401 状态代码的含义和处理方法
最编程
2024-04-26 10:49:00
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401状态码的含义
axios向服务器端发送请求时，有两种情况会出现401状态码(unauthorized未授权)：
1. 服务端要求传递token信息，而实际发送请求时没有传递。
2. 发送请求时有传递token到达服务器端，但由于时间比较久，这个token在服务器中已经过期了(服务器存储token有效期时间为2个小时)。
总之，服务器端有些api接口要求传递token，token失效或没有传递，就会报401错误。
401状态码的处理
1. 在axios请求拦截器中做token传递操作。
2. 可以这样设置，在axios响应拦截器中判断请求状态如果是401，就强制用户重新登录系统。
第2种情况处理实现：
在axios的响应拦截器中，判断错误码等于401就强制登录(utils/ax.js)
// 引入路由
import router from '@/router'
// 配置响应拦截器
axios.interceptors.response.use(function (response) {
// 正常响应处理
return response
}, function (error) {
// 非正常响应处理(包括401)
// console.dir(error) // 对象： config request response isAxiosError toJSON
if (error.response.status === 401) {
// token失效(token在服务器端已经失效了，2个小时时效)
// 强制用户重新登录系统，以刷新服务器端的token时效
router.push('/login')
// 不要给做错误提示了
return new Promise(function () {}) // 空的Promise对象，没有机会执行catch，进而不做错误提示了
}
// return new Promise((resolve,reject)=>{
// reject('获得文章失败！')
// })
return Promise.reject(error)
})注意：
1. 路由对象.push(xxx) 可以实现编程式导航。
2. 路由对象：在组件中是 this.$router ，在main.js/ax.js文件中就是router对象(需要import导入)。
模拟服务器端token失效步骤：
1. 删除客户端sessionStorage数据。
2. 暂时屏蔽守卫代码(开发完毕再打开)。
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@Validated和@Valid区别-1.分组 @Validated：提供了一个分组功能，可以在入参验证时，根据不同的分组采用不同的验证机制。没有添加分组属性时，默认验证没有分组的验证属性。 伪代码如下： public interface First{ } public interface Second{ } public class UserModel { @NotNull(message = "{id.empty}", groups = { First.class }) private int id; @NotNull(message = "{username.empty}", groups = { First.class, Second.class }) private String username; @NotNull(message = "{content.empty}", groups = { First.class, Second.class }) private String content; ｝ public String save(@Validated( { Second.class }) UserModel userModel, BindingResult result) { if (result.hasErrors) { return "validate/error"; } return "redirect:/success"; } 对一个参数需要多种验证方式时，也可通过分配不同的组达到目的。例： @NotEmpty(groups = { First.class }) @Size(min = 3, max = 8, groups = { Second.class }) private String name; 分组还支持组序列 默认情况下，不同组别的约束验证是无序的，然而在某些情况下，约束验证的顺序却很重要，如下面两个例子：（1）第二个组中的约束验证依赖于一个稳定状态来运行，而这个稳定状态是由第一个组来进行验证的。（2）某个组的验证比较耗时，CPU 和内存的使用率相对比较大，最优的选择是将其放在最后进行验证。因此，在进行组验证的时候尚需提供一种有序的验证方式，这就提出了组序列的概念。 一个组可以定义为其他组的序列，使用它进行验证的时候必须符合该序列规定的顺序。在使用组序列验证的时候，如果序列前边的组验证失败，则后面的组将不再给予验证。 