碎片化的時代,如何學習

今天周末,和大家聊聊學習這件事情。

在如今這個社會,我們的時間被各類 APP 撕的粉碎。

刷知乎、刷微博、刷朋友圈;

看論壇、看博客、看公號;

等等形形色色的信息和知識獲取方式一個都不錯過。

貌似學了很多,但是卻感覺沒什麼用。

要解決上面這些問題,首先要分清楚一點,什麼是信息,什麼是知識。

  • 那什麼是信息呢?

你一切聽到的、看到的,都是信息,比如微博上的明星出軌、微信中的表情大戰、抖音上的段子視頻。

  • 那什麼是知識呢?

就是指那些被驗證過的、正確的、被人們相信的概念、規律、方法論。

概念是什麼很好理解,我們上學的時候做的最多的一件事情就是背概念。

規律是事物背後的運行法則,例如當市場上某一種貨物供應量減少后,就會導致價格的上升。

方法論俗稱【套路】,解決某一類問題的時候,有效的解決方案。

信息有真假,有時效,而知識有積累、有迭代。我們要學習的是知識,而不是信息。

時間複利

再說一個概念,複利

這個大家都應該知道,比較多的應該是在銀行存錢或者是購買理財產品的時候,比如下圖的銀行複利增長曲線:

或者是下面這個公式:

1.01^365 = 37.8

隨公式還附贈一句雞湯:

如果一個人每天都能進步 1%,一年之後他的能力會提升 38 倍。

這句話雖然聽起來很雞湯,但是卻想不到有什麼問題,對吧?

反過來想一下這句話的前提,一個人都想要每天都能進步 1% ,這可能么?當然排除一些極端情況,對於看到我文章的大多數人來說,這是一件不可能的事情。

每天會形形色色的事情去阻止我們進步這 1% ,比如:

  • 今天上班被領導批了,心情不好,不想學習了
  • 今天工作太忙了,下班后時間都比較晚了,想要休息了
  • 今天和朋友一起出去玩了,玩的很開心

等等,然後我們看到身邊優秀的人的時候:

  • 看到他們隨隨便便就考試考出來好成績
  • 看到他們隨手寫的文章就是網絡爆文
  • 看到他們對於某一項技術非常精通的時候

是不是會有一種無力感,好像他們平時和我們一樣,該吃吃該喝喝該玩玩,但是人家就是很厲害的樣子。

於是,就產生了強烈的焦慮感,要學習,要提高自己,開始看更多的信息,關注更多的學習圈子,焦慮感加重,負向循環開始了。

但是,如果你肯相信時間複利的效應,就不會焦慮。

Why?

你現在看到身邊的人的成績,看到他輕輕鬆松做到的事情,即使你拼盡全力也不可能做到。

從一開始你就錯了,他們已經完成了自己的原始積累,他們已經到達了這件事情的複利拐點

什麼是複利拐點?

圖中這個小人站的位置就是複利拐點,

如果一個人到達複利拐點(圖中小人站的地方),那他的收益,會急劇增長,可能比之前所有時間的收益總和還要多。

這裏的收益可以是錢,是能力,是認知。

知識

上面我們介紹了如何區分信息和知識,這裏再分享一個個人理解,有效知識。

判斷一個知識是否有效,就要看這個知識和你之前的已有的知識是否能產生聯繫。

如果可以產生聯繫,那麼你對這個新的知識理解速度會非常的快。

就好比編程語言,小編的本職工作是一名 Java 軟件工程師,但是當小編去學習 Python 的相關基礎知識的時候,速度是非常快的,用旁人的視角看起來就好像小編的學習效率非常的高效。

當然,我們不可能只學習和自己已有知識相關方向的知識,可能會接觸一些完全陌生的領域,那麼這個時候如何還能保持效率較高的學習?

在進入一個新的領域的時候,所有的知識都是一個點一個點的,好像是散落在沙子里的石頭,中間是毫無關聯的,這個時間段的學習是非常痛苦的,小編一般稱為原始積累階段。

很多人在原始積累的階段因為過程過於痛苦,就慢慢的放棄了。

在痛苦的原始積累階段,很多時候看不到盡頭,之前的學習感覺都學過,但是仔細一想,又好像什麼都沒學。

這時,我們可以藉助工具去加強知識之間的關聯和加深自己的記憶——思維導圖。

這個工具小編也經常在用的,比如很多人可能都見過我的公眾號上小編自己整理的 Java 進階相關的思維導圖。

當學習一個新的領域的時候,每當一些基礎的概念能產生聯繫的時候,就可以去畫這麼一張思維導圖,思維導圖能讓我們更清晰直觀的理解不同的事物之間的內在聯繫。

長時間的原始積累太過痛苦怎麼辦?

這個是所有人都會遇到的問題,做一件事情,尤其是學習,當我們無法取得一些成果的時候,對興趣和自信的打擊都會非常的大。

首先在做這件事情之前,你需要為自己找到足夠開始這件事情的理由,也就是要有強大的內驅力。

就好比考研這件事情,如果是身邊的人要考,所以你也要考,那麼我覺得你到底要不要考研這件事情值得再思考一下。

但如果是說你想通過考研,來改變自己的人生軌跡,想要獲得更高的起點,那麼,我覺得這個事兒十有八九你是能堅持下去的。

好比學習 Python ,好像身邊的人都在學,那我也要了解一下,和那種我想要學 Python 來換一份工作,擺脫目前的工作狀態,獲取更高的薪水。

大家可能看着沒什麼感覺,但是想一想,自己的人生中,到底有沒有過堅持某一件事情,並最終獲得了一個還不錯的結果,最後收穫的這份快感,是不是無與倫比的。

當然,除了強大的內驅力以外,小編還可以友情提供一點小技巧。

獲取階段性的正向反饋。

如果一件事情需要耗費較長的時間,那麼再大的內驅力也可能會被時間的流逝給磨平了。

靜靜思考下放棄的原因,沒有獲得成就感。

還是拿考研舉例子,一般考研需要準備大半年到一年左右的時間,很多人都堅持不過半年時間就放棄掉了,為什麼,因為他們看不到成效,看不到曙光。但是高三的高考很多人還是能堅持下來的,為什麼?

