KVC 与 KVO 理解

KVC 与 KVO 是 Objective C 的关键概念,个人认为必须理解的东西,下面是实例讲解。

Key-Value Coding (KVC)

KVC,即是指 NSKeyValueCoding,一个非正式的 Protocol,提供一种机制来间接访问对象的属性。KVO 就是基于 KVC 实现的关键技术之一。

一个对象拥有某些属性。比如说,一个 Person 对象有一个 name 和一个 address 属性。以 KVC 说法,Person 对象分别有一个 value 对应他的 name 和 address 的 key。 key 只是一个字符串,它对应的值可以是任意类型的对象。从最基础的层次上看,KVC 有两个方法:一个是设置 key 的值,另一个是获取 key 的值。如下面的例子:

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void changeName(Person *p, NSString *newName)
{
  
     // using the KVC accessor (getter) method
     NSString *originalName = [p valueForKey:@ "name" ];
  
     // using the KVC  accessor (setter) method.
     [p setValue:newName forKey:@ "name" ];
  
     NSLog(@ "Changed %@'s name to: %@" , originalName, newName);
  
}

现在,如果 Person 有另外一个 key 配偶(spouse),spouse 的 key 值是另一个 Person 对象,用 KVC 可以这样写:

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void logMarriage(Person *p)
{
  
     // just using the accessor again, same as example above
     NSString *personsName = [p valueForKey:@ "name" ];
  
     // this line is different, because it is using
     // a "key path" instead of a normal "key"
     NSString *spousesName = [p valueForKeyPath:@ "spouse.name" ];
  
     NSLog(@ "%@ is happily married to %@" , personsName, spousesName);
  
}

key 与 key pat 要区分开来,key 可以从一个对象中获取值,而 key path 可以将多个 key 用点号 “.” 分割连接起来,比如:

[p valueForKeyPath:@ "spouse.name" ];

相当于这样……

[[p valueForKey:@ "spouse" ] valueForKey:@ "name" ];

好了,以上是 KVC 的基本知识,接着看看 KVO。

Key-Value Observing (KVO)

Key-Value Observing (KVO) 建立在 KVC 之上,它能够观察一个对象的 KVC key path 值的变化。举个例子,用代码观察一个 person 对象的 address 变化,以下是实现的三个方法:

  • watchPersonForChangeOfAddress: 实现观察
  • observeValueForKeyPath:ofObject:change:context: 在被观察的 key path 的值变化时调用。
  • dealloc 停止观察

 

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static NSString * const KVO_CONTEXT_ADDRESS_CHANGED = @ "KVO_CONTEXT_ADDRESS_CHANGED"
  
@implementation PersonWatcher
  
-( void ) watchPersonForChangeOfAddress:(Person *)p
{
  
     // this begins the observing
     [p addObserver:self
         forKeyPath:@ "address"
            options:0
            context:KVO_CONTEXT_ADDRESS_CHANGED];
  
     // keep a record of all the people being observed,
     // because we need to stop observing them in dealloc
     [m_observedPeople addObject:p];
}
  
// whenever an observed key path changes, this method will be called
- ( void )observeValueForKeyPath:(NSString *)keyPath
                       ofObject:(id)object
                         change:(NSDictionary *)change
                        context:( void *)context
  
{
     // use the context to make sure this is a change in the address,
     // because we may also be observing other things
     if (context == KVO_CONTEXT_ADDRESS_CHANGED) {
         NSString *name = [object valueForKey:@ "name" ];
         NSString *address = [object valueForKey:@ "address" ];
         NSLog(@ "%@ has a new address: %@" , name, address);
     }
}
  
-( void ) dealloc;
{
  
     // must stop observing everything before this object is
     // deallocated, otherwise it will cause crashes
     for (Person *p in m_observedPeople){
         [p removeObserver:self forKeyPath:@ "address" ];
     }
  
     [m_observedPeople release];
     m_observedPeople = nil;
  
     [super dealloc];
  
}
  
-(id) init;
{
     if (self = [super init]){
         m_observedPeople = [NSMutableArray new ];
     }
  
     return self;
}
  
@end

这就是 KVO 的作用,它通过 key path 观察对象的值,当值发生变化的时候会收到通知。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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