public interface GroupA { } public interface GroupB { } @GroupSequence( { GroupA.class, GroupB.class }) public interface Group { } public @ResponseBody String addPeople(@Validated({Group.class}) People p,BindingResult result) { if(result.hasErrors) { return "0"; } return "1"; } @Valid：作为标准JSR-303规范，还没有吸收分组的功能。 2.注解地方 @Validated：可以用在类型、方法和方法参数上。但是不能用在成员属性（字段）上 @Valid：可以用在方法、构造函数、方法参数和成员属性（字段）上 两者是否能用于成员属性（字段）上直接影响能否提供嵌套验证的功能。 3.嵌套验证 在比较两者嵌套验证时，先说明下什么叫做嵌套验证。 比如我们现在有个实体叫做Item： public class Item { @NotNull(message = "id不能为空") @Min(value = 1, message = "id必须为正整数") private Long id; @NotNull(message = "props不能为空") @Size(min = 1, message = "至少要有一个属性") private List<Prop> props; } Item带有很多属性，属性里面有：pid、vid、pidName和vidName，如下所示： public class Prop { @NotNull(message = "pid不能为空") @Min(value = 1, message = "pid必须为正整数") private Long pid; @NotNull(message = "vid不能为空") @Min(value = 1, message = "vid必须为正整数") private Long vid; @NotBlank(message = "pidName不能为空") private String pidName; @NotBlank(message = "vidName不能为空") private String vidName; } 属性这个实体也有自己的验证机制，比如pid和vid不能为空，pidName和vidName不能为空等。 现在我们有个ItemController接受一个Item的入参，想要对Item进行验证，如下所示： @RestController public class ItemController { @RequestMapping("/item/add") public void addItem(@Validated Item item, BindingResult bindingResult) { doSomething; } } 在上图中，如果Item实体的props属性不额外加注释，只有@NotNull和@Size，无论入参采用@Validated还是@Valid验证，Spring Validation框架只会对Item的id和props做非空和数量验证，不会对props字段里的Prop实体进行字段验证，也就是@Validated和@Valid加在方法参数前，都不会自动对参数进行嵌套验证。也就是说如果传的List中有Prop的pid为空或者是负数，入参验证不会检测出来。 为了能够进行嵌套验证，必须手动在Item实体的props字段上明确指出这个字段里面的实体也要进行验证。由于@Validated不能用在成员属性（字段）上，但是@Valid能加在成员属性（字段）上，而且@Valid类注解上也说明了它支持嵌套验证功能，那么我们能够推断出：@Valid加在方法参数时并不能够自动进行嵌套验证，而是用在需要嵌套验证类的相应字段上，来配合方法参数上@Validated或@Valid来进行嵌套验证。 我们修改Item类如下所示： public class Item { @NotNull(message = "id不能为空") @Min(value = 1, message = "id必须为正整数") private Long id; @Valid // 嵌套验证必须用@Valid @NotNull(message = "props不能为空") @Size(min = 1, message = "props至少要有一个自定义属性") private List<Prop> props; } 然后我们在ItemController的addItem函数上再使用@Validated或者@Valid，就能对Item的入参进行嵌套验证。此时Item里面的props如果含有Prop的相应字段为空的情况，Spring Validation框架就会检测出来，bindingResult就会记录相应的错误。 总结一下@Validated和@Valid在嵌套验证功能上的区别：
