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CSDN日报190827：Apache Flink 1.9重磅发布！首次合并阿里内部版本Blink重要功能

CSDN日报来啦！给大家奉上当日最新鲜的技术干货！

业界|Apache Flink 1.9重磅发布！首次合并阿里内部版本Blink重要功能

作者：Ververica

8月22日，Apache Flink 1.9.0 版本正式发布，这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布。此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复，以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎（预览版）。同时，这一版本还推出了 State Processor API，这是社区最迫切需求的功能之一，该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点。此外，Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和新的 Python Table API （预览版）以及与 Apache Hive 生态系统的集成（预览版）。
Apache Flink 项目的目标是开发一个流式处理系统，以统一和支持多种形式的实时和离线数据处理应用程序以及事件驱动的应用程序。在此版本中，我们在这方面取得了巨大的进步，将 Flink 的流处理和批处理能力集成在了统一的运行时之上。
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架构|Spring入门(二)：自动化装配bean

作者：申城异乡人

Spring从两个角度来实现自动化装配：
组件扫描(component scanning)：Spring会自动发现应用上下文中需要创建的bean。
自动装配(autowiring)：Spring会自动满足bean之间的依赖。
为了更形象的解释组件扫描与自动装配，我们举一个音响系统的例子，主要包含以下内容：
CD接口
CD接口的一个实现类
CD播放器
关于CD和CD播放器关系的解释：
如果你不将CD插入(注入)到CD播放器中，那么CD播放器其实是没有太大用处的。所以，可以这样说，
CD播放器依赖于CD才能完成它的使命。
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前端|「Vue 实用技巧」策略模式实现动态表单验证

作者：SHERlocked93

策略模式 （Strategy Pattern）又称政策模式，其定义一系列的算法，把它们一个个封装起来，并且使它们可以互相替换。封装的策略算法一般是独立的，策略模式根据输入来调整采用哪个算法。关键是策略的实现和使用分离。
注意： 本文可能用到一些编码技巧比如 IIFE（Immediately Invoked Function Expression, 立即调用函数表达式），ES6 的语法 let/const、箭头函数、rest 参数，短路运算符 等，如果还没接触过可以点击链接稍加学习 ~
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移动开发|Android源码解析-掌握AsyncTask工作原理 串行执行原因和内存泄漏的处理

作者：渔夫摇桨

什么是AsyncTask
它本质上是一个封装了线程池和Handler的异步框架；它内部使用一个线程池，串行执行每一个线程，线程生命周期不用开发者管理，用来执行异步任务，通过Handler来进行回调更新UI
这一套业务也可以使用Thread来做，但是使用Thread有些麻烦，每次使用都要自己new一个线程，要自己管理其生命周期，而且android还不允许在非主线程的线程更新UI，这样的话thread运行得到的结果如果需要更新UI可能还需要发一个handler通知主线程更新界面，代码写起来比较凌乱不如asynctask一目了然好维护。
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编程语言|Java自制简易线程池(不依赖concurrent包)

作者：xindoo

很久之前人们为了继续享用并行化带来的好处而不想使用进程，于是创造出了比进程更轻量级的线程。以linux为例，创建一个进程需要申请新的自己的内存空间，从父进程拷贝一些数据，所以开销是比较大的，线程(或称轻量级进程)可以和父进程共享内存空间，让创建线程的开销远小于创建进程，于是就有了现在多线程的繁荣。
但是即便创建线程的开销很小，但频繁创建删除也是很浪费性能的，于是人们又想到了线程池，线程池里的线程只会被创建一次，用完也不会销毁，而是在线程池里等待被重复利用。这种尤其适用于多而小的任务。举个极端点的例子，如果一个小任务的执行消耗不及创建和销毁一个线程的消耗，那么不使用线程池时一大半的性能消耗都会是线程创建和销毁。 最开始学java的时候，一直不理解线程池，尤其是理解不了线程是如何被复用的，以及线程池和我创建的Thread/Runnable对象有什么关系，今天我们就来写一个建议的线程池来理解这一切。（不依赖java concurrent包）
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