Be open to new experiences!
理解 Kotlin Flow：冷热流与背压处理
使用场景 # 1. 持续输出数据（如定时器、进度条） # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 fun timerFlow(): Flow<Int> = flow { for (i in 1..5) { delay(1000) emit(i) // 每秒发出一个进度 } } fun main() = runBlocking { timerFlow() .onEach { println("Progress: $it/5") } .onCompletion { println("Done!") } .collect() } // 输出： // Progress: 1/5 // Progress: 2/5 // Progress: 3/5 // Progress: 4/5 // Progress: 5/5 // Done! 2. 在不同线程中执行 # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 fun fetchData(): Flow<String> = flow { println("Running in thread: ${Thread.currentThread().name}") delay(1000) emit("Data from network") }.flowOn(Dispatchers.IO) // 在 IO 线程执行 fun main() = runBlocking { fetchData() .onEach { println("Collect on thread: ${Thread.currentThread().name}") } .collect { println("Received: $it") } } // 输出： // Running in thread: DefaultDispatcher-worker-1 // Collect on thread: main // Received: Data from network 3. 合并多个异步请求 # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 fun getUser(): Flow<String> = flow { delay(500) emit("User: Alice") } fun getMessagesCount(): Flow<Int> = flow { delay(800) emit(42) } fun main() = runBlocking { combine(getUser(), getMessagesCount()) { user, count -> "$user, Unread messages: $count" }.collect { println(it) } } // 输出： // User: Alice, Unread messages: 42 这些特性让人想起了 RxJava…
Kotlin 编译器插件（译）
原文：https://kt.academy/article/ak-compiler-plugin 这是《Advanced Kotlin》一书的一个章节。您可以在 LeanPub 或 Amazon 上找到它。 Kotlin 编译器是一个用于编译 Kotlin 代码的程序，同时也被 IDE 用于提供代码补全、警告等分析功能。与许多程序一样，Kotlin 编译器可以使用插件来改变其行为。我们通过扩展一个名为扩展（extension）的特殊类来定义 Kotlin 编译器插件，然后使用注册器（registrar）来注册它。每个扩展在编译器工作的特定阶段被调用，从而可能改变该阶段的结果。例如，你可以注册一个插件，当编译器为类生成父类型时被调用，从而向结果添加额外的父类型。当我们编写编译器插件时，我们受限于所支持的扩展允许我们做的事情。我们很快会讨论当前可用的扩展，但让我们先从一些关于编译器如何工作的基础知识开始。
Kotlin 协程：Job 与 SupervisorJob 的差异
我们都知道，在 Kotlin 协程中，可以使用 Job 或 SupervisorJob 来构建一个作用域（CoroutineScope）： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 // SupervisorJob val scope = CoroutineScope(SupervisorJob()) scope.launch { ... } // Job val scope = CoroutineScope(Job()) scope.launch { ... } 两者的区别似乎仅在于构造函数不同。点开源码一看，差别的确只有一个方法：
Paging3核心解析：Kotlin Flow 如何实现内存与数据双高效
Paging 库是什么？ # Paging 库的核心作用是帮助 Android 应用高效地加载和展示大数据集。 人话解释： 它就像一个聪明的服务员，不会一次性把所有菜都端上来（避免内存爆炸），而是根据你的需求（分页）逐步、按需从本地数据库或网络获取一小部分数据。这样能显著降低内存压力，提供流畅的用户体验。
深入 Compose：从 setContent 到 LayoutNode 绘制原理
在之前，我一直以为 Compose 是深不可测、难以理解的东西，直到我打开一个 Compose 项目的 setContent 方法，才发现它其实并没有那么复杂。 Compose 和 XML 的不同，只是写 UI 的方式不同而已。而关键差别，就在 setContent 方法上。注意，这里的 setContent 与我们平时在 Activity 中调用的、传入一个 View 或布局 id 的 setContentView 并不是同一个方法。它只是名字相同，实际上完全是另一套实现：
Jetpack DataStore：Android应用中的现代数据存储方法
在学习 DataStore 之前，需要先了解 Kotlin 属性委托 的概念。 Kotlin 属性委托简介 # Kotlin 支持通过 属性委托 (by) 来委托属性的获取和设置逻辑。 基本规则是：如果一个对象实现了如下方法： 1 operator fun getValue(thisRef: Any?, property: KProperty<*>): A 那么就可以用 by 实例 的方式将属性委托给该对象。 示例：
Protocol Buffers编码原理
Protocol Buffers（简称 proto）是一种高效的二进制序列化协议。它的核心编码方式基于 Base-128 Varint（128 进制变长整数）。理解它的编码规则是掌握 proto 的关键。 基于 Base-128 的 Varint 编码 # Varint 是一种可变长度整数的编码方式。一个整数可以用 1~10 个字节存储，数值越小，占用的字节越少。
重新理解Android事件分发机制
在 Android 中，应用程序存在一个主线程（Main Thread），也被称为UI 线程。所有与界面相关的操作（如刷新 UI、响应点击）都必须在这个线程上完成。其实不仅是 Android，像 JavaScript 这样的前端运行环境也采取了类似的单线程设计。
WorkManager是怎样工作的
在 Android 开发中，WorkManager 是官方推荐的后台任务管理框架。它的特点是 任务可靠执行，即便应用退出或设备重启，也能保证任务最终执行。本文尝试从源码和运行机制角度梳理 WorkManager 的执行逻辑。 一个最简单的例子 # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 class UploadWorker(appContext: Context, workerParams: WorkerParameters) : Worker(appContext, workerParams) { override fun doWork(): Result { // 任务逻辑 return Result.success() } } val uploadWorkRequest: WorkRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<UploadWorker>().build() WorkManager.getInstance(this).enqueue(uploadWorkRequest) UploadWorker：自定义任务。 enqueue()：将任务加入队列。 WorkManager 是单例，内部依赖 Application 实例，并通过 Provider.Configuration 提供配置（线程池、协程上下文等）。 WorkManager 的关键点 # 基于队列思想：和常见任务队列类似，支持依赖、状态跟踪。 持久化任务信息：任务存储在数据库中，确保系统杀进程后还能恢复。 多种调度器实现：底层通过 JobScheduler、GCM 或 AlarmManager 触发执行。 任务入队：数据库层面 # 数据库核心表：WorkSpec
权力和权利
权力对应英文单词power，通过职位等方式获取到，能支配其他人，是有力量的。就比如警察差身份证。 权利对应right，法律、规定等规则授予的，在规则下能享受到的利益，像是选举权、被选举权、言论、出版、集会、结社、游行、示威、受教育（受教育总该有了吧）。