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windows下进程间通信的（13种方法）-摘 要 本文讨论了进程间通信与应用程序间通信的含义及相应的实现技术，并对这些技术的原理、特性等进行了深入的分析和比较。 ---- 关键词 信号 管道 消息队列 共享存储段 信号灯 远程过程调用 Socket套接字 MQSeries 1 引言 ---- 进程间通信的主要目的是实现同一计算机系统内部的相互协作的进程之间的数据共享与信息交换，由于这些进程处于同一软件和硬件环境下，利用操作系统提供的的编程接口，用户可以方便地在程序中实现这种通信；应用程序间通信的主要目的是实现不同计算机系统中的相互协作的应用程序之间的数据共享与信息交换，由于应用程序分别运行在不同计算机系统中，它们之间要通过网络之间的协议才能实现数据共享与信息交换。进程间通信和应用程序间通信及相应的实现技术有许多相同之处，也各有自己的特色。即使是同一类型的通信也有多种的实现方法，以适应不同情况的需要。 ---- 为了充分认识和掌握这两种通信及相应的实现技术，本文将就以下几个方面对这两种通信进行深入的讨论：问题的由来、解决问题的策略和方法、每种方法的工作原理和实现、每种实现方法的特点和适用的范围等。 2 进程间的通信及其实现技术 ---- 用户提交给计算机的任务最终都是通过一个个的进程来完成的。在一组并发进程中的任何两个进程之间，如果都不存在公共变量，则称该组进程为不相交的。在不相交的进程组中，每个进程都独立于其它进程，它的运行环境与顺序程序一样，而且它的运行环境也不为别的进程所改变。运行的结果是确定的，不会发生与时间相关的错误。 ---- 但是，在实际中，并发进程的各个进程之间并不是完全互相独立的，它们之间往往存在着相互制约的关系。进程之间的相互制约关系表现为两种方式： ---- （1） 间接相互制约：共享CPU ---- （2） 直接相互制约：竞争和协作 ---- 竞争——进程对共享资源的竞争。为保证进程互斥地访问共享资源，各进程必须互斥地进入各自的临界段。 ---- 协作——进程之间交换数据。为完成一个共同任务而同时运行的一组进程称为同组进程，它们之间必须交换数据，以达到协作完成任务的目的，交换数据可以通知对方可以做某事或者委托对方做某事。 ---- 共享CPU问题由操作系统的进程调度来实现，进程间的竞争和协作由进程间的通信来完成。进程间的通信一般由操作系统提供编程接口，由程序员在程序中实现。UNIX在这个方面可以说最具特色，它提供了一整套进程间的数据共享与信息交换的处理方法——进程通信机制（IPC）。因此，我们就以UNIX为例来分析进程间通信的各种实现技术。 ---- 在UNIX中，文件（File）、信号（Signal）、无名管道（Unnamed Pipes）、有名管道（FIFOs）是传统IPC功能；新的IPC功能包括消息队列（Message queues）、共享存储段（Shared memory segment）和信号灯（Semapores）。 ---- （1） 信号 ---- 信号机制是UNIX为进程中断处理而设置的。它只是一组预定义的值，因此不能用于信息交换，仅用于进程中断控制。例如在发生浮点错、非法内存访问、执行无效指令、某些按键（如ctrl-c、del等）等都会产生一个信号，操作系统就会调用有关的系统调用或用户定义的处理过程来处理。 ---- 信号处理的系统调用是signal，调用形式是： ---- signal(signalno,action) ---- 其中，signalno是规定信号编号的值，action指明当特定的信号发生时所执行的动作。 ---- （2） 无名管道和有名管道 ---- 无名管道实际上是内存中的一个临时存储区，它由系统安全控制，并且独立于创建它的进程的内存区。管道对数据采用先进先出方式管理，并严格按顺序操作，例如不能对管道进行搜索，管道中的信息只能读一次。 ---- 无名管道只能用于两个相互协作的进程之间的通信，并且访问无名管道的进程必须有共同的祖先。 ---- 系统提供了许多标准管道库函数，如： pipe——打开一个可以读写的管道； close——关闭相应的管道； read——从管道中读取字符； write——向管道中写入字符； ---- 有名管道的操作和无名管道类似，不同的地方在于使用有名管道的进程不需要具有共同的祖先，其它进程，只要知道该管道的名字，就可以访问它。管道非常适合进程之间快速交换信息。 ---- （3） 消息队列（MQ） ---- 消息队列是内存中独立于生成它的进程的一段存储区，一旦创建消息队列，任何进程，只要具有正确的的访问权限，都可以访问消息队列，消息队列非常适合于在进程间交换短信息。 ---- 消息队列的每条消息由类型编号来分类，这样接收进程可以选择读取特定的消息类型——这一点与管道不同。消息队列在创建后将一直存在，直到使用msgctl系统调用或iqcrm -q命令删除它为止。 ---- 系统提供了许多有关创建、使用和管理消息队列的系统调用，如： ---- int msgget(key,flag)——创建一个具有flag权限的MQ及其相应的结构，并返回一个唯一的正整数msqid（MQ的标识符）； ---- int msgsnd(msqid,msgp,msgsz,msgtyp,flag)——向队列中发送信息； ---- int msgrcv(msqid,cmd,buf)——从队列中接收信息； ---- int msgctl(msqid,cmd,buf)——对MQ的控制操作； ---- （4） 共享存储段（SM） ---- 共享存储段是主存的一部分，它由一个或多个独立的进程共享。各进程的数据段与共享存储段相关联，对每个进程来说，共享存储段有不同的虚拟地址。系统提供的有关SM的系统调用有： ---- int shmget(key,size,flag)——创建大小为size的SM段，其相应的数据结构名为key，并返回共享内存区的标识符shmid； ---- char shmat(shmid,address,flag)——将当前进程数据段的地址赋给shmget所返回的名为shmid的SM段； ---- int shmdr(address)——从进程地址空间删除SM段； ---- int shmctl (shmid,cmd,buf)——对SM的控制操作； ---- SM的大小只受主存限制，SM段的访问及进程间的信息交换可以通过同步读写来完成。