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現陸續將Demo代碼和技術文章整理在一起 Github實踐精選 ，方便大家閱讀查看，本文同樣收錄在此，覺得不錯，還請Star

前言

• 文章 Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 介紹了AQS獨佔式獲取同步狀態的實現，並以 ReentrantLock 為例說明其是如何自定義同步器實現互斥鎖的
• 文章 Java AQS共享式獲取同步狀態及Semaphore的應用分析 介紹 AQS 共享式獲取同步狀態的實現，並說明了 Semaphore 是如何自定義同步器實現簡單限流作用的

有了以上兩篇文章的鋪墊，來理解本文要介紹的既有獨佔式，又有共享式獲取同步狀態的 ReadWriteLock，就非常輕鬆了

ReadWriteLock

ReadWriteLock 直譯過來為【讀寫鎖】。現實中，讀多寫少的業務場景是非常普遍的，比如應用緩存

一個線程將數據寫入緩存，其他線程可以直接讀取緩存中的數據，提高數據查詢效率

之前提到的互斥鎖都是排他鎖，也就是說同一時刻只允許一個線程進行訪問，當面對可共享讀的業務場景，互斥鎖顯然是比較低效的一種處理方式。為了提高效率，讀寫鎖模型就誕生了

效率提升是一方面，但併發編程更重要的是在保證準確性的前提下提高效率

一個寫線程改變了緩存中的值，其他讀線程一定是可以 “感知” 到的，否則可能導致查詢到的值不準確

所以關於讀寫鎖模型就了下面這 3 條規定：

1. 允許多個線程同時讀共享變量
2. 只允許一個線程寫共享變量
3. 如果寫線程正在執行寫操作，此時則禁止其他讀線程讀共享變量

ReadWriteLock 是一個接口，其內部只有兩個方法：

public interface ReadWriteLock {
    // 返回用於讀的鎖
    Lock readLock();

    // 返回用於寫的鎖
    Lock writeLock();
}

所以要了解整個讀/寫鎖的整個應用過程，需要從它的實現類 ReentrantReadWriteLock 說起

ReentrantReadWriteLock 類結構

直接對比ReentrantReadWriteLock 與 ReentrantLock的類結構

他們又很相似吧，根據類名稱以及類結構，按照咱們前序文章的分析，你也就能看出 ReentrantReadWriteLock 的基本特性：

其中黃顏色標記的的 鎖降級 是看不出來的， 這裏先有個印象，下面會單獨說明

另外，不知道你是否還記得，Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 說過，Lock 和 AQS 同步器是一種組合形式的存在，既然這裡是讀/寫兩種鎖，他們的組合模式也就分成了兩種：

1. 讀鎖與自定義同步器的聚合
2. 寫鎖與自定義同步器的聚合

    public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
        sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
        readerLock = new ReadLock(this);
        writerLock = new WriteLock(this);
    }

這裏只是提醒大家，模式沒有變，不要被讀/寫兩種鎖迷惑

基本示例

說了這麼多，如果你忘了前序知識，整體理解感覺應該是有斷檔的，所以先來看個示例（模擬使用緩存）讓大家對 ReentrantReadWriteLock 有個直觀的使用印象

public class ReentrantReadWriteLockCache {

	// 定義一個非線程安全的 HashMap 用於緩存對象
	static Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
	// 創建讀寫鎖對象
	static ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
	// 構建讀鎖
	static Lock rl = readWriteLock.readLock();
	// 構建寫鎖
	static Lock wl = readWriteLock.writeLock();

	public static final Object get(String key) {
		rl.lock();
		try{
			return map.get(key);
		}finally {
			rl.unlock();
		}
	}

	public static final Object put(String key, Object value){
		wl.lock();
		try{
			return map.put(key, value);
		}finally {
			wl.unlock();
		}
	}
}

