1.Vue3源码系列 (一) watch
2.在Windows中,源码一个文件的属性包括
3.extjs textfield 设置readonly为true之后文本框背景色变灰,如何设置成透明?
4.一文捋清 sync.Map的文件实现原理
Vue3源码系列 (一) watch
本文深入解析 Vue3 中 watch 的机制。首先,源码我们了解 watch 接收三个参数:监听的文件数据源 source、回调 cb 以及可选的源码 options。options 包括 immediate、文件虐杀原型源码deep、源码flush、文件onTrack 和 onTrigger,源码用于控制立即执行、文件深度监听、源码回调时机以及收集依赖和触发更新时的文件自定义函数。回调 cb 接收 value、源码oldValue 和 onCleanUp 参数,文件用于执行特定操作,源码如响应表格页码变化重新请求数据,并在副作用清理时调用 onCleanUp 函数。
watch 支持监听单个数据或多个数据,其参数类型包括 WatchSource、响应式对象、unity扫雷源码MultiWatchSources 和 Readonly。单个数据源可以是 WatchSource 或响应式的对象,多个数据源则为 MultiWatchSources 或 Readonly。
watch 的核心在于 doWatch 函数,它接收与 watch 类似的参数。在源码中,doWatch 负责实现 watch 的逻辑。首先,它会检查是否提供了回调函数 cb。如果没有,且 options 中设置了 immediate 和 deep,会抛出警告,因为这些选项只对有回调的 doWatch 签名有效。接着,设置 getter,并配置强制触发和深度监听。根据 source 的类型,doWatch 进行不同的处理。
在处理源数据后,dpm源码网址doWatch 会创建 effect,这是 Vue3 中实现响应式的关键。effect 通过 getter 获取当前值,然后在回调函数中使用 newValue 和 oldValue。这使得 watch 能在数据变化时触发回调函数,执行相应的操作。
总结,本文详细阐述了 Vue3 中 watch 的工作原理,从参数类型、回调函数到核心实现 doWatch 函数,全面深入地解析了 watch 的机制,帮助开发者更好地理解和运用 Vue3 的响应式特性。通过本文,读者可以深入了解 Vue3 watch 的内部工作流程,为构建高效、响应式的 Vue 应用提供技术支持。
在Windows中,一个文件的属性包括
在Windows中,一个文件的属性包括只读、隐藏、系统、spark shell 源码存档。只读(readonly)又称唯读,表示文档或属性只能读取,不能修改也不能储存。有些重要的档案会设定成只读状态,免得一不小心修改这些文档的内容,除非解除只读的状态,不然这些文档是不能修改的(会在保存时弹出窗口让你另存为)。
隐藏(hide)是一种文件属性,拥有这种属性的文件叫做“隐藏文件”,隐藏文件在默认设置下不能在Windows资源管理器中显示(部分Windows系统的资源管理器在状态栏上会显示“*个对象(加*个隐藏对象)”),如果不做特殊设置就不能进行操作。
文件系统是操作系统用于明确存储设备(常见的是磁盘,也有基于NAND Flash的固态硬盘)或分区上的文件的方法和数据结构;即在存储设备上组织文件的方法。
操作系统中负责管理和存储文件信息的软件机构称为文件管理系统,简称文件系统。文件系统由三部分组成:文件系统的接口,对对象操纵和管理的软件集合,对象及属性。餐饮外卖源码
存档是指文件保存时留下的文件。
扩展资料:
根据文件的性质和用途的不同,可将文件分为三类:
1、系统文件。这是指由系统软件构成的文件。大多数的系统文件只允许用户调用,但不允许用户去读,更不允许修改;有的系统文件不直接对用户开放。
2、用户文件。指由用户的源代码、目标文件、可执行文件或数据等所构成的文件。用户将这些文件委托给系统保管。
3、库文件。 这是由标准子例程及常用的例程等所构成的文件。 这类文件允许用户调用,但不允许修改。
参考资料:
百度百科-电脑文件
extjs textfield 设置readonly为true之后文本框背景色变灰,如何设置成透明?