因為高三有月考啊,每次月考完,都能準確的知道自己的水平提升了多少,自己一個月的努力是沒有白費的,自己一個月的努力是真真實實的化成了卷子上的分數。

所以,做一件需要長時間奮戰的事情,最好能提前為自己設定一些階段性的成果檢驗方式。

時間管理

時間管理是一個繞不開的話題,這裏小編其實也沒資格談這件事情,因為小編本身的時間管理也做的並不好,小編也是人,加完班也會感覺到累,回到家也會只想着休息,人非聖賢,對吧。

還是分享一些經驗吧。

嘗試將自己一天做的事情和耗費的時間列一個表格出來(小編之前列舉過,時間有些久遠,找不到了,這裏就不放圖了)。

當這個表格列出來以後,不管多麼自律的人,肯定會發現,一天之中,有相當部分的時間是被浪費掉的,比如刷朋友圈,刷抖音,刷微博。

在生活中,肯定會經常性的出現這樣事情。

“再玩5分鐘手機就睡覺!”

結果12點了還在玩手機。

周末早晨起來,“先玩一局遊戲,在做xxx”。

結果就是玩到了下午。

相信我,那些墮落的人,並不是一開始就想墮落的。

他們只是在被生活中形形色色的誘惑給誘惑到了,因為現在的社會,各個 APP 在掏空了心思去搶佔用戶的留存時長,它們費勁心力的去討好用戶,讓用戶用最簡單最不需要付出的方式去獲得這種毫無意義的低成本的快樂。

所以,開始記錄自己的時間,是做時間管理的第一步。

當然,並不是要我們完全的放棄娛樂時間,這不可能,人不是機器,不可能是只要有電,就能工作,人也是需要休息的,記錄時間只是為了讓我們在面臨選擇的時候,做出正確的選擇。

第一次寫這種長篇內容分享,有內容不當的地方請各位同學海涵。

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[UWP]通過自定義XamlCompositionBrushBase實現圖片平鋪

1. 什麼是XamlCompositionBrushBase

我早就想試試自定義XamlCompositionBrushBase,但一直沒機會。上一篇文章介紹到,原理很簡單,但每次都要寫這些代碼很繁瑣,正好就用這個作為例子試試XamlCompositionBrushBase。

CompositionBrush靈活多變,它的基本用法如下:

  1. 通過Compositor創建CompositionBrush;
  2. 配置CompositionBrush;
  3. 創建SpriteVisual並將它的Brush設置為CompositionBrush;
  4. 使用 將SpriteVisual設置到某個UIElement的可視化層里。

這些步驟很繁瑣,而且不能用在XAML中。XamlCompositionBrushBase提供了將CompositionBrush用在XAML中一個橋樑,他繼承自Brush類,可以直接像普通的XAML 畫筆(如SolidColorBrush)那樣直接用在XAML中。

如上圖所示,中已經提了很不少XamlCompositionBrushBase的實現,它們的使用方式已經有很多文章介紹,這裏不一一列舉。

2. 自定義XamlCompositionBrushBase

這篇文章將介紹一個自定義的畫筆:TiledImageBrush,它的主要目標是實現ImageBrush沒有的圖片平鋪功能,並且它可以在XAML中使用,使用方式如下:

<Rectangle IsHitTestVisible="False">
    <Rectangle.Fill>
        <controls:TiledImageBrush Source="ms-appx:///Assets/flutter.png"/>
    </Rectangle.Fill>
</Rectangle>

順便複習下普通的ImageBrush的用法:

<Rectangle >
    <Rectangle.Fill>
        <ImageBrush ImageSource="ms-appx:///Assets/flutter.png"/>
    </Rectangle.Fill>
</Rectangle>

看起來TiledImageBrush的用法是不是和ImageBrush很像?接下來講解TiledImageBrush的實現步驟。TiledImageBrush繼承自XamlCompositionBrushBase,而實現XamlCompositionBrushBase的一般步驟如下:

protected override void OnConnected()
{
    // Delay creating composition resources until they're required.
    if (CompositionBrush == null)
    {
         CompositionBrush = CreateCompositionBrush();//Create A CompositionBrush.
    }
}

protected override void OnDisconnected()
{
    // Dispose of composition resources when no longer in use.
    if (CompositionBrush != null)
    {
        CompositionBrush.Dispose();
        CompositionBrush = null;
    }
}

首先重寫,當畫筆在屏幕上首次用於繪製元素時會調用這個函數。在這個函數里創建CompositionBrush並賦值給。

然後重寫,它在畫筆不再用於繪製任何元素時被調用。在這個函數里盡可能地釋放各種資源,例如CompositionBrush。這兩步就是實現XamlCompositionBrushBase的基本步驟。

創建CompositionBrush有很多種玩法,我之前寫過兩篇文章分別介紹 及 。這裏使用這篇文章里介紹到的代碼,首先使用LoadedImageSurface.StartLoadFromUri創建CompositionSurfaceBrush,然後加入到BorderEffect里實現圖片平鋪,然後把產生的CompositionEffectBrush賦值給XamlCompositionBrushBase.CompositionBrush

TiledImageBrush中添加了Source屬性用於設置圖片Uri(實際上是個ImageSource類型),模仿ImageBrush,這裏的Source也是一個ImageSource類型的屬性,雖然實際上使用的是它的UriSource。詳細代碼如下:

public ImageSource Source
{
    get => (ImageSource)GetValue(SourceProperty);
    set => SetValue(SourceProperty, value);
}

private void UpdateSurface()
{
    if (Source != null && _surfaceBrush != null)
    {
        var uri = (Source as BitmapImage)?.UriSource ?? new Uri("ms-appx:///");
        _surface = LoadedImageSurface.StartLoadFromUri(uri);
        _surfaceBrush.Surface = _surface;
    }
}

OnConnected的詳細代碼如下:

protected override void OnConnected()
{
    base.OnConnected();

    if (CompositionBrush == null)
    {
        _surfaceBrush = Compositor.CreateSurfaceBrush();
        _surfaceBrush.Stretch = CompositionStretch.None;