你瞧，使用就是這麼簡單。但是你知道的，AQS 的核心是鎖的實現，即控制同步狀態 state 的值，ReentrantReadWriteLock 也是應用AQS的 state 來控制同步狀態的，那麼問題來了：

一個 int 類型的 state 怎麼既控制讀的同步狀態，又可以控制寫的同步狀態呢？

顯然需要一點設計了

讀寫狀態設計

如果要在一個 int 類型變量上維護多個狀態，那肯定就需要拆分了。我們知道 int 類型數據佔32位，所以我們就有機會按位切割使用state了。我們將其切割成兩部分：

1. 高16位表示讀
2. 低16位表示寫

所以，要想準確的計算讀/寫各自的狀態值，肯定就要應用位運算了，下面代碼是 JDK1.8，ReentrantReadWriteLock 自定義同步器 Sync 的位操作

abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
       

        static final int SHARED_SHIFT   = 16;
        static final int SHARED_UNIT    = (1 << SHARED_SHIFT);
        static final int MAX_COUNT      = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;
        static final int EXCLUSIVE_MASK = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;


        static int sharedCount(int c) { 
          return c >>> SHARED_SHIFT; 
        }

        static int exclusiveCount(int c) { 
          return c & EXCLUSIVE_MASK; 
        }
}

乍一看真是有些複雜的可怕，別慌，咱們通過幾道小小數學題就可以搞定整個位運算過程

整個 ReentrantReadWriteLock 中 讀/寫狀態的計算就是反覆應用這幾道數學題，所以，在閱讀下面內容之前，希望你搞懂這簡單的運算

基礎鋪墊足夠了，我們進入源碼分析吧

源碼分析

寫鎖分析

由於寫鎖是排他的，所以肯定是要重寫 AQS 中 tryAcquire 方法

        protected final boolean tryAcquire(int acquires) {        
            Thread current = Thread.currentThread();
          	// 獲取 state 整體的值
            int c = getState();
            // 獲取寫狀態的值
            int w = exclusiveCount(c);
            if (c != 0) {
                // w=0: 根據推理二，整體狀態不等於零，寫狀態等於零，所以，讀狀態大於0，即存在讀鎖
              	// 或者當前線程不是已獲取寫鎖的線程
              	// 二者之一條件成真，則獲取寫狀態失敗
                if (w == 0 || current != getExclusiveOwnerThread())
                    return false;
                if (w + exclusiveCount(acquires) > MAX_COUNT)
                    throw new Error("Maximum lock count exceeded");
                // 根據推理一第 1 條，更新寫狀態值
                setState(c + acquires);
                return true;
            }
            if (writerShouldBlock() ||
                !compareAndSetState(c, c + acquires))
                return false;
            setExclusiveOwnerThread(current);
            return true;
        }

上述代碼 第 19 行 writerShouldBlock 也並沒有什麼神秘的，只不過是公平/非公平獲取鎖方式的判斷（是否有前驅節點來判斷）

你瞧，寫鎖獲取方式就是這麼簡單

讀鎖分析

由於讀鎖是共享式的，所以肯定是要重寫 AQS 中 tryAcquireShared 方法

        protected final int tryAcquireShared(int unused) {
            Thread current = Thread.currentThread();
            int c = getState();
          	// 寫狀態不等於0，並且鎖的持有者不是當前線程，根據約定 3，則獲取讀鎖失敗
            if (exclusiveCount(c) != 0 &&
                getExclusiveOwnerThread() != current)
                return -1;
          	// 獲取讀狀態值
            int r = sharedCount(c);
          	// 這個地方有點不一樣，我們單獨說明
            if (!readerShouldBlock() &&
                r < MAX_COUNT &&
                compareAndSetState(c, c + SHARED_UNIT)) {
                if (r == 0) {
                    firstReader = current;
                    firstReaderHoldCount = 1;
                } else if (firstReader == current) {
                    firstReaderHoldCount++;
                } else {
                    HoldCounter rh = cachedHoldCounter;
                    if (rh == null || rh.tid != getThreadId(current))
                        cachedHoldCounter = rh = readHolds.get();
                    else if (rh.count == 0)
                        readHolds.set(rh);
                    rh.count++;
                }
                return 1;
            }
          	// 如果獲取讀鎖失敗則進入自旋獲取
            return fullTryAcquireShared(current);
        }

