1.④优雅的优雅雅的源码缓存框架：SpringCache之多级缓存
2.java怎么将int优雅(高效)地转成String
3.舒服了！Kotlin协程优雅的换源与Retrofit缠绵

④优雅的缓存框架：SpringCache之多级缓存

       多级缓存策略能够显著提升系统响应速度并减轻二级缓存压力。本文采用Redis作为二级缓存，码优Caffeine作为一级缓存，替换通过多级缓存的优雅雅的源码设计实现优化。

       首先，换源来回赚源码进行多级缓存业务流程图的码优声明，并通过LocalCache注解对一级缓存进行管理。替换具体源码地址如下。优雅雅的源码

       其次，换源自定义CaffeineRedisCache，码优进一步优化缓存性能。替换相关源码地址提供如下。优雅雅的源码

       为了确保缓存机制的换源正确执行，自定义CacheResolver并将其注册为默认的码优cacheResolver。具体实现细节可参考以下源码链接。

       在实际应用中，通过上述自定义缓存机制，能够有效地提升系统性能和用户体验。为了验证多级缓存优化效果，我们提供实战应用案例和源码。相关实战案例和源码如下链接。

       实现多级缓存策略的完整源码如下：

       后端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...

       前端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...

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java怎么将int优雅(高效)地转成String

       在Java中将整数优雅高效地转换为字符串，可以通过以下步骤实现。首先，了解关键知识点，如计算数字位数的转转网源码合作方法。一个巧妙的技巧是利用数组而非除法计算位数。具体方法是定义9、、...这样的数组，通过比较来计算数字的位数，这种方法在性能上比直接使用除法要好。

       另一个关键点是根据不同情况采用快速和慢速运算。以2^为界进行区分，快速运算可能涉及除以的操作，而慢速运算则可能通过循环实现。在最坏情况下，使用快速运算时循环次数为8次，而慢速运算的除法次数为5次。因此，推测快速与慢速运算的优化方案是经过多次测试后选出的最优化方案。但请注意，此处未直接进行测试验证，如有兴趣者可进一步探讨。

       在源代码中，尽管看似复杂，但核心逻辑集中在性能优化上。遵循一个普遍规律：尽量使用位运算而非乘除法，利用定义小而精的数组解决问题，以减少计算成本。成本从高到低依次为：乘除法、加减法、位运算、dnf dll辅助 源码比较。这种优化策略有助于提高代码执行效率。

       通过上述方法和技巧，可以实现Java中整数到字符串的优雅高效转换，同时保持代码的清晰性和性能优化。在实际应用中，根据具体情况选择合适的方法，可以显著提升程序性能。

舒服了！Kotlin协程优雅的与Retrofit缠绵

       Kotlin已成为Android开发的Google推荐语言，项目已长时间使用Kotlin。Kotlin 1.3发布后，Kotlin协程已稳定，引发了一些思考。

       对于网络请求功能，我们一直在思考如何编写优雅、简洁、快速、安全的代码。这也是许多开发者持续思考的问题。由于我们项目使用Retrofit作为网络库，因此所有思考都基于Retrofit展开。

       本文将从我的思考历程开始，涉及Kotlin协程、扩展方法、DSL等。没有基础的仿win桌面源码小伙伴，请先了解这三样东西。关于DSL，可以参考我写的简介。

       网络请求中，我们需要关注页面生命周期的绑定，关闭页面时需关闭未完成的网络请求。前辈们为此各显神通。我也是从学习、模仿前辈，到自我理解的转变。

       最初使用Callback异步方法是Retrofit最基本的使用方式。在关闭网络请求时，需要在onDestroy中调用cancel方法。这种方式容易导致忘记调用cancel方法，且网络操作和关闭请求的操作分开，不利于管理。

       随着Rx的火爆，我们项目的网络请求方式也逐渐转为Rx。在Rx的使用中，我们尝试了各种封装方式，如自定义Subscriber，将onNext、onCompleted、onError进行拆分组合，满足不同需求。

       在Retrofit中添加Rx转换器RxJava2CallAdapterFactory.create()，将接口的仙云阁源码Call改为Observable。使用方式如下，配合RxAndroid绑定声明周期。这种使用方式方便了许多，响应式编程的思想也很优秀，一切皆为事件流。通过RxAndroid切换UI线程和绑定页面生命周期，页面关闭时自动切断向下传递的事件流。

