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深入探索 Paging 3.0: 分页加载来自网络和数据库的数据 | MAD Skills

欢迎回到 MAD Skills 系列之 Paging 3.0!在上一篇文章《获取数据并绑定到 UI | MAD Skills》中,我们在 ViewModel 中集成了 Pager,并利用配合 PagingDataAdapter 向 UI 填充数据,我们也添加了加载状态指示器,并在出现错误时重新加载。 这次,我们把难度提升一个档次。目前为止,我们都是直接通过网络加载数据,而这样的操作只适用于理想环境。我们有时候可能遇到网络连接缓慢,或者完全断网的情况。同时,即使网络状况良好,我们也不会希望自己的应用成为数据黑洞——在导航到每个界面时都拉取数据是一种十分浪费的行为。 解决这一问题的方法便是从 本地缓存 加载数据,并且只在必要的时候进行刷新。对缓存数据的更新必须先到达本地缓存,再传播至 ViewModel。这样一来,本地缓存便可成为唯一可信的数据源。对我们来说十分方便的是 Paging 库在 Room 库一些小小的帮助下已经可以应对这种场景。下面就让我们开始吧!点击这里 查看 Paging: 显示数据及其加载状态视频,了解更多详情。 使用 Room 创建 PagingSource 由于我们将...

超大超详细图解,让你掌握Spark memeoryStore内存管理的精髓

摘要:memoryStore主要是将没有序列化的java对象数组或者序列化的byteBuffer放到内存中。 本文分享自华为云社区《spark到底是怎么确认内存够不够用的?超大超详细图解!让你掌握Spark memeoryStore内存管理的精髓》,作者: breakDraw 。 首先回顾一下spark中的Block Manager和memory Store是做什么的。它主要是将没有序列化的java对象数组或者序列化的byte Buffer放到内存中。 但是这就涉及到一些内存管理的问题,如果放不下,是不是要放磁盘?什么时候认为放不下?这里会一一解读。 MemoryStore的putIterator 这个方法是把一堆values的数组内容放入内存中(本质上就是放到Map<blockId, blockEntry>中。如果发现内存足够,能够申请,则调用putArray把数据写入内存(就是放到map中), 否则就去调用diskStore的接口写入磁盘中。 这里我先打住,不直接往下讲,而是给自己假设场景,如果是自己在开发计算引擎,写executor里的block缓存,肯定需要思考这个...

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