        UpdateSurface();

        _borderEffect = new BorderEffect()
        {
            Source = new CompositionEffectSourceParameter("source"),
            ExtendX = Microsoft.Graphics.Canvas.CanvasEdgeBehavior.Wrap,
            ExtendY = Microsoft.Graphics.Canvas.CanvasEdgeBehavior.Wrap
        };

        _borderEffectFactory = Compositor.CreateEffectFactory(_borderEffect);
        _borderEffectBrush = _borderEffectFactory.CreateBrush();
        _borderEffectBrush.SetSourceParameter("source", _surfaceBrush);
        CompositionBrush = _borderEffectBrush;
    }
}

這樣一個基本的XamlCompositionBrush就完成了,完整的代碼可以在這裏查看:

3. 參考

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Vue躬行記(9)——Vuex

  Vuex是一個專為Vue.js設計的狀態管理庫,適用於多組件共享狀態的場景。Vuex能集中式的存儲和維護所有組件的狀態,並提供相關規則保證狀態的獨立性、正確性和可預測性,這不僅讓調試變得可追蹤,還讓代碼變得更結構化且易維護。本文所使用的Vuex,其版本是3.1.1。

一、基本用法

  首先需要引入Vue和Vuex兩個庫,如果像下面這樣在Vue之後引入Vuex,那麼Vuex會自動調用Vue.use()方法註冊其自身;但如果以模塊的方式引用,那麼就得顯式地調用Vue.use()。注意,因為Vuex依賴Promise,所以對於那些不支持Promise的瀏覽器,要使用Vuex的話,得引入相關的polyfill庫,例如es6-promise。

<script src="js/vue.js"></script>
<script src="js/vuex.js"></script>

  然後創建Vuex應用的核心:Store(倉庫)。它是一個容器,保存着大量的響應式狀態(State),並且這些狀態不能直接修改,需要顯式地將修改請求提交到Mutation(變更)中才能實現更新,因為這樣便於追蹤每個狀態的變化。在下面的示例中,初始化了一個digit狀態,並在mutations選項中添加了兩個可將其修改的方法。

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    digit: 0
  },
  mutations: {
    add: state => state.digit++,
    minus: state => state.digit--
  }
});

  接着創建根實例,並將store實例注入,從而讓整個應用都能讀寫其中的狀態,在組件中可通過$store屬性訪問到它,如下所示,以計算屬性的方式讀取digit狀態,並通過調用commit()方法來修改該狀態。

var vm = new Vue({
  el: "#container",
  store: store,
  computed: {
    digit() {
      return this.$store.state.digit;
    }
  },
  methods: {
    add() {
      this.$store.commit("add");
    },
    minus() {
      this.$store.commit("minus");
    }
  }
});

  最後將根實例中的方法分別註冊到兩個按鈕的點擊事件中,如下所示,每當點擊這兩個按鈕時,狀態就會更新,並在頁面中显示。

<div id="container">
  <p>{{digit}}</p>
  <button @click="add">增加</button>
  <button @click="minus">減少</button>
</div>

二、主要組成

  Vuex的主要組成除了上一節提到的Store、State和Mutation之外,還包括Getter和Action,本節會對其中的四個做重點講解,它們之間的關係如圖2所示。

圖2  四者的關係

1)State

  State是一個可存儲狀態的對象,在應用的任何位置都能被訪問到,並且作為單一數據源(Single Source Of Truth)而存在。

  當組件需要讀取大量狀態時,一個個的聲明成計算屬性會顯得過於繁瑣而冗餘,於是Vuex提供了一個名為mapState()的輔助函數,用來將狀態自動映射成計算屬性,它的參數既可以是數組,也可以是對象。

  當計算屬性的名稱與狀態名稱相同,並且不需要做額外處理時,可將名稱組成一個字符串數組傳遞給mapState()函數,在組件中可按原名調用,如下所示。

var vm = new Vue({
  computed: Vuex.mapState([ "digit" ])
});

  當計算屬性的名稱與狀態名稱不同,或者計算屬性讀取的是需要處理的狀態時,可將一個對象傳遞給mapState()函數,其鍵就是計算屬性的名稱,而其值既可以是函數,也可以是字符串,如下代碼所示。如果是函數,那麼它的第一個參數是state,即狀態對象;如果是字符串,那麼就是從state中指定一個狀態作為計算屬性。

var vm = new Vue({
  computed: Vuex.mapState({
    digit: state => state.digit,
    alias: "digit"        //相當於state => state.digit
  })
});

  因為mapState()函數返回的是一個對象,所以當組件內已經包含計算屬性時,可以對其應用擴展運算符(…)來進行合併,如下所示,這是一種極為簡潔的寫法。

var vm = new Vue({
  computed: {
    name() {},
    ...Vuex.mapState([ "digit" ])
  }
});

2)Getter

  Getter是從State中派生出的狀態,當多個組件要對同一個狀態進行相同的處理時,就需要將狀態轉移到Getter中,以免產生重複的冗餘代碼。

  Getter相當於Store的計算屬性,它能接收兩個參數,第一個是state對象,第二個是可選的getters對象,該參數能讓不同的Getter之間相互訪問。Getter的返回值會被緩存,並且只有當依賴值發生變化時才會被重新計算。不過當返回值是函數時,其結果就不會被緩存,如下所示,其中caculate返回的是個数字,而sum返回的是個函數。

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    digit: 0
  },
  getters: {
    caculate: state => {
      return state.digit + 2;
    },
    sum: state => right => {
      return state.digit + right;
    }
  }
});

  在組件內可通過this.$store.getters訪問到Getter中的數據,如下所示,讀取了上一個示例中的兩個Getter。

var vm = new Vue({
  methods: {
    add() {
      this.$store.getters.caculate;
      this.$store.getters.sum(1);
    }
  }
});

  Getter也有一個輔助函數,用來將Getter自動映射為組件的計算屬性,名字叫mapGetters(),其參數也是數組或對象。但與之前的mapState()不同,當參數是對象時,其值不能是函數,只能是字符串,如下所示,為了對比兩種寫法,聲明了兩個computed選項。

var vm = new Vue({
  computed: Vuex.mapGetters([ "caculate" ]),
  computed: Vuex.mapGetters({
    alias: "caculate"
  })
});

