背景第一次尝试完Flutter，就卡在这半天解决看了别人的方案，都试过了，不太好用那我是怎么做的呢，往下看：项目根目录下，打开android目录，点开配置文件gradle.properties这里就两种解决办法：方法一：配置镜像maven={url'https://maven.aliyun.com/repository/public'}方式二：配置代理http[s]代理的配置，自行选择systemProp.http.proxyHost=127.0.0.1systemProp.http.proxyPort=10809systemProp.https.proxyHost=127.0.0.1syst
背景第一次尝试完Flutter，就卡在这半天解决看了别人的方案，都试过了，不太好用那我是怎么做的呢，往下看：项目根目录下，打开android目录，点开配置文件gradle.properties这里就两种解决办法：方法一：配置镜像maven={url'https://maven.aliyun.com/repository/public'}方式二：配置代理http[s]代理的配置，自行选择systemProp.http.proxyHost=127.0.0.1systemProp.http.proxyPort=10809systemProp.https.proxyHost=127.0.0.1syst
一个庞大的分布式系统，各个组件间是如何协调工作的？组件是如何解耦的？线程运行如何更高效，减少阻塞带来的低效问题？本节将对Yarn的服务库和事件库进行介绍，看看Yarn是如何解决这些问题的。一、服务库一）简介对于生命周期较长的对象，Yarn采用基于服务的模型对其进行管理，有以下几个特点：基于状态管理：分为4个状态：NOTINITED(被创建)、INITED(已初始化)、STARTED(已启动)、STOPPED(已停止)。服务状态的变化会触发其他的操作。可通过组合的方式对服务进行组合。二）源码简析源代码地址在hadoop-common-project/hadoop-common/src/main/
一个庞大的分布式系统，各个组件间是如何协调工作的？组件是如何解耦的？线程运行如何更高效，减少阻塞带来的低效问题？本节将对Yarn的服务库和事件库进行介绍，看看Yarn是如何解决这些问题的。一、服务库一）简介对于生命周期较长的对象，Yarn采用基于服务的模型对其进行管理，有以下几个特点：基于状态管理：分为4个状态：NOTINITED(被创建)、INITED(已初始化)、STARTED(已启动)、STOPPED(已停止)。服务状态的变化会触发其他的操作。可通过组合的方式对服务进行组合。二）源码简析源代码地址在hadoop-common-project/hadoop-common/src/main/
celery介绍celery是一个异步任务框架，它可以执行异步任务、延迟任务、定时任务异步任务框架简述：1）celery可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket)2）celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求Celery架构Celery的架构由三部分组成，消息中间件（messagebroker）、任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（taskresultstore）组成。消息中间件Celer
celery介绍celery是一个异步任务框架，它可以执行异步任务、延迟任务、定时任务异步任务框架简述：1）celery可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket)2）celery服务为为其他项目服务提供异步解决任务需求的注：会有两个服务同时运行，一个是项目服务，一个是celery服务，项目服务将需要异步处理的任务交给celery服务，celery就会在需要时异步完成项目的需求Celery架构Celery的架构由三部分组成，消息中间件（messagebroker）、任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（taskresultstore）组成。消息中间件Celer
背景开始前先说一下搞这个的原因，最早的时候看不懂json，后面在工作中有大量接触json的缘故，看这个json其实也就是一个key-value对，因为之前自己的编译器总是debug不了，就很难受，花了一个上午的时间深入研究了一下这个vscode的配置文件信息，也算是记录一下。Tasks.json按编译逻辑来说，先讲tasks.json先贴图："label"：对应launch.json中的"preLaunchTask"；（一定要一致，决定了launch.json之前先运行哪个配置，tasks是一个array类型，里面理论来说可以存多个配置）"command"：这个是编译器的命令，相当于选择了哪个
背景开始前先说一下搞这个的原因，最早的时候看不懂json，后面在工作中有大量接触json的缘故，看这个json其实也就是一个key-value对，因为之前自己的编译器总是debug不了，就很难受，花了一个上午的时间深入研究了一下这个vscode的配置文件信息，也算是记录一下。Tasks.json按编译逻辑来说，先讲tasks.json先贴图："label"：对应launch.json中的"preLaunchTask"；（一定要一致，决定了launch.json之前先运行哪个配置，tasks是一个array类型，里面理论来说可以存多个配置）"command"：这个是编译器的命令，相当于选择了哪个
前言 这个任务调度模块的实现是形成于毕设项目中的，用在STM32中，断断续续跨度2个月实现了一些基本功能，可能后面再做其他项目时会一点点完善起来，也会多学习相关知识来强化模块的实用性和高效性，毕竟用自己自主实现出来的功能还是蛮舒心的。任务调度模式结构 整体上的结构属于线性结构，结合链表和定时器来实现，我使用的是sysTick这个滴答时钟，1ms的频率，功能比较简单，容易理解。分片 分片的模式，主要体现在函数分片和时间分片在我之前就有使用在函数中，主要的思路是，把函数功能切片，分为几个小部分，每次执行时按次序执行小部分，对于没有时序要求的函数来说，可以把一个占用CPU大的功能分摊开来实现，
前言 这个任务调度模块的实现是形成于毕设项目中的，用在STM32中，断断续续跨度2个月实现了一些基本功能，可能后面再做其他项目时会一点点完善起来，也会多学习相关知识来强化模块的实用性和高效性，毕竟用自己自主实现出来的功能还是蛮舒心的。任务调度模式结构 整体上的结构属于线性结构，结合链表和定时器来实现，我使用的是sysTick这个滴答时钟，1ms的频率，功能比较简单，容易理解。分片 分片的模式，主要体现在函数分片和时间分片在我之前就有使用在函数中，主要的思路是，把函数功能切片，分为几个小部分，每次执行时按次序执行小部分，对于没有时序要求的函数来说，可以把一个占用CPU大的功能分摊开来实现，