readerShouldBlock 和 writerShouldBlock 在公平鎖的實現上都是判斷是否有前驅節點，但是在非公平鎖的實現上，前者是這樣的：

final boolean readerShouldBlock() {
	return apparentlyFirstQueuedIsExclusive();
}

final boolean apparentlyFirstQueuedIsExclusive() {
  Node h, s;
  return (h = head) != null &&
    // 等待隊列頭節點的下一個節點
    (s = h.next)  != null &&
    // 如果是排他式的節點
    !s.isShared()         &&
    s.thread != null;
}

簡單來說，如果請求讀鎖的當前線程發現同步隊列的 head 節點的下一個節點為排他式節點，那麼就說明有一個線程在等待獲取寫鎖（爭搶寫鎖失敗，被放入到同步隊列中），那麼請求讀鎖的線程就要阻塞，畢竟讀多寫少，如果還沒有這點判斷機制，寫鎖可能會發生【飢餓】

上述條件都滿足了，也就會進入 tryAcquireShared 代碼的第 14 行到第 25 行，這段代碼主要是為了記錄線程持有鎖的次數。讀鎖是共享式的，還想記錄每個線程持有讀鎖的次數，就要用到 ThreadLocal 了，因為這不影響同步狀態 state 的值，所以就不分析了, 只把關係放在這吧

到這裏讀鎖的獲取也就結束了，比寫鎖稍稍複雜那麼一丟丟，接下來就說明一下那個可能讓你迷惑的鎖升級/降級問題吧

讀寫鎖的升級與降級

個人理解：讀鎖是可以被多線程共享的，寫鎖是單線程獨佔的，也就是說寫鎖的併發限制比讀鎖高，所以

在真正了解讀寫鎖的升級與降級之前，我們需要完善一下本文開頭 ReentrantReadWriteLock 的例子

	public static final Object get(String key) {
		Object obj = null;
		rl.lock();
		try{
      // 獲取緩存中的值
			obj = map.get(key);
		}finally {
			rl.unlock();
		}
		// 緩存中值不為空，直接返回
		if (obj!= null) {
			return obj;
		}
		
    // 緩存中值為空，則通過寫鎖查詢DB，並將其寫入到緩存中
		wl.lock();
		try{
      // 再次嘗試獲取緩存中的值
			obj = map.get(key);
      // 再次獲取緩存中值還是為空
			if (obj == null) {
        // 查詢DB
				obj = getDataFromDB(key); // 偽代碼：getDataFromDB
        // 將其放入到緩存中
				map.put(key, obj);
			}
		}finally {
			wl.unlock();
		}
		return obj;
	}

有童鞋可能會有疑問

在寫鎖裏面，為什麼代碼第19行還要再次獲取緩存中的值呢？不是多此一舉嗎？

其實這裏再次嘗試獲取緩存中的值是很有必要的，因為可能存在多個線程同時執行 get 方法，並且參數 key 也是相同的，執行到代碼第 16 行 wl.lock() ,比如這樣：

線程 A，B，C 同時執行到臨界區 wl.lock()， 只有線程 A 獲取寫鎖成功，線程B，C只能阻塞，直到線程A 釋放寫鎖。這時，當線程B 或者 C 再次進入臨界區時，線程 A 已經將值更新到緩存中了，所以線程B，C沒必要再查詢一次DB，而是再次嘗試查詢緩存中的值