3)Mutation

  更改狀態的唯一途徑是提交Mutation,Vuex中的Mutation類似於事件,也包含一個類型和回調函數,在函數體中可進行狀態更改的邏輯,並且它能接收兩個參數,第一個是state對象,第二個是可選的附加數據,叫載荷(Payload)。下面這個Mutation的類型是“interval”,接收了兩個參數。

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    digit: 0
  },
  mutations: {
    interval: (state, payload) => state.digit += payload.number
  }
});

  在組件中不能直接調用Mutation的回調函數,得通過this.$store.commit()方法觸發更新,如下所示,採用了兩種提交方式,第一種是傳遞type參數,第二種是傳遞包含type屬性的對象。

var vm = new Vue({
  methods: {
    interval() {
      this.$store.commit("interval", { number: 2 });             //第一種
      this.$store.commit({ type: "interval", number: 2 });       //第二種
    }
  }
});

  當多人協作時,Mutation的類型適合寫成常量,這樣更容易維護,也能減少衝突。

const INTERVAL = "interval";

  Mutation有一個名為mapMutations()的輔助函數,其寫法和mapState()相同,它能將Mutation自動映射為組件的方法,如下所示。

var vm = new Vue({
  methods: Vuex.mapMutations(["interval"])
  //相當於
  methods: {
    interval(payload) {
      this.$store.commit(INTERVAL, payload);
    }
  }
});

  注意,為了能追蹤狀態的變更,Mutation只支持同步的更新,如果要異步,那麼得使用Action。

4)Action

  Action類似於Mutation,但不同的是它可以包含異步操作,並且只能用來通知Mutation,不會直接更新狀態。Action的回調函數能接收兩個參數,第一個是與Store實例具有相同屬性和方法的context對象(注意,不是Store實例本身),第二個是可選的附加數據,如下所示,調用commit()方法提交了一個Mutation。

const store = new Vuex.Store({
  actions: {
    interval(context, payload) {
      context.commit("interval", payload);
    }
  }
});

  在組件中能通過this.$store.dispatch()方法分發Action,如下所示,與commit()方法一樣,它也有兩種提交方式。

var vm = new Vue({
  methods: {
    interval() {
      this.$store.dispatch("interval", { number: 2 });            //第一種
      this.$store.dispatch({type: "interval", number: 2});        //第二種
    }
  }
});

  注意,由於dispatch()方法返回的是一個Promise對象,因此它能以一種更優雅的方式來處理異步操作,如下所示。

var vm = new Vue({
  methods: {
    interval() {
      this.$store.dispatch("interval", { number: 2 }).then(() => {
        console.log("success");
      });
    }
  }
});

  Action有一個名為mapActions()的輔助函數,其寫法和mapState()相同,它能將Action自動映射為組件的方法,如下所示。

var vm = new Vue({
  methods: Vuex.mapActions([ "interval" ])
});

三、模塊

  當應用越來越大時,為了避免Store變得過於臃腫,有必要將其拆分到一個個的模塊(Module)中。每個模塊就是一個對象,包含屬於自己的State、Getter、Mutation和Action,甚至還能嵌套其它模塊。

1)局部狀態

  對於模塊內部的Getter和Mutation,它們接收的第一個參數是模塊的局部狀態,而Getter的第三個參數rootState和Action的context.rootState屬性可訪問根節點狀態(即全局狀態),如下所示。

const moduleA = {
  state: { digit: 0 },
  mutations: {
    add: state => state.digit++
  },
  getters: {
    caculate: (state, getter, rootState) => {
      return state.digit + 2;
    }
  },
  actions: {
    interval(context, payload) {
      context.commit("add", payload);
    }
  }
};

2)命名空間

  默認情況下,只有在訪問State時需要帶命名空間,而Getter、Mutation和Action的調用方式不變。將之前的moduleA模塊註冊到Store實例中,如下所示,modules選項的值是一個子模塊對象,其鍵是模塊名稱。

const store = new Vuex.Store({
  modules: {
    a: moduleA
  }
});

  如果要訪問模塊中的digit狀態,那麼可以像下面這樣寫。

store.state.a.digit;

  當模塊的namespaced屬性為true時,它的Getter、Mutation和Action也會帶命名空間,在使用時,需要添加命名空間前綴,如下代碼所示,此舉大大提升了模塊的封裝性和復用性。

const moduleA = {
  namespaced: true
};
var vm = new Vue({
  el: "#container",
  store: store,
  methods: {
    add() {
      this.$store.commit("a/add");
    },
    caculate() {
      this.$store.getters["a/caculate"];
    }
  }
});

  如果要在帶命名空間的模塊中提交全局的Mutation或分發全局的Action,那麼只要將{root: true}作為第三個參數傳給commit()或dispatch()就可實現,如下所示。

var vm = new Vue({
  methods: {
    add() {
      this.$store.dispatch("add", null, { root: true });
      this.$store.commit("add", null, { root: true });
    }
  }
});

  如果要在帶命名空間的模塊中註冊全局的Action,那麼需要將其修改成對象的形式,然後添加root屬性並設為true,再將Action原先的定義轉移到handler()函數中,如下所示。

const moduleA = {
  actions: {
    interval: {
      root: true,
      handler(context, payload) {}
    }
  }
};

3)輔助函數

  當使用mapState()、mapGetters()、mapMutations()和mapActions()四個輔助函數對帶命名空間的模塊做映射時,需要顯式的包含命名空間,如下所示。

var vm = new Vue({
  computed: Vuex.mapState({
    digit: state => state.a.digit
  }),
  methods: Vuex.mapMutations({
    add: "a/add"
  })
});

  這四個輔助函數的第一個參數都是可選的,用於綁定命名空間,可簡化映射過程,如下所示。

var vm = new Vue({
  computed: Vuex.mapState("a", {
    digit: state => state.digit
  }),
  methods: Vuex.mapMutations("a", {
    add: "add"
  })
});

