\恢复内容开始一，volatile关键字当多个线程操作共享数据时，可以保证内存中的数据可见性相较于synchronized关键字：1，不具备“互斥性”2，不能保证变量的原子性二，原子变量volatile保证内存可见性CAS（CompareAndSwap）算法保证数据的原子性内存值V预估值A更新值

一、持久化简介Redis的数据全部存储在内存中，如果突然宕机，数据就会全部丢失，因此必须有一套机制来保证Redis的数据不会因为故障而丢失，这种机制就是Redis的持久化机制，它会将内存中的数据库状态保存到磁盘中。持久化发生了什么|从内存到磁盘

一、SDWebImage实现原理：1.首先让占位图先显示。2.SDWebImageManage交给SDImageCache先从内存中查找是否有图片，会以URL作为数据的索引在内存中查找是否有对应的缓存。3.如果有缓存，通过代理进行回调展示图片。4.如果内存缓存中没有找到，生成NSInvocati

当然可以！下面是一篇详细、易懂的文章，结合鸿蒙官方案例和实际代码，帮你深入理解Web加载完成时延的优化技巧👇🚀鸿蒙开发宝藏：Web加载完成时延优化实战（附代码解析）大家好呀！今天在翻鸿蒙开发者文档时，发现了一个隐藏的​​性能优化宝藏区​​——官方竟然悄

鸿蒙冷启动优化大揭秘！这些官方宝藏案例让我效率翻倍🚀大家好呀！最近在优化鸿蒙应用时，我偶然发现了官方文档里隐藏的性能优化宝藏案例。这些实战经验让我的应用启动速度直接起飞！今天就把这些干货整理分享给大家，附详细代码解析和避坑指南一、冷启动为何如此重要？当用

以下是根据鸿蒙官方瀑布流优化案例整理的非官方技术分享，结合开发实战经验重新解读，加入更多场景分析和代码示例：🌟鸿蒙瀑布流性能优化实战：告别卡顿的宝藏指南！大家好！最近在鸿蒙文档里挖到一个性能优化宝藏库，原来官方早就准备好了各种场景的最佳实践！今天重点分享

spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），

当然可以！下面是一篇详细、易懂的文章，结合鸿蒙官方案例和实际代码，帮你深入理解Web加载完成时延的优化技巧👇🚀鸿蒙开发宝藏：Web加载完成时延优化实战（附代码解析）大家好呀！今天在翻鸿蒙开发者文档时，发现了一个隐藏的​​性能优化宝藏区​​——官方竟然悄