleIntent方法中，可以做一些耗时操作。
第二点：IntentService执行完之后他会自动停止，而Service必须手动调用才能停止，如果Service没有退出就会造成内存的泄露。
2、在UI不可见的时候，释放掉一些只有UI使用的资源
3、在系统内存紧张的时候，尽可能多的释放掉一些非重要的资源。
4、避免滥用Bitmap导致资源浪费。（根据当前分辨率压缩Bitmap是最好的选择，只用后要调用recycle方法释放掉Bitmap在C内存中的内存，也可以使用软引用引用一个Bitmap，然后使用lru缓存，来对Bitmap进行缓存算法）
5、使用针对内存优化过的数据容器，少用枚举常量，它消耗的内存是普通常量的两倍多
6、避免使用依赖注入框架。：例如我们项目开发过程中，会使用很多的注入框架，例如ButterKnife。使用这些依赖框架有好的地方，但是也会给我们带来额外的服务。
7、使用多进程，例如定位、推送、WebView就可以写一个后台进程来执行。特别是Webview如果不开启一个进程的话就会造成内存泄露。
‘玖’ vuefor重新赋值数组有缓存
近期开发了一个新功能，就是上传图片，并支持删除，于是乎写了一个组件。上传是没有问唤毕题的，但是删除的卜链兆时候老是出问题，问题是删除的时候，例如总共上传了4张图片，我删除了第二张，就剩下了三张，但是现在的第二张和第三张图片是一样的，这是什么情况？经过分析之后，知道了是因为缓存的原因。使用v-for的时候设置key值得时候，我用的是index，导致存在缓存的情况，这个和vue中的diff算法有关。于是，我就给每一项设置一个独一无二的索引值，就是给每一项加一个时间戳new Date().getTime()作为索引值，这样的话就没有缓存的情况了，完美地解决了这个问题，补充：独一无二的索引值用symbol类型的值会更好一点。后面会总结一下vue中的diff算法。vue缓存v-forindex生肖羊，43岁之后命有多好？重点强调1979年的，结果看哭了！麦玲玲仅供娱乐广告Vue3 keep-alive实现通过key值来控制是否缓存页面472阅读·0评论·0点赞2022年9月21日keep-alive v-for为何使用key值 slot插槽和vue及prop验证756阅读·0评论·0点赞2021年4月19日android和h5图片传输问题,混合开发-H5 调用Android 的相册和照相机上传图片的问题...350阅读·0评论·0点赞2021年6月2日v-for中加入key的作用635阅读·2评论·5点赞2019年10月16日vue的基础原理使用(v-for、v-if同时使用等)894阅读·0评论·0点赞2021年12月30日当 el-upload 遇上 v-for 时应该注意的问题2058阅读·6评型租论·1点赞2020年12月15日生肖兔：1975年的“兔”过了47岁后财富,婚姻,事业走向变数(免费)姓名测算_仅供娱乐广告v-for解决数据渲染刷新问题1064阅读·0评论·0点赞2021年5月31日vue中v-for的最佳使用技巧875阅读·0评论·1点赞2021年8月18日Vue —— 解决图片缓存问题2611阅读·1评论·2点赞2021年12月9日解决使用keep-alive缓存的组件添加key后，热重载失效问题1636阅读·0评论·3点赞2021年6月8日v-for中为什么要加key，原理是什么448阅读·0评论·1点赞2020年11月19日浅谈ThreadLocal1576阅读·0评论·5点赞2021年11月5日【vue.js】+云存储（实现图片上传功能）5955阅读·23评论·16点赞2021年5月14日Vue中关于v-for循环时添加key属性问题与理解1214阅读·0评论·3点赞2021年12月2日带你详细了解Vue中的v-for8663阅读·0评论·4点赞2022年4月11日vue中v-for的用法9.7W阅读·4评论·22点赞2019年3月5日vue里页面的缓存详解
‘拾’ Android程序员的较好的职业规划应该是怎样
Android程序员的职业规划,怎么说呢？一句话叫做：早知如此，又何必当初。命运有些是自己可以掌握的，有些可能需要运气和机会。
一、路径可达
先说说路径可达这个词吧？有些人会觉得他的路看不到未来，有些人就可以清晰的看到他的方向。如果你现在所做的工作过两年会不会有所成长，达到你的目标。如果答案是否定的，那么说明现在的工作是没有上升通道的，就需要改变。当然安于现状不思进取是另外一回事。时刻反思自己所走的路，然后迅速调整，可能会少走很多弯路，毕竟时间不可逆。
二、时间规划
我有时候会想我五年后在哪里？做什么？大部分人对于这个都会比较模糊。因为时间跨度太大。五年时间相当于整个生命长河其实比较短，但在职业规划中确是很长的段，特别是刚毕业的那五年。从时间规划来讲肯定会用到时间的切分。宏观的东西只有落地到一件件事上才是有效的，才算得上完整的规划。但是话又说回来人是有惰性的，人对于这种有限制的东西有天然的排斥感，执行起来非常痛苦，即使开始执行起来很有激情，过不了几个月，所有的计划都缩水了，这同时也导致了很多时间的浪费和做事情的盲目性。所以计划的时效性和执行很重要，这里又会涉及一个词：“执行力”。