  Vuex還提供了另一個輔助函數createNamespacedHelpers(),可創建綁定命名空間的輔助函數,如下所示。

const { mapState, mapMutations } = Vuex.createNamespacedHelpers("a");

四、動態註冊

  在創建Store實例后,可通過registerModule()方法動態註冊模塊,如下代碼所示,調用了兩次registerModule()方法,第一次註冊了模塊“a”,第二次註冊了嵌套模塊“a/b”。

const store = new Vuex.Store();
store.registerModule("a", moduleA);    
store.registerModule(["a", "b"], moduleAB);

  通過store.state.a和store.state.a.b可訪問模塊的局部狀態。如果要卸載動態註冊的模塊,那麼可以通過unregisterModule()方法實現。

  registerModule()方法的第三個參數是可選的配置對象,當preserveState屬性的值為true時(如下所示),在註冊模塊時會忽略模塊中的狀態,即無法在store中讀取模塊中的狀態。

store.registerModule("a", moduleA, { preserveState: true });

五、表單處理

  表單默認能直接修改組件的狀態,但是在Vuex中,狀態只能由Mutation觸發更新。為了能更好的追蹤狀態的變化,也為了能更符合Vuex的思維,需要讓表單控件與狀態綁定在一起,並通過input或change事件監聽狀態更新的行為,如下所示。

<div id="container">
  <input :value="digit" @input="add" />
</div>

  然後在Store實例中初始化digit狀態,並添加更新狀態的Mutation,如下所示。

const store = new Vuex.Store({
  state: {
    digit: 0
  },
  mutations: {
    add: (state, value) => {
      state.digit = value;
    }
  }
});

  最後在創建根實例時,將digit狀態映射成它的計算屬性,在事件處理程序add()中調用commit()方法,並將控件的值作為第二個參數傳入,如下所示。

var vm = new Vue({
  el: "#container",
  store: store,
  computed: Vuex.mapState(["digit"]),
  methods: {
    add(e) {
      this.$store.commit("add", e.target.value);
    }
  }
});

  還有一個方法也能實現相同的功能,那就是在控件上使用v-model指令,但需要與帶setter的計算屬性配合,如下所示(只給出了關鍵部分的代碼)。

<div id="container">
  <input v-model="digit" />
</div>
<script>
  var vm = new Vue({
    computed: {
      digit: {
        get() {
          return this.$store.state.digit;
        },
        set(value) {
          this.$store.commit("add", value);
        }
      }
    }
  });
</script>

 

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要吸管請「開金口」 加州餐廳明年起不主動提供

摘錄自2018年9月21日蘋果日報美國加州報導

美聯社報導,加州州長布朗(Jerry Brown)簽署通過法案,明年起禁止州內餐廳主動提供顧客塑膠吸管服務,首開全美先例。餐廳業者若不配合將先予以警告,兩次警告後開罰,每年最高300美元(約9,200台幣),由州內衛生人員負責不定時執行稽查。不過,此法僅適用於正式、有服務生點餐的餐廳,速食業者不再此限。儘管不是直接禁止,部分共和黨人仍批評這項新法「管太多」。

民主黨的布朗將環保議題列為優先施政考量。他指,每年大量塑膠垃圾流入海中,殺死鯨魚和魚類,污染最終進到民眾的食物和供水:「我們對一次性便利用具的迷戀,將招致災難性的後果。所有形式的塑膠製品,塑膠吸管、寶特瓶、包裝、塑膠袋等,都在使地球窒息。」

同天,布朗簽署通過另項法案,規定販售兒童餐的各級餐廳,都必須將菜單飲料預設為牛奶和開水。兩項法案皆從明年1月1日開始生效。

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一文帶你深入了解 Redis 的持久化方式及其原理

Redis 提供了兩種持久化方式,一種是基於快照形式的 RDB,另一種是基於日誌形式的 AOF,每種方式都有自己的優缺點,本文將介紹 Redis 這兩種持久化方式,希望閱讀本文後你對 Redis 的這兩種方式有更加全面、清晰的認識。

RDB 快照方式持久化

先從 RDB 快照方式聊起,RDB 是 Redis 默認開啟的持久化方式,並不需要我們單獨開啟,先來看看跟 RDB 相關的配置信息:

################################ SNAPSHOTTING  ################################
#
# Save the DB on disk:
#
#   save <seconds> <changes>
#
#   Will save the DB if both the given number of seconds and the given
#   number of write operations against the DB occurred.
#
#   In the example below the behaviour will be to save:
#   after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed
#   after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed
#   after 60 sec if at least 10000 keys changed
#   save ""
# 自動生成快照的觸發機制 中間的是時間,單位秒,後面的是變更數據 60 秒變更 10000 條數據則自動生成快照
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

# 生成快照失敗時,主線程是否停止寫入
stop-writes-on-bgsave-error yes

# 是否採用壓縮算法存儲
rdbcompression yes

# 數據恢復時是否檢測 RDB文件有效性
rdbchecksum yes

# The filename where to dump the DB
# RDB 快照生成的文件名稱
dbfilename dump.rdb

# 快照生成的路徑 AOF 也是存放在這個路徑下面
dir .

關於 RDB 相關配置信息不多,需要我們調整的就更少了,我們只需要根據自己的業務量修改生成快照的機制和文件存放路徑即可。

RDB 有兩種持久化方式:手動觸發自動觸發手動觸發使用以下兩個命令:

  • save:會阻塞當前 Redis 服務器響應其他命令,直到 RDB 快照生成完成為止,對於內存 比較大的實例會造成長時間阻塞,所以線上環境不建議使用

  • bgsave:Redis 主進程會 fork 一個子進程,RDB 快照生成有子進程來負責,完成之後,子進程自動結束,bgsave 只會在 fork 子進程的時候短暫的阻塞,這個過程是非常短的,所以推薦使用該命令來手動觸發