同步通常由信号灯来实现。SM非常适合进程之间大量数据的共享。 ---- （5） 信号灯 ---- 在UNIX中，信号灯是一组进程共享的数据结构，当几个进程竞争同一资源时（文件、共享内存或消息队列等），它们的操作便由信号灯来同步，以防止互相干扰。 ---- 信号灯保证了某一时刻只有一个进程访问某一临界资源，所有请求该资源的其它进程都将被挂起，一旦该资源得到释放，系统才允许其它进程访问该资源。信号灯通常配对使用，以便实现资源的加锁和解锁。 ---- 进程间通信的实现技术的特点是：操作系统提供实现机制和编程接口，由用户在程序中实现，保证进程间可以进行快速的信息交换和大量数据的共享。但是，上述方式主要适合在同一台计算机系统内部的进程之间的通信。 3 应用程序间的通信及其实现技术 ---- 同进程之间的相互制约一样，不同的应用程序之间也存在竞争和协作的关系。UNIX操作系统也提供一些可用于应用程序之间实现数据共享与信息交换的编程接口，程序员可以通过自己编程来实现。如远程过程调用和基于TCP/IP协议的套接字（Socket）编程。但是，相对普通程序员来说，它们涉及的技术比较深，编程也比较复杂，实现起来困难较大。 ---- 于是，一种新的技术应运而生——通过将有关通信的细节完全掩盖在某个独立软件内部，即底层的通讯工作和相应的维护管理工作由该软件内部来实现，用户只需要将通信任务提交给该软件去完成，而不必理会它的具体工作过程——这就是所谓的中间件技术。 ---- 我们在这里分别讨论这三种常用的应用程序间通信的实现技术——远程过程调用、会话编程技术和MQSeries消息队列技术。其中远程过程调用和会话编程属于比较低级的方式，程序员参与的程度较深，而MQSeries消息队列则属于比较高级的方式，即中间件方式，程序员参与的程度较浅。 ---- 4．1 远程过程调用（RPC）
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MAX_LEN) {
int pivot = partition(arr, left, right);
quicksort_optimized(arr, left, pivot - 1);
quicksort_optimized(arr, pivot + 1, right);
} else {
// 使用插入排序处理小数组
}
}
```
- 合并相同值进行分割：在每次划分后，我们将与枢轴相等的元素聚集在一起，以降低后续迭代中的重复处理。例如：
原序列: 1 4 6 7 6 6 7 6 8 6
- 选取枢轴（6）并划分：1 4 6 7 1 6 7 6 8 6
- 划分结果（未处理相等项）：1 4 6 6 7 6 7 6 8 6
- 处理相等项后的划分结果：1 4 6 6 6 6 7 8 7
- 下次划分得到的子序列：1 4 和 7 8 7
通过这样的优化，我们可以明显减少迭代次数，从而提高排序效率。">
改进版快速排序：针对部分有序列的策略与优化技巧" - 随机选枢轴：当数据部分有序时，传统快速排序通过固定枢轴可能导致效率低下。为此，我们采用随机选取枢轴的方法，代码如下： ```c int SelectPivotRandom(int arr[], int low, int high) { srand(time(0)); int pivotPos = (rand() % (high - low)) + low; swap(arr[pivotPos], arr[low]); return arr[low]; } ``` - 优化小数组交换：针对小且部分有序的数组，快速排序不如插入排序高效。因此，当待排序序列长度小于等于10时，我们会切换至插入排序： ```c #define MAX_LEN 10 void quicksort_optimized(int *arr, int left, int right) { int length = right - left; if (length > MAX_LEN) { int pivot = partition(arr, left, right); quicksort_optimized(arr, left, pivot - 1); quicksort_optimized(arr, pivot + 1, right); } else { // 使用插入排序处理小数组 } } ``` - 合并相同值进行分割：在每次划分后，我们将与枢轴相等的元素聚集在一起，以降低后续迭代中的重复处理。例如： 原序列: 1 4 6 7 6 6 7 6 8 6 - 选取枢轴（6）并划分：1 4 6 7 1 6 7 6 8 6 - 划分结果（未处理相等项）：1 4 6 6 7 6 7 6 8 6 - 处理相等项后的划分结果：1 4 6 6 6 6 7 8 7 - 下次划分得到的子序列：1 4 和 7 8 7 通过这样的优化，我们可以明显减少迭代次数，从而提高排序效率。