既然再次獲取緩存很有必要，我能否在讀鎖里直接判斷，如果緩存中沒有值，那就再次獲取寫鎖來查詢DB不就可以了嘛，就像這樣：

	public static final Object getLockUpgrade(String key) {
		Object obj = null;
		rl.lock();
		try{
			obj = map.get(key);
			if (obj == null){
				wl.lock();
				try{
					obj = map.get(key);
					if (obj == null) {
						obj = getDataFromDB(key); // 偽代碼：getDataFromDB
						map.put(key, obj);
					}
				}finally {
					wl.unlock();
				}
			}
		}finally {
			rl.unlock();
		}

		return obj;
	}

這還真是不可以的，因為獲取一個寫入鎖需要先釋放所有的讀取鎖，如果有兩個讀取鎖試圖獲取寫入鎖，且都不釋放讀取鎖時，就會發生死鎖，所以在這裏，鎖的升級是不被允許的

讀寫鎖的升級是不可以的，那麼鎖的降級是可以的嘛？這個是 Oracle 官網關於鎖降級的示例 ，我將代碼粘貼在此處，大家有興趣可以點進去連接看更多內容

 class CachedData {
   Object data;
   volatile boolean cacheValid;
   final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();

   void processCachedData() {
     rwl.readLock().lock();
     if (!cacheValid) {
        // 必須在獲取寫鎖之前釋放讀鎖，因為鎖的升級是不被允許的
        rwl.readLock().unlock();
        rwl.writeLock().lock();
        try {
          // 再次檢查，原因可能是其他線程已經更新過緩存
          if (!cacheValid) {
            data = ...
            cacheValid = true;
          }
					//在釋放寫鎖前，降級為讀鎖
          rwl.readLock().lock();
        } finally {
          //釋放寫鎖，此時持有讀鎖
          rwl.writeLock().unlock(); 
        }
     }

     try {
       use(data);
     } finally {
       rwl.readLock().unlock();
     }
   }
 }

代碼中聲明了一個 volatile 類型的 cacheValid 變量，保證其可見性。

1. 首先獲取讀鎖，如果cache不可用，則釋放讀鎖
2. 然後獲取寫鎖
3. 在更改數據之前，再檢查一次cacheValid的值，然後修改數據，將cacheValid置為true
4. 然後在釋放寫鎖前獲取讀鎖 此時
5. cache中數據可用，處理cache中數據，最後釋放讀鎖

這個過程就是一個完整的鎖降級的過程，目的是保證數據可見性，聽起來很有道理的樣子，那麼問題來了：

上述代碼為什麼在釋放寫鎖之前要獲取讀鎖呢？

如果當前的線程A在修改完cache中的數據后，沒有獲取讀鎖而是直接釋放了寫鎖；假設此時另一個線程B 獲取了寫鎖並修改了數據，那麼線程A無法感知到數據已被修改，但線程A還應用了緩存數據，所以就可能出現數據錯誤

如果遵循鎖降級的步驟，線程A 在釋放寫鎖之前獲取讀鎖，那麼線程B在獲取寫鎖時將被阻塞，直到線程A完成數據處理過程，釋放讀鎖，從而保證數據的可見性

那問題又來了：

使用寫鎖一定要降級嗎？

如果你理解了上面的問題，相信這個問題已經有了答案。假如線程A修改完數據之後， 經過耗時操作后想要再使用數據時，希望使用的是自己修改后的數據，而不是其他線程修改后的數據，這樣的話確實是需要鎖降級；如果只是希望最後使用數據的時候，拿到的是最新的數據，而不一定是自己剛修改過的數據，那麼先釋放寫鎖，再獲取讀鎖，然後使用數據也無妨

