这对静态方法主要是实现 Messenger 在 Parcel 中的读写操作的，实现比较简单，大家参见下面代码就可以理解了。 当然，Messenger 除了继承 Parcelable 外，还需要声明一个同名的 Messenger

学问，本文讲具体介绍Activity的启动模式的诸多细节，纠正一些开发中可能错误的观点，帮助大家深入理解Activity。 行文之前 在正式行文之前，先介绍一些文章提到的概念 文章后续会提到Tas

当然啦，本篇章讲述的例子是不需要用到 Redux 这一套状态管理工具的，但为了讲解就需要简单的例子来说明 用一个简单的例子来深入浅出的理解 Redux的设计思想： 一个简单的加减器，点击加号加一，点击减号减一 一、Redux 的工作流程

，你可能未必看到 Nokia，未必看到 HTC，三星，摩托罗拉，但却经常能看到苹果。苹果，已经成为深入民心的存在。 在过去的若干年里，我们的选择很多，而苹果大多是年轻人的热衷，喜欢时尚美丽的年轻人

back建时，系统就调用onUnbind()再接着调用onDestory()方法销毁服务。总结可以理解成：bindSevice()->onCreate()->onBind()->onServiceCo

基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。

近日，软件工程师Ricky Ho的在 他的博客里发表了一篇关于MongoDB架构（ MongoDB Architecture）的博文，虽然这是一个听起来感觉很宽泛的话题，但是作者在文章中确实对MongoDB由内至外的架构进行了剖析。本文截取了其文章中的几张重点架构示意图进行简要描述。

在以上所述的明文通信方式中，都面临以下三种风险： 窃听 ：第三方通过抓包工具抓取到的内容可以直接被理解 篡改：第三方可以修改通信的内容然后再转发 伪装 ：第三方可以假冒发送方或接收方进行通信 如何

ClassLoader不继承自ClassLoader，因为它不是一个普通的Java类，底层由C++编写，已嵌入到了JVM内核当中，当JVM启动后，Bootstrap ClassLoader也随着启动，负责加载完核心类库后，并构造Extension

SPI 全称为 (Service Provider Interface) ,是JDK内置的一种服务提供发现机制。

从上可知，Map用于存储“key-value”元素对，它将一个key映射到一个而且只能是唯一的一个value。 Map可以使用多种实现方式，HashMap的实现采用的是hash表；而TreeMap采用的是红黑树。

深入解析Bloom Filter(上)

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ORACLE深入 第一章ORACLE DBA常用语句和脚本(1)， Oracle 9i & 10g编程艺术-深入数据库体系结构 ，Oracle性能究极优化 ，ORACLE SQL性能优化系列

图例线程池ThreadPool==工作者线程WorkerThread工作队列WorkQueue==工作者/任务Woker线程池初始化了N个工作者线程。工作者队列可以添加工作者，获得工作者。当启动线程池时，会启动每一个工作者线程。每个线程都会从工作者队列中获得任务，并执行这个任务。工作队列存放着所有需要执行的短期任务，线程池中的线程从工作队列中检索任务并完成任务。

 深入解读JavaScript中BOM和DOM BOM定义了JavaScript可以进行操作的浏览器的各个功能部件的接口，提供访问文档各个功能部件（如窗口本身、屏幕功能部件、浏览历史记录等）的途径以及操作方法。

MongoDB探讨刘惠庭目录BSON类型比较索引底层存储格式格式及实现游标日志复制分片BSON类型比较上次分享遗留的第一个问题：-------不同类型之间如何比较，以下是从小到大的排序。

1. 北京传智播客教育 www.itcast.cnHadoop深入浅出讲师: 吴 超 博客：www.superwu.cn Q Q: 3774 86624 2. 课程安排MapReduce原理*** MapReduce执行过程**

在Android Support Library19.1版本中，Android工具小组引入了几个很酷的注解类型，供开发者在工程中使用。Support Library自身也使用这些注解，这是一个好兆头。就让我们好好研究下。

在上篇文章，我们介绍了Standard Bloom Filter(SBF)和Counting Bloom Filter(CBF)。简单回顾下，我们大概思路和历程是：为了解决允许false positive下的membership问题，我们设计了哈希表算法，由于它所需空间巨大，我们引入bitmap方法；因为它false positive possibility太大，我们引入了SBF，它使用多个独立的、均匀分布的哈希函数。而SBF的一个缺点是不支持删除操作，为了能够删除，我们引入了CBF，然而，CBF存在一个问题。 什么问题呢？那就是空间利用率不高。