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玩转Java底层：JMX详解 - jconsole与自定义MBean监控工具的实际应用与区别" 在日常JVM调优中，我们熟知的jconsole工具通过JMX包装的bean以图形化形式展示管理数据，而像jstat和jmap这类内建监控工具则由JVM直接支持。本文将以jconsole为例，深入讲解其实质——基于JMX的MBean功能，包括可视化界面上的bean属性查看和操作调用。 MBeans在jconsole中的体现是那些可观察的组件属性和方法，如上图所示，通过名为"Verbose"的属性能看到其值为false，同时还能直接操作该bean的方法，例如"closeJerryMBean"。 尽管jconsole给我们提供了直观的可视化界面，但请注意，这里的MBean并非固定不变，开发者可根据JMX提供的接口将自己的自定义bean展示到jconsole。以下步骤展示了如何创建并注册一个名为"StudyJavaMBean"的自定义MBean： 1. 首先定义接口`StudyJavaMBean`，接口需遵循MBean规范，即后缀为"MBean"且包含getter方法代表属性，如`getApplicationName`，和无返回值的setter方法代表操作，如`closeJerryMBean`。 ```java public interface StudyJavaMBean { String getApplicationName(); void closeJerryMBean(); } ``` 2. 编写接口的实现类`StudyJavaMBeanImpl`，实现接口中的方法： ```java public class StudyJavaMBeanImpl implements StudyJavaMBean { @Override public String getApplicationName() { return "每天学Java"; } @Override public void closeJerryMBean() { System.out.println("关闭Jerry应用"); } } ``` 3. 在代码中注册自定义MBean，涉及的关键步骤包括： - 获取平台MBeanServer - 定义ObjectName，指定唯一的MBean标识符 - 注册MBean到服务器 - 启动RMI连接器服务，以便jconsole能够访问 ```java public void registerMBean() throws Exception { // ... 具体实现省略 ... } ``` 实际运行注册后的MBean，您将在jconsole中发现并查看自定义bean的属性和调用相关方法。然而，这种方式相较于传统的属性/日志查看和HTTP接口，实用性相对有限，可能存在潜在的安全风险。但不可否认的是，JMX及其MBean机制对于获取操作系统信息、内存状态等关键性能指标仍然具有重要价值。例如： 1. **获取操作系统信息**：通过JMX MBean，可以直接获取到诸如CPU使用率、操作系统版本等系统级信息，这对于资源管理和优化工作具有显著帮助。
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【Netty】「萌新入门」（七）ByteBuf 的性能优化-堆内存的分配和释放都是由 Java 虚拟机自动管理的，这意味着它们可以快速地被分配和释放，但是也会产生一些开销。 直接内存需要手动分配和释放，因为它由操作系统管理，这使得分配和释放的速度更快，但是也需要更多的系统资源。 另外，直接内存可以映射到本地文件中，这对于需要频繁读写文件的应用程序非常有用。 此外，直接内存还可以避免在使用 NIO 进行网络传输时发生数据拷贝的情况。在使用传统的 I/O 时，数据必须先从文件或网络中读取到堆内存中，然后再从堆内存中复制到直接缓冲区中，最后再通过 SocketChannel 发送到网络中。而使用直接缓冲区时，数据可以直接从文件或网络中读取到直接缓冲区中，并且可以直接从直接缓冲区中发送到网络中，避免了不必要的数据拷贝和内存分配。 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer 方法来创建基于直接内存的 ByteBuf： ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer 方法来创建基于堆内存的 ByteBuf： ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); 注意： 直接内存是一种特殊的内存分配方式，可以通过在堆外申请内存来避免 JVM 堆内存的限制，从而提高读写性能和降低 GC 压力。但是，直接内存的创建和销毁代价昂贵，因此需要慎重使用。 此外，由于直接内存不受 JVM 垃圾回收的管理，我们需要主动释放这部分内存，否则会造成内存泄漏。通常情况下，可以使用 ByteBuffer.clear 方法来释放直接内存中的数据，或者使用 ByteBuffer.cleaner 方法来手动释放直接内存空间。 测试代码： public static void testCreateByteBuf { ByteBuf buf = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(16); System.out.println(buf.getClass); ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); System.out.println(heapBuf.getClass); ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); System.out.println(directBuf.getClass); } 运行结果： class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf 池化技术 在 Netty 中，池化技术指的是通过对象池来重用已经创建的对象，从而避免了频繁地创建和销毁对象，这种技术可以提高系统的性能和可伸缩性。 