在這裏我要額外說明一下你可能存在的誤解：

• 如果已經釋放了讀鎖再獲取寫鎖不叫鎖的升級

• 如果已經釋放了寫鎖在獲取讀鎖也不叫鎖的降級

相信你到這裏也理解了鎖的升級與降級過程，以及他們被允許或被禁止的原因了

總結

本文主要說明了 ReentrantReadWriteLock 是如何應用 state 做位拆分實現讀/寫兩種同步狀態的，另外也通過源碼分析了讀/寫鎖獲取同步狀態的過程，最後又了解了讀寫鎖的升級/降級機制，相信到這裏你對讀寫鎖已經有了一定的理解。如果你對文中的哪些地方覺得理解有些困難，強烈建議你回看本文開頭的兩篇文章，那裡鋪墊了非常多的內容。接下來我們就看看在應用AQS的最後一個併發工具類 CountDownLatch 吧

靈魂追問

1. 讀鎖也沒修改數據，還允許共享式獲取，那還有必要設置讀鎖嗎？
2. 在分佈式環境中，你是如何保證緩存數據一致性的呢？
3. 當你打開看ReentrantReadWriteLock源碼時，你會發現，WriteLock 中可以使用 Condition，但是ReadLock 使用Condition卻會拋出UnsupportedOperationException，這是為什麼呢？

// WriteLock
public Condition newCondition() {
	return sync.newCondition();
}

// ReadLock
public Condition newCondition() {
	throw new UnsupportedOperationException();
}

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1. 簡介

三月份已經介紹過R2DBC,它是一種異步的、非阻塞的關係式數據庫連接規範。儘管一些NoSQL數據庫供應商為其數據庫提供了反應式數據庫客戶端，但對於大多數項目而言，遷移到NoSQL並不是一個理想的選擇。這促使了一個通用的響應式關係數據庫連接規範的誕生。 作為擁有龐大用戶群的關係式數據庫MySQL也有了反應式驅動，不過並不是官方的。但是Spring官方將其納入了依賴池，說明該類庫的質量並不低。所以今天就嘗嘗鮮，試一下使用R2DBC連接MySQL。

2. 環境依賴

基於Spring Boot 2.3.1和Spring Data R2DBC，還有反應式Web框架Webflux，同時也要依賴r2dbc-mysql庫，所有的Maven依賴為：

       <!--r2dbc mysql 庫-->
        <dependency>
            <groupId>dev.miku</groupId>
            <artifactId>r2dbc-mysql</artifactId>
        </dependency>
        <!--Spring r2dbc 抽象層-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc</artifactId>
        </dependency>
        <!--自動配置需要引入的一個嵌入式數據庫類型對象-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
        </dependency>
       <!--反應式web框架-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
        </dependency>

MySQL版本為5.7，沒有測試其它版本。

3. R2DBC配置

所有的R2DBC自動配置都在org.springframework.boot.autoconfigure.data.r2dbc包下，如果要配置MySQL必須針對性的配置對應的連接工廠接口ConnectionFactory，當然也可以通過application.yml配置。個人比較喜歡JavaConfig。

@Bean
ConnectionFactory connectionFactory() {
    return MySqlConnectionFactory.from(MySqlConnectionConfiguration.builder()
            .host("127.0.0.1")
            .port(3306)
            .username("root")
            .password("123456")
            .database("database_name")
             // 額外的其它非必選參數省略                          
            .build());
}

詳細配置可參考r2dbc-mysql的官方說明：https://github.com/mirromutth/r2dbc-mysql

當ConnectionFactory配置好后，就會被注入DatabaseClient 對象。該對象是非阻塞的，用於執行數據庫反應性客戶端調用與反應流背壓請求。我們可以通過該接口反應式地操作數據庫。

4. 編寫反應式接口

我們先創建一張表並寫入一些數據：

create table client_user
(
    user_id         varchar(64)                              not null comment '用戶唯一標示' primary key,
    username        varchar(64)                              null comment '名稱',
    phone_number    varchar(64)                              null comment '手機號',
    gender          tinyint(1) default 0                     null comment '0 未知 1 男 2 女  '
)

對應的實體為：

package cn.felord.r2dbc.config;

import lombok.Data;

/**
 * @author felord.cn
 */
@Data
public class ClientUser {

    private String userId;
    private String username;
    private String phoneNumber;
    private Integer gender;
}