除了執行命令手動觸發之外,Redis 內部還存在自動觸發 RDB 的持久化機制,在以下幾種情況下 Redis 會自動觸發 RDB 持久化

  • 在配置中配置了 save 相關配置信息,如我們上面配置文件中的 save 60 10000 ,也可以把它歸類為“save m n”格式的配置,表示 m 秒內數據集存在 n 次修改時,會自動觸發 bgsave。

  • 在主從情況下,如果從節點執行全量複製操作,主節點自動執行 bgsave 生成 RDB 文件併發送給從節點

  • 執行 debug reload 命令重新加載 Redis 時,也會自動觸發 save 操作

  • 默認情況下執行 shutdown 命令時,如果沒有開啟 AOF 持久化功能則自動執行 bgsave

上面就是 RDB 持久化的方式,可以看出 save 命令使用的比較少,大多數情況下使用的都是 bgsave 命令,所以這個 bgsave 命令還是有一些東西,那接下來我們就一起看看 bgsave 背後的原理,先從流程圖開始入手:

bgsave 命令大概有以下幾個步驟:

  • 1、執行 bgsave 命令,Redis 主進程判斷當前是否存在正在執行的 RDB/AOF 子進程,如果存在, bgsave 命令直接返回不在往下執行。
  • 2、父進程執行 fork 操作創建子進程,fork 操作過程中父進程會阻塞,fork 完成後父進程將不在阻塞可以接受其他命令。
  • 3、子進程創建新的 RDB 文件,基於父進程當前內存數據生成臨時快照文件,完成後用新的 RDB 文件替換原有的 RDB 文件,並且給父進程發送 RDB 快照生成完畢通知

上面就是 bgsave 命令背後的一些內容,RDB 的內容就差不多了,我們一起來總結 RDB 持久化的優缺點,RDB 方式的優點

  • RDB 快照是某一時刻 Redis 節點內存數據,非常適合做備份,上傳到遠程服務器或者文件系統中,用於容災備份
  • 數據恢復時 RDB 要遠遠快於 AOF

有優點同樣存在缺點,RDB 的缺點有

  • RDB 持久化方式數據沒辦法做到實時持久化/秒級持久化。我們已經知道了 bgsave 命令每次運行都要執行 fork 操作創建子進程,屬於重量級操作,頻繁執行成本過高。
  • RDB 文件使用特定二進制格式保存,Redis 版本演進過程中有多個格式 的 RDB 版本,存在老版本 Redis 服務無法兼容新版 RDB 格式的問題

如果我們對數據要求比較高,每一秒的數據都不能丟,RDB 持久化方式肯定是不能夠滿足要求的,那 Redis 有沒有辦法滿足呢,答案是有的,那就是接下來的 AOF 持久化方式

AOF 持久化方式

Redis 默認並沒有開啟 AOF 持久化方式,需要我們自行開啟,在 redis.conf 配置文件中將 appendonly no 調整為 appendonly yes,這樣就開啟了 AOF 持久化,與 RDB 不同的是 AOF 是以記錄操作命令的形式來持久化數據的,我們可以查看以下 AOF 的持久化文件 appendonly.aof

*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
set
$6
mykey1
$6
你好
*3
$3
set
$4
key2
$5
hello
*1
$8

大概就是長這樣的,具體的你可以查看你 Redis 服務器上的 appendonly.aof 配置文件,這也意味着我們可以在 appendonly.aof 文件中國修改值,等 Redis 重啟時將會加載修改之後的值。看似一些簡單的操作命令,其實從命令到 appendonly.aof 這個過程中非常有學問的,下面時 AOF 持久化流程圖:

在 AOF 持久化過程中有兩個非常重要的操作:一個是將操作命令追加到 AOF_BUF 緩存區,另一個是 AOF_buf 緩存區數據同步到 AOF 文件,接下來我們詳細聊一聊這兩個操作:

1、為什麼要將命令寫入到 aof_buf 緩存區而不是直接寫入到 aof 文件?

我們知道 Redis 是單線程響應,如果每次寫入 AOF 命令都直接追加到磁盤上的 AOF 文件中,這樣頻繁的 IO 開銷,Redis 的性能就完成取決於你的機器硬件了,為了提升 Redis 的響應效率就添加了一層 aof_buf 緩存層, 利用的是操作系統的 cache 技術,這樣就提升了 Redis 的性能,雖然這樣性能是解決了,但是同時也引入了一個問題,aof_buf 緩存區數據如何同步到 AOF 文件呢?由誰同步呢?這就是我們接下來要聊的一個操作:fsync 操作

2、aof_buf 緩存區數據如何同步到 aof 文件中?

aof_buf 緩存區數據寫入到 aof 文件是有 linux 系統去完成的,由於 Linux 系統調度機制周期比較長,如果系統故障宕機了,意味着一個周期內的數據將全部丟失,這不是我們想要的,所以 Linux 提供了一個 fsync 命令,fsync 是針對單個文件操作(比如這裏的 AOF 文件),做強制硬盤同步,fsync 將阻塞直到寫入硬盤完成后返回,保證了數據持久化,正是由於有這個命令,所以 redis 提供了配置項讓我們自行決定何時進行磁盤同步,redis 在 redis.conf 中提供了appendfsync 配置項,有如下三個選項:

# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no
  • always:每次有寫入命令都進行緩存區與磁盤數據同步,這樣保證不會有數據丟失,但是這樣會導致 redis 的吞吐量大大下降,下降到每秒只能支持幾百的 TPS ,這違背了 redis 的設計,所以不推薦使用這種方式
  • everysec:這是 redis 默認的同步機制,雖然每秒同步一次數據,看上去時間也很快的,但是它對 redis 的吞吐量沒有任何影響,每秒同步一次的話意味着最壞的情況下我們只會丟失 1 秒的數據, 推薦使用這種同步機制,兼顧性能和數據安全
  • no:不做任何處理,緩存區與 aof 文件同步交給系統去調度,操作系統同步調度的周期不固定,最長會有 30 秒的間隔,這樣出故障了就會丟失比較多的數據。

這就是三種磁盤同步策略,但是你有沒有注意到一個問題,AOF 文件都是追加的,隨着服務器的運行 AOF 文件會越來越大,體積過大的 AOF 文件對 redis 服務器甚至是主機都會有影響,而且在 Redis 重啟時加載過大的 AOF 文件需要過多的時間,這些都是不友好的,那 Redis 是如何解決這個問題的呢?Redis 引入了重寫機制來解決 AOF 文件過大的問題。

3、Redis 是如何進行 AOF 文件重寫的?