通过设置 VM options，来决定池化功能是否开启： -Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled} 在 Netty 4.1 版本以后，非 Android 平台默认启用池化实现，Android 平台启用非池化实现； 这里我们使用非池化功能进行测试，依旧使用的是上面的测试代码 testCreateByteBuf，运行结果如下所示： class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf 可以看到，ByteBuf 类由 PooledUnsafeDirectByteBuf 变成了 UnpooledUnsafeDirectByteBuf； 在没有池化的情况下，每次使用都需要创建新的 ByteBuf 实例，这个操作会涉及到内存的分配和初始化，如果是直接内存则代价更为昂贵，而且频繁的内存分配也可能导致内存碎片问题，增加 GC 压力。 使用池化技术可以避免频繁内存分配带来的开销，并且重用池中的 ByteBuf 实例，减少了内存占用和内存碎片问题。另外，池化技术还可以采用类似 jemalloc 的内存分配算法，进一步提升分配效率。 在高并发环境下，池化技术的优点更加明显，因为内存的分配和释放都是比较耗时的操作，频繁的内存分配和释放会导致系统性能下降，甚至可能出现内存溢出的风险。使用池化技术可以将内存分配和释放的操作集中到预先分配的池中，从而有效地降低系统的内存开销和风险。 内存释放 当在 Netty 中使用 ByteBuf 来处理数据时，需要特别注意内存回收问题。 Netty 提供了不同类型的 ByteBuf 实现，包括堆内存（JVM 内存）实现 UnpooledHeapByteBuf 和堆外内存（直接内存）实现 UnpooledDirectByteBuf，以及池化技术实现的 PooledByteBuf 及其子类。 UnpooledHeapByteBuf：通过 Java 的垃圾回收机制来自动回收内存； UnpooledDirectByteBuf：由于 JVM 的垃圾回收机制无法管理这些内存，因此需要手动调用 release 方法来释放内存； PooledByteBuf：使用了池化机制，需要更复杂的规则来回收内存; 由于池化技术的特殊性质，释放 PooledByteBuf 对象所使用的内存并不是立即被回收的，而是被放入一个内存池中，待下次分配内存时再次使用。因此，释放 PooledByteBuf 对象的内存可能会延迟到后续的某个时间点。为了避免内存泄漏和占用过多内存，我们需要根据实际情况来设置池化技术的相关参数，以便及时回收内存； Netty 采用了引用计数法来控制 ByteBuf 对象的内存回收，在博文 「源码解析」ByteBuf 的引用计数机制 中将会通过解读源码的形式对 ByteBuf 的引用计数法进行深入理解； 每个 ByteBuf 对象被创建时，都会初始化为1，表示该对象的初始计数为1。 在使用 ByteBuf 对象过程中，如果当前 handler 已经使用完该对象，需要通过调用 release 方法将计数减1，当计数为0时，底层内存会被回收，该对象也就被销毁了。此时即使 ByteBuf 对象还在，其各个方法均无法正常使用。 但是，如果当前 handler 还需要继续使用该对象，可以通过调用 retain 方法将计数加1，这样即使其他 handler 已经调用了 release 方法，该对象的内存仍然不会被回收。这种机制可以有效地避免了内存泄漏和意外访问已经释放的内存的情况。 一般来说，应该尽可能地保证 retain 和 release 方法成对出现，以确保计数正确。
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F#探险之旅（二）：函数式编程（上）-函数式编程范式简介 F#主要支持三种编程范式：函数式编程（Functional Programming，FP）、命令式编程（Imperative Programming）和面向对象（Object-Oriented，OO）的编程。回顾它们的历史，FP是最早的一种范式，第一种FP语言是IPL，产生于1955年，大约在Fortran一年之前。第二种FP语言是Lisp，产生于1958，早于Cobol一年。Fortan和Cobol都是命令式编程语言，它们在科学和商业领域的迅速成功使得命令式编程在30多年的时间里独领风骚。而产生于1970年代的面向对象编程则不断成熟，至今已是最流行的编程范式。有道是“*代有语言出，各领风骚数十年”。 尽管强大的FP语言（SML，Ocaml，Haskell及Clean等）和类FP语言（APL和Lisp是现实世界中最成功的两个）在1950年代就不断发展，FP仍停留在学院派的“象牙塔”里；而命令式编程和面向对象编程则分别凭着在商业领域和企业级应用的需要占据领先。今天，FP的潜力终被认识——它是用来解决更复杂的问题的（当然更简单的问题也不在话下）。 纯粹的FP将程序看作是接受参数并返回值的函数的集合，它不允许有副作用（side effect，即改变了状态），使用递归而不是循环进行迭代。FP中的函数很像数学中的函数，它们都不改变程序的状态。举个简单的例子，一旦将一个值赋给一个标识符，它就不会改变了，函数不改变参数的值，返回值是全新的值。 