字段只读 api源码是 : readOnlyCls: Ext.baseCSSPrefix + 'form-readonly',
看一下能否去除后置的样式。达到目的。
一文捋清 sync.Map的实现原理
golang 内置的 map 类型不支持并发操作,若需并发读写,通常需配合锁使用。
然而,加锁操作较重,golang 官方提供了 sync.Map 类型,专门用于支持并发读写。
本文基于 go1.. linux/amd 版本的源码对 sync.Map 进行分析,旨在对 sync.Map 的原理及适用场景有更清晰的理解。
为了提高并发访问效率,通常原则是:尽量减少锁的争用,如使用原子操作替代加锁。
sync.Map 采用读写分离 + 原子操作的方式,设置了两个 map(dirty map 和 read map),read map 通过原子方式访问,dirty map 的访问需要加锁。
同步过程分为两类:
sync.Map 的数据结构定义如下:
read map 通过原子操作进行读取和写入,实际存的是 readOnly 结构。
其中字段 m 就是普通的 map,amended 用于标识 read map 的数据是否完整(dirty map 中可能写入了新的数据,此时为 true)。
read map 和 dirty map 底层的 map 中,存储的 value 都是 entry 结构。
疑问:为什么这里不直接将 m 定义为 map[any]unsafe.Pointer 类型?
其实结合下文的 entry.p 的状态可以得出结论,主要是为了并发高效地删除 key。
删除 key 时从 read map 中删除即可,但是由于 read map 是原子操作的,因此只能整体替换整个 readOnly 结构,或者原子地将 value 中的指针置为 nil,不能直接使用 delete 关键字删除(要加锁)。
entry.p 字段在不同阶段会有不同的取值,代表不同的状态:
Store 操作:
Store 方法用于向 map 中并发安全地修改或新增数据,签名如下:
下面将源码拆成小段进行详细分析:
首先查询 read map,如果 read map 中存在该 key,则尝试写入。这里只是进行尝试,是否能写入还需看对应 entry 的状态。
如果 entry.p == expunged,则不能写入,因为已经经历过 read map 向 dirty map 的同步,read map 接下来会被直接替换掉,即使写入也没用。
运行到这里,说明要么 read map 中不存在该 key,要么 read map 中存在该 key 但 entry 为 expunged 状态(即将被物理清理)。需要在锁的保护下将数据存到 dirty map 中。
由于上一次判断到获取锁之间可能会有其他的线程修改了 read map,所以利用了 double check 再次判断 read map 是否有该 key。
情况一:read map 中存在
具体执行什么操作依赖于 entry 的状态:
注意到这里的 entry 和 entry.p 都是指针,说明如果 read map 和 dirty map 中同时存在 entry,那么数据是共享的。
情况二:read map 中不存在且 dirty 中存在
这种情况直接原子地将值存到对应的 entry 中。
情况三:read map 和 dirty map 都不存在
这种情况涉及到 read map 向 read map 的同步。
如果 read.amended == true,即 dirty map 中存在独有的 key,那么直接在 dirty map 新增 entry 即可。
如果 read.amended == false,dirty map 中可能缺失数据(比如刚经历过 dirty map 向 read map 的同步,dirty map 可能为 nil),写入之前需要将 read map 中正常的数据同步过去。这里指的正常的数据即非 nil 状态的 entry。
Load 操作:
前面说可以将 read map 视为 dirty map 的快照,由于使用原子操作可以保证并发效率,因此读取时也是优先尝试 read map。
和 Store 类似,也会有 double check 机制。
如果 read map 中不存在且 amended == false(dirty map 中没有独有的 key),说明整个 map 中不存在该 key,直接返回 false;
如果 read map 不存在且 amended == true,key 可能存在于 dirty map,因此加锁从 dirty map 获取。
由于 read map 未命中,还会将 misses 计数增加 1,如果 misses 计数达到阈值,会将 dirty map 整体替换为 read map,dirty map 置为 nil。
如果 read map 中存在 entry,则根据 entry 状态返回。nil 状态或 expunged 状态下都说明该 key 被删除,返回 false;正常状态返回 true。
Delete 操作:
逻辑总体和 Load 相似:
Range 操作:
range 操作用于遍历 sync.Map 中每个元素并执行函数。
由于 read map 和 dirty map 数据并不完全一致,且都可能有对方不存在的 key,因此需要分情况讨论:
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