然後我們編寫一個Webflux的反應式接口：

package cn.felord.r2dbc.config;

import org.springframework.data.r2dbc.core.DatabaseClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * The type User controller.
 *
 * @author felord.cn
 * @since 17 :07
 */
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
    @Resource
    private DatabaseClient databaseClient;

    /**
     * 查詢
     *
     * @return 返回Flux序列 包含所有的ClientUser
     */
    @GetMapping("/get")
    public Flux<ClientUser> clientUserFlux() {
        return databaseClient.execute("select * from client_user").as(ClientUser.class)
                .fetch()
                .all();
    }

    /**
     * 響應式寫入.
     *
     * @return Mono對象包含更新成功的條數
     */
    @GetMapping("/add")
    public Mono<Integer> insert() {
        ClientUser clientUser = new ClientUser();
        clientUser.setUserId("34345514644");
        clientUser.setUsername("felord.cn");
        clientUser.setPhoneNumber("3456121");
        clientUser.setGender(1);

        return databaseClient.insert().into(ClientUser.class)
                .using(clientUser)
                .fetch().rowsUpdated();
    }

}

調用接口就能獲取到期望的數據結果。

5. 總結

乍一看R2DBC並沒有想象中的那麼難，但是間接的需要了解Flux、Mono等抽象概念。同時目前來說如果不和Webflux框架配合也沒有使用場景。就本文的MySQL而言，R2DBC驅動還是社區維護（不得不說PgSQL就做的很好）。

然而需要你看清的是反應式才是未來。如果你要抓住未來就需要現在就了解一些相關的知識。這讓我想起五年前剛剛接觸Spring Boot的感覺。另外這裡有一份Spring官方關於R2DBC的PPT，也是讓你更好了解R2DBC的權威資料。可以關注：碼農小胖哥 回復r2dbc獲取。

關注公眾號：Felordcn 獲取更多資訊

個人博客：https://felord.cn

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如果你想從頭學習Jmeter，可以看看這個系列的文章哦

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html

前言

• JDBC Request 主要是向數據庫發送一個 JDBC 請求（sql 語句），並獲取返回的數據集
• 它需要和數據庫連接池配置（JDBC Connection Configuration）一起使用，可參考此篇博文：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13182706.html

JDBC Request

JDBC Request 界面介紹

字段含義

後續通過各種栗子來深入理解常用字段的含義

舉栗子的前提

需要自己找一個有數據庫的數據來練手哦！這裏拿的表數據如下哈

只有 sql 語句的栗子

JDBC Request

沒啥特別的，平時 sql 怎麼寫，這裏就怎麼寫

運行結果

參數化的栗子

JDBC Request

運行結果

知識點

• 有幾個問號，Parameter value、Parameter type 填寫值的數量要保持一致，用,分隔
• 問號其實是佔位符，如果學過編程的童鞋應該也知道這種寫法，可以避免 SQL 注入的問題
• sql 中使用佔位符時，Query Type 必須選擇 Prepared Select Statement 或者 Prepared Update Statement 
• 我們可以用 Jmeter 變量去賦值，看下面栗子

參數化+變量的栗子

JDBC Request

運行結果

知識點

• 如果在 sql 語句中使用變量，且是字符串類型，需要加上引號（前提是變量值沒有加引號），如 ‘${name}‘ 
• 如果在 Parameter values 中使用變量，且是字符串類型，不需要加上引號，只需要在 Parameter types 里寫明為 varchar 即可

使用 Variable Names 的栗子

結構樹

JDBC Request

添加一個 Debug Sampler 就知道這個字段有什麼作用了

JDBC Request 運行結果

調試取樣器運行結果

知識點

• mysql：數據庫連接池對象
• a_#、b_#、c_#、d_#：代錶行數
• a_1：第 1 行、第 1 列
• b_2：第 2 行、第 2 列
• c_3：第 3 行、第 3 列
• d_3：第 3 行、第 4 列
• 以此類推….
• 一般如果 HTTP 請求需要用到 sql 查出來的數據的話，就會用到 Variable names 這個字段