FP的数学基础使得它很是优雅，FP的程序看起来往往简洁、漂亮。但它无状态和递归的天性使得它在处理很多通用的编程任务时没有其它的编程范式来得方便。但对F#来说这不是问题，它的优势之一就是融合了多种编程范式，允许开发人员按照需要采用最好的范式。 关于FP的更多内容建议阅读一下这篇文章：Why Functional Programming Matters（中文版）。F#中的函数式编程 从现在开始，我将对F#中FP相关的主要语言结构逐一进行介绍。标识符（Identifier） 在F#中，我们通过标识符给值（value）取名字，这样就可以在后面的程序中引用它。通过关键字let定义标识符，如： let x = 42 这看起来像命令式编程语言中的赋值语句，两者有着关键的不同。在纯粹的FP中，一旦值赋给了标识符就不能改变了，这也是把它称为标识符而非变量（variable）的原因。另外，在某些条件下，我们可以重定义标识符；在F#的命令式编程范式下，在某些条件下标识符的值是可以修改的。 标识符也可用于引用函数，在F#中函数本质上也是值。也就是说，F#中没有真正的函数名和参数名的概念，它们都是标识符。定义函数的方式与定义值是类似的，只是会有额外的标识符表示参数： let add x y = x + y 这里共有三个标识符，add表示函数名，x和y表示它的参数。关键字和保留字关键字是指语言中一些标记，它们被编译器保留作特殊之用。在F#中，不能用作标识符或类型的名称（后面会讨论“定义类型”）。它们是： abstract and as asr assert begin class default delegate do donedowncast downto elif else end exception extern false finally forfun function if in inherit inline interface internal land lazy letlor lsr lxor match member mod module mutable namespace new nullof open or override private public rec return sig static structthen to true try type upcast use val void when while with yield 保留字是指当前还不是关键字，但被F#保留做将来之用。可以用它们来定义标识符或类型名称，但编译器会报告一个警告。如果你在意程序与未来版本编译器的兼容性，最好不要使用。它们是： atomic break checked component const constraint constructor continue eager event external fixed functor global include method mixinobject parallel process protected pure sealed trait virtual volatile 文字值（Literals） 文字值表示常数值，在构建计算代码块时很有用，F#提供了丰富的文字值集。与C#类似，这些文字值包括了常见的字符串、字符、布尔值、整型数、浮点数等，在此不再赘述，详细信息请查看F#手册。 与C#一样，F#中的字符串常量表示也有两种方式。一是常规字符串（regular string），其中可包含转义字符；二是逐字字符串（verbatim string），其中的（"）被看作是常规的字符，而两个双引号作为双引号的转义表示。下面这个简单的例子演示了常见的文字常量表示： let message = "Hello World"r"n!" // 常规字符串let dir = @"C:"FS"FP" // 逐字字符串let bytes = "bytes"B // byte 数组let xA = 0xFFy // sbyte, 16进制表示let xB = 0o777un // unsigned native-sized integer，8进制表示let print x = printfn "%A" xlet main = print message; print dir; print bytes; print xA; print xB; main Printf函数通过F#的反射机制和.NET的ToString方法来解析“%A”模式，适用于任何类型的值，也可以通过F#中的print_any和print_to_string函数来完成类似的功能。值和函数（Values and Functions） 在F#中函数也是值，F#处理它们的语法也是类似的。 let n = 10let add a b = a + blet addFour = add 4let result = addFour n printfn "result = %i" result 可以看到定义值n和函数add的语法很类似，只不过add还有两个参数。对于add来说a + b的值自动作为其返回值，也就是说在F#中我们不需要显式地为函数定义返回值。对于函数addFour来说，它定义在add的基础上，它只向add传递了一个参数，这样对于不同的参数addFour将返回不同的值。考虑数学中的函数概念，F(x, y) = x + y，G(y) = F(4, y)，实际上G(y) = 4 + y，G也是一个函数，它接收一个参数，这个地方是不是很类似？这种只向函数传递部分参数的特性称为函数的柯里化（curried function）。 