Redis AOF 文件重寫是把 Redis 進程內的數據轉化為寫命令同步到新 AOF 文件的過程,重寫之後的 AOF 文件會比舊的 AOF 文件占更小的體積,這是由以下幾個原因導致的:

  • 進程內已經超時的數據不再寫入文件
  • 舊的 AOF 文件含有無效命令,如 del key1、hdel key2、srem keys、set a111、set a222等。重寫使用進程內數據直接生成,這樣新的AOF文件只保 留最終數據的寫入命令
  • 多條寫命令可以合併為一個,如:lpush list a、lpush list b、lpush list c可以轉化為:lpush list a b c。為了防止單條命令過大造成客戶端緩衝區溢 出,對於 list、set、hash、zset 等類型操作,以 64 個元素為界拆分為多條。

重寫之後的 AOF 文件體積更小了,不但能夠節約磁盤空間,更重要的是在 Redis 數據恢復時,更小體積的 AOF 文件加載時間更短。AOF 文件重寫跟 RDB 持久化一樣分為手動觸發自動觸發,手動觸發直接調用 bgrewriteaof 命令就好了,我們後面會詳細聊一聊這個命令,自動觸發就需要我們在 redis.conf 中修改以下幾個配置

auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
  • auto-aof-rewrite-percentage:代表當前 AOF文件空間 (aof_current_size)和上一次重寫后 AOF 文件空間(aof_base_size)的比值,默認是 100%,也就是一樣大的時候
  • auto-aof-rewrite-min-size:表示運行 AOF 重寫時 AOF 文件最小體積,默認為 64MB,也就是說 AOF 文件最小為 64MB 才有可能觸發重寫

滿足了這兩個條件,Redis 就會自動觸發 AOF 文件重寫,AOF 文件重寫的細節跟 RDB 持久化生成快照有點類似,下面是 AOF 文件重寫流程圖:

AOF 文件重寫也是交給子進程來完成,跟 RDB 生成快照很像,AOF 文件重寫在重寫期間建立了一個 aof_rewrite_buf 緩存區來保存重寫期間主進程響應的命令,等新的 AOF 文件重寫完成后,將這部分文件同步到新的 AOF 文件中,最後用新的 AOF 文件替換掉舊的 AOF 文件。需要注意的是在重寫期間,舊的 AOF 文件依然會進行磁盤同步,這樣做的目的是防止重寫失敗導致數據丟失,

Redis 持久化數據恢復

我們知道 Redis 是基於內存的,所有的數據都存放在內存中,由於機器宕機或者其他因素重啟了就會導致我們的數據全部丟失,這也就是要做持久化的原因,當服務器重啟時,Redis 會從持久化文件中加載數據,這樣我們的數據就恢復到了重啟前的數據,在數據恢復這一塊Redis 是如何實現的?我們先來看看數據恢復的流程圖:

Redis 的數據恢複流程比較簡單,優先恢復的是 AOF 文件,如果 AOF 文件不存在時則嘗試加載 RDB 文件,為什麼 RDB 的恢復速度比 AOF 文件快,但是還是會優先加載 AOF 文件呢?我個人認為是 AOF 文件數據更全面並且 AOF 兼容性比 RDB 強,需要注意的是當存在 RDB/AOF 時,如果數據加載不成功,Redis 服務啟動會失敗。

最後

目前互聯網上很多大佬都有 Redis 系列教程,如有雷同,請多多包涵了。原創不易,碼字不易,還希望大家多多支持。若文中有所錯誤之處,還望提出,謝謝。

歡迎掃碼關注微信公眾號:「平頭哥的技術博文」,和平頭哥一起學習,一起進步。

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紐約氣候週活動 促緊急降低全球暖化

摘錄自2018年9月25日中央社報導

每年聯合國大會召開之際,多國元首和政府領袖同時舉行的「氣候週」今天(25日)開跑,他們敦促世界領袖緊急採取行動降低全球暖化。

波蘭12月將主辦聯合國氣候變化綱要公約第24次締約方會議(COP24),聯合國氣候首長艾斯皮諾薩(Patricia Espinosa)呼籲各國團結,支持2015年巴黎協定所訂規定,將全球暖化升溫限制在攝氏兩度以下。

艾斯皮諾薩表示,各國並未實現他們的承諾。並說:「各國目前依據巴黎協定做出的承諾,將使得全球溫度在2100年升高約三度。」

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福特「Model E」向特斯拉與雪佛蘭宣戰!

福特(Ford)執行長 Mark Fields 於 4 月 28 日對外表示,福特正在開發能與特斯拉(Tesla) Model 3 與雪佛蘭(Chevrolet ) Bolt 純電動車匹敵的長程電動車,目標是要達到單次充電續航里程 200 英里,在越來越多車廠投入電動車製造的同時,福特打算「成為其中的佼佼者」,甚至是「坐上傲視群雄的位置」。此話一出,向電動車市場其他車廠宣戰的意味濃厚。

雖然 Fields 並未透露太多細節,但這還是福特高層第一次直接對外證實,公司正在研擬向特斯拉與雪佛蘭挑戰的電動車開發計畫。Fields 未提及確切的上市時間,僅表示該電動車將會取名為「Model E」,計畫將於 2019 年在福特本月初宣布要在墨西哥中部興建的新工廠進行組裝,該工廠預計於 2018 年投產。   有別於特斯拉 Model 3 及雪佛蘭 Bolt 為純電動車款,據研究公司 AutoForecast Solutions 指出,福特的 Model E 打算提供 3 種車型,包括油電混合動力車、插電式混合動力車與純電動車,且福特已經以 Model E 名稱申請商標註冊。   回溯至 2015 年 12 月,當時 Fields 曾對外宣布,福特將斥資 45 億美元推動電動車市場,要在 2020 年前,在產品陣容中,加入 13 款油電混合動力車或電動車型,且屆時福特所出產的車輛中,多達 40% 將會是電力驅動的車輛。   福特先前宣布將在 2017 年推出的電動車 Focus Electric 車型續航里程僅能達到 76 英里,即便將在今年秋季增加到 100 英里,不過,仍遠低於將於今年底推出的雪佛蘭 Bolt,以及預計 2 年內交車的特斯拉 Model 3 單次充電續航里程數。