使用 Result variable name 的栗子

JDBC Request

Debug Sampler  運行結果

知識點

該變量是個數組，每一個元素代表一條記錄

重點

關於通過 Variable names、Result variable name 獲取到的值如何提取，我們將在下一篇文章中詳細講解

使用 Limit ResultSet 的栗子

JDBC Request

運行結果

知識點

• Limit ResultSet 是對 sql 語句返回的結果集限制行數
•  limit 10 限制只返回了 10 條數據，然後 Limit ResultSet = 6 限制結果集最終只返回 6 條數據

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※教你寫出一流的銷售文案?

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注

Given nums = [0,0,1,1,1,1,2,3,3],

Your function should return length = 7, with the first seven elements of nums being modified to 0, 0, 1, 1, 2, 3 and 3 respectively.

It doesn't matter what values are set beyond the returned length. 

new_nums = []
cur = None
for i in range(n):
    if cur == nums[i]:
        count += 1
 else:
        count = 1
        cur = nums[i]
    if count > 2:
        continue
    new_nums.append(nums[i])

class Solution:
    def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
        # start是起始覆蓋指針，指向第一個可以覆蓋的位置
        start, cur, cnt = 0, None, 0
        n = len(nums)
        if n == 0:
            return 0
        for i in range(n):
            if cur == nums[i]:
                cnt += 1
            else:
                cnt = 1
                cur = nums[i]
            # 如果數量超過2，說明當前元素應該捨棄，則continue
            if cnt > 2:
                continue
            # 否則用當前元素覆蓋start位置，並且start移動一位
            else:
                nums[start] = nums[i]
                start += 1
        return start

class Solution(object):
    def removeDuplicates(self, nums):
        """  :type nums: List[int]  :rtype: int  """
        i = 0
        for n in nums:
            if i < 2 or n != nums[i - 2]:
                nums[i] = n
                i += 1
        return i

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回顧：上一次已經把消息的布局以及樣式做好了

效果圖：

 在removeList.js文件中，messageId就是發起這個消息的用戶了

先查看一下自定義組件的生命周期

https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/custom-component/lifetimes.html

 lifetimes: {
    attached: function() {
      // 在組件實例進入頁面節點樹時執行
    },
    detached: function() {
      // 在組件實例被從頁面節點樹移除時執行
    },
  }

直接就是在lifttimes裏面進行定義的（直接就是在methods的同級的下面加上即可了）

因為要對用戶的信息進行渲染，就可以看成是一個一個的對象，所以就可以在removeLIst.js中定義一個對象

然後遇到的問題就和之前是一樣的了，就是我們得到的數據太多了，沒必要全部都要，可以選擇性的要，只需要頭像和昵稱

（所以就可以在get前面來一個field）

lifetimes: {
    attached: function () {
      // 一進來就會進行它了
      db.collection('users').doc(this.data.messageId)
      .field({
        userPhoto : true,
        nickName : true
      })
      .get().then((res)=>{
        this.setData({
            userMessage　: res.data
        });
      });
    }
  }

這樣的話我們在這個頁面裏面就可以得到用戶的數據了，剩下的就是直接可以在wxml中用了

<!--components/removeList/removeList.wxml-->
<movable-area class="area">
     <movable-view direction="horizontal" class="view">{{ userMessage.nickName }}</movable-view>
     <image src="{{ userMessage.userPhoto }}" />
     <view class="delete">刪除</view>
 </movable-area>