       RxJava最大的风险在于内存泄露，而RxAndroid确实规避了一定的泄露风险。通过查看RxJava2CallAdapterFactory的源码，发现确实调用了cancel方法，貌似不错。但总觉得RxJava过于庞大，有些大材小用。

       随着项目推进和Google全家桶发布，轻量化版本的RxJava进入我们的视线，那就是LiveData。LiveData借鉴了很多RxJava的设计思想，属于响应式编程范畴。LiveData的最大优势在于响应Activity的生命周期，无需像RxJava那样绑定声明周期。

       首先需要添加LiveDataCallAdapterFactory，用于将Retrofit的Callback转换为LiveData。接口改为，调用方法如下。在项目中使用时，通常会自定义Observer，用于区分各种数据。

       在调用observe方法时，传递this，指的是声明周期。一般我们在AppCompatActivity中使用时，直接传递其本身即可。通过查看源码可以发现，this本身是传递的LifecycleOwner。在层层跳转AppCompatActivity时，会发现AppCompatActivity继承于SupportActivity的父类，实现了LifecycleOwner接口。一般只需传递其本身即可。LiveData会自动处理数据流的监听和解除绑定。

       在onCreate中对数据进行一次性的绑定，后面就不需要再次绑定了。当生命周期走到onStart和onResume时，LiveData会自动接收事件流；当页面处于不活动时，会暂停接收事件流，页面恢复时恢复数据接收。当页面onDestroy时，会自动删除观察者，从而中断事件流。

       可以看出LiveData作为官方套件，使用简单，生命周期的响应也很智能，一般都不需要额外处理了。更高级的用法可以参考官方Demo，可以对数据库缓存等待进行一整套响应式封装，非常不错。建议学习官方的封装思想，就算不用，也是对自己大有裨益。

       上面说了那么多，这里步入正题。大家仔细观察会发现，上面均是使用Retrofit的enqueue异步方法，再使用Callback进行网络回调，就算是RxJava和LiveData转换器，内部其实也是使用的Callback。在此之前，Retrofit的作者也写了一个协程的转换器，但内部依然使用的是Callback，本质相同。Retrofit有同步和异步两种调用方式。上面这就是异步调用方式，传入一个Callback，这也是我们最常用到的方式。

       上面这种是同步调用方法，会阻塞线程，返回的直接就是网络数据Response，很少使用。后来我就在思考，能不能结合Kotlin的协程，抛弃Callback，直接使用Retrofit的同步方法，把异步当同步写，代码顺序书写，逻辑清晰，效率高，同步的写法更方便对象的管理。

       首先写一个协程的扩展方法，上面就是核心代码，主要的意思都写了注释。整个工作流程是出于UI协程中，所以可以随意操作UI控件，接着在IO线程中去同步调用网络请求，并等待IO线程执行完毕，接着再拿到结果进行处理，整个流程都是基于同步代码的书写方式，一步一个流程，没有回掉导致的代码割裂感。那么继续，我们想办法把获取的数据返回出去。

       这里我们采用DSL方法，首先自定义一个类，此类对外暴露了三个方法：onSuccess、onComplete、onFailed，用于分类返回数据。接着，我们对核心代码进行改造，将方法进行传递。这里使用DSL传递方法，可以更具需要传递的，例如只需要onSuccess，那就只传递这一个方法，不必三个都传递，按需使用。

       使用方式如下，首先需要按照Kotlin的官方文档改造下Activity，Activity实现CoroutineScope接口，就能直接根据当前的context获取协程使用。接下来就是真正的使用，在任意位置即可调用此扩展方法。在有的时候，我们只需要处理onSuccess的情况，并不关心其他两个。那么直接写：需要哪个写哪个，代码非常整洁。

       可以看出，我们不需要单独再对网络请求进行生命周期的绑定，在页面被销毁的时候，job也就被关闭了，当协程被关闭后，会执行调用Retrofit的cancel方法关闭网络。

       协程的开销小于Thread多线程，响应速度很快，非常适合轻量化的工作流程。对于协程的使用，还有更多深入的思考和学习。协程并不是Thread的替代品，而是多异步任务的一个补充，我们不能按照惯性思维去理解协程，而是要多从其本身特性入手，开发出它更安逸的使用方式。而且随着Retrofit 2.6.0的发布，自带了新的协程方案，增加了suspend挂起函数的支持，可见协程的应用会越来越受欢迎。

       上面所说的所有网络处理方法，不论是Rx还是LiveData，都是很好的封装方式，技术没有好坏之分。我的协程封装方式也许不是最好的，但是我们不能缺乏思考、探索、实践三要素，去想去做。