Volley CacheDispatcher

本文探讨了一种请求处理机制,该机制通过缓存队列和网络队列的协调工作来提升用户体验。当请求到达时,系统首先尝试从缓存中获取数据;若缓存未命中,则将请求放入网络队列等待进一步处理。文章还讨论了为何采用这种复杂的流程而非直接进行网络请求的原因,旨在避免显示过期数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

不断地从mCacheQueue中取出请求,然后到cache中区找,如果不命中则加入到mNetworkQueue队列中让另一个去处理,如果命中,那么分两种情况,不需要刷新就直接 mDelivery.postResponse(request, response);如果需要刷新就

 mDelivery.postResponse(request, response, new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                            try {
                                mNetworkQueue.put(request);
                            } catch (InterruptedException e) {
                                // Not much we can do about this.
                            }
                        }
                    });

不明白为什么要这么麻烦不直接 mNetworkQueue.put(request);大概是为了防止网络请求先执行,返回了新的response delivery之后,旧的response又delivery将新的覆盖,结果显示的还是过期的数据,不过,经过网络请求后又delivery得数据会比直接delivery的数据块吗?,除非线程被堵塞了而网络请求有特别快的完成了,我觉得这种情况出现的几率应该很小

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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