效果圖：

 在之後設置刪除功能之前，先設置一下就是只要點擊了消息列表中用戶的頭像之後，就可以跳轉到這個用戶的詳情頁了

可以直接 在編輯個人信息的頁面 editUserInfo.wxml中COPY代碼　　

在設置這個跳轉頁面的url的時候，因為同時要給這個url傳遞參數的，所以這個時候就要用大括號括起來了

<!--components/removeList/removeList.wxml-->
<movable-area class="area">
     <movable-view direction="horizontal" class="view">{{ userMessage.nickName }}</movable-view>
     <navigator url="{{'/pages/detail/detail?userId=' + userMessage._id}}" open-type="navigate">
     <image src="{{ userMessage.userPhoto }}" />
     </navigator>
     <view class="delete">刪除</view>
 </movable-area>

即可實現，點擊頭像跳轉到個人的詳情頁面

二、下面就是對刪除功能進行設計

一開始的就是，點擊了之後，要給用戶一個提示信息，讓用戶可以選擇是取消還是確定的，這裏用的是一個wx.showModel這樣一個內置的方法

所以就要另外的給“點擊了確定”加邏輯了，就要在微信開放文檔裏面細看這個API了

https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/ui/interaction/wx.showModal.html

wx.showModal({
  title: '提示',
  content: '這是一個模態彈窗',
  success (res) {
    if (res.confirm) {
      console.log('用戶點擊確定')
    } else if (res.cancel) {
      console.log('用戶點擊取消')
    }
  }
})

把查到的賦值給list，然後在用數組的filter進行刪除即可了

通過fileter過濾之後，就是過濾初和我們不想要的東西，然後把這些東西再次賦值為list，然後我們把前後的list打印出來會發現：

 確實是過濾掉了的

 由於如果要刪掉的話，就設計了removeList這個組件和message這各頁面之間的通信了，並且是子組件像父組件，用到事件來做的

https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/custom-component/events.html

<!-- 當自定義組件觸發“myevent”事件時，調用“onMyEvent”方法 -->
<component-tag-name bindmyevent="onMyEvent" />
<!-- 或者可以寫成 -->
<component-tag-name bind:myevent="onMyEvent" />

所以在message.wxml中隊子組件remove-list設置

<remove-list wx:for="{{ userMessage }}" wx:key="{{index}}" messageId="{{ item }}"
     bindmyevent="onMyEvent"/> 
    

這樣事件監聽就寫好了，但是如何在組件中觸發呢，我們回到removelist.js中

繼續查看山脈的鏈接-微信開發文檔

Component({
  properties: {},
  methods: {
    onTap: function(){
      var myEventDetail = {} // detail對象，提供給事件監聽函數
      var myEventOption = {} // 觸發事件的選項
      this.triggerEvent('myevent', myEventDetail, myEventOption)
    }
  }
})

在removelist.js中通過：

 this.triggerEvent('myevent',list) 

前面參數，要和在 message.wxml設置的 bindmyevent，後面的myevent對應上

第二個參數就是我們 過濾剩下的list

給message傳過去之後

  onMyEvent(ev){
  this.setData({
    userMessage : ev.detail
  });

通過這樣的設置出現了一個bug，就是我們刪除第一條信息的時候，直接把第二條刪掉了，第一條被留下來了

當我們查看數據庫的時候，留下來的就是第二條信息，但是在前端显示的是第一條信息留下，第二條信息沒了

要這樣修改：

onMyEvent(ev){
    this.setData({
      userMessage : []
    },()=>{
        this.setData({
          userMessage : ev.detail
        });
    });
  }
  

先賦值為空，之後再次調用removelist，再把過濾的數組進行賦值　　

 也就是全部清空之後，再重新渲染的

 整個邏輯：

1、在數據庫中用戶的頭像和昵稱找到，然後獲取數據

2、點擊刪除按鈕的時候，彈出提示框，如果用戶點了缺點刪除的話，之後我們先查詢

 找到之後，把那個消息在message列表中過濾掉

 3、然後再重新的更新，之後就觸發子父通信，把更新之後的list傳給

4、父組件拿到removelist這組件的信息

 拿到就更新我們的列表，這樣的話列表就發送了變化了

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