(首圖來源: CC BY 2.0)

(本文授權轉載自《》─〈〉)

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Model 3 接單爆量部分是膨風?Musk:重複訂單將取消

特斯拉(Tesla Motors)平價電動車「Model 3」3 月 31 日亮相一週就狂接了 32.5 萬筆訂單,執行長 Elon Musk 之後更於 4 月 22 日指稱 Model 3 已接獲近 40 萬筆訂單。   不過,許多人對此抱持懷疑態度,認為或許有顧客重複下單導致數據「膨風」,分析師 Anton Wahlman 上週更在 Seeking Alpha 網站發文宣稱,雖然特斯拉限制每人只能預購兩台 Model 3,但他個人卻已成功下了 20 筆訂單。   Yahoo! Finance 的新聞記者隨後也宣稱,只要以不同表格遞交多筆訂單,就能成功突破每人限購 2 台的限制。   Wahlman 宣稱,這意味著特斯拉接獲的 40 萬筆訂單有一部份也許來自投機客,Model 3 龐大的需求可能只是膨風。   對此,Musk 決定重新檢視顧客的下單狀況,並把多餘的訂單全部取消。MarketWatch 2 日報導,Musk 4 月 29 日透過 Twitter 指出,重複的訂單將被刪除,每位客戶都只限購 2 台,而所有訂單中僅有 5% 預購了 2 台 Model 3,因此不太可能有投機客。   儘管如此,投機客瘋狂預購 Model 3,仍代表這款車種深獲顧客期待,畢竟 Model 3 在還未亮相前,搶著掏錢預訂 Model 3 的粉絲們就已在實體門市外排起超長人龍,這樣的熱絡景象真的是前所未見。   現在特斯拉遇到的問題,應該不是需求疲軟、而是訂單太多。有分析師認為,特斯拉當前產能不足以應付爆量需求,未來可能得籌錢擴產、甚至打造第二座組裝廠。   CNBC、Forbes 4 月中報導,巴克萊分析師 Brian Johnson 表示,他估計特斯拉需要另行籌資 30 億美元,才能滿足如雪片飛來的訂單。他說,特斯拉訂單暴增,或許會以需要打造更多汽車和電池工廠為由,尋求額外資金。   從特斯拉生產情況看來,確實有擴產需要。今年第一季,特斯拉交車數量僅有 14,820 輛,低於預期的 16,000 輛。今年全年特斯拉預計交車 80,000~90,000 輛。這讓外界憂心忡忡,擔心該公司無法從小眾車廠,蛻變為大型公司。特斯拉的加州組裝工廠,以往為通用汽車(GM)和豐田(Toyota)的合資企業,年度產能達 50 萬輛,意味特斯拉仍有大幅增產空間,能加裝設備,生產 Model 3。    (本文內容由授權使用;首圖來源: CC BY 2.0)

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遲到的故障公告:錯誤的緩存數據引發新版博客後台發布后的故障

10月18日晚上 22:00 ,我們對處於灰度發布階段的新版博客後台(Angular 8.2.7 + .NET Core 3.0)進行了一次發布操作,在發布後由於清除緩存 web api 的一個 bug 造成在發布后通過新版博客後台修改的博文無法訪問(404錯誤);在發現問題后,我們回退至發布之前的版本,但是由於 appsettings.Production.json 配置文件的不一致造成回退後的版本出現 500 錯誤;在修復配置文件問題后,在 docker swarm 集群上部署時又遭遇奇怪的容器健康檢查失敗的問題,多次部署后才成功,直至 23:00 左右才恢復正常。

非常抱歉,這次故障給使用新版博客後台的園友帶來了很大的麻煩,請您諒解。

在這次發布中包含一個比較大但卻沒有引起我們足夠重視的變更,原先在博客後台代碼中進行的清除 memcached 緩存(修改博文時清除對應的緩存)的操作改為調用 web api ,在實現清除緩存 web api 時由於沒有足夠重視在沒有寫集成測試覆蓋的情況下就發布了,從而沒有及時發現其中埋藏的一個 bug ,這個 bug 是由下面的 C# 代碼引起的:

await _cacheService.RemoveAsync(CacheKeyManager.GetBlogPost(blogId.Value, postId.Value));
var post = await blogPostService.GetCachedPostById(blogId.Value, postId.Value);            
//...
if (post.DisplayOnHomePage)
{
    await ClearHomePostsList(blogId.Value);
}
//..

上面的代碼中在清除所修改博文的緩存后,又獲取該博文進一步清除與該博文相關聯的緩存,調用 GetCachedPostById 方法時又創建了緩存,但由於實現時漏寫了 DTO 映射配置代碼,造成緩存的 BlogPostDto 字段值不完整從而 PostId 的值為 0 。在我們的緩存機制中,對於不存在的博文,會 new 一個空的 PostId 為 0 的 BlogPostDto 放入緩存,所以 PostId 為 0 的緩存數據都當作不存在的博文直接響應 404 ,故障因此而引發。

針對這次故障,在修掉 bug 代碼的同時我們將採取以下改進措施:

1)對從緩存中獲取的數據進行校驗並自動修復,這樣即使出現錯誤的緩存數據,也可以減少對業務的影響。

else if (blogPost.PostId != postId)
{
    blogPost = await GetBlogPostById(blogId, postId);
    await _cacheService.UpdateAsync(cacheKey, 3600, blogPost);
}

2)加強 Code Review

3)提高集成測試的覆蓋率

4)解決生產環境配置管理的問題

5)改用 k8s 部署生產環境

最近的新版博客後台發布故障暴露了我們在團隊開發能力上的落後,我們正在努力改進與提升,希望大家能夠諒解我們暫時的 low 。

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