当然对某些函数来说，传递部分参数是无意义的，此时需要强制提供所有参数，可是将参数括起来，将它们转换为元组（tuple）。下面的例子将不能编译通过： let sub(a, b) = a - blet subFour = sub 4 必须为sub提供两个参数，如sub(4, 5)，这样就很像C#中的方法调用了。 对于这两种方式来说，前者具有更高的灵活性，一般可优先考虑。 如果函数的计算过程中需要定义一些中间值，我们应当将这些行进行缩进： let halfWay a b = let dif = b - a let mid = dif / 2 mid + a 需要注意的是，缩进时要用空格而不是Tab，如果你不想每次都按几次空格键，可以在VS中设置，将Tab字符自动转换为空格；虽然缩进的字符数没有限制，但一般建议用4个空格。而且此时一定要用在文件开头添加#light指令。作用域（Scope）作用域是编程语言中的一个重要的概念，它表示在何处可以访问（使用）一个标识符或类型。所有标识符，不管是函数还是值，其作用域都从其声明处开始，结束自其所处的代码块。对于一个处于最顶层的标识符而言，一旦为其赋值，它的值就不能修改或重定义了。标识符在定义之后才能使用，这意味着在定义过程中不能使用自身的值。 let defineMessage = let message = "Help me" print_endline message // error 对于在函数内部定义的标识符，一般而言，它们的作用域会到函数的结束处。 但可使用let关键字重定义它们，有时这会很有用，对于某些函数来说，计算过程涉及多个中间值，因为值是不可修改的，所以我们就需要定义多个标识符，这就要求我们去维护这些标识符的名称，其实是没必要的，这时可以使用重定义标识符。但这并不同于可以修改标识符的值。你甚至可以修改标识符的类型，但F#仍能确保类型安全。所谓类型安全，其基本意义是F#会避免对值的错误操作，比如我们不能像对待字符串那样对待整数。这个跟C#也是类似的。 let changeType = let x = 1 let x = "change me" let x = x + 1 print_string x 在本例的函数中，第一行和第二行都没问题，第三行就有问题了，在重定义x的时候，赋给它的值是x + 1，而x是字符串，与1相加在F#中是非法的。 另外，如果在嵌套函数中重定义标识符就更有趣了。 let printMessages = let message = "fun value" printfn "%s" message; let innerFun = let message = "inner fun value" printfn "%s" message innerFun printfn "%s" message printMessages 打印结果： fun value inner fun valuefun value 最后一次不是inner fun value，因为在innerFun仅仅将值重新绑定而不是赋值，其有效范围仅仅在innerFun内部。递归（Recursion）递归是编程中的一个极为重要的概念，它表示函数通过自身进行定义，亦即在定义处调用自身。在FP中常用于表达命令式编程的循环。很多人认为使用递归表示的算法要比循环更易理解。 使用rec关键字进行递归函数的定义。看下面的计算阶乘的函数： let rec factorial x = match x with | x when x < 0 -> failwith "value must be greater than or equal to 0" | 0 -> 1 | x -> x * factorial(x - 1) 这里使用了模式匹配（F#的一个很棒的特性），其C#版本为： public static long Factorial(int n) { if (n < 0) { throw new ArgumentOutOfRangeException("value must be greater than or equal to 0"); } if (n == 0) { return 1; } return n * Factorial (n - 1); } 递归在解决阶乘、Fibonacci数列这样的问题时尤为适合。但使用的时候要当心，可能会写出不能终止的递归。匿名函数（Anonymous Function） 定义函数的时候F#提供了第二种方式：使用关键字fun。有时我们没必要给函数起名，这种函数就是所谓的匿名函数，有时称为lambda函数，这也是C#3.0的一个新特性。比如有的函数仅仅作为一个参数传给另一个函数，通常就不需要起名。在后面的“列表”一节中你会看到这样的例子。除了fun，我们还可以使用function关键字定义匿名函数，它们的区别在于后者可以使用模式匹配（本文后面将做介绍）特性。看下面的例子： let x = (fun x y -> x + y) 1 2let x1 = (function x -> function y -> x + y) 1 2let x2 = (function (x, y) -> x + y) (1, 2) 我们可优先考虑fun，因为它更为紧凑，在F#类库中你能看到很多这样的例子。 注意：本文中的代码均在F# 1.9.4.17版本下编写，在F# CTP 1.9.6.0版本下可能不能通过编译。 F#系列随笔索引页面
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