没有计划也导致学习变成一个一个孤立的点，完全没有串连性。因为你是想到学什么学什么，而不是计划着学，一段时间后可能会有一些积累，但是永远深度不够。这可以做一个简单的实验，把自己脑子里的东西理一理，如果时间需要很长说明整体知识体系已经有些混乱，可以对比一下操作系统的磁盘整理。如果一个人能很好的管理时间那么必成大牛。好学生好在哪里，排除智商的因素外，就是时间管理和善于思考。我觉得我自己最大的问题：时间管理，自律性，沟通能力。这三块是我觉得自己最缺乏一定程度上是致命的，很大程度上会决定我未来的所发展的高度。
三、项目经理还是架构师
在程序员中一直有个讨论就是将来要做项目经理还是做架构师。这两条路的侧重点不一样，所以积累的东西也可能不同。项目经理更强调综合能力，比如说协调能力，沟通能力等一系列偏管理的能力。而架构师可能更专注于技术本身，技术上的宏观方向。两条路有重叠，但是更多的是区别。有些项目经理可能就不会写代码。但是同样可以带好一个项目，一个团队。
我曾经也问自己要是以后这两条路走哪条，其实都可以尝试一下。比如说给一个项目让我带带，我能否把它带好，其实需要机会，同时也需要自己去争取这样的机会。所以我的答案就是如果有机会的话两条路都可以尝试走走，就是两个方向的一些能力都可以进行积累。很多人认为项目经理是一个职位，我倒觉得是动态的，这个项目中你做项目经理，另外一个项目中可能又是开发工程师。所以不永远是项目经理，也不永远是开发工程师。
就程序员而言，专注技术是没有任何问题的，先技术后管理。管理这个东西总的说有点虚无飘渺，各都有各的一套理论，比较难以评估。但是技术是可测量的，通过一定的努力技术水平都会有定的跃升。记得在《肖申克的救赎》里面说到地质的形成只需要两个条件：压力和时间。其实对于学技术也是一样的。只要肯学一定会达到某个水平。到大牛级别的确实需要一些悟性和天分。
四、我的选择
我为什么觉得自己应该走架构师这条路，这和我职业终极目标是契合的。这里先说一下架构师做什么？架构师负责整个项目甚至整个系统的构架（这一句话等于废话）。一般型的项目可能这个设计项目就做掉甚至可能就不需要架构。但是系统复杂度上升的时候，会涉及到系统之间的交互，还有技术的可行性和整个设计的方案。这个时候架构师就出场了。另外的工作就是承担一定的培养新人的工作。所以架构师都需要具备比较好的口才，很多人都说程序员不会说话，错了，那是低端的，到了高端的程序员口才都很好，看一下那些程序员大会中侃侃而谈的架构师们，是不是有种“高端大气上档次”的感觉。这后面会发现有一个发展方向就是“培训师”，还可以写书，其实这些都可能是一些“副产品”。技术到一定的境界很多事情到都是水到渠成。
架构师写代码吗？当然写。他们肯定不会写那些简单的代码，他们一般写什么代码？框架，一般来讲优秀的框架都是一个人或者极少人写出来的。比如说Linux的核心就是一个人写出来的。好的代码绝不是人堆出来的。你给100个初级程序员也整不出一个Struts来。这里会衍生出另外一条路，就是开源框架，很多牛人都是开源社区的爱好者。都或多或少的参与了一些开源项目。甚至把自己写的一些东西开源出来。一般来讲能做到这个级别那是相当厉害的了。
五、领域方向
我记得以前总有人问我你最擅长的领域是什么？这个问题一问我就懵了，因为我从来就没想过这个问题。可能本身还没到分领域的级别，还处于一种“原始积累”阶段。技术学到一定阶段的时候是分领域的。领域之间会有一些交叉。
我所知道的大方向是“高性能，大数据量，移到平台“。这是我给Java这所分的三个方向。其实我上面所说的三个方向不一定是同一个维度。但是我认为写Java的如果没有沾上这三个方向中的一个，一定没有前途。高性能和大数据量的处理需要比较多的技术储备。很多人说写个Java就是CRUD（严格来讲，对于计算机本身所有的操作都是CRUD）。可是在高性能情况下所涉及的问题一下成指数级增长。各种“水平扩展”，“服务化”，“容灾”，”缓存”等各种牛B的词汇就来了，你写一般的CRUD最多也就知道个SSH，这是不一样的。比如说做大数据量的处理一定会知道Hadoop，然后就是云计算，云存储。反正什么牛B什么来。移动平台和上面我所说的维度不一样，因为移动平台相对应的是PC平台。但是由于移动平台的发展时间很短。所以能搭上这趟快车也有不错的发展。要是早些年（2012年以前）进入移动平台的开发，现在同水平的程序员工资肯定更高。这是平台发展所带来的红利。虽然三年前我预见到了移动平台的无可限量，但是那时候就像一个一无所有的人，还管它什么移动平台还是PC平台，能写代码做项目就OK。以至于我学了一个月的Android就偃旗息鼓。
不管怎么样技术的底层都是一样的，所以扎实的基础是必要的，这就是为什么算法和数据结构是永恒不衰的。很多人说算法和数据结构无用那就是无知的表现。这个无知就像在讨论读大学有没有用一样。
六、总结
上面所说的一些东西可能都会比较虚，很多人都可能明白其中的道道，比如说到时间管理，这个估计从学生时代就在讲。但是真正的执行还是千差万别。所以又回归到哪里？回归到人本身。后来我想明白一件事情，即使道理再明白，没有好的执行仍然等于空谈。这里我回想起刘未鹏的《暗时间》。里面非常细致的讲了对于时间的管理。这个我读大学的时候同样在一本书《读大学，究竟读什么》里面也有所论述。当然两个方向是不一样的，一个是程序员的思维，另外一个是文科生的思维。但是道理只有一个，时间利用率的本质是什么。
另外就是实践，强烈的实践。我记得大学的时候读《人性的弱点》真是心潮澎湃，可是过不了多久我就忘了书中的内容。所以没有把书中的一些东西深刻的印记在脑海里并转化成你自己的东西，它永远只是知识。