大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 # Java 应用与开发 类加载和反射 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 December 24, 2018  理解什么是反射机制，通过常见场景认识反射的作用。 2. 掌握类的加载、连接和初始化概念。 3. 理解类加载器及类加载机制。 4. 掌握使用反射生成并操作对象的方法。 |大纲|反射|类的加载、连接和初始化|类加载器|使用反射生成并操作对象|本节习题| |---|---|---|---|---|---| |大纲|||||| |反射|||||| |类的加载、连接和初始化|||||| |类加载器|||||| |使用反射生成并操作对象|||||| 反射类的加载、连接和初始化类加载器使用反射生成并操作对象本节习题接下来…反射类的加载、连接和初始化

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& Redux 1.6.1.22 学习渐进式 Web 应用 1.6.1.23 学习设计 JS API 1.6.1.24 学习web开发工具 1.6.1.25 学习命令行的使用 1.6.1.26 学习 Node.js 1.6.1.27 学习 JS 模块系统 1.6.1.28 学习模块加载和打包工具 1.6.1.29 学习包管理工具 JavaScript工具 1.7.11 静态网页构建工具 1.7.12 无障碍访问工具 1.7.13 应用程序框架工具（台式机、手机、平板电脑等） 1.7.14 渐进式Web应用工具 1.7.15 脚手架工具 1.7.16 常规前端开发工具 1.7.17 模版/数据绑定工具 1.7.18 UI组件&组件包 1.7.19 1.7.22 JSON工具 1.7.23 占位符内容工具 1.7.24 测试工具 1.7.25 前端数据存储工具（例如客户端的数据存储方案） 1.7.26 模块加载/打包工具 1.7.27 模块/包管理工具 1.7.28 托管工具 1.7.29 项目管理以及代码托管工具 1.7.30 协作与沟通工具 1.7.31 内容管理托管/API工具

|CURVEFS|7|magic number（常量字符 "CURVEFS"），用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件| |version|4|文件版本号（当文件格式变化时，可以 100% 向兼容加载旧版持久化文件）| |size|8|键值对数量| |key\_value\_pairs|/|键值对（当 size 为 0 时，该字段为空）| |EOF|1|特殊标记常量（0xFF），表示内容已结束| 、集群等这些都是我们目前不需要的），因此去改造 redis 感觉不是很划算 ## redis 中哈希表实现的优点? 主要是当哈希表需要扩桶的时候，rehash 过程中 redis 采用了均摊/渐进式的思想，把 rehash 中的性能损耗均摊在每一次 SET/DEL 操作中（如 rehash 总耗时 1 秒，均摊给 100 个请求，那么每个请求只增加延时 10 毫秒），rehash 过程如下： [Image](/uploads/documents/8/5/d/d/85dd03b9408f6e1cf2e67a368b5b940b/p11_1.jpg) 图4-3 普通状态下的字典 哈希表渐进式 rehash 的详细步骤： （1）为 ht[1] 分配空间，让字典同时持有 ht[0] 和 ht[1] 两个哈希表 （2）在字典中维持一个索引计数器变量 rehashidx，并将它的值设置为 0，表示

便于统一团队的开发模式，一致的开发体验，一次性学习成本 ▶ 跟应用，插件区别不大，一样有 Service / Config / Extend / Middleware / ... 支持多层继承，支持自定义加载规范 基于 npm，便于统一管控，升级，维护 ### 代码君 v3.x 3.x 时代 - 定制团队框架  ``` yadan app service extend config config.default.js plugin.js test app.js `ctx.model.news.list()` app.loader.loadToContext(directory, 'model'); }; ## 代码君的演化之旅 渐进式 几乎无痛 闭环 应用内部逻辑 → 应用内部插件 → 独立插件 → 插件集规范 → 沉淀到框架 差异化定制 生态共建 完美平衡 ## 应用开发者 vs 团队架构师 ## 强约束 提供最佳实践

康； - Agent：在每个存储节点上运行，并部署一个 CSI / FlexVolume 插件和 Kubernetes 的存储卷控制框架进行集成。Agent 处理所有的存储操作，例如挂载存储设备、加载存储卷以及格式化文件系统等； • Discovers：检测挂接到存储节点上的存储设备。 Rook是一个集成了Ceph、Minio等分布式存储系统的云原生存储方案，意图实现一键式部署、管理方案，且 但是大数据引擎平台，架构思路过时、组件众多、体系完整等，以及组织认知和能力、在线业务的依赖等等，大量的历史包袱导致大数据平台在云原生环境下落地艰难。那么如何实现大数据云原生化呢？立足满足现在和未来的企业需求进行渐进式改造推进是比较合理的方式。（阿里巴巴甚至根据新时代的诉求，把原先的大数据平台JStorm都给舍弃掉，全面奔向MaxCompute云原生体系） ## 高级能力-云原生大数据|AI-业务赋能的基石-2-架构改造上的问题和困难 高级能力-云原生大数据|AI-业务赋能的基石-3-解决办法 大数据本身架构和组织因素导致改造投入成本很高，云原生化应该遵循循循进进的渐进式演进道路，  渐进式演进方案主要有弹性扩缩容和离在线混合部署两种模式，两个模式的侧重点略有不同 弹性扩缩